Các mô hình Gemini sử dụng "quá trình tư duy" nội bộ giúp cải thiện đáng kể khả năng suy luận và lập kế hoạch nhiều bước, giúp các mô hình này hoạt động hiệu quả cao đối với các công việc phức tạp như lập trình, toán học nâng cao và phân tích dữ liệu.
Tài liệu này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng các chức năng tư duy của Gemini bằng Gemini API.
Tạo nội dung bằng tính năng tư duy
Việc bắt đầu một yêu cầu bằng mô hình tư duy cũng tương tự như mọi yêu cầu tạo nội dung khác. Điểm khác biệt chính nằm ở việc chỉ định một trong các
mô hình có hỗ trợ tư duy trong trường model, như
minh hoạ trong ví dụ
tạo văn bản sau:
Python
from google import genai
client = genai.Client()
prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents=prompt
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const prompt = "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example.";
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: prompt,
});
console.log(response.text);
}
main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
prompt := "Explain the concept of Occam's Razor and provide a simple, everyday example."
model := "gemini-3.8-flash"
resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, genai.Text(prompt), nil)
fmt.Println(resp.Text())
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Explain the concept of Occam'\''s Razor and provide a simple, everyday example."
}
]
}
]
}'
```
Bản tóm tắt tư duy
Bản tóm tắt tư duy là các phiên bản tóm tắt về tư duy thô của mô hình và cung cấp thông tin chi tiết về quá trình suy luận nội bộ của mô hình. Xin lưu ý rằng các cấp độ và ngân sách tư duy áp dụng cho tư duy thô của mô hình chứ không áp dụng cho bản tóm tắt tư duy.
Bạn có thể bật bản tóm tắt tư duy bằng cách đặt includeThoughts thành true trong cấu hình yêu cầu. Sau đó, bạn có thể truy cập vào bản tóm tắt bằng cách lặp lại các parts của tham số response và kiểm tra boolean thought.
Dưới đây là ví dụ minh hoạ cách bật và truy xuất bản tóm tắt tư duy mà không cần truyền trực tuyến, trả về một bản tóm tắt tư duy cuối cùng duy nhất cùng với câu trả lời:
Python
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
prompt = "What is the sum of the first 50 prime numbers?"
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents=prompt,
config=types.GenerateContentConfig(
thinking_config=types.ThinkingConfig(
include_thoughts=True
)
)
)
for part in response.candidates[0].content.parts:
if not part.text:
continue
if part.thought:
print("Thought summary:")
print(part.text)
print()
else:
print("Answer:")
print(part.text)
print()
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: "What is the sum of the first 50 prime numbers?",
config: {
thinkingConfig: {
includeThoughts: true,
},
},
});
for (const part of response.candidates[0].content.parts) {
if (!part.text) {
continue;
}
else if (part.thought) {
console.log("Thoughts summary:");
console.log(part.text);
}
else {
console.log("Answer:");
console.log(part.text);
}
}
}
main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"google.golang.org/genai"
"os"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
contents := genai.Text("What is the sum of the first 50 prime numbers?")
model := "gemini-3.8-flash"
resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
IncludeThoughts: true,
},
})
for _, part := range resp.Candidates[0].Content.Parts {
if part.Text != "" {
if part.Thought {
fmt.Println("Thoughts Summary:")
fmt.Println(part.Text)
} else {
fmt.Println("Answer:")
fmt.Println(part.Text)
}
}
}
}
Và đây là ví dụ về cách sử dụng tính năng tư duy với tính năng truyền trực tuyến, trả về các bản tóm tắt tăng dần trong quá trình tạo:
Python
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
prompt = """
Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue.
The person who lives in the red house owns a cat.
Bob does not live in the green house.
Carol owns a dog.
The green house is to the left of the red house.
Alice does not own a cat.
Who lives in each house, and what pet do they own?
