就在剛剛，Gemini 3 Deep Think重磅升級，以一種恐怖的姿態(tài)刷爆了全領(lǐng)域的SOTA（當(dāng)前最佳技術(shù)水平）。這不是一次簡單的版本迭代，而是一次 AI 推理能力的維度跨越——在科學(xué)研究和硬核工程領(lǐng)域，它已經(jīng)不再是“副駕駛”，而是真正的最強大腦。

一個數(shù)據(jù)足以讓所有開發(fā)者沉默：在剛剛結(jié)束的 Codeforces 編程比賽中，Gemini 3 Deep Think 拿下了3455Elo的驚人分?jǐn)?shù)。 這意味著什么？它不僅達(dá)到了世界冠軍級的水準(zhǔn)，更直接沖入了人類 TOP 10，排名全球第七！

也就是說，在這個星球上，目前僅有 7 個人類選手能勉強壓制住它。作為對比，一年前被奉為神作的最強OpenAI o3 模型，也僅僅拿下了 2727 Elo。Gemini 3 Deep Think 的出現(xiàn)拿到3455 Elo，讓 AI 編程能力直接斷層領(lǐng)先。

但這只是冰山一角。 在人類最后考試（HLE）上，它拿下了48.4%的成績，刷新 SOTA； 在最難的 ARC-AGI-2 基準(zhǔn)測試中，它一夜之間讓榜單直接飽和，以84.6%的分?jǐn)?shù)一騎絕塵。

與 Gemini 3 Pro 相比，Deep Think 實現(xiàn)了全方位的反超，更是將ClaudeOpus 4.6、GPT-5.2直接踩在了腳下。

目前，Google AI Ultra 訂閱用戶已經(jīng)可以在后臺直接體驗，API 也已向部分開發(fā)者開放。屬于 AI 推理的新紀(jì)元，真的來了。

Gemini 3 Deep Think 的強，不是擠牙膏式 5% 提升，是斷崖式的維度打擊。

讓我們看一組讓友商窒息的數(shù)據(jù)：

全方位反超，絕非虛言。在 Google 官方公布的雷達(dá)圖中，Gemini 3 Deep Think 幾乎包圍了所有競爭對手。曾經(jīng)的邏輯之王Claude Opus 4.6 在它面前顯得反應(yīng)遲鈍，而 GPT-5.2 更是被遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩在身后。

一位參與測試的開發(fā)者在推特上感嘆：以前我們對比模型是用跑分，現(xiàn)在對比 Deep Think，感覺像是在用智商。

它不僅是在做題，它是在思考。官方演示中，Deep Think 展現(xiàn)出的不僅僅是計算能力，更是一種對復(fù)雜系統(tǒng)的多維理解力——這也為它在現(xiàn)實物理世界中的驚人表現(xiàn)埋下了伏筆。

如果說前面的跑分只是學(xué)霸的自我修養(yǎng)，那么接下來的實戰(zhàn)表現(xiàn)，才真正讓人感受到了Gemini3 Deep Think 對物理世界的降維打擊。

它不再只是一個能聊天的 Bot，它開始具備了工程師的直覺和設(shè)計師的手眼。

最令人震撼的一幕，發(fā)生在谷歌 VP 的一個副業(yè)項目中：他隨手畫了一張極其實際的、甚至有些潦草的筆記本電腦支架草圖，扔給了 Deep Think。 Deep Think 沒有廢話，它不僅僅是“看懂”了這張圖，而是瞬間化身為一名資深工業(yè)設(shè)計師。它分析了草圖結(jié)構(gòu)，自動補全了物理細(xì)節(jié)，直接渲染出了一個高保真、可落地的 3D 模型方案。

除了懂物理，它的審美也在線。Simon Willison 為了刁難它，發(fā)出了一個離譜指令：“生成一張鵜鶘騎自行車的 SVG 矢量圖”。 Deep Think 并沒有像以往的模型那樣生成一團(tuán)亂碼，而是畫出了一張線條流暢、結(jié)構(gòu)合理的矢量圖。 Simon 看完直接炸了

既然基礎(chǔ)題難不倒它，Simon 決定加大難度。結(jié)果 Deep Think 在處理復(fù)雜的幾何圖形和矢量路徑時，依然表現(xiàn)得游刃有余。 只需一張圖、一個提示詞，它就能深入思考，提供幾個你從未設(shè)想過的設(shè)計方案。

對于產(chǎn)品經(jīng)理和設(shè)計師來說，這意味著什么？ 這意味著“想法即產(chǎn)品”的時代真的來了。AI 開始理解空間、理解結(jié)構(gòu)、理解物理約束——這才是通往 AGI 的必經(jīng)之路。

畫圖、寫代碼還在我們可以理解的范疇，那么 Gemini 3 Deep Think 在科研領(lǐng)域的表現(xiàn)，則讓人感到一絲畏懼。

而在杜克大學(xué)，Wang Lab 的科學(xué)家們則被它的“創(chuàng)造力”震驚了。為了優(yōu)化一種復(fù)雜晶體的生長制造方法，Deep Think 不僅分析了現(xiàn)有數(shù)據(jù)，還成功設(shè)計出了一種生長大于 100 μm 薄膜的全新配方。 這個精確目標(biāo)，在此前的方法中幾乎難以實現(xiàn)。它不僅給出了方案，還預(yù)測了結(jié)果，直接讓物理零部件建模加速了十倍。

這意味著什么？ 這意味著在科學(xué)發(fā)現(xiàn)的領(lǐng)域，AI 已經(jīng)從整理資料進(jìn)化到了產(chǎn)出新知。對于科研人員來說，它既是最好的搭檔，也是最強的對手。

Google AI Ultra 訂閱用戶即刻起就能在 Gemini 后臺體驗新版 Deep Think。同時，谷歌首次通過 API 向部分研究人員、工程師和企業(yè)開放了這一能力。

去年，Deep Think 還需要專門版才能解決數(shù)學(xué)難題；而今天，通用版的它已經(jīng)能在 Codeforces 上虐殺人類選手，在實驗室里指導(dǎo)科學(xué)家做實驗。

如今，巨大的壓力球被狠狠拋回給了 OpenAI。面對谷歌這記直擊痛點、甚至可以說是“羞辱級”的 SOTA 回?fù)簦琒am Altman 手里還藏著什么牌？ 傳說中的 GPT-5 或者是那個神秘的“Q*”，如果不能拿出超越“自主科研”級別的能力，恐怕很難再復(fù)刻當(dāng)年的 ChatGPT 時刻了。

2026 年的 AI 戰(zhàn)爭，才剛剛開始。但至少，谷歌 DeepMind 是跑在前方的贏家。