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Google DeepMind最新发布的Gemini 3 Deep Think模型，以研究代理机制实现PhD-level的数学与编程推理能力，标志着AI从参数竞赛迈入深度推理时代。核心内容： 1. Deep Think的创新研究代理机制与自校验系统 2. 在IMO等真实学术场景中的突破性表现 3. 作为高阶推理工具对科研效率的革命性提升
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
Google DeepMind 宣布 Gemini 3 Deep Think 现在是全球表现最强的模型，可处理研究级数学与编程问题的推理系统。
从 IMO 金牌到研究代理（Research Agent）
Google 强调一个核心升级 Deep Think 内部使用 research agent 机制。
其流程包括：
- 分步推理（step-by-step reasoning）
这意味着它并不是单次前向推理，而是：类似一个可循环、自校验的研究型系统。此前官方已披露其在 2025 年国际数学奥林匹克（IMO）达到金牌水平表现。
这和之前的 benchmark 型宣传不同，IMO 属于真实竞赛体系，不是专门为模型设计的测试集。
官方称 Gemini 3 Deep Think 在 PhD-level benchmark 上有显著提升，已在数学、计算机科学、物理领域帮助生成可发表的研究成果。但同时强调尚未出现重大科学突破。表明当前阶段是提升研究效率而不是取代原创科学发现。
是否真的“世界第一”？
Google 宣称 Gemini 3 Deep Think 优于 Claude Opus 4.6 与 GPT-5.2。
关键问题有三个：
目前公开信息显示 Deep Think 是重计算模式。
这意味着：它可能通过更高 inference 计算量换取更强推理能力。
这次升级真正重要的不是参数或 benchmark 分数。而是架构理念从模型转换为研究代理系统。
它更像“内生型研究系统”，而不是外部 orchestrator。
应用场景的意义
如果属实，这种能力意味着 Deep Think 可以自动验证复杂证明，自动修正算法漏洞，在理论物理建模中进行推理辅助，在高等数学问题中给出严谨步骤。
但仍存在现实边界：比如成本是否可扩展？推理时间是否可接受？错误率是否足够低？是否可解释？
如果一个系统可以自主分解问题、检查逻辑、修正错误、放弃错误路径。那么它已经具备结构化认知行为雏形。但仍然缺少自主问题提出能力、长期研究规划、跨领域创新能力。
因此目前对 Deep Think 更合理的描述是高阶推理自动化系统，而非 AGI。
从产业结构来看，这件事释放了三个信号：
① 推理深度成为竞争核心：大模型竞争已经从参数规模转向推理架构设计 ② 研究型 AI 成为新赛道：这不是 Chat 产品竞争，而是 AI 作为科研工具的竞赛。 ③ 重计算模式正在常态化：如果 Ultra 用户可以使用，说明高算力推理已产品化。
试用
作为 Ultra 用户（此时挺直了腰板），做一个尝试：
我网上随便给了张图，这个就是它帮我生成的一个可以打印的 3D 结构⬆️，不得不说
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免费POC，
零成本试错
