--- title: "Gemini Deep Thinkとは？Gemini 4 Argonへの置き換えと3.1の性能・代わりの使い方【2026年11月】" url: "https://www.issoh.co.jp/tech/details/11012/" published: 2026-02-16 updated: 2026-11-11 categories: ["Gemini"] publisher: "株式会社一創" --- # Gemini Deep Thinkとは？Gemini 4 Argonへの置き換えと3.1の性能・代わりの使い方【2026年11月】 Gemini Deep Thinkは、Geminiアプリで選べた最上位の推論モードです。回答に数分かけ、複数の解き筋を並行して検討してから答えを返します。最後の版は、Gemini 3.1 Proを土台にした「Gemini 3.1 Deep Think」でした。 2026年10月下旬、Geminiアプリのヘルプは「Deep ThinkはGemini 4 Argonに置き換えられる」と告知しました。11月11日時点で、Deep Thinkの使い方を説明していたヘルプは「Geminiモデルについて」のページへ転送され、プラン別のモデル表にもDeep Thinkは載っていません。いま難しい問題を解かせるなら、AI ProではGemini 4 Argon、AI UltraではGemini 4 Carbonも選び、思考レベルを「High」にします。 ## まとめ：Gemini Deep Thinkの現状と、いま使うべきモデル - **置き換え**：Googleのヘルプは2026年10月下旬に「Deep ThinkはGemini 4 Argonに置き換えられ、ArgonはDeep Thinkの能力を上回る」と告知しました。終了日の告知は見つかっていません。 - **11月11日時点のアプリ**：個人向けのモデル表は、Flash-Lite・Flash・Pro・Gemini 4 Argon・Gemini 4 Carbonの5種と、思考レベルLow・Medium・Highだけです。Deep Thinkの項目はありません。 - **代わりの選び方**：AI Pro（月額2,900円）はArgon、AI Ultra（月額14,500円から）はArgonとCarbonを選べます。思考レベルを選ばないとLowになるため、難問ではHighを選びます。 - **性能**：3.1 Deep ThinkはARC-AGI-2で84.6%でした。Argon・Carbonの公式表は別のベンチマークで構成されており、同じ物差しでは比べられません。 - **API**：Deep ThinkのAPIは2026年2月に始まった早期アクセスのみで、モデル一覧にも料金表にも載っていません。APIで同じ用途を組むなら `gemini-4-argon` か `gemini-4-carbon` を `thinking_level="high"` で呼びます。 ## Deep Thinkの仕組みと、2.5から3.1までの変遷 ### 並列思考：複数の案を同時に立てて比べる方式 Googleは2025年8月のGemini 2.5 Deep Think公開時に、仕組みを「parallel thinking（並列思考）」と説明しています。複数のアイデアを同時に生成し、途中で修正したり組み合わせたりしてから最終回答を出す方式で、長い推論経路を使いこなすための強化学習も加えたと書いています。推論に時間と計算量をかけるぶん回答が遅く、使用量の消費も大きいモードでした。内部の候補数や比較手順は公開されていません。 ### 提供開始から置き換えまでの時系列 | 日付 | 出来事 | | ---------- | ---------------------------------- | | 2025-08-01 | Gemini 2.5 Deep ThinkをUltra向けに提供開始 | | 2025-12-04 | Gemini 3 Deep ThinkをUltra向けに提供開始 | | 2026-02-12 | 大幅更新。APIの早期アクセスを開始 | | 2026-02-19 | 土台となるGemini 3.1 Proを公開 | | 2026-10-13 | Gemini 4 ArgonをPro・Ultra向けに一般提供 | | 2026-10下旬 | ヘルプに「Argonに置き換え」の告知 | | 2026-11-10 | Gemini 4 CarbonをUltra向けに一般提供 | | 2026-11-11 | Deep Thinkのヘルプがモデル一覧へ転送 | 2月12日の更新は、Googleのブログでは「Gemini 3 Deep Think」と呼ばれました。DeepMindの[Deep Thinkのモデルページ](https://deepmind.google/models/gemini/deep-think/)は同じ「Feb 2026」の結果を「Gemini 3.1 Deep Think」として掲載し、土台を3.1 Proとしています。2026年2月以降の記事にある「Gemini 3 Deep Think」と「3.1 Deep Think」は、ほぼ同じものを指しています。2025年12月の初期版とは、ARC-AGI-2のスコアが45.1%から84.6%に上がった点で区別できます。 ## Gemini 4 Argonへの置き換え：2026年11月時点の提供状況 ### ヘルプに出た置き換えの告知 ヘルプ「Use Deep Think in Gemini Apps」は、インターネットアーカイブに[10月29日に保存された版](https://web.archive.org/web/20261029120235/https://support.google.com/gemini/answer/16345172)から、冒頭に次の告知を載せています。10月19日に保存された版にはありません。 - 原文：「Deep Think is being replaced by Gemini 4 Argon.」（Deep ThinkはGemini 4 Argonに置き換えられる） - 原文：「Argon surpasses what Deep Think was capable of doing and provides better responses for your most demanding prompts.」（ArgonはDeep Thinkの能力を上回り、最も負荷の高いプロンプトにより良い回答を返す） 同じページは以前から、Deep Thinkを「予告なく終了・停止する場合がある実験的な機能」と位置づけていました。11月11日にこのURLを開くと、[About Gemini models](https://support.google.com/gemini/answer/18648722?hl=en)（Geminiモデルについて）へ転送されます。Geminiアプリのリリースノートで最後にDeep Thinkが出てくるのは2026年2月12日の項目で、終了日を示した告知は見当たりません。Deep Thinkの選択肢がいつ全アカウントから消えるかは公表されていないので、自分の画面にまだ残っていても、使い続ける前提で計画を立てるのは避けてください。 ### プラン別に選べるモデル（個人アカウント） | プラン | 月額（日本） | チャットで選べるモデル | Deep Think | | -------- | --------------- | ----------------------------- | ---------- | | 無料 | 0円 | 自動選択かFlash-Lite | なし | | AI Plus | 725円 | Flash-Lite・Flash・Pro | なし | | AI Pro | 2,900円 | Flash-Lite・Flash・Pro・Argon | なし | | AI Ultra | 14,500円／32,000円 | Flash-Lite・Flash・Argon・Carbon | なし | モデルはヘルプ「About Gemini models」、月額は[日本向けの料金ページ](https://gemini.google/jp/subscriptions/)の表示です（いずれも2026年11月11日取得）。どのプランも思考レベルはLow・Medium・Highの3段階で、Deep Thinkは選択肢として載っていません。ヘルプ「Changes to Gemini model access and limits」は10月上旬に「AI ProでもDeep Thinkを使える」と告知していましたが、インターネットアーカイブに10月21日に保存された版では、この一文が消えています。Ultraの14,500円と32,000円の差は使用量の上限で、AI Proの5倍か20倍かの違いです。 使用量の上限は、2026年5月17日から計算量ベースです。5時間ごとにリセットされ、別に週の上限があります。上限に達すると、チャットはFlash-Liteで続きます。プラン全体の料金と上限の考え方は[Gemini 3.1 Proの料金と使えるプラン｜無料版との違い・上限・API単価【2026年10月】](/tech/details/11077/)で扱っています。 ### 仕事用・学校用アカウントの上限 仕事用アカウント向けのヘルプ「Gemini Apps by Workspace editions」は、10月上旬まで「Deep Think 3.1：1日最大10プロンプト、コンテキスト19.2万トークン」という行を載せていました。11月11日に取得した英語既定版と日本語版の上限表ではこの行がなくなり、Argonの行が加わっています。AI Expanded Accessは1日最大200プロンプト、AI Ultra Accessは1日最大500プロンプトです。地域版や言語版によっては旧い記述が一部残っています。「Deep Thinkは1日10回まで」と書いた記事を読むときは、どのアカウント向けの、いつ時点の条件かを確かめてください。 ## 3.1 Deep Thinkのベンチマークと、Argon・Carbonとの比べ方 ### 3.1 Deep Thinkの公式数値（2026年2月） DeepMindのモデルページの比較表の数値です（比較相手の思考設定はページの表記どおり）。比較相手は2026年2月時点のモデルで、11月の各社現行モデルと比べた表ではありません。 | ベンチマーク | 3.1 Deep Think | 3 Pro（High） | Opus 4.6（Max） | GPT-5.2（xhigh） | | --------------- | -------------- | ----------- | ------------- | -------------- | | ARC-AGI-2 | 84.6% | 31.1% | 68.8% | 52.9% | | HLE（ツールなし） | 48.4% | 37.5% | 40.0% | 34.5% | | HLE（検索＋コード実行） | 53.4% | 45.8% | 53.1% | 45.5% | | IMO 2025 | 81.5% | 14.3% | — | 71.4% | | Codeforces（Elo） | 3455 | 2512 | 2352 | — | | IPhO 2025（理論） | 87.7% | 76.3% | 71.6% | 70.5% | | IChO 2025（理論） | 82.8% | 69.6% | — | 72.0% | 差が大きいのは、抽象推論のARC-AGI-2と、数学・物理・化学の競技問題です。検索とコード実行を許したHLEでは、Opus 4.6との差は0.3ポイントしかありません。 「国際数学オリンピック（IMO）で金メダル」という紹介は、時期によって指すモデルが違います。2025年7月21日に金メダル水準の達成が発表されたのは、複雑な数学問題に何時間もかけて推論する競技用の特別版で、8月1日に公開されたアプリ版の2.5 Deep Thinkは社内評価で銅メダル水準でした。2026年2月の更新で、アプリのDeep Thinkモード自体がIMO 2025で金メダル水準に達したとGoogleは書いています。 ### Gemini 4の公式表：ArgonとCarbonの数値 [DeepMindのGeminiページ](https://deepmind.google/models/gemini/)のGemini 4の表（2026年11月11日取得）から、推論の深さに関係する項目を抜き出しました。 | ベンチマーク | Gemini 4 Carbon | Gemini 4 Argon | | -------------------------- | ------------------- | -------------- | | AA Index v5.0 | 59 | 50 | | Vals Index v2.2 | 70.4% | 69.2% | | FrontierSWE 2 | 61.2% | 55.0% | | Terminal-Bench 4.0（AA） | 65.2% | 57.1% | | GraphWalks（256k〜1M） | 96.2% | 84.2% | | RiemannBench | 72.0%（モデルカードは80.0%） | 76.0% | | Terminal-Bench-Science 0.1 | 64.8% | 52.9% | Gemini 4の表にはARC-AGI-2・HLE・IMOの行がなく、3.1 Deep Thinkの表と共通する項目は1つもありません。「ArgonはDeep Thinkを上回る」というGoogleの説明を数値で確かめる手段は、公式資料の中にはない状態です。RiemannBenchのCarbon値は、Gemini紹介ページでは72.0%、Carbonのモデルカードでは80.0%と公式資料間で一致せず、Argonの76.0%との優劣は断定できません。証明や計算の検証が目的なら、同じ問題を両方に解かせて比べる価値があります。 ## Deep Thinkの代わりにGeminiアプリで難問を解かせる手順 ### Argon・Carbonの選択とHighの設定手順 ヘルプ「About Gemini models」のパソコン向けの手順は次のとおりです。 1. ブラウザでgemini.google.comを開き、AI ProかAI Ultraのアカウントでログインする。 2. 入力欄の下にある、選択中のモデル名をクリックする。 3. 「Gemini 4 Argon」か「Gemini 4 Carbon」を選ぶ（鍵マークのモデルは上位プランが必要）。 4. 思考レベルで「High」を選ぶ。 5. プロンプトを入力して送信する。 思考レベルを選ばないと既定のLowになります。複雑な多段階の問題を慎重に検討させたい場合は、Highを明示します。選んだモデルと思考レベルは、その会話に後から戻っても維持されます。自動モデル選択がオンの間は、プロンプトごとに使用量を節約できるモデルと思考レベルへ自動で振り分けられます。オン・オフは設定の「使用量の上限」の最下部で切り替えます。回答に使われたモデルは、回答の下の「その他」から「回答の詳細を表示」で確認できます。 ### ArgonとCarbonの選び分け GoogleはCarbonの[提供開始の発表](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-carbon-now-available/)で、ソフトウェア開発や知識労働の大半にはArgonが適し、Carbonは複雑な多段階のデバッグや未解決の科学研究のように「モデルの知能の限界を試すタスク」向けで、Argonより多くのトークンを使って検証を重ねると説明しています。Carbonを使えるのはAI Ultraだけで、使用量も早く減ります。