2026年2月12日，谷歌正式宣布对 Gemini 3 Deep Think 推理模式进行重大升级。这款专为复杂科学、研究与工程场景打造的“深度思考”模式，在与各领域科学家、研究人员深度合作后，能力迎来飞跃式提升。它专攻那些边界模糊、数据杂乱、没有唯一解的真实世界难题，正把大模型从“聪明助手”推向“科研伙伴”的新时代。

升级背景：为什么需要“Deep Think”？

现代科研与工程问题往往充满不确定性：实验数据噪声大、理论模型不完备、跨学科交叉复杂。传统大模型在简单问答或标准任务上表现出色，但在高难度开放式问题上仍显吃力。Deep Think 正是为此而生，通过强化多步链式推理、抽象概括能力和领域知识深度整合，针对“无清晰路径”的难题提供可靠支持。

此次升级后，Deep Think 从2月12日起已在 Gemini 应用中向 Google AI Ultra 订阅用户开放。同时，谷歌首次通过 Gemini API 向部分研究人员、工程师和企业推出“早期访问计划”，开放申请通道，加速其在真实科研流程中的落地。

图1-2：Gemini 3 系列标志性界面与 Deep Think 模式视觉呈现，展现谷歌最新前沿 AI 的科技感。

硬核基准表现：多项金牌级突破

谷歌官方公布的最新成绩令人震撼（全部无外部工具、独立验证）：

• Humanity's Last Exam（终极人类考试，无工具）：48.4% —— 创下新标准，远超多数前沿模型。
• ARC-AGI-2（抽象推理基准，由 ARC Prize Foundation 验证）：84.6% —— 创纪录表现，真正接近人类级抽象概括能力。
• Codeforces（竞赛编程 Elo 分）：3455 —— 全球仅约 7 人能超越，编程推理已达人类顶级专家水平。
• International Math Olympiad 2025（IMO 2025）：金牌级表现。
• International Physics Olympiad 2025（IPhO 2025 理论部分）：87.7% —— 金牌区间。
• International Chemistry Olympiad 2025（IChO 2025 理论部分）：82.8% —— 金牌级别。
• CMT-Benchmark（凝聚态理论物理基准）：50.5% —— 在大学/研究所级前沿理论问题上展现显著潜力。

这些成绩表明，Deep Think 已在数学、物理、化学、编程等多领域达到或接近人类顶尖竞赛/研究水平。

图3-4：Gemini 3 Deep Think 在多项极限基准上的对比柱状图（ARC-AGI-2、Humanity's Last Exam、Codeforces、物理/化学奥赛等），直观展示其领先优势。

真实科研落地案例：从理论到实验

谷歌强调，Deep Think 的价值远不止刷分，已在实际场景中发挥作用：

• 与 Rutgers 大学数学家 Lisa Carbone 合作，审阅高能物理领域连接广义相对论与量子力学的技术论文，发现同行评审遗漏的逻辑漏洞。
• 辅助半导体晶体生长工艺优化，帮助工程师通过代码建模物理系统。
• 解释复杂实验数据集、辅助实验设计、审阅数学/物理论文等。

这些案例证明 Deep Think 正逐步融入大学实验室、研究所和企业研发流程，成为“科学家的大脑外挂”。

Romania wins one gold, four silver medals at the 2025 International Physics Olympiad | Romania Insider

图5：国际物理奥林匹克（IPhO）颁奖现场实拍，金牌象征着 Deep Think 在物理领域已达到的世界顶尖高中生竞赛水平（未来有望向 PhD 级推进）。

前瞻：AI 如何重塑科研范式？

Deep Think 的升级不仅是技术迭代，更是谷歌对“AI 加速科学发现”战略的深化落地。未来，随着推理计算规模继续扩展（scaling law 依然有效），模型有望攻克更多 PhD 级难题，甚至在开放式发现中提出新假设。

Sundar Pichai CEO 在 X 上表示：“Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级，我们与科学家们共同打磨它，以应对真实世界中最棘手的挑战。它正在推动前沿基准的极限。”

一句话总结：Gemini 3 Deep Think 已不再是“会刷题”的 AI，而是能拿奥赛金牌、帮审论文、优化实验的硬核科研助手。物理、化学、数学、工程——哪里有最难的骨头，它就往哪里啃。

你已经申请早期访问了吗？或者在 Gemini App 里试过 Deep Think？欢迎评论区分享你的使用体验～