Gemini3 DeepThink 發布：一騎絕塵

Google 剛剛放出了 Gemini3 DeepThink

這里還有兩個 Gemini3 DeepThink vs Gemini3 Pro 的對比

評測數據：

• ? ARC-AGI-2 ： 45.1%

• ? 作為對比，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 官方放的圖，ARC-AGI-2 那欄的差距最明顯

Humanity's Last Exam 上也是第一，41%，比 GPT-5 Pro 的 30.7% 高出 10 個點
GPQA Diamond 是93.8%，科學知識類測試，各家差距不大

技術上，Google 說的是「parallel reasoning」，并行推理

普遍的 reasoning model 是 chain-of-thought，一步一步往下推，走一條路，走到底
parallel reasoning 不一樣，它同時開很多條推理路徑，每條路徑探索一個假設

比如遇到一個問題，傳統做法是：
假設 A → 推理 → 結論

parallel reasoning 則是這樣：
同時開 A、B、C、D 四個假設，四條路同時跑，跑完在比較

理解起來，就像這樣

假設 A → 推理 → ...可能的正確結論 A

假設 B → 推理 → ...可能的正確結論 B

假設 C → 推理 → ...可能的正確結論 C

假設 D → 推理 → ...可能的正確結論 D

然后，在看看這些結論中，哪些更靠譜

這樣的話，不會因為一開始選錯方向就全盤皆輸
就很類似你在做數獨，有時候要假設好幾個前提，然后逐個嘗試

就這種，很難說一次能試對

在 ARC-AGI-2 這種視覺推理測試上特別有用，因為這類題目需要從沒見過的 pattern 里找規律，一開始很難判斷哪個方向是對的

有關 ARC-AGI 的介紹，之前提過，感興趣的可以回顧下這里：

簡單來說，ARC-AGI 就是一組圖片題庫，沒有描述，對人來說較為簡單，但對 AI 來說就難度異常，這里放幾個典型的題目，感受一下

Gemini3 Deep Think 這套東西，是 Gemini 2.5 Deep Think 的延續

之前在 IMO（國際數學奧林匹克）和 ICPC 世界總決賽上都拿到了金牌水平，現在這套東西產品化了

使用方式：
Gemini app 里選「Deep Think」模式，模型選 Gemini 3 Pro

截止到發稿時，我這里還沒實裝

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