まずArgonのHighで解かせ、論理の飛躍や計算の誤りが残る問題だけをCarbonに回すと、上限を無駄にしません。CarbonとArgonの仕様の違いは[Gemini 4 Carbonとは？Argonとの違い・料金・移行コードを実装目線で解説【2026年11月】](/tech/details/19609/)で詳しく比べています。 ## APIでの扱い：Deep Think APIの早期アクセスとgemini-4-argon ### Deep Think APIの早期アクセスと公開状況 [2026年2月12日の発表](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-deep-think/)で、GoogleはDeep ThinkをGemini API経由でも提供すると発表しましたが、対象は関心登録をした研究者・エンジニア・企業への早期アクセスでした。11月11日時点で、Gemini APIのモデル一覧にも料金表にもDeep Thinkは載っておらず、一般の開発者がAPIキーだけで呼び出せるモデルIDはありません。早期アクセスの募集が続いているかどうかの告知もありません。 ### gemini-4-argonの思考レベルと料金 APIで同じ用途を組むなら、`gemini-4-argon` か `gemini-4-carbon` を使います。[Gemini APIの思考のドキュメント](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/thinking)では、どちらも `thinking_level` にlow・medium・highを指定でき、既定値はmediumです。アプリと同じく、深く考えさせたい処理ではhighを明示します。 料金は[Gemini APIの料金表](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing)の標準料金で、ArgonもCarbonも100万トークンあたり入力2ドル・出力10ドルの導入価格です。導入価格は2026年11月30日までで、12月1日からは入力4ドル・出力20ドルになります。出力の単価には思考トークンも含まれるため、highで長く考えさせるほど出力の請求額が増えます。Argonの呼び出し方と料金の試算は[Gemini 4 Argonとは？long decodeの実装・料金・3.8 Flashとの使い分け【2026年10月】](/tech/details/18878/)、旧世代の `thinking_level` とthought signatureの扱いは[Gemini 3.1 Pro Previewとは？3 Proとの違い・4 Argonとの比較とAPIの使い方【2026年10月】](/tech/details/11393/)にまとめています。 ### 複数の案を並列に作って検証させるPythonコード Deep Thinkの「複数の案を並べて比べる」という発想は、APIで再現できます。実行前にPython 3.11以上でgoogle-genaiをインストールし、有料ティアのGemini APIを利用できるキーを環境変数GEMINI\_API\_KEYに設定してください。アプリのAI Pro・Ultra契約とは別にAPI料金が発生します。次のコードは、同じ問題を `gemini-4-argon` の `thinking_level="high"` で4本並列に解かせ、5回目の呼び出しで案を突き合わせて最終回答を1つにまとめます。Googleの内部実装を再現するものではありません。 ``` import asyncio from google import genai client = genai.Client() # 環境変数 GEMINI_API_KEY を読む MODEL = "gemini-4-argon" async def draft(prompt: str) -> str: it = await client.aio.interactions.create( model=MODEL, input=prompt, generation_config={"thinking_level": "high"}, store=False, # 案をサーバー側に保存しない ) if not it.output_text: raise RuntimeError(f"テキスト応答が得られませんでした（status={it.status}）") return it.output_text async def deep_answer(prompt: str, n: int = 4) -> str: # 1) 同じ問題を n 本並列に解かせる drafts = await asyncio.gather(*(draft(prompt) for _ in range(n))) joined = "\n\n".join(f"[案{i + 1}]\n{d}" for i, d in enumerate(drafts)) # 2) 別の呼び出しで案を突き合わせ、誤りを潰して1つにまとめる review = ( f"次の問題に対する{n}つの解答案を検証し、誤りを指摘したうえで" f"最も妥当な最終解答を1つ示してください。