Google představil Gemini Deep Think, novou vlajkovou loď své umělé inteligence – viz oficiální článek na jeho blogu. Neslibuje jen o něco lepší texty nebo hezčí obrázky. Slibuje revoluci ve způsobu, jakým AI „přemýšlí“. Oficiální oznámení hovoří o „vylepšeném režimu uvažování“, který poskytuje „detailnější, kreativnější a promyšlenější odpovědi“ na složité problémy. Jako důkaz předkládá Google zlatou medaili z Mezinárodní matematické olympiády, nejprestižnější soutěže pro mladé matematiky na světě.
Pro ambiciózního člověka to zní jako splněný sen. Představte si nástroj, který vám pomůže navrhnout komplexní postup řešení nějakého úkolu, vytvořit interaktivní prototyp aplikace nebo vyřešit strategický problém, na který byste jinak potřebovali tým expertů.
Jenže je tu háček. Tento geniální mozek je ukrytý za prémiovým předplatným s cenovkou, která vyrazí dech a s tak přísnými limity, že to zpochybňuje praktickou použitelnost. Je tedy Deep Think skutečným zlomem, který změní pravidla hry a vyplatí se do něj investovat? Nebo je to jen další drahá hračka pro technologické nadšence a marketingový tahák?
V tomto článku se lehce podíváme pod kapotu, rozebereme reálné schopnosti a odhalíme tvrdou realitu nákladů a limitů.
Co je to „paralelní myšlení“ u Gemini Deep Think?
Abychom pochopili, v čem je Deep Think jiný, musíme se podívat na jeho základní princip. Většina současných AI modelů používá metodu nazývanou „řetězec myšlenek“. Fungují lineárně – krok za krokem postupují k řešení, podobně jako když jedete po dálnici z bodu A do bodu B. Gemini Deep Think přichází s něčím, co Google nazývá „paralelní myšlení“.
Místo jedné lineární myšlenkové cesty generuje a zvažuje mnoho různých hypotéz a řešení současně. Dává si více času na přemýšlení (tzv. prodloužená doba inference), což mu umožňuje prozkoumat slepé uličky, kombinovat nápady a nakonec sestavit tu nejlepší možnou odpověď. Tento přístup je velmi podobný akademickým konceptům, jako je „strom myšlenek“ (Tree of Thoughts), kde model prozkoumává problém do hloubky po mnoha různých větvích najednou a na konec z toho udělá ucelenou odpověď nebo řešení.
Zajímavé je, že hardwarový základ, tedy architektura modelu, jsou stále stejné jako u ostatních modelů řady Gemini 2.5. Inovace nespočívá v novém motoru, ale ve zcela novém způsobu, jak se tento motor používá. Je to signál, že budoucí skoky ve schopnostech AI nemusí nutně přicházet jen s masivně většími a dražšími modely. Mohou pramenit z chytřejších algoritmů a tréninkových technik, které dokáží z existujícího hardwaru dostat mnohem více.
Pro vás to znamená, že schopnosti na úrovni Deep Think by se mohly v budoucnu stát dostupnějšími mnohem rychleji, než se dnes zdá. A mnohem levněji!
Od teorie k praxi – co Gemini Deep Think dokáže?
Abstraktní popisy technologie jsou jedna věc, ale skutečná hodnota se ukáže až v praxi. A právě zde Gemini Deep Think předvádí schopnosti, které posouvají hranice toho, co jsme od AI nyní očekávali. Nejde jen o psaní textu, ale o skutečnou tvorbu funkčních a komplexních digitálních produktů.
Jeden z nejvíce ohromujících příkladů je schopnost Gemini Deep Think generovat z jednoduchého textového zadání kompletní, hratelnou PC hru. Předvedl například vytvoření 3D závodní hry nebo jednoduché běhací hry, a to včetně interaktivních prvků a funkční logiky. Dokáže také vytvořit komplexní webové simulace, například proudění tekutin nebo pohyb částic, což jsou úkoly, které vyžadují hluboké pochopení fyziky i programování.
A také tvoří 3D objekty. Zatímco standardní modely selhávají, Deep Think dokáže generovat kód pro komplexní 3D objekty a scény. V jednom z testů úspěšně vytvořil 3D město složené z voxelů (3D pixelů) na základě prostého popisu.
A nakonec musím zmínit řešení komplexních problémů. Jeho silné stránky se projevují v úkolech, které vyžadují strategické plánování, postupný vývoj (iteraci) a návrh složitých algoritmů – tedy přesně ty dovednosti, které jsou klíčové v byznysu a podnikání.
Zlatá medaile z matematické olympiády
Mnozí mohou úspěch na matematické olympiádě vnímat jako chytrý marketing. Ve skutečnosti jde o jeden z nejdůležitějších signálů o zralosti této technologie. Proč? Protože řeší klíčový problém, který brání masovému nasazení AI v profesionálním světě – problém důvěry.
