Intelligenter denn je:
Google optimiert Gemini 2.5 Pro

Wie Deep Think arbeitet – inspiriert vom menschlichen Denken

Bestehende KI‑Modelle folgen einem linearen Prinzip: Eingabe rein, Antwort raus. Deep Think geht anders vor. Es verfolgt mehrere Gedankengänge parallel, verwirft ungeeignete und kombiniert die besten zu einer fundierten Antwort. Während dieses Prozesses überarbeitet die KI ihre eigenen Ideen, verfeinert Formulierungen und verknüpft Teilantworten neu. Grundlage ist eine verlängerte Inferenzzeit – also die Zeitspanne, die sich das Modell für das Durchdenken einer Aufgabe nimmt. Zusätzlich nutzt Google bestärkendes Lernen, um das Modell anzuregen, diese zusätzlichen Denkschritte auch wirklich zu nutzen. So soll Deep Think mit jeder Anwendung zum besseren, intuitiveren Problemlösungs-Tool werden.

Wofür sich Deep Think einsetzen lässt

Tests zeigen, dass Deep Think besonders dann glänzt, wenn Aufgaben nicht in einem Schritt lösbar sind, sondern mehrere Iterationen erfordern. Dazu gehören iterative Designprozesse, bei denen ein Konzept Schritt für Schritt verfeinert wird, oder komplexe Entwicklungsprojekte, bei denen sowohl Funktionalität als auch Gestaltung optimiert werden müssen. Ein Beispiel dafür liefert der von Google veröffentlichte Pagodenvergleich: Drei KI‑generierte Szenen zeigen denselben Entwurf in unterschiedlicher Detailtiefe – von der einfachen Grundversion mit Gemini 2.5 Flash über die erweiterte Variante mit Pro bis zur besonders komplexen, realistischen Ausführung mit Deep Think. Die steigende Detailfülle verdeutlicht, wie die KI in mehreren Denkschritten ein Ergebnis iterativ verbessert und gestalterisch verfeinert.

In der Forschung kann Deep Think ebenfalls neue Impulse geben. Es unterstützt bei der Analyse wissenschaftlicher Literatur, beim Formulieren neuer Hypothesen und, wie im Fall des Mathematikers Michel van Garrel, beim Testen mathematischer Vermutungen.

Auch in der algorithmischen Entwicklung und beim Programmieren zeigt sich der Vorteil der längeren Denkzeit. Besonders bei komplexen Coding‑Herausforderungen, die Abwägungen zwischen Effizienz, Lesbarkeit und Performance erfordern, liefert Deep Think präzisere und besser strukturierte Ergebnisse. Benchmarks wie LiveCodeBench V6 (Code-Wualität) und Humanity’s Last Exam (logisches Denken und Fachwissen) bestätigen die Spitzenleistung im Vergleich zu Modellen ohne Denkzeiterweiterung.

Die Technologie basiert auf einer Variante des Modells, die bei der Internationalen Mathematik‑Olympiade 2025 Gold gewann. Damals arbeitete das Modell stundenlang an hochkomplexen Aufgaben – die neue Version ist alltagstauglicher und deutlich schneller.

Aktivierung und Nutzung

Deep Think lässt sich direkt in der Geminim App aktivieren: Im Modellmenü „2.5 Pro“ auswählen und in der Eingabezeile „Deep Think“ anklicken. Das Modell nutzt automatisch zusätzliche Werkzeuge wie Google‑Suche oder Code-Ausführung. Laut Google eignet es sich überall dort, wo komplexe Fragestellungen gelöst werden müssen – von der Software-Entwicklung über strategische Unternehmensplanung bis hin zu kreativem Storytelling.

Sicherheit und Verantwortung im Blick

Mit steigender Leistungsfähigkeit wächst auch die Verantwortung im Umgang mit KI. Google betont, Deep Think von Beginn an mit Fokus auf Sicherheit und verantwortungsvollen Einsatz entwickelt zu haben – vom Training der Modelle bis zur Bereitstellung in der Gemini App. In internen Tests zeigte sich, dass Gemini 2.5 Deep Think tendenziell neutraler formuliert, faktenorientierter arbeitet und eine sachlichere Tonalität aufweist als die Standardversion Gemini 2.5 Pro. Gleichzeitig reagiert das Modell vorsichtiger und lehnt auch harmlos erscheinende Anfragen häufiger ab.

Trotz dieser Vorsichtsmaßnahmen gilt: Wie andere KI‑Modelle kann auch Deep Think falsche oder sogar halluzinierte Antworten generieren. Gerade bei komplexen Fragestellungen ist eine kritische Prüfung der Ergebnisse durch menschliche Fachkenntnis weiterhin notwendig. Google prüft fortlaufend, welche Risiken mit den erweiterten Denkprozessen verbunden sind, darunter Fehlinformationen, unklare Formulierungen oder die unbeabsichtigte Verstärkung sensibler Inhalte. Sicherheitsbewertungen werden regelmäßig aktualisiert, und bei Bedarf setzt das Unternehmen gezielte Schutzmaßnahmen um. Die offizielle Modellkarte von Gemini 2.5 Deep Think dokumentiert transparent, wie die Funktion getestet wurde und welche bekannten Einschränkungen bestehen.

