Google Deep Think w Gemini Ultra dla wymagających użytkowników

Nowa generacja rozumowania AI – czym jest Google Deep Think?

Pierwszy raz, gdy zetknąłem się z zapowiedzią Deep Think w pakiecie Gemini Ultra, poczułem swoiste podekscytowanie graniczące z niedowierzaniem. Dotychczasowe narzędzia AI, nawet te najbardziej zaawansowane, często sprowadzały się do szybkiego generowania odpowiedzi – czasem powierzchownych, czasem przekonujących, ale dość szablonowych. Tymczasem tu pojawia się narzędzie, które stawia na pogłębione, wielowątkowe myślenie. Dla kogoś, kto na co dzień obraca się w świecie automatyzacji biznesu i marketingu, taki upgrade AI to nie lada gratka.

Deep Think – Definicja i unikalność

Deep Think w aplikacji Gemini to specjalny tryb pracy sztucznej inteligencji, który – mówiąc obrazowo – daje modelowi AI więcej „czasu na zastanowienie się”. Zamiast natychmiast przedstawiać pierwszą lepszą odpowiedź, AI analizuje równolegle różne możliwe warianty rozwiązania. Funkcjonuje to podobnie jak burza mózgów – model „myśli” wielotorowo, zbiera propozycje, syntetyzuje je, a następnie wybiera najbardziej sensowną ścieżkę.

Z mojego doświadczenia mogę powiedzieć, że w praktyce różnica między zwykłą odpowiedzią AI a wynikami Deep Think jest zauważalna szczególnie w zadaniach wymagających:

wnikliwej syntezy rozbudowanych danych,

tworzenia unikatowych koncepcji,

wielostopniowego rozumowania, np. w matematyce, programowaniu czy naukach przyrodniczych,

analizy i optymalizacji procesów biznesowych.

Model Gemini z trybem Deep Think powstał z myślą o profesjonalistach, którzy wymagają od AI „czegoś więcej” niż tylko generowania tekstów czy odpowiedzi na standardowe pytania.

Jak działa Deep Think? Mechanizmy i technologie

Równoległe rozumowanie – AI z nową perspektywą

Kluczowym elementem Deep Think jest przetwarzanie równoległe. Model AI, zamiast podążać jedną ścieżką, symulując liniowy proces rozumowania, uruchamia równolegle cały wachlarz alternatywnych analiz. To trochę tak, jakby do jednego problemu zasiadła grupa wybitnych specjalistów, z których każdy patrzy na zagadnienie z własnego punktu widzenia.

Dla mnie – osoby, która używa AI zarówno w pracy marketingowca, jak i konsultanta od automatyzacji – bardzo szybko stało się jasne, że Deep Think nie tylko poszerza perspektywę, lecz również znacząco redukuje ryzyko utkwienia w jednym, nieoptymalnym rozwiązaniu. AI uzbraja się w pewien rodzaj „paku kreatywności”.

Przykłady zastosowania równoległego myślenia

W praktyce wygląda to mniej więcej tak:

W zadaniach programistycznych AI testuje różne strategie rozwiązania błędu w kodzie, wybierając tę, która przynosi najlepszy efekt.

Przy tworzeniu strategii marketingowej analizuje naraz rozmaite scenariusze, kombinuje kanały dotarcia oraz optymalizuje komunikaty pod kątem odbiorców.

Gdy proszę model o analizę dużego zbioru danych z Google Analytics – nie opiera się tylko na ogólnych trendach, lecz szuka wzorców i niuansów, które czasem umykają nawet doświadczonym analitykom.

Wychodzi więc na to, że Deep Think potrafi wyjść poza schemat nawet bardzo zaawansowanych narzędzi AI, tworząc efekt synergii (tak można by to ująć, chociaż bez przesady).

Osiągnięcia – testy, benchmarki, naukowe potwierdzenia

Gemini Ultra na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej

Google nie pozostawiło tematu wyłącznie w sferze marketingowych deklaracji. W najnowszych benchmarkach model Gemini 2.5 z trybem Deep Think osiągnął medalowy poziom na Międzynarodowej Olimpiadzie Matematycznej (IMO) w 2025 roku. W wolnym tłumaczeniu oznacza to, że AI poradziła sobie z najtrudniejszymi problemami matematycznymi, takimi, które zwykle rozkładają ludzi na łopatki.

Sam testowałem podejście Deep Think do rozwiązywania zagadnień z teorii liczb czy analizy matematycznej. Cóż, są takie przypadki, gdy AI poprosi o chwilę na „przemyślenie” – i rzeczywiście po kilku minutach wraca z wywodem, którego nie powstydziłby się student matematyki na ostatnim roku. W codziennej pracy rzadko mamy do czynienia z tak wymagającymi zadaniami, ale w profesjonalnych zastosowaniach (np. podczas optymalizacji zawiłych zależności w dużych systemach biznesowych) ta przewaga jest bezcenna.