\n\n問題:\n{prompt}\n\n{joined}" ) return await draft(review) if __name__ == "__main__": print(asyncio.run(deep_answer("1から100までの素数の和を求め、計算過程を検算してください。"))) ``` google-genai 3.1.0（Python 3.12）で、送信先をローカルのダミーサーバーに向けて実行し、5回のリクエストがいずれもInteractions APIへ `model` が `gemini-4-argon`、`thinking_level` がhigh、`store` がfalseで送られ、最後のリクエストに4つの案が連結されていることを確認しました（2026年11月11日）。リクエストの構成を確かめたもので、実APIでの回答品質は未検証です。 1回の質問でAPIをn+1回呼び出し、最後の呼び出しは全案を入力に含みますが、単発の呼び出しとの費用倍率は、各回の入力・出力・思考トークン数によって変わります。正解が一つに決まる計算や判定なら、案の多数決で済ませる方が安く上がります。その設計は[セルフコンシステンシーとは？複数サンプリングと多数決の実装・費用設計を実装目線で解説【2026年版】](/tech/details/16464/)で扱っています。 ## 深い推論を使う場面と使わない場面 ### 公式事例に共通する「検証できる難問」 2026年2月の発表でGoogleが紹介したDeep Thinkの利用例は3件です。ラトガース大学の数学者Lisa Carbone氏は、人間の査読を通過していた専門的な数学論文の論理的な欠陥を見つけました。デューク大学のWang Labは結晶成長の製法を最適化し、100μmを超える薄膜を育てるレシピを設計しました。Googleの研究開発リードAnupam Pathak氏は、物理部品の設計を速めるために試しています。 3件とも、答えの正しさを専門家が検算・実験・試作で確かめられる問題です。ArgonやCarbonのHighを業務で使うときも、この条件を基準にしてください。仕様書の矛盾探し、アルゴリズムの正しさの確認、数式を含む設計計算のように、結果を後から検証できる課題に向きます。社内でこうした使い方を定着させたい場合は、[生成AI導入支援](/service/ai/genai/)で用途の切り分けからご相談いただけます。 ### 通常のモデルやDeep Researchで足りるケース メールの下書き、要約、翻訳、定型コードの生成をHighの最上位モデルに回すのは避けるべきです。回答が遅くなるうえに使用量を多く消費し、上限に達するとチャットがFlash-Liteに切り替わって、重要な質問に深い推論を使えなくなります。最新情報を集めて出典付きのレポートにまとめたい場合は、多数のWebページを調べる別機能のDeep Researchが適しています（[Deep Research Maxとは？Gemini APIでの使い方・料金・標準版との違い【2026年10月】](/tech/details/11896/)）。 ## Gemini Deep Thinkに関するよくある質問 ### Gemini Deep Thinkは終了したのですか？ Googleのヘルプは2026年10月下旬に「Gemini 4 Argonに置き換えられる」と告知し、11月11日時点ではDeep Thinkのヘルプがモデル一覧のページへ転送されています。プラン別のモデル表にもDeep Thinkはありません。終了日を示した告知は見つかっていないため、画面に残っているアカウントがあっても、今後はArgonかCarbonを使う前提で考えてください。 ### Gemini Deep Thinkは無料で使えますか？ 無料プランでは使えません。Deep Thinkは提供開始時にAI Ultra向けとして始まり、2026年10月上旬にAI Proへの開放が告知されたときも、無料プランは対象外でした。代わりとなるGemini 4 ArgonもAI Pro以上が必要で、無料プランで選べるのは自動選択かFlash-Liteだけです。 ### AI ProでDeep Thinkは使えるようになりましたか？ 10月上旬のヘルプには「AI ProでもDeep Thinkを使える」という告知がありましたが、10月21日に保存された版では消えています。AI Proでは、Deep Thinkの代わりにGemini 4 Argonを思考レベルHighで使えます。 ### Deep Thinkの代わりはArgonとCarbonのどちらですか？ ヘルプが置き換え先として名前を挙げたのはArgonです。AI Ultraの契約者は、さらに推論を深めるCarbonも選べます。まずArgonで解かせ、それでも誤りが残る問題だけCarbonに回すのが、上限を無駄にしない使い方です。 ### Deep ThinkとDeep Researchの違いは何ですか？ Deep Thinkは1つの問題を深く推論するための思考モードで、Deep Researchは多数のWebページを調べて出典付きのレポートを作る調査機能です。Deep Thinkの役割はArgonとCarbonに移りましたが、Deep Researchは別の機能として残っています。 ## 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