推理断崖式领先，Gemini 3 Deep Think升级！

昨天，智谱和 MiniMax 同台竞技的画面太猛，国产大模型的春节档刚刚降温，很多人还在回味。

今天，硅谷的 Google 也来凑热闹，端出了 Gemini 3 Deep Think 的升级版。

这次并非常规迭代。

谷歌单独为科学研究与工程场景强化了Deep Think推理模式，目标直指高强度抽象思考能力，也代表了 Google AI 在当下最强的智力水平。

通俗点讲，他们把重心压在了硬核智力活上。

例如 ARC-AGI-2，在这个基准专测抽象推理，被很多人视作接近通用智能门槛的测试场。

此前，Gemini 3 Pro Preview 只有 31.1%，这次 Deep Think 直接冲到 84.6%。

对比之下，Claude Opus 4.6 Thinking Max 为 68.8%，GPT-5.2 Thinking xhigh 仅 52.9%。

差距一目了然，ARC Prize 基金会出面确认成绩，谷歌高层在社交平台连发动态，话题迅速升温。

榜单也同步刷新。

在被称作“人类最后一场考试”的 Humanity’s Last Exam 中，Deep Think 在无外部工具条件下拿到 48.4%；竞技编程平台 Codeforces 上 Elo 达到 3455，已是顶级选手区间。

其实在更早的 2025 年，Deep Think 早期版本就达到 IMO 金牌水准，这次升级将并行假设探索能力打磨得更成熟，面对无标准答案的问题依旧稳定推进。

实战案例也有，Rutgers University 研究人员用它复审高能物理论文，AI 找出了人类同行评审遗漏的逻辑漏洞；Duke University 实验室借助它优化 100 微米薄膜晶体生长方案。

还有手绘草图生成 3D 可打印模型、复杂物理系统建模等能力，也在展示清单之列，，这些应用让“跑分机器”的质疑声弱了不少。

不过这里也有一个问题——大模型不断延长思考时间，依赖更高效的并行推理与算力调度换取逻辑深度，这条路径还能走多远？

当前跃升显然建立在规模化算力与算法协同优化之上，短期优势明显，长期边界仍待观察。

科研辅助、算法工程、部分高阶分析岗位都会承压，效率红利与职业冲击并行出现。

和更现实的问题：访问门槛。

顶级能力集中在少数巨头手中，API 申请虽已开放，筛选机制依旧严格。

技术加速科学进步的同时，也可能扩大资源差距，谁能调用这套深度思考，谁就有机会拥有某种更高的起点。

谷歌在这次春节档用成绩单再一次展示了自己的实力，领先已经摆在台面，竞争不会停。

至于这是阶段性优势，还是更长周期的结构性领先，时间会给答案（毕竟DeepSeek 还没发模型）。

让我们继续继续拭目以待。

最后，也提前预祝各位读者，春节愉快。