谷歌最新發布的Gemini 3 Deep Think模型正在重塑人工智能的能力邊界。這款專為復雜推理任務設計的升級版模型，在數學、編程及多學科領域展現出超越人類頂尖水平的實力，標志著AI技術進入全新發展階段。
在數學競賽領域，該模型以48.4%的準確率刷新"人類終極考試"基準測試紀錄，且未借助任何外部工具。更令人矚目的是，其在2025年國際數學奧林匹克模擬賽中達到金牌標準，并在凝聚態物理基準測試（CMT-Benchmark）中取得50.5%的成績。編程能力方面，模型在Codeforces平臺獲得3455分，排名全球第八，較前代OpenAI模型提升近千分，成本卻降低數百倍。
工程應用場景同樣見證突破性進展。杜克大學團隊利用該模型優化半導體材料制備工藝，成功設計出可生長100微米以上厚度薄膜的制造方案，突破傳統方法精度極限。羅格斯大學物理學家Lisa Carbone則借助模型完成高能物理論文審核，發現人工評審遺漏的邏輯漏洞，驗證了AI在專業學術領域的實用價值。
技術實現層面，模型通過深度融合科學理論與工程實踐，將抽象概念轉化為可操作方案。其最新功能支持將二維草圖直接轉換為3D打印文件，自動完成復雜幾何建模與結構優化。這種跨領域能力源于谷歌與科研機構的深度合作，清華物理系姚順宇等學者參與開發，確保模型在科學問題處理上的嚴謹性。
商業落地方面，Deep Think已通過Gemini應用向Ultra訂閱用戶開放，同時通過API向特定企業及研究機構提供服務。在ARC-AGI系列測試中，模型分別取得96.0%（ARC-AGI-1）和84.6%（ARC-AGI-2）的成績，每任務成本控制在7.17至13.62美元區間，較前代模型降低兩個數量級。這種效率躍升正在推動AI從輔助工具向獨立科研伙伴轉型。