"""
thoughts = ""
answer = ""
for chunk in client.models.generate_content_stream(
model="gemini-3.8-flash",
contents=prompt,
config=types.GenerateContentConfig(
thinking_config=types.ThinkingConfig(
include_thoughts=True
)
)
):
for part in chunk.candidates[0].content.parts:
if not part.text:
continue
elif part.thought:
if not thoughts:
print("Thoughts summary:")
print(part.text)
thoughts += part.text
else:
if not answer:
print("Answer:")
print(part.text)
answer += part.text
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
const prompt = `Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same
street: red, green, and blue. The person who lives in the red house owns a cat.
Bob does not live in the green house. Carol owns a dog. The green house is to
the left of the red house. Alice does not own a cat. Who lives in each house,
and what pet do they own?`;
let thoughts = "";
let answer = "";
async function main() {
const response = await ai.models.generateContentStream({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: prompt,
config: {
thinkingConfig: {
includeThoughts: true,
},
},
});
for await (const chunk of response) {
for (const part of chunk.candidates[0].content.parts) {
if (!part.text) {
continue;
} else if (part.thought) {
if (!thoughts) {
console.log("Thoughts summary:");
}
console.log(part.text);
thoughts = thoughts + part.text;
} else {
if (!answer) {
console.log("Answer:");
}
console.log(part.text);
answer = answer + part.text;
}
}
}
}
await main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"log"
"os"
"google.golang.org/genai"
)
const prompt = `
Alice, Bob, and Carol each live in a different house on the same street: red, green, and blue.
The person who lives in the red house owns a cat.
Bob does not live in the green house.
Carol owns a dog.
The green house is to the left of the red house.
Alice does not own a cat.
Who lives in each house, and what pet do they own?
`
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
contents := genai.Text(prompt)
model := "gemini-3.8-flash"
resp := client.Models.GenerateContentStream(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
IncludeThoughts: true,
},
})
for chunk := range resp {
for _, part := range chunk.Candidates[0].Content.Parts {
if len(part.Text) == 0 {
continue
}
if part.Thought {
fmt.Printf("Thought: %s\n", part.Text)
} else {
fmt.Printf("Answer: %s\n", part.Text)
}
}
}
}
Kiểm soát tính năng tư duy
Các mô hình Gemini tham gia vào quá trình tư duy linh động theo mặc định, tự động điều chỉnh mức độ nỗ lực suy luận dựa trên độ phức tạp của yêu cầu của người dùng. Tuy nhiên, nếu có các ràng buộc cụ thể về độ trễ hoặc yêu cầu mô hình tham gia vào quá trình suy luận sâu hơn bình thường, bạn có thể tuỳ ý sử dụng các tham số để kiểm soát hành vi tư duy.
Cấp độ tư duy (Gemini 4 và Gemini 3)
Tham số thinkingLevel (bắt buộc đối với Gemini 4 và nên dùng cho các mô hình Gemini 3) cho phép bạn kiểm soát hành vi suy luận. Gemini 4 (gemini-4-argon) hỗ trợ low, medium (mặc định) và high.