Von schneller Antwort zu fundierter Analyse: Deep Think als strategisches KI‑Werkzeug

Deep Think markiert für Google einen Schritt weg von der reinen Geschwindigkeit hin zu mehr inhaltlicher Tiefe. Die verlängerte Denkzeit macht die KI zu einem verlässlichen Instrument für anspruchsvolle Aufgaben – sei es in der Forschung, Entwicklung oder kreativen Arbeit. Für Marketer, Developer und Forschungsteams eröffnet das neue Möglichkeiten, erfordert aber auch ein klares Ziel und den richtigen Einsatzkontext. Wer Deep Think strategisch in seine Arbeitsprozesse integriert, kann komplexe Fragen künftig nicht nur schneller, sondern vor allem fundierter beantworten lassen.

In Sekunden zum Erklärvideo:
Googles NotebookLM bekommt Video Overviews

Die DFL hat nach vier Jahren das optische Erscheinungsbild der Bundesliga aufgefrischt

Parallel zur nationalen Rechtevergabe überarbeitet die Deutsche Fußball Liga (DFL) alle vier Jahre ihren Markenlook. So auch 2025: Pünktlich zum Saisonstart frischt die DFL das optische Erscheinungsbild der 1. und 2. Bundesliga gemeinsam mit Mutabor auf. Im Fokus steht dabei die „Essenz des Fußballs“.

Wie die DFL mitteilt, handelt es sich bei dem neuen Auftritt nicht um einen radikalen Neustart, sondern um eine gezielte Weiterentwicklung des aus den vergangenen Jahren bekannten On-Air-Designs. Im Mittelpunkt stehen die zentralen Elemente Spieler, Ball und Stadion, die künftig noch lebendiger in Szene gesetzt werden sollen.

Wer auf Instagram Stories oder Reels postet, kennt das Dilemma: Der praktische Captions Sticker funktioniert bisher nur auf Englisch. Alle anderen müssen Untertitel mühsam selbst eintippen oder darauf verzichten. Das könnte sich bald ändern.

Während Bildunterschriften, Profile und Kommentare auf der Plattform schon automatisch in die voreingestellte Sprache der Nutzer:innen übersetzt werden, fehlte eine solche Mehrsprachigkeit bislang bei automatischen Untertiteln. Der Instagram‑Chef Adam Mosseri sagte in einem Video, man wolle den Sticker in deutlich mehr Sprachen anbieten. Darauf verweist der Tech‑Experte Radu Onescu auf Threads. KI‑Modelle sollen den Ausbau beschleunigen und in größerem Umfang möglich machen.

A lot of people who use this platform don’t speak English,

so Mosseri. Deshalb stehe das Thema ganz oben auf der Agenda – auch wenn er kein konkretes Datum nannte.

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Meta stellt die persönliche Superintelligenz vor
– KI erhöht schon Nutzungszeit auf Instagram

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Reels und Stories: Warum Captions der Schlüssel zu mehr Reichweite auf Instagram sind

Eingeführt wurde der Captions Sticker im Mai 2021 zunächst für Stories und nur in englischsprachigen Ländern. Später folgte die Integration in Reels, die seit Ende 2024 stabil verfügbar ist. Doch auch hier blieb die Sprachunterstützung auf Englisch beschränkt.

Das Prinzip ist simpel: Gesprochene Worte im Video werden automatisch transkribiert und als Untertitel eingeblendet. Schriftart und Platzierung lassen sich individuell anpassen. Das macht Videos auch ohne Ton verständlich – ein entscheidender Vorteil, da viele Instagram Clips stumm abgespielt werden. Doch Untertitel sind nicht nur ein Reichweiten‑Booster, sie machen Inhalte auch inklusiver. Menschen mit Hörminderung profitieren ebenso wie alle, die Videos unterwegs ohne Ton schauen. Mit einer breiteren Sprachunterstützung könnten Creator und Marken ihre Inhalte leichter international verständlich machen – ohne zusätzlichen Aufwand. KI soll dafür sorgen, dass die Untertitel automatisch in vielen Sprachen verfügbar sind.

Mehrsprachige Captions wären ein echter Gewinn für viele User und Creator

Instagram will das Caption Feature über den bisherigen Fokus auf Englisch hinaus erweitern und setzt dabei auf KI. Das würde Reichweite, Verständlichkeit und Barrierefreiheit spürbar verbessern. Wann genau es so weit ist, bleibt offen – Mosseri hat sich dazu nicht festgelegt. Sicher ist nur: Wenn der Roll‑out kommt, wird Instagram ein gutes Stück inklusiver.

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2 Milliarden Nutzer:innen:
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