推理斷崖式領先，Gemini 3 Deep Think升級！

昨天，智譜和 MiniMax 同臺競技的畫面太猛，國產大模型的春節檔剛剛降溫，很多人還在回味。

今天，硅谷的 Google 也來湊熱鬧，端出了 Gemini 3 Deep Think 的升級版。

這次並非常規迭代。

谷歌單獨爲科學研究與工程場景強化了Deep Think推理模式，目標直指高強度抽象思考能力，也代表了 Google AI 在當下最強的智力水平。

通俗點講，他們把重心壓在了硬核智力活上。

例如 ARC-AGI-2，在這個基準專測抽象推理，被很多人視作接近通用智能門檻的測試場。

此前，Gemini 3 Pro Preview 只有 31.1%，這次 Deep Think 直接衝到 84.6%。

對比之下，Claude Opus 4.6 Thinking Max 爲 68.8%，GPT-5.2 Thinking xhigh 僅 52.9%。

差距一目瞭然，ARC Prize 基金會出面確認成績，谷歌高層在社交平臺連發動態，話題迅速升溫。

榜單也同步刷新。

在被稱作“人類最後一場考試”的 Humanity’s Last Exam 中，Deep Think 在無外部工具條件下拿到 48.4%；競技編程平臺 Codeforces 上 Elo 達到 3455，已是頂級選手區間。

其實在更早的 2025 年，Deep Think 早期版本就達到 IMO 金牌水準，這次升級將並行假設探索能力打磨得更成熟，面對無標準答案的問題依舊穩定推進。

實戰案例也有，Rutgers University 研究人員用它複審高能物理論文，AI 找出了人類同行評審遺漏的邏輯漏洞；Duke University 實驗室藉助它優化 100 微米薄膜晶體生長方案。

還有手繪草圖生成 3D 可打印模型、複雜物理系統建模等能力，也在展示清單之列，，這些應用讓“跑分機器”的質疑聲弱了不少。

不過這裏也有一個問題——大模型不斷延長思考時間，依賴更高效的並行推理與算力調度換取邏輯深度，這條路徑還能走多遠？

當前躍升顯然建立在規模化算力與算法協同優化之上，短期優勢明顯，長期邊界仍待觀察。

科研輔助、算法工程、部分高階分析崗位都會承壓，效率紅利與職業衝擊並行出現。

和更現實的問題：訪問門檻。

頂級能力集中在少數巨頭手中，API 申請雖已開放，篩選機制依舊嚴格。

技術加速科學進步的同時，也可能擴大資源差距，誰能調用這套深度思考，誰就有機會擁有某種更高的起點。

谷歌在這次春節檔用成績單再一次展示了自己的實力，領先已經擺在檯面，競爭不會停。

至於這是階段性優勢，還是更長週期的結構性領先，時間會給答案（畢竟DeepSeek 還沒發模型）。

讓我們繼續繼續拭目以待。

最後，也提前預祝各位讀者，春節愉快。