谷歌发布Gemini 3 Deep Think模型，其在编程、推理及多项科学基准测试中取得突破性进展。该模型不仅性能强劲，将全球人类编程高手甩在身后，更已深入科研与工程领域，辅助解决真实世界的复杂难题。
智能速览
在Codeforces平台获得3455 Elo高分，排名全球第8。
在ARC-AGI-2推理测试中取得史无前例的84.6%高分。
模型推理成本大幅下降82%，单任务仅需13.62美元。
能够根据草图生成3D打印文件，并优化晶体生长工艺。
核心团队由华人科学家姚顺宇、Yi Tay等领衔。
精华内容
其突破性不止于刷新基准测试分数，更在于将强大的推理能力应用于解决真实世界的复杂科学与工程难题，展现出了实用化的巨大潜力。
编程能力登顶
在竞技编程平台Codeforces上，Gemini 3 Deep Think取得了3455的Elo评分，这一成绩相当于全球人类选手中的第8名，意味着其编程能力已超越99.9%的人类程序员。
与此前的最强模型o3（2727 Elo）相比，新模型有了跨越式的提升，彰显了其在代码逻辑和算法实现上的卓越实力。
推理性能飞跃
被誉为“AI图灵测试”的ARC-AGI-2基准测试，此前最强模型的得分徘徊在60%-70%之间。Gemini 3 Deep Think直接将这一分数刷新到84.6%，处理新颖推理任务的能力大幅增强。
此外，在无需任何工具的“人类最后考试”（HLE）中，它也拿下了48.4%的新纪录。性能提升的同时，推理成本从77.16美元大幅降低至13.62美元，降幅达82%，为其广泛应用奠定了基础。
科研应用落地
新模型已开始在实际科研场景中发挥作用。它能够分析草图并直接生成可用于3D打印的实体文件，成功制作出笔记本支架。
在数学领域，它帮助数学家审阅论文，成功识别出此前人工评审未能发现的细微逻辑缺陷。在材料学上，它设计出新的晶体生长工艺，实现了超过100微米薄膜的精确制备目标。
华人团队核心
Gemini 3 Deep Think的成功背后，华人科学家扮演了关键角色。核心成员包括95后科学家Yi Tay，他曾参与PaLM-2、UL2等谷歌早期大模型项目，在短暂创业后重返谷歌DeepMind。
另一位核心人物是清华特奖得主姚顺宇，他去年加入谷歌，此前曾在Anthropic参与Claude模型的强化学习研究。他的加入也为这次模型的重大升级贡献了重要力量。
