Deep Think в Gemini App: Google заставляет ИИ «думать вслух», и это меняет всё

Вы нажимаете кнопку. ИИ начинает «мычать»

В Gemini App появилась новая кнопка – Deep Think. Нажимаете её, задаёте сложный вопрос вроде «спланируй двухнедельную поездку в Японию с учётом сезона дождей и моей аллергии на морепродукты», и вместо мгновенного ответа вы видите, как в окне чата появляются строчки текста. Медленно. С паузами. «Подумаю…», «Сначала нужно учесть географию…», «Июнь – действительно сезон цую…», «Альтернативные источники белка…».

Это не баг. Это фича. Google официально называет это «режимом глубокого размышления» (Deep Thinking Mode), и это самая заметная попытка за последний год визуализировать «цепочку рассуждений» (Chain-of-Thought) модели для обычного пользователя. Не в академической статье, а в приложении, которое стоит у вас на телефоне.

Что на самом деле происходит под капотом? (Подсказка: это не мышление)

Когда вы видите эти «размышления», Gemini 3 не открывает глаза и не чешет затылок. Включается специальный конвейер обработки. Запрос пользователя проходит через несколько итеративных циклов внутри модели.

• Декомпозиция: Модель разбивает ваш монолитный запрос на подзадачи. Не «спланируй поездку», а «1. Определить регионы Японии, 2. Учесть погоду в июне, 3. Подобрать гипоаллергенное питание…».
• Поиск и верификация: Для каждого пункта активируется поиск в реальном времени (через Google Search API) и проверка внутренних знаний. Тот самый момент «Июнь – действительно сезон цую» – это сверка с актуальными погодными данными.
• Генерация промежуточных шагов: Системный промпт заставляет модель формулировать не только ответ, но и путь к нему, в формате, понятном человеку. Это и есть те самые строчки в чате.
• Синтез: Финальный этап – сборка всех проработанных блоков в связный, персонализированный ответ.

По сути, Deep Think – это UX-обёртка для техник Reasoning, прорыв в которых стал ключевым аргументом в релизе Gemini 3 против Gemini 2.5. Только теперь это не сухие баллы на графике, а то, что вы можете потрогать.

Психология доверия: зачем показывать «кухню»?

Раньше ИИ-ассистент был чёрным ящиком. Вопрос – пауза в 2 секунды – развёрнутый ответ. Магия? Шарлатанство? Пользователь не мог отличить глубокий анализ от красивого статистического подбора слов. Это убивало доверие к сложным ответам.

Deep Think ломает эту парадигму. Показывая процесс, Google решает сразу несколько проблем:

1. Снижает ожидание мгновенного чуда. Видя, что ИИ «работает», пользователь готов ждать 15-20 секунд для сложного ответа. Это кардинально меняет планку задач, которые мы ему делегируем.
2. Даёт возможность вмешаться. Заметили, что ИИ пошёл по неверному пути? («Нет, моя аллергия не на все морепродукты, только на моллюсков!»). Можно остановить генерацию, уточнить и запустить процесс заново. Это превращает диалог в коллаборацию.
3. Создаёт иллюзию прозрачности. Да, это именно иллюзия – вы видите лишь сгенерированные для вас тезисы, а не настоящие «мысли» модели. Но этого достаточно, чтобы ответ воспринимался как обоснованный, а не высосанный из пальца.

Это прямой путь к тому самому Personal Intelligence AI Mode, где ассистент должен принимать решения на основе ваших личных данных. Кому вы доверите анализ своей почты и фото – магическому ящику или процессу, ход которого можно отследить?

Обратная сторона медали: когда «думать» раздражает

Не всё так радужно. После недели использования режим начинает бесить в двух случаях.

Первый – когда он включается для простых вопросов. Спросили «сколько будет 2+2?», а Gemini впадает в глубокомысленные раздумья: «Проанализирую базовую арифметику… Сложение целых чисел…». Это смешно первые два раза. Потом хочется кричать «Да отвечай уже!».

Второй случай хуже – когда процесс идёт по явно тупиковому пути, но ты не можешь его скорректировать точечно. Ты видишь, как ИИ упорно ищет рейсы в неверный аэропорт, и понимаешь, что проще всё отменить и переформулировать запрос с нуля. Потенциал для интерактивного исправления «на лету» есть, но реализован пока робко.

И главный вопрос – цена. Каждое такое «размышление» сжигает в разы больше вычислительных токенов, чем обычный ответ. Пока Google включает это в подписку Gemini Advanced. Но если этот режим станет мейнстримом, готовы ли мы платить за «честность» ИИ деньгами или рекламой? Или нас ждёт будущее, где быстрота ответа станет премиум-фичей, а «бесплатно» – только медленные раздумья?

Что дальше? От кнопки к автоматическому детектору сложности

Сейчас Deep Think – это ручной режим. Вы решаете, нужно ли модели «подумать». Следующий логичный шаг – чтобы ИИ сам определял сложность запроса и включал режим автоматически. Это уже прорабатывается в рамках агентных workflow Gemini 3 Flash.

Но настоящая революция начнётся, когда эта логика рассуждений станет кросс-платформенной. Представьте, что вы работаете в сайдбаре Gemini в Chrome, и он не просто ищет информацию, а в реальном времени показывает вам цепочку: «Вот статья X, но её данные устарели. Вот свежее исследование Y, однако выборка мала. Следовательно, наиболее вероятный ответ – Z». Это убьёт слепое доверие к первой ссылке в поиске.

Или возьмём Gemini Computer Use. Вместо того чтобы молча кликать по интерфейсу, ассистент мог бы комментировать: «Ищу кнопку экспорта. Не нахожу в меню «Файл». Проверю панель инструментов. Вот она, но она неактивна. Значит, сначала нужно выделить данные…».

Так что в следующий раз, нажимая Deep Think, помните: вы наблюдаете не за мышлением машины. Вы наблюдаете за рождением нового языка взаимодействия между человеком и алгоритмом. Языка, где скорость больше не главная валюта. Главная валюта теперь – понятная, пусть и медленная, логика.