Bảng sau đây trình bày chi tiết các chế độ cài đặt thinkingLevel cho từng loại mô hình:
| Cấp độ tư duy | Gemini 3.8 Flash | Gemini 3.6 Flash | Gemini 4 Argon | Gemini 3.5 và 3.1 Flash-Lite | Hình ảnh Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 3 Flash | Gemini Robotics ER 2 | Mô tả |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
minimal |
Không được hỗ trợ (lỗi) | Được hỗ trợ | Không được hỗ trợ (lỗi) | Được hỗ trợ (Mặc định) | Được hỗ trợ (Mặc định) | Được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Khớp với chế độ cài đặt "không tư duy" cho hầu hết các truy vấn. Xin lưu ý rằng minimal không đảm bảo rằng tính năng tư duy đã tắt, mô hình có thể suy luận rất ít cho các công việc phức tạp. |
low |
Được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Không được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Giảm thiểu độ trễ và chi phí. |
medium |
Được hỗ trợ (Mặc định) | Được hỗ trợ (Mặc định) | Được hỗ trợ (Mặc định) | Được hỗ trợ | Không được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Được hỗ trợ | Tư duy cân bằng cho hầu hết các công việc. |
high |
Được hỗ trợ (Linh động) | Được hỗ trợ (Linh động) | Được hỗ trợ (Linh động) | Được hỗ trợ (Linh động) | Được hỗ trợ (Linh động) | Được hỗ trợ (Mặc định, Linh động) | Được hỗ trợ (Mặc định, Linh động) | Tối đa hoá độ sâu suy luận. Mô hình có thể mất nhiều thời gian hơn đáng kể để đạt được mã thông báo đầu ra đầu tiên (không tư duy), nhưng đầu ra sẽ được suy luận cẩn thận hơn. |
Ví dụ sau đây cho thấy cách thiết lập cấp độ tư duy.
Python
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-3.8-flash",
contents="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
config=types.GenerateContentConfig(
thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_level="low")
),
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI, ThinkingLevel } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-3.8-flash",
contents: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
config: {
thinkingConfig: {
thinkingLevel: ThinkingLevel.LOW,
},
},
});
console.log(response.text);
}
main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"google.golang.org/genai"
"os"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
thinkingLevelVal := "low"
contents := genai.Text("Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions")
model := "gemini-3.8-flash"
resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
ThinkingLevel: &thinkingLevelVal,
},
})
fmt.Println(resp.Text())
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.8-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"thinkingConfig": {
"thinkingLevel": "low"
}
}
}'
Bạn không thể tắt tính năng tư duy cho Gemini 4 Argon. Gemini 3 Flash và Flash-Lite
cũng không hỗ trợ tắt hoàn toàn tính năng tư duy.
Nếu bạn không chỉ định cấp độ tư duy, Gemini sẽ sử dụng cấp độ tư duy
mặc định của mô hình (ví dụ: "medium" cho Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash và Gemini 3.6 Flash).
Các mô hình thuộc dòng Gemini 2.5 không hỗ trợ thinkingLevel; hãy sử dụng thinkingBudget.
Giới hạn mã thông báo và max_output_tokens
Tham số tạo max_output_tokens
thiết lập số lượng mã thông báo tối đa mà một câu trả lời có thể tạo,
bao gồm cả mã thông báo tư duy.
Khi được thiết lập, tham số này hoạt động như một giới hạn cứng do cơ sở hạ tầng thực thi mà không thay đổi cách mô hình phân bổ ngân sách tư duy (thinking_level).
Nếu mô hình đạt đến giới hạn này trong khi suy luận, mô hình sẽ ngừng tạo bằng finish_reason: MAX_TOKENS và trả về đầu ra bị cắt bớt hoặc trống (trong khi vẫn tính phí cho mọi token tư duy được tạo). Để giảm chi phí hoặc độ trễ mà không cắt bớt câu trả lời, hãy giảm thinking_level (low hoặc medium) thay vì thiết lập max_output_tokens nhỏ.