Wyniki na LiveCodeBench i Humanity’s Last Exam

Poza sukcesami matematycznymi, model otrzymał bardzo wysokie noty w testach programistycznych:

LiveCodeBench V6 – tutaj AI w trybie Deep Think rozwiązywało przepastne, często podchwytliwe zadania z zakresu kodowania, testowania oraz optymalizacji algorytmów.

Humanity’s Last Exam – symulujące skrajnie trudne wyzwania intelektualne, wymagające przeprowadzenia złożonych analiz, syntez i innowacyjnych rozwiązań.

Nie sposób nie zauważyć, że Deep Think przybliża AI do realnego intelektu, a nie tylko do naśladowania ludzkiego sposobu mówienia.

Praktyczne potwierdzenie – opinie ekspertów

Według naukowców zaangażowanych w rozwój tej technologii, Deep Think pozwala AI dokonać przetworzenia dziesiątek, a czasem setek alternatywnych rozwiązań, zanim podsunie odpowiedź. Matematycy, tacy jak Michel van Garrel, podkreślili, że ten rodzaj „rozproszonego myślenia” pozwala maszynie na znalezienie rozwiązań tam, gdzie człowiek miałby kłopot ze złapaniem wszystkich wątków naraz. Z kolei dla mnie – osoby śledzącej rozwój AI od lat – to właśnie ten element stanowi największy przełom.

Jak aktywować i korzystać z Deep Think? Instrukcja obsługi

Wymagania i dostępność

Aby móc korzystać z trybu Deep Think, musisz:

być subskrybentem Gemini app Ultra (lub posiadać odpowiednią licencję biznesową),

mieć aktywne konto osobiste Google,

być pełnoletni – niestety, na razie konta szkolne czy firmowe są wykluczone.

Na dziś Deep Think dostępny jest w aplikacji Gemini zarówno na stronie internetowej (gemini.google.com), jak i w apce mobilnej.

Proces aktywacji krok po kroku

Poniżej zebrałem krok-po-kroku instrukcję, która może Ci się przydać:

1. Zaloguj się na swoje osobiste konto Google na stronie gemini.google.com lub w aplikacji.
2. Wybierz model „2.5 Pro” (to może się delikatnie różnić w zależności od wersji aplikacji, ale taki wariant powinien być dostępny w sekcji wyboru modeli).
3. W oknie rozmowy pojawi się opcja „Deep Think Wyślij” – właśnie ta funkcja aktywuje nowy tryb rozumowania.
4. Zadaj pytanie – najlepiej takie, które rzeczywiście wymaga wieloetapowej analizy (np. zawiłe operacje na dużych zbiorach danych, rozbudowane zadania logiczne albo projekty wymagające innowacyjnego podejścia).
5. Zatwierdź i… cierpliwie poczekaj kilka minut (czas odpowiedzi jest dłuższy niż w standardowych modelach, przynajmniej w obecnej wersji).
6. Gdy AI wygeneruje odpowiedź, dostaniesz powiadomienie – możesz w tym czasie zająć się innymi sprawami, co uważam za bardzo komfortowe rozwiązanie.

Ograniczenia i limity

Jak to bywa z eksperymentami, Deep Think ma pewne ograniczenia:

Dzienny i tygodniowy limit użycia (nie jest bardzo restrykcyjny, ale intensywna praca potrafi go „zjeść”).

Tryb zarezerwowany tylko dla użytkowników Ultra (w planach jest rozszerzenie na API oraz dostępność w wersji biznesowej, więc można trzymać kciuki).

Funkcja eksperymentalna może być tymczasowo wyłączana lub aktualizowana – Google zastrzega sobie taki ruch bez wcześniejszych zapowiedzi.

Osobiście zauważyłem, że przy odpowiednim podejściu te ograniczenia da się obejść – wystarczy lepiej planować kolejność zapytań albo korzystać naprzemiennie z innych narzędzi AI.

Zastosowania biznesowe i kreatywne Deep Think

Automatyzacja marketingu i wsparcie sprzedaży

W mojej codziennej pracy Deep Think zrewolucjonizował podejście do automatyzacji procesów:

Gdy projektuję wieloetapowe kampanie (np. wielokanałowe działania remarketingowe czy dedykowane ścieżki lead nurturing) wystarczy dobrze opisać problem oraz wytyczne – Deep Think generuje koncepcje, które później przekuwam w konkretną automatyzację w make.com czy n8n.

