刚刚，Gemini 3的Deep Think 模式终于正式上线了。
顾名思义，这是 Gemini 3 的深度思考模式，推理能力显著加强， 能处理复杂、多步骤，以及更多创新的问题，还可以搞定超难的科学问题和数学题！
是 ARC-AGI、HLE等
多项权威测评中的第一名
先来看看Gemini 3 Deep Think是怎么一回事。
在公认的大模型最难测试之一、全球最接近“通用智能（AGI）核心能力”验证的基准测试ARC-AGI中，Gemini 3 Deep Think 在 2 个榜单中均拔得头筹。
其中，ARC-AGI-1主要测模型的基础抽象推理。在这项测试中，Gemini 3 Deep Think 的答题正确率排第一，达到了 87.5%，打败了 GPT-5 系列、Claude Opus 4.5 等。
ARC-AGI-2则将任务升级为多步骤、递归、隐藏规则等，是更接近“类人智慧”的高阶推理场景。
其中，Gemini 3 Deep Think 正确率达45.1%，比非深度思考模式的 Gemini 3 Pro（正确率 31.1%）高出了 14%。而在这项测试中，GPT-5 Pro 的正确率仅有18.3%。
Gemini 3 Deep Think 在人类最后考试（Humanity’s Last Exam，HLE）和GPQA Diamond这两个高难度评测中也都取得了第一名。
HLE 是谷歌 DeepMind 设计的一项综合性推理测试，用于检验模型在跨学科问题、复杂逻辑、多步骤推理等方面的真实智能水平，难度远高于传统选择题式的 benchmark。
而 GPQA Diamond 则聚焦量子物理、统计力学等高阶科学问题，被视为检验模型是否具备“研究级科学理解力”的金标准。
Deep Think 在这两项测试中都取得领先成绩，说明它不仅在抽象推理上显著提升，还具备更强的科学知识推断与深度理解能力。
不过，目前 Gemini 3 的 Deep Think 模式只向 Google AI Ultra 订阅用户开放。
在社交媒体上，Gemini 3 的这个新功能引起了网友的热议。
有网友对其 Deep Think 模式的测试成果竖起大拇指：
“HLI 和 ARC 的收益率都超过 40%，这很棒。”
有网友表示，Deep Think 的调试与代码推理能力，已经超过现有大多数模型：
“Gemini 3 Deep Think 成功解决了那个让我耗费好几天的 stack underflow bug。它给出的答案比 Opus 4.5 更明确，而后者是唯一一个也能解出这个问题的公开模型（甚至 Gemini 3 Pro 都失败了）。
Deep Think 甚至能自信地指出 bug 的确切位置。不过，它运行确实很慢......”
还有人大赞 Gemini 3 Deep Think““创意场景推理””能力：
“这是我在这个提示（创意场景推理）上获得过的最佳输出之一，完全是前所未见的水准。”
不过也有人提出，虽然 Gemini 3 的实际使用效果并没有那么好，希望能赶紧优化 AGI 的相关功能。
DeepMind 将成立新的
Gemini 研究团队
今天谷歌 DeepMind 宣布，将在新加坡成立全新的 Gemini 研究团队。
带队人是 95 后华人科学家 Yi Tay，他分享称，这个新团队将专注于高级推理、LLM/RL 以及改进 Gemini、Gemini Deep Think 等前沿 SOTA 模型。
这个团队，将向 Google Brain（现在 Google DeepMind 的前身之一）的创始成员之一 Quoc Le 汇报。
他还提到，谷歌 DeepMind 在美国总部 Mountain View 的团队，近期已经凭借 Gemini Deep Think，在 IMO 和 ICPC 两项国际数学奥林匹克竞赛中斩获金牌，并在 Gemini 项目的其他诸多重要进展中发挥了关键作用。
有趣的是，Yi Tay 还分享了一张他用 Nano Banana 生成的一张新加坡 Gemini 新团队“办公大楼”的趣味插画。图中汇集了新加坡的标志性建筑：滨海湾花园、鱼尾狮、滨海湾金沙酒店... 以及“Gemini Team”大楼。
关于 Yi Tay 其人：他不仅是一位“高产”的学术研究者，在 Google Scholar 上的论文引用量达数万次，还在 Gemini 项目的诸多进展中发挥关键作用。
至于这个新团队，据 Yi Tay 介绍，团队的规模不会很大，但人才密度极高，过去几个月正在招募全球最顶尖的人才。
同时，他们还将与 AI 领域的不少传奇大佬合作，包括 Google Brain 传奇科学家 Quoc Le、“推理之王”Denny Zhou；以及深度架构大师 Mostafa Dehghani，就是 nano banana 背后的男人，还有 Transformers 发明人之一 Noam Shazeer 等等。
不少当代行业顶尖人才输送新鲜血液，如生成式检索共同奠基者 Victor Tran、IMO 金牌纪录保持者 Lê Minh Thang、自洽性与 CoT 提出者薛之、以及日本代表性 AI 学者 Shane Gu 等，可谓星光熠熠。
虽然新团队的具体成员还未暴露，但回顾 Gemini 团队的诞生始末，也能略窥一二。
Gemini 团队诞生于 2023 年谷歌的 AI 大重组——当时 Google 将负责大模型研究的Google Brain，与负责通用智能探索DeepMind，合并为新的 Google DeepMind。
旨在把最强科研与最强工程整合，打造可与 GPT 系列正面竞争的下一代基础模型。
合并后首个战略动作，就是成立 Gemini 团队：一个覆盖算法设计、超大规模训练、多模态系统构建，到产品化落地的 全链路超级团队。
Gemini 团队一口气推出 Ultra、Pro、Flash 三大全系模型，将 Gemini 推向全球数十亿用户，正式成为谷歌 AI 的王牌引擎。
One More Thing
还有值得一提的，谷歌最近新动作频频，昨天还正式推出的Google Workspace Studio。
以前，邮件看不过来、日程排不完、文档数据要手动整理...... 这些每天都在消耗上班族的注意力。但从现在开始，它们都可以被 AI 接管。
Workspace Studio 深度整合了谷歌的办公全家桶（Gmail 邮件、Docs 文档、Sheets 表格、Drive 云端硬盘、Chat 聊天、Calendar 日历），不写代码、几分钟就能做出自己的 AI Agent——从简单提醒到跨系统流程自动化，全都可以交给 AI 跑。
Workspace Studio 基于谷歌最强大的Gemini 3，具备推理、多模态理解和跨应用调用能力。你只需给它一个示例，它就能自动执行复杂办公任务：情感分析、内容生成、优先级排序、智能通知……统统自动化。
网友们纷纷表示赞叹，确实解决了痛点问题，恨不得马上使用。