Đối với các mô hình Gemini 4 (gemini-4-argon), hãy lưu ý các giới hạn sau đây về ngữ cảnh và đầu ra:
- Cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo dùng chung: Mã thông báo đầu vào, tư duy và đầu ra dùng chung một cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu mã thông báo (
1,048,576mã thông báo). Nếu mã thông báo đầu vào của bạn cộng vớimax_output_tokensvượt quá 1.048.576 mã thông báo, API sẽ tự động giới hạn đầu ra ở không gian còn lại trong cửa sổ ngữ cảnh (1,048,576trừ đi mã thông báo đầu vào của bạn). - Giới hạn đầu ra cho mỗi yêu cầu (64K truyền trực tuyến / 32K không truyền trực tuyến) và giải mã dài (tối đa 1 triệu mã thông báo): Một yêu cầu truyền trực tuyến (
streamGenerateContent) trả về tối đa65,536mã thông báo và một yêu cầu không truyền trực tuyến (generateContent) trả về tối đa32,768mã thông báo. Để tạo vượt quá giới hạn cho mỗi yêu cầu (tối đa1,048,576mã thông báo trừ đi đầu vào của bạn), hãy thiết lậpmax_output_tokensở trên giới hạn. Theo mặc định, các SDK GenAI mới nhất của Google sẽ tự động tiếp tục trên các bước chuyển tiếp (automatic_continuation=True) hoặc bạn có thể chạy vòng lặp máy khách bằng cách sử dụngcontinuation_tokenđược trả về khi một bước chuyển tiếp dừng vớifinish_reason: "CONTINUATION". Hãy xem phần Giải mã dài để biết các ví dụ về mã.
Ngân sách tư duy
Tham số thinkingBudget (ra mắt cùng với dòng Gemini 2.5) hướng dẫn mô hình về số lượng token tư duy cụ thể cần sử dụng để suy luận.
Sau đây là thông tin chi tiết về cấu hình thinkingBudget cho từng loại mô hình.
Bạn có thể tắt tính năng tư duy bằng cách đặt thinkingBudget thành 0.
Việc thiết lập thinkingBudget thành -1 sẽ bật
tính năng tư duy linh động, nghĩa là mô hình sẽ điều chỉnh ngân sách dựa trên độ
phức tạp của yêu cầu.
| Mô hình | Chế độ cài đặt mặc định (Chưa thiết lập ngân sách tư duy) |
Phạm vi | Tắt tính năng tư duy | Bật tính năng tư duy linh động |
|---|---|---|---|---|
| 2.5 Pro | Tư duy linh động | 128 đến 32768 |
Không áp dụng: Không thể tắt tính năng tư duy | thinkingBudget = -1 (Mặc định) |
| 2.5 Flash | Tư duy linh động | 0 đến 24576 |
thinkingBudget = 0 |
thinkingBudget = -1 (Mặc định) |
| 2.5 Flash Preview | Tư duy linh động | 0 đến 24576 |
thinkingBudget = 0 |
thinkingBudget = -1 (Mặc định) |
| 2.5 Flash Lite | Mô hình không tư duy | 512 đến 24576 |
thinkingBudget = 0 |
thinkingBudget = -1 |
| 2.5 Flash Lite Preview | Mô hình không tư duy | 512 đến 24576 |
thinkingBudget = 0 |
thinkingBudget = -1 |
| Robotics-ER 1.6 Preview | Tư duy linh động | 0 đến 24576 |
thinkingBudget = 0 |
thinkingBudget = -1 (Mặc định) |
| 2.5 Flash Live Native Audio Preview (09-2025) | Tư duy linh động | 0 đến 24576 |
thinkingBudget = 0 |
thinkingBudget = -1 (Mặc định) |
Python
from google import genai
from google.genai import types
client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
model="gemini-2.5-flash",
contents="Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
config=types.GenerateContentConfig(
thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=1024)
# Turn off thinking:
# thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=0)
# Turn on dynamic thinking:
# thinking_config=types.ThinkingConfig(thinking_budget=-1)
),
)
print(response.text)
JavaScript
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";
const ai = new GoogleGenAI({});
async function main() {
const response = await ai.models.generateContent({
model: "gemini-2.5-flash",
contents: "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions",
config: {
thinkingConfig: {
thinkingBudget: 1024,
// Turn off thinking:
// thinkingBudget: 0
// Turn on dynamic thinking:
// thinkingBudget: -1
},
},
});
console.log(response.text);
}
main();
Go
package main
import (
"context"
"fmt"
"google.golang.org/genai"
"os"
)
func main() {
ctx := context.Background()
client, err := genai.NewClient(ctx, nil)
if err != nil {
log.Fatal(err)
}
thinkingBudgetVal := int32(1024)
contents := genai.Text("Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions")
model := "gemini-2.5-flash"
resp, _ := client.Models.GenerateContent(ctx, model, contents, &genai.GenerateContentConfig{
ThinkingConfig: &genai.ThinkingConfig{
ThinkingBudget: &thinkingBudgetVal,
// Turn off thinking:
// ThinkingBudget: int32(0),
// Turn on dynamic thinking:
// ThinkingBudget: int32(-1),
},
})
fmt.Println(resp.Text())
}
REST
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-X POST \
-d '{
"contents": [
{
"parts": [
{
"text": "Provide a list of 3 famous physicists and their key contributions"
}
]
}
],
"generationConfig": {
"thinkingConfig": {
"thinkingBudget": 1024
}
}
}'
Tuỳ thuộc vào câu lệnh, mô hình có thể vượt quá hoặc không đủ ngân sách mã thông báo.