W analizie wyników sprzedaży – model potrafi wskazać nieoczywiste korelacje, pomoże zaproponować świeże rozwiązania organizacyjne czy wyłapać nie do końca widoczne wąskie gardła.

Taki „partner do burzy mózgów”, który nie tylko nie marudzi, ale rzeczywiście wnosi coś nowego do każdego projektu.

Rozwój produktów i zarządzanie projektami

Przekonałem się na własnej skórze – całą siłą Deep Think jest możliwość szybkiego modelowania alternatywnych scenariuszy rozwoju produktu czy procesu:

Tworzenie mapy zależności logicznych pomiędzy poszczególnymi etapami projektu.

Ocena skuteczności wdrożenia określonych funkcjonalności przed podjęciem ostatecznej decyzji.

Symulowanie skutków wdrożenia zmian – od prostych korekt w komunikacji, po radykalne przemodelowanie strategii firmy.

Wcześniej wymagało to tygodni analiz i konsultacji, dziś można otrzymać symulację w ciągu kilkunastu minut.

Wsparcie twórców i kreatywnych zawodów

Nie można pominąć roli Deep Think w branżach kreatywnych:

Analiza trendów rynkowych – by samodzielnie zaplanować wejście na nowe rynki lub przewidzieć reakcje konkurencji.

Kreatywne pisanie i generowanie pomysłów – teksty marketingowe, slogany, koncepcje wizualne… AI z trybem Deep Think bywa momentami równie inspirujące jak rozmowa ze współpracownikami po kilku kawkach.

Planowanie złożonych struktur treści – od dużych raportów po budowanie merytorycznych sekcji blogów czy stron internetowych.

Nie ma róży bez kolców – czasem AI popłynie w dygresje, ale ogólnie efekty są naprawdę satysfakcjonujące.

Opinia użytkowników: Deep Think oczami praktyków

Miałem okazję rozmawiać z kilkoma użytkownikami, którzy, podobnie jak ja, testowali ten tryb w realnych warunkach. Oto, co najczęściej przewijało się w ich wypowiedziach:

Wyraźny wzrost jakości odpowiedzi w zadaniach wymagających głębokiego rozumowania.

Uczucie, jakby „rozmawiali z partnerem do dyskusji”, a nie maszyną ograniczoną do łapania banałów.

Docenienie możliwości „wrzucenia” złożonych tematów i otrzymania alternatywnych, niekiedy zaskakująco oryginalnych rozwiązań.

Lekkie narzekania na czas oczekiwania (nie zawsze, ale jednak bywa odczuwalny), choć rekompensuje to efekt końcowy.

Osobiście muszę przyznać, że odkąd korzystam z Deep Think, częściej pozwalam sobie na zadawanie pytań, które jeszcze niedawno uważałbym za „zbyt trudne dla AI”.

Bezpieczeństwo i przyszłość Deep Think: czego można się spodziewać?

Eksperymentalny charakter a realne wdrożenia

Deep Think jest funkcją eksperymentalną – Google testuje różne warianty i lubi „kręcić pokrętłami” w zależności od opinii społeczności. Choć brzmi to groźnie, dla mnie jako użytkownika AI nie ma tu wielkiego niepokoju – w razie czego zawsze można wrócić do klasycznych trybów czy starszych modeli.

Firma zapowiada natomiast, że sukces komercyjny Gemini Ultra i dobre rezultaty Deep Think przyspieszą rozszerzenie dostępności – zarówno dla API (co mnie szczególnie cieszy, bo daje pole do popisu przy automatyzacjach), jak i dla użytkowników typowo biznesowych.

Potencjalne ryzyka i ograniczenia

Nie ma sensu owijać w bawełnę – każdy nowy model AI to również nowe zagrożenia:

Złożone rozumowanie może prowadzić do wyciągania nieoczekiwanych wniosków, których człowiek nie od razu zweryfikuje.

Dłuższy czas oczekiwania może prowadzić do błędów komunikacji czy frustracji przy szybkich projektach.

Brak pełnej transparentności odnośnie tego, w jaki sposób AI „dyskutuje sama ze sobą” – nie każdemu to odpowiada, choć z mojego punktu widzenia to wciąż krok w dobrą stronę.

Jedno wiem jednak na pewno – przyszłość AI bez funkcji wielowątkowego rozumowania trąciłaby myszką.

Czy Deep Think to wybór dla ciebie?