Speciálně upravená verze Gemini Deep Think dosáhla na Mezinárodní matematické olympiádě (IMO) 2025 zlatého standardu, když správně vyřešila 5 ze 6 extrémně náročných úloh a získala 35 ze 42 bodů. To je samo o sobě působivé. Klíčové jsou však detaily, které tento úspěch odlišují od předchozích pokusů.
Tím, že Google nechal svůj model projít stejným, nezávislým a lidmi řízeným procesem hodnocení jako nejchytřejší studenti světa – a uspěl – vytváří silný a srozumitelný důkaz spolehlivosti. Neříká jen „náš model je chytrý“, ale „náš model dokáže logicky a kreativně uvažovat na úrovni, kterou uznávají nejvyšší autority v oboru“.
Je také důležité zmínit, že model selhal u šesté, nejtěžší úlohy. To je cenný kontext. Ukazuje, že AI dosáhla úrovně špičkového lidského experta, ale ještě není neomylným bohem.
Verze dostupná v aplikaci Gemini je dle interních hodnocení na „bronzové“ úrovni, nikoli na plné zlaté. To vše buduje důvěru, která je nezbytná, aby lidé začali AI integrovat do kritických a vysoce hodnotných částí své práce.
Tvrdá realita nákladů, limitů a dostupnosti v Česku
Po všech těch ohromujících ukázkách přichází studená sprcha. Praktické využití Deep Think pro většinu českých zaměstnanců, manažerů a profesionálů dnes naráží na tři nepřekonatelné bariéry.
Tato kombinace zdělá z Deep Think v jeho současné podobě prakticky nepoužitelným pro jakoukoliv soustavnou práci. Žádný člověk nemůže ospravedlnit investici téměř 7000 Kč měsíčně za nástroj, který smí použít jen párkrát denně.
Cenová politika a limity však nejsou chybou. Odhalují skutečnou strategii Googlu. Současný produkt pro koncové uživatele je spíše veřejnou technologickou ukázkou a nástrojem pro sběr dat. Skutečný byznys model pro Deep Think bude s největší pravděpodobností spočívat v drahém API rozhraní pro velké firemní zákazníky (farmaceutické firmy, finanční instituce, výzkumná centra), ti budou ochotni platit vysoké částky za možnost řešit ojedinělé, ale kriticky důležité problémy.
Na konec přidáme bezpečnostní rizika a odpovědnost
S obrovskou mocí přichází i obrovská zodpovědnost. Google si je toho vědom a ve svých vlastních bezpečnostních zprávách otevřeně přiznává, že Deep Think dosahuje tzv. „prahů včasného varování“ pro kritické schopnosti. Konkrétně se jedná o znalosti v oblastech CBRN (chemické, biologické, radiologické a jaderné hrozby) a pokročilé kybernetické bezpečnosti.
Jednoduše řečeno, model má dostatečně hluboké znalosti, aby mohl potenciálně pomoci někomu se zlými úmysly. Firma samozřejmě implementuje řadu bezpečnostních opatření, jako je pokročilé filtrování, monitoring a vývoj komplexního rámce pro bezpečnost (Frontier Safety Framework), aby těmto rizikům předešla.
Pro nás lidi je to dvojsečný meč. Na jedné straně je to varování, že s těmito nástroji je třeba zacházet s maximální opatrností a zodpovědností. Na druhé straně je to ale i nepřímý, avšak velmi silný důkaz o mimořádné hloubce a přesnosti znalostí tohoto modelu. Model, který je „dost chytrý na to, aby byl nebezpečný“, je zároveň i „dost chytrý na to, aby byl skutečně užitečný“ pro komplexní a legitimní výzkum, analýzu a řešení problémů.
Je tedy Gemini 2.5 Deep Think revoluce, nebo drahá hračka? Odpověď je: obojí. Technologicky se jedná o bezprecedentní skok vpřed. Princip „paralelního myšlení“ představuje novou éru v uvažování AI a jeho praktické ukázky v kódování a kreativním řešení problémů jsou fascinujícím pohledem do budoucnosti profesionální práce. Je to budoucnost, kde AI nebude jen asistentem, ale plnohodnotným partnerem pro práci.
Z praktického a ekonomického hlediska je však Deep Think v současné podobě pro 99,9 % lidí a firem v Česku naprosto nevýhodnou investicí. Kombinace extrémně vysoké ceny a drasticky nízkých limitů použití ho diskvalifikuje z jakéhokoliv reálného nasazení v každodenní praxi.
Naše doporučení je tedy jednoznačné: Nekupujte si to.
Návratnost investice je v tuto chvíli záporná. Místo toho ale věnujte této technologii maximální pozornost. Schopnosti, které Deep Think demonstruje dnes, budou zítra součástí dostupných a cenově přijatelných nástrojů, které budete moci reálně využít. Klíčem k úspěchu není utratit jmění za první, nedokonalou verzi, ale být připraven a vědět, jak tyto schopnosti využít, až se stanou mainstreamem.
Svět umělé inteligence se mění každým dnem. Nástroje, které jsou dnes jen drahou ukázkou budoucnosti, mohou být zítra klíčovou součástí vašeho podnikání. Jak ale poznat, kdy nastal ten správný čas? Nechte rešerši na nás!
