Gemini 3 Deep Think 重大升级：面向科研与工程难题开放
2026 年 2 月 12 日
我们最专业的推理模式现已更新，以应对现代科学、研究与工程挑战。
Deep Think 团队
概要
Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级，旨在帮助解决科学、研究与工程难题。Google AI Ultra 订阅用户现可在 Gemini 应用中使用更新后的 Deep Think。研究人员、工程师和企业也可通过 Gemini API 申请早期访问，测试 Deep Think。
摘要由 Google AI 生成。生成式 AI 仍处于实验阶段。
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今天，我们发布 Gemini 3 Deep Think 的一次重大升级。这一专业推理模式旨在推动智能前沿，并解决科学、研究和工程领域的现代挑战。
我们与科学家和研究人员紧密合作，更新了 Gemini 3 Deep Think，以应对高难度研究问题——这类问题通常缺乏清晰边界或唯一正确答案，且数据往往杂乱或不完整。通过融合深层科学知识与日常工程实用性，Deep Think 不再停留于抽象理论，而是推动实际应用落地。
新版 Deep Think 现已在 Gemini 应用中向 Google AI Ultra 订阅用户开放；同时，我们也首次通过 Gemini API 向部分研究人员、工程师和企业开放 Deep Think。可在此处申请早期访问。
以下是早期测试者已在使用新版 Deep Think 的方式：
罗格斯大学数学家 Lisa Carbone 研究高能物理领域所需的数学结构，目标是弥合爱因斯坦引力理论与量子力学之间的鸿沟。在训练数据极其有限的领域中，她使用 Deep Think 审阅一篇高度技术化的数学论文。Deep Think 成功识别出一个此前经过人工同行评审却未被发现的细微逻辑缺陷。
在杜克大学，Wang Lab 使用 Deep Think 优化复杂晶体生长的制备方法，以探索潜在的半导体材料。Deep Think 成功设计出可生长超过 100 μm 薄膜的工艺配方，达到此前方法难以稳定命中的精确目标。
Google Platforms and Devices 部门研发负责人、Liftware 前 CEO Anupam Pathak 也测试了新版 Deep Think，以加速物理组件设计。
以数学与算法严谨性提升推理能力
去年，我们展示了 Deep Think 的专项版本如何应对最具挑战性的推理任务，并在数学和编程世界级赛事中达到金牌标准。最近，Deep Think 还使专项 agents 能开展研究级数学探索。
更新后的 Deep Think 模式继续推动智能前沿，在最严苛的学术基准上达到新高度，包括：
- 在 Humanity’s Last Exam（用于测试现代前沿模型能力极限的基准）上创下新标准：48.4%（不使用工具）
- 在 ARC-AGI-2 上取得前所未有的 84.6%，并由 ARC Prize Foundation 验证
- 在由竞赛编程挑战构成的基准 Codeforces 上达到 3455 Elo 的惊人成绩
- 在 2025 年国际数学奥林匹克达到金牌级表现
应对复杂科学领域
除数学和竞赛编程外，Gemini 3 Deep Think 现也在化学、物理等广泛科学领域表现突出。更新后的 Deep Think 模式在 2025 年国际物理奥林匹克与国际化学奥林匹克笔试部分展现金牌级结果。同时，它在高阶理论物理方面也表现出熟练能力，在 CMT-Benchmark 上取得 50.5% 的分数。
加速真实世界工程应用
除最先进性能外，Deep Think 的设计目标还包括驱动实际应用，帮助研究人员解读复杂数据，并帮助工程师通过代码对物理系统建模。更重要的是，我们正努力将 Deep Think 带到研究者与实践者最需要的地方——首先从 Gemini API 等入口开始。
借助更新后的 Deep Think，你可以把草图转化为可 3D 打印的现实物体。Deep Think 会分析图纸、建模复杂形状，并生成用于 3D 打印创建实体对象的文件。
面向 Google AI Ultra 订阅用户开放，并通过早期访问计划接入 Gemini API
从今天起，Google AI Ultra 订阅用户即可在 Gemini 应用中使用更新后的 Deep Think 模式。科学家、工程师和企业现在也可提交意向，加入早期访问计划，通过 Gemini API 测试 Deep Think。
我们迫不及待想看到你的新发现。
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