Nie mam najmniejszej wątpliwości, że jeśli:

zależy ci na kreatywności AI,

szukasz narzędzia do ambitnych, rozbudowanych zadań,

myślisz o wdrożeniu automatyzacji w stylu make.com czy n8n, wykorzystując AI na każdym etapie pracy,

to Deep Think powinien cię przynajmniej zainteresować.

Z perspektywy praktyka mogę cię zapewnić – po kilku dniach pracy w tym trybie zwykłe modele AI zaczynają wydawać się „trochę na pół gwizdka”. Co ciekawe, przydaje się też poza światem zawodowym: czy to rozwiązywanie krzyżówek, czy planowanie dużego rodzinnego wyjazdu – AI z trybem Deep Think nieraz pomogło mi wyjść na swoje.

Wskazówki na start: jak uprościć sobie życie z Deep Think?

Przygotowałem krótką listę rad i trików, które sprawdzą się podczas codziennego korzystania z tej funkcji:

Stawiaj na jasny opis problemu – im precyzyjniej opiszesz zagadnienie, tym głębiej AI „wejdzie” w jego analizę.

Korzystaj z podpowiedzi systemowych – aplikacja Gemini często podsuwa dodatkowe opcje (np. rozwinięcie odpowiedzi, zadanie pytania pogłębiającego).

Testuj różne sposoby sformułowania pytań – czasem warto „zawęzić” problem, by sprawdzić, czy AI poradzi sobie z całością czy raczej z fragmentami rozwiązań.

Ustal limity czasowe – jeśli zależy ci na bardzo szybkiej analizie, być może wystarczy standardowy tryb AI; Deep Think wykorzystuj tam, gdzie naprawdę liczy się głęboka analiza i akceptujesz chwilkę czekania.

Nie bój się eksperymentować! – AI w tym trybie nie gryzie, możesz podrzucać nawet najbardziej zawiłe zadania… i obserwować, jak rozkwita burza mózgów pod cyfrową kopułą.

Moje osobiste przemyślenia – czy warto zaufać Deep Think?

Na przestrzeni lat próbowałem różnych narzędzi AI – od prostych chatbotów, przez zaawansowane modele predykcyjne, aż po integracje z popularnymi platformami biznesowymi. Gdy pojawił się Deep Think, w końcu poczułem, że AI naprawdę „myśli” w sposób zbliżony do ludzkiego. Różnicę widać na przykładach – nie raz byłem świadkiem, jak AI wybrało subtelny, nieszablonowy sposób rozstrzygnięcia zadania, podczas gdy każda inna aplikacja poddałaby się w pół drogi.

Oczywiście – Deep Think nie wyeliminuje potrzeby samodzielnego myślenia czy oceny końcowych efektów. Jednak w pracy konsultanta, marketingowca, a także osoby odpowiedzialnej za wdrożenia automatyzacji opartych na AI, taki „cyfrowy wspólnik” to potężne wsparcie. Kilka razy właśnie ta szeroka perspektywa AI uratowała mi skórę przy awaryjnych analizach czy niestandardowych zleceniach.

Jeśli masz ochotę wejść na „wyższy poziom” korzystania ze sztucznej inteligencji, testuj Deep Think. Sam na początku byłem ostrożny, ale szybko stało się to dla mnie nieodłącznym narzędziem każdego dnia.

Podsumowanie – przyszłość AI na wyciągnięcie ręki

Google Deep Think w Gemini Ultra to ukłon w stronę zaawansowanych użytkowników – tych, którym nie wystarcza pobieżna odpowiedź, a zależy im na pogłębianiu wiedzy, eksplorowaniu alternatyw i realizacji śmiałych projektów. Owszem, to rozwiązanie nadal bywa kapryśne, czasem wymaga cierpliwości, ale efekty końcowe potrafią autentycznie zaskakiwać – i to pozytywnie.

Nie wykluczam, że za kilka miesięcy AI wyrobi sobie nowe nawyki i tryby, a Deep Think stanie się standardem dostępnym dla każdego. Na razie jest to jednak narzędzie, które warto mieć na oku i testować – choćby dla samego doświadczenia pracy z cyfrową „burzą mózgów”, która czasem przerasta nawet najambitniejsze ludzkie talenty.

Zachęcam cię (jak i sam siebie) do odwagi w korzystaniu z tego typu narzędzi. W końcu kto nie ryzykuje, ten nie pije szampana – a jak wiadomo, czasem warto zaryzykować, żeby wyjść na swoje.

—

Opracowano na podstawie materiałów własnych, demonstracji Google oraz wypowiedzi naukowców i użytkowników testujących Deep Think (2023-2024).

Źródło: https://pl.investing.com/news/stock-market-news/google-prezentuje-deep-think-dla-subskrybentow-gemini-app-ultra-93CH-1035982