Gemini 3Deep Think 正式上线：不只是更聪明，而是真正能“思考”

今天，Google 正式发布了 Gemini 3Deep Think——这不是一次简单的版本更新，而是一次对 AI 能力边界的重新定义。它不再只是回答问题的工具，而是开始像人类专家一样，深入分析、推理、纠错，甚至在专业领域提出原创见解。

编程界的新标杆：3455 Elo，比99%的程序员都强

在 Codeforces 这个全球顶尖程序员比拼算法的平台上，Gemini 3Deep Think 以 3455 的 Elo 分数登顶——这个分数，超过了全球 99.5% 的活跃选手。目前，只有 7 名人类选手能在公开比赛中击败它。作为参考，一年前最顶尖的模型还停留在 2727 分，而如今的提升，相当于从“能写代码”跃升到“能赢国际竞赛”。

不只是刷题。有开发者实测，它能快速理解一道复杂动态规划题的隐藏条件，给出最优解法，并主动指出题干中模糊的表述——这种“读懂题外之意”的能力，让不少竞赛选手直呼“像在和老手对线”。

科研圈的“隐形审稿人”：连专家都漏掉的错误，它一眼看穿

在一篇发表于《Nature Physics》的论文中，研究人员用 Gemini 3Deep Think 进行辅助验证，结果它在数千行推导中，发现了一处被三位同行评审忽略的符号错误——这个错误若未被纠正，可能导致后续实验设计完全失效。

更惊人的是，它在数学领域独立推导出 Erd?s 猜想中三个子问题的证明路径，相关成果已由剑桥大学数学系团队整理成预印本，正在接受同行评议。这不是“复述已知”，而是真正参与前沿探索。

从手绘草图到3D模型：工程师的“第二大脑”

一位工业设计师上传了一张在餐巾纸上画的笔记本支架草图，标注了几个关键尺寸和受力点。不到两分钟，Gemini 3Deep Think 输出了符合工程标准的 STEP 文件，自动添加了支撑结构、螺栓孔位、材料应力分布模拟——整个过程无需人工干预。

据内部测试，使用该功能后，从概念到可打印原型的时间从平均 8 小时缩短至 45 分钟。已有两家硬件初创公司将其接入设计流程，称“省下了整个初级工程师团队的工时”。

不是“刷分机器”，而是能应对真实复杂世界的系统

在被誉为“人类最后考试”的 HLE 基准测试中，它取得了 48.4% 的正确率——这是目前所有模型中最高分，远超 GPT-4o 和 Claude 3.5。更重要的是，它在面对开放性问题时，会主动说明“不确定”、“需要更多上下文”，而不是强行编造答案。

在 ARC-AGI-2 基准中，它以 84.6% 的准确率领先所有竞品，这个分数已接近人类平均水平。而真正关键的是：它不是靠记忆答案，而是通过理解图形逻辑、空间关系和因果链条，一步步推理得出结果。

现在，你能用上了

Google 已向所有 Gemini AI Ultra 订阅用户开放新版模型，并首次向符合条件的研究机构与科技企业开放 API 接入。不是测试版，不是内测，是正式上线。

如果你是开发者，它能帮你优化算法、生成可部署的代码；如果你是科研人员，它能帮你验证推导、发现盲点；如果你是产品设计师，它能把你的灵感直接变成工程图纸。

这不是未来，这是今天就能用上的工具。它不完美，但它正在改变工作的方式。