Chữ ký tư duy
Gemini API là API không trạng thái, vì vậy, mô hình sẽ xử lý mọi yêu cầu API một cách độc lập và không có quyền truy cập vào ngữ cảnh tư duy từ các lượt trước trong các tương tác nhiều lượt.
Để bật tính năng duy trì ngữ cảnh tư duy trong các tương tác nhiều lượt, Gemini sẽ trả về chữ ký tư duy, là các biểu diễn được mã hoá của quá trình tư duy nội bộ của mô hình.
- Các mô hình Gemini 2.5 trả về chữ ký tư duy khi tính năng tư duy được bật và yêu cầu bao gồm lệnh gọi hàm, cụ thể là khai báo hàm.
- Các mô hình Gemini 4 và Gemini 3 có thể trả về chữ ký tư duy cho tất cả các loại phần. Bạn nên luôn truyền tất cả chữ ký trở lại như đã nhận, nhưng điều này là bắt buộc đối với chữ ký lệnh gọi hàm. Hãy đọc trang Chữ ký tư duy để tìm hiểu thêm.
Các giới hạn sử dụng khác cần cân nhắc khi gọi hàm bao gồm:
- Chữ ký được trả về từ mô hình trong các phần khác trong câu trả lời, ví dụ: lệnh gọi hàm hoặc các phần văn bản. Trả về toàn bộ câu trả lời với tất cả các phần cho mô hình trong các lượt tiếp theo.
- Không nối các phần có chữ ký với nhau.
- Không hợp nhất một phần có chữ ký với một phần khác không có chữ ký.
Giá
Khi tính năng tư duy được bật, giá của câu trả lời là tổng của mã thông báo đầu ra và token tư duy. Bạn có thể lấy tổng số mã thông báo tư duy được tạo từ trường thoughtsTokenCount.
Python
# ...
print("Thoughts tokens:", response.usage_metadata.thoughts_token_count)
print("Output tokens:", response.usage_metadata.candidates_token_count)
JavaScript
// ...
console.log(`Thoughts tokens: ${response.usageMetadata.thoughtsTokenCount}`);
console.log(`Output tokens: ${response.usageMetadata.candidatesTokenCount}`);
Go
// ...
fmt.Println("Thoughts tokens:", response.UsageMetadata.ThoughtsTokenCount)
fmt.Println("Output tokens:", response.UsageMetadata.CandidatesTokenCount)
Các mô hình tư duy tạo ra tư duy đầy đủ để cải thiện chất lượng của câu trả lời cuối cùng, sau đó đưa ra bản tóm tắt để cung cấp thông tin chi tiết về quá trình tư duy. Vì vậy, giá dựa trên mã thông báo tư duy đầy đủ mà mô hình cần tạo để tạo bản tóm tắt, mặc dù chỉ có bản tóm tắt được xuất ra từ API.
Bạn có thể tìm hiểu thêm về mã thông báo trong hướng dẫn Đếm mã thông báo.
