谷歌近日宣布对旗下Gemini 3 Deep Think模型进行重大升级，推出专为科学、研究与工程领域设计的"推理模式"。这一更新旨在突破传统AI在复杂问题处理上的局限，为科研人员提供更强大的工具支持。新版本由谷歌工程师与多领域科学家联合开发，重点解决真实科研场景中数据不完整、问题边界模糊等挑战。
在技术能力方面，新版Deep Think展现出显著提升。该模型在终极人类考试（Humanity's Last Exam）中取得48.4%的成绩，在ARC-AGI-2基准测试中达到84.6%（经ARC Prize Foundation验证），Codeforces编程竞赛基准获得3455的Elo评分。更引人注目的是，其在2025年国际数学奥林匹克竞赛模拟测试中达到金牌水平，在物理和化学奥赛笔试部分同样取得金牌级表现，理论物理基准测试CMT-Benchmark得分50.5%。
此次升级的另一重要突破是应用范围的扩展。从当地时间2月12日起，Google AI Ultra订阅用户可通过Gemini应用直接使用新功能。同时，谷歌通过Gemini API向特定研究人员、工程师和企业开放"早期访问计划"，相关申请入口已在官方平台上线。这种分阶段推广策略既保证了技术稳定性，也为专业用户提供了优先体验机会。
谷歌特别强调，Deep Think的研发目标超越单纯追求测试分数。该模型被设计为科研人员的"智能助手"，能够协助解释复杂数据集、通过代码构建物理系统模型等实际任务。例如在材料科学领域，研究人员可利用其处理实验数据中的噪声信息；在工程设计中，工程师能借助其快速验证不同参数组合的可行性。这种将理论能力转化为实用工具的定位，标志着AI技术向专业领域深度渗透的新趋势。
技术实现层面，新版本通过改进推理架构和知识表示方法，显著提升了处理不确定性问题的能力。针对科研数据常有的缺失值和异常值，模型开发了专门的容错机制；对于开放性问题，则采用多路径探索策略生成多样化解决方案。这些特性使其在气候建模、基因分析等前沿领域展现出应用潜力，部分合作机构已开始将其用于实际研究项目。
