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Gemini 3 Deep Think：推进科学、研究与工程
2026年2月12日
·我们最专业的推理模式已更新，可用于解决现代科学、研究和工程挑战。
概述
Gemini 3 Deep Think 迎来重大升级，旨在帮助解决科学、研究和工程挑战。Google AI Ultra 订阅用户现在可在 Gemini 应用中访问更新后的 Deep Think。研究人员、工程师和企业可表达早期访问意向，通过 Gemini API 测试 Deep Think。
Summaries were generated by Google AI. Generative AI is experimental.
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今天，我们发布 Gemini 3 Deep Think 的重大升级版。这是我们的专门推理模式，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密切合作，更新了 Gemini 3 Deep Think，以应对艰巨的研究挑战——这些问题通常缺乏明确的边界或唯一正确答案，数据也常常杂乱或不完整。通过将深厚的科学知识与日常工程实用性相结合，Deep Think 超越抽象理论，推动实际应用。
新的 Deep Think 现已在 Gemini 应用中面向 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、工程师和企业提供 Deep Think。可在此表达早期访问意向。
以下是我们的早期测试者已经如何使用最新版 Deep Think：
Rutgers University 数学家 Lisa Carbone 致力于研究高能物理学界所需的数学结构，以弥合爱因斯坦引力理论与量子力学之间的差距。在一个现有训练数据非常少的领域，她使用 Deep Think 审阅一篇高度技术性的数学论文。Deep Think 成功发现了一个细微的逻辑缺陷，而该缺陷此前已通过人工同行评审且未被注意到。
在 Duke University，Wang Lab 利用 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 成功设计出一种生长大于 100 μm 薄膜的配方，达到了以往方法难以实现的精确目标。
Google Platforms and Devices 部门研发负责人、Liftware 前 CEO Anupam Pathak 测试了新的 Deep Think，以加速实体组件设计。
以数学和算法严谨性提升推理能力
去年，我们展示了 Deep Think 的专门版本能够成功应对一些最艰难的推理挑战，在数学和编程世界锦标赛中达到金牌标准。最近，Deep Think 使专门智能体能够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，在最严格的学术基准测试中达到新的高度，包括：
- 在 Humanity’s Last Exam 上树立新标准（48.4%，不使用工具），该基准旨在测试现代前沿模型的极限
- 在 ARC-AGI-2 上取得前所未有的 84.6%，并经 ARC Prize Foundation 验证
- 在 Codeforces 上达到惊人的 Elo 3455，该基准由竞技编程挑战组成
- 在 2025 年国际数学奥林匹克竞赛中达到金牌水平表现
应对复杂科学领域
除数学和竞技编程外，Gemini 3 Deep Think 现在还在化学、物理等广泛科学领域表现出色。我们更新后的 Deep Think 模式在 2025 年国际物理奥林匹克和化学奥林匹克笔试部分展现出金牌级成绩。它还展示了高级理论物理能力，在 CMT-Benchmark 上获得 50.5% 的分数。
加速现实世界工程
除具备最先进的性能外，Deep Think 还旨在推动实际应用，使研究人员能够解读复杂数据，并使工程师能够通过代码建模物理系统。最重要的是，我们正在努力将 Deep Think 带给最需要它的研究人员和实践者——首先从 Gemini API 等界面开始。
借助更新后的 Deep Think，你可以将草图变成可 3D 打印的现实物体。Deep Think 会分析图纸，对复杂形状建模，并生成用于通过 3D 打印制作实体对象的文件。
通过我们的早期访问计划向 Google AI Ultra 订阅用户和 Gemini API 开放
Google AI Ultra 订阅用户从今天起可在 Gemini 应用中访问更新后的 Deep Think 模式。科学家、工程师和企业现在也可以表达加入我们早期访问计划的意向，通过 Gemini API 测试 Deep Think。
我们迫不及待想看到你会发现什么。
- Gemini 模型
- 正文：AI
- 正文：Google DeepMind
- 正文：Google One
