Kutabalinews.com, Jakarta – Google kembali menunjukkan gebrakannya di bidang kecerdasan buatan (AI) dengan meluncurkan model terbaru bernama Deep Think pada Jumat, 1 Agustus 2025. Model AI ini merupakan bagian dari pengembangan Gemini 2.5 dan diklaim sebagai sistem penalaran AI paling canggih yang pernah dirilis oleh perusahaan teknologi asal Amerika Serikat tersebut.
Dibekali dengan kecanggihan pemrosesan paralel serta kemampuan multimodal, Deep Think dirancang untuk menjawab kebutuhan kompleks dalam pengolahan data berbasis teks, gambar, hingga suara dalam satu proses terpadu. Peluncuran ini sekaligus menandai peningkatan signifikan dalam kapabilitas sistem AI Google dibandingkan generasi sebelumnya.
Kemampuan Penalaran Paralel dan Multimodal
Model AI Deep Think mengusung metode berpikir paralel (parallel thinking) yang memungkinkan sistem ini menghasilkan dan mengevaluasi banyak ide dalam waktu bersamaan. Pendekatan ini membuat Deep Think mampu memberikan solusi dengan tingkat akurasi yang lebih tinggi.
Selain itu, kemampuan multimodal menjadi fitur unggulan lainnya. Deep Think mampu menggabungkan berbagai jenis input seperti teks, suara, dan gambar secara simultan, memperluas cakupan penggunaannya dalam berbagai skenario dunia nyata.
Uji Ketangguhan: Kalahkan Kompetitor Ternama
Dalam pengujian internal, Google membandingkan performa Deep Think dengan sejumlah model AI terkemuka menggunakan tolok ukur Humanity’s Last Exam dan LiveCodeBench. Tes ini umum digunakan untuk menguji pemahaman konseptual dan keterampilan pemrograman tingkat lanjut pada sistem AI.
Hasilnya menunjukkan bahwa Deep Think berhasil unggul dari beberapa model papan atas seperti OpenAI o3, Grok 4 dari xAI, dan bahkan Gemini 2.5 Pro milik Google sendiri. Skor yang diraih mengindikasikan kemampuan Deep Think dalam memecahkan masalah kompleks berada di atas rata-rata industri saat ini.
Ditenagai Versi Olimpiade Matematika
Google mengungkap bahwa Deep Think versi publik merupakan adaptasi dari model AI internal yang pernah memenangkan medali emas di ajang International Mathematical Olympiad (IMO). Meski versi yang dirilis untuk umum hanya setara dengan standar medali perunggu, performanya tetap impresif dalam berbagai skenario penggunaan harian.
Versi dengan kemampuan medali emas masih dalam tahap pengembangan dan saat ini hanya tersedia bagi kalangan terbatas seperti peneliti dan matematikawan yang terlibat dalam proyek riset lanjutan.
Ketersediaan dan Harga Deep Think Gemini 2.5
Untuk saat ini, Deep Think Gemini 2.5 hanya bisa diakses oleh pelanggan AI Ultra, yakni paket berlangganan premium dari Google. Pengguna yang ingin mencoba model ini harus merogoh kocek sebesar USD 250 per bulan, atau sekitar Rp4,1 juta. Harga ini menjadikan layanan Deep Think sebagai produk eksklusif yang menyasar kalangan profesional dan korporasi.
Sebagai catatan, model ini pertama kali diperkenalkan pada ajang Google I/O Mei 2025. Setelah melalui berbagai tahap uji coba dan evaluasi dari mitra awal, Google kini mulai mendistribusikannya secara lebih luas kepada pelanggan berbayar.
Inovasi Berkelanjutan dari Google
Langkah ini memperkuat posisi Google dalam persaingan teknologi AI global. Sebelumnya, Google juga telah memperkenalkan sejumlah fitur inovatif seperti pencarian berbasis AI dan langganan hemat Google One. Peluncuran Deep Think menjadi bukti bahwa Google terus berinvestasi dalam pengembangan AI yang tidak hanya cerdas, tetapi juga adaptif dan aplikatif dalam kehidupan nyata.
Dengan inovasi seperti Deep Think, dunia semakin mendekati era di mana AI tidak hanya menjadi alat bantu, tetapi juga mitra berpikir dan pemecah masalah dalam berbagai aspek kehidupan.
Deep Think menjadi tonggak baru dalam evolusi kecerdasan buatan Google. Dengan kemampuan penalaran tingkat tinggi dan dukungan multimodal, model ini diharapkan mampu menjawab tantangan kompleks di berbagai sektor. Meski masih tersedia secara terbatas untuk pengguna berlangganan premium, kehadiran Deep Think membuka peluang baru dalam pemanfaatan AI di masa depan.
Bagi anda yang tertarik memanfaatkan teknologi ini, perlu mempertimbangkan kebutuhan spesifik dan kesiapan infrastruktur mengingat model ini dirancang untuk pengguna tingkat lanjut.(*)
