谷歌近日宣布對其深度思考模型Gemini 3 Deep Think進行重大升級，將專業推理能力從理論層面推向實際應用場景。此次升級聚焦于解決科研與工程領域的復雜問題，標志著谷歌在企業級人工智能市場展開新一輪戰略布局。該模型在多項行業基準測試中表現優異，在競技編程平臺Codeforces獲得3455的Elo評分，并在"人類的最后考試"Humanity's Last Exam（HLE）和ARC-AGI-2測試中分別取得突破性成績，經ARC Prize基金會驗證準確率達84.6%。
升級后的模型已通過Gemini API向部分研究人員、工程師及企業用戶開放早期訪問權限，同時面向Google AI Ultra訂閱用戶全面開放。實際應用案例顯示，該模型在半導體材料研發領域取得顯著進展——杜克大學Wang實驗室利用其優化晶體生長工藝，成功制造出厚度超過100微米的薄膜，突破了傳統方法的精度限制。羅格斯大學數學家Lisa Carbone則借助該模型發現了一篇專業數學論文中未被同行評審察覺的邏輯缺陷。
在學術基準測試方面，Gemini 3 Deep Think展現出跨學科優勢。除前述測試外，該模型在2025年國際物理奧林匹克和化學奧林匹克筆試中均達到金牌標準，并在Cmt-Benchmark高級理論物理測試中取得50.5%的成績。對比數據顯示，其在ARC-AGI-2測試中的表現顯著優于競爭對手：Anthropic的Claude Opus 4.6 Thinking Max準確率為68.8%，OpenAI的GPT-5.2 Thinking xhigh則為52.9%。
谷歌研發團隊強調，此次升級是與科研人員深度合作的成果，旨在應對"數據不完整、答案不唯一"的復雜研究場景。模型通過整合科學知識與工程實踐，實現了從抽象理論到實際問題的跨越。其應用范圍已擴展至化學、物理等多個領域，成為跨學科研究的重要工具。例如，某實驗室利用該模型將手繪草圖轉化為可3D打印的實體模型，展示了其在工業設計領域的潛在價值。
企業級市場的競爭格局因此發生深刻變化。分析指出，隨著通用型AI能力逐漸商品化，專業推理能力正成為企業客戶的核心需求。谷歌的優勢在于其生態系統整合能力——深度思考模型可與谷歌知識圖譜、科學數據集及研究網絡形成協同效應。通過Google Cloud使用該模型的研究人員，理論上可獲得其他獨立AI服務難以匹敵的計算資源與數據支持。
在產品策略上，谷歌采用分層推進模式：既通過Gemini應用保持消費市場存在感，又通過API計劃爭奪高價值企業客戶。這種雙軌策略反映出谷歌對AI市場趨勢的判斷——企業客戶更關注模型處理復雜財務模型、分析實驗數據及識別方法論缺陷的能力，而非簡單的代碼生成或文檔總結速度。
行業觀察人士認為，此次升級標志著AI競賽進入新階段。OpenAI的o1模型以"延遲思考"機制優化推理鏈，Anthropic的Claude 3則在研究分析任務中占據優勢，而谷歌的入局將加劇專業推理領域的競爭。實際應用中的采用率將成為關鍵指標——若科研機構與工程企業開始依賴該模型處理復雜工作，將驗證谷歌關于"企業AI價值在于深度而非速度"的戰略判斷。
