Gemini3 DeepThink 发布：一骑绝尘

Google 刚刚放出了 Gemini3 DeepThink

这里还有两个 Gemini3 DeepThink vs Gemini3 Pro 的对比

评测数据：

• • ARC-AGI-2 ： 45.1%

• • 作为对比，Claude Sonnet 4.5 是 13.6%，GPT-5 Pro 是 15.8%，GPT-5.1 是 17.6%

差不多是其他模型的 3 倍

Google 官方放的图，ARC-AGI-2 那栏的差距最明显

Humanity's Last Exam 上也是第一，41%，比 GPT-5 Pro 的 30.7% 高出 10 个点
GPQA Diamond 是93.8%，科学知识类测试，各家差距不大

技术上，Google 说的是「parallel reasoning」，并行推理

普遍的 reasoning model 是 chain-of-thought，一步一步往下推，走一条路，走到底
parallel reasoning 不一样，它同时开很多条推理路径，每条路径探索一个假设

比如遇到一个问题，传统做法是：
假设 A → 推理 → 结论

parallel reasoning 则是这样：
同时开 A、B、C、D 四个假设，四条路同时跑，跑完在比较

理解起来，就像这样

假设 A → 推理 → ...可能的正确结论 A

假设 B → 推理 → ...可能的正确结论 B

假设 C → 推理 → ...可能的正确结论 C

假设 D → 推理 → ...可能的正确结论 D

然后，在看看这些结论中，哪些更靠谱

这样的话，不会因为一开始选错方向就全盘皆输
就很类似你在做数独，有时候要假设好几个前提，然后逐个尝试

就这种，很难说一次能试对

在 ARC-AGI-2 这种视觉推理测试上特别有用，因为这类题目需要从没见过的 pattern 里找规律，一开始很难判断哪个方向是对的

有关 ARC-AGI 的介绍，之前提过，感兴趣的可以回顾下这里：

简单来说，ARC-AGI 就是一组图片题库，没有描述，对人来说较为简单，但对 AI 来说就难度异常，这里放几个典型的题目，感受一下

Gemini3 Deep Think 这套东西，是 Gemini 2.5 Deep Think 的延续

之前在 IMO（国际数学奥林匹克）和 ICPC 世界总决赛上都拿到了金牌水平，现在这套东西产品化了

使用方式：
Gemini app 里选「Deep Think」模式，模型选 Gemini 3 Pro

截止到发稿时，我这里还没实装

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