Các phương pháp hay nhất
Phần này bao gồm một số hướng dẫn để sử dụng các mô hình tư duy một cách hiệu quả. Như mọi khi, việc tuân theo hướng dẫn về câu lệnh và các phương pháp hay nhất sẽ giúp bạn đạt được kết quả tốt nhất.
Gỡ lỗi và điều hướng
Xem xét quá trình suy luận: Khi bạn không nhận được câu trả lời mong đợi từ các mô hình tư duy, việc phân tích cẩn thận bản tóm tắt tư duy của Gemini có thể hữu ích. Bạn có thể xem cách mô hình chia nhỏ công việc và đưa ra kết luận, đồng thời sử dụng thông tin đó để điều chỉnh theo kết quả phù hợp.
Cung cấp hướng dẫn trong quá trình suy luận: Nếu bạn hy vọng nhận được đầu ra đặc biệt dài, bạn có thể cung cấp hướng dẫn trong câu lệnh để giới hạn lượng tư duy mà mô hình sử dụng. Điều này cho phép bạn dành nhiều mã thông báo đầu ra hơn cho câu trả lời.
Độ phức tạp của công việc
- Công việc dễ (Có thể TẮT tính năng tư duy): Đối với các yêu cầu đơn giản không yêu cầu suy luận phức tạp, chẳng hạn như truy xuất hoặc phân loại dữ kiện, thì không cần tư duy. Ví dụ:
- "DeepMind được thành lập ở đâu?"
- "Email này yêu cầu họp hay chỉ cung cấp thông tin?"
- Công việc trung bình (Mặc định/Một số tư duy): Nhiều yêu cầu phổ biến được hưởng lợi từ mức độ xử lý từng bước hoặc hiểu biết sâu sắc hơn. Gemini có thể linh hoạt sử dụng khả năng tư duy cho các công việc như:
- So sánh quang hợp và quá trình trưởng thành.
- So sánh và đối chiếu xe điện và xe lai.
- Công việc khó (Khả năng tư duy tối đa): Đối với những thách thức thực sự phức tạp, chẳng hạn như giải các bài toán phức tạp hoặc công việc lập trình, bạn nên thiết lập ngân sách tư duy cao. Các loại công việc này yêu cầu mô hình tham gia vào toàn bộ khả năng suy luận và lập kế hoạch, thường liên quan đến nhiều bước nội bộ trước khi đưa ra câu trả lời. Ví dụ:
- Giải bài toán 1 trong AIME 2025: Tìm tổng của tất cả các cơ số nguyên b > 9 cho mà 17b là ước số của 97b.
- Viết mã Python cho một ứng dụng web trực quan hoá dữ liệu thị trường chứng khoán theo thời gian thực, bao gồm cả xác thực người dùng. Hãy làm cho ứng dụng này hiệu quả nhất có thể.
Các mô hình, công cụ và chức năng được hỗ trợ
Các tính năng tư duy được hỗ trợ trên tất cả các mô hình thuộc dòng 4, 3 và 2.5. Bạn có thể tìm thấy tất cả các chức năng của mô hình trên trang tổng quan về mô hình.
Các mô hình tư duy hoạt động với tất cả các công cụ và chức năng của Gemini. Điều này cho phép các mô hình tương tác với các hệ thống bên ngoài, thực thi mã hoặc truy cập thông tin theo thời gian thực, kết hợp kết quả vào quá trình suy luận và câu trả lời cuối cùng.
Bạn có thể thử các ví dụ về cách sử dụng công cụ với các mô hình tư duy trong [Sổ tay tư duy][Colab].
Tiếp theo là gì?
- Thông tin về tính năng tư duy có trong hướng dẫn về Khả năng tương thích với OpenAI.
[Colab]: https://colab.sandbox.google.com/github/google-gemini/cookbook/blob/main/quickstarts/Get_started_thinking.ipynb