title: Google 推出 Gemini 3 Deep Think，推理、程式開發能力再度超車 Claude Opus 4.6！

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**摘要**

當 AI 的競爭從「誰生成得更流暢」進入「誰推理得更深入」，真正的差距才開始被放大。Google 今天宣布推出最強大的 Gemini 3 Deep Think，它是一個專門為高階邏輯推導與科研任務打造的推理模式。在多項高難度 Benchmark 測試中，它與 Claude Opus 4.6 (Thinking Max) 的差距拉開到雙位數百分比，顯示 AI 推理能力正出現結構性變化，競爭也越趨激烈。

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當 [AI](https://www.soft4fun.net/tag/ai) 的競爭從「誰生成得更流暢」進入「誰推理得更深入」，真正的差距才開始被放大。[Google](https://www.soft4fun.net/tag/google) 今天宣布推出最強大的 **[Gemini 3 Deep Think](https://www.soft4fun.net/tag/gemini-3-deep-think)**，它是一個專門為高階邏輯推導與科研任務打造的推理模式。在多項高難度 Benchmark 測試中，它與 [Claude](https://www.soft4fun.net/tag/claude) Opus 4.6 (Thinking Max) 的差距拉開到雙位數百分比，顯示 AI 推理能力正出現結構性變化，競爭也越趨激烈。

 

## 為什麼 Gemini 3 Deep Think 值得單獨討論？

 

Gemini 3 Deep Think 的定位並不是通用聊天優化，而是專攻「長鏈條推理」與「抽象規則建構」。這意味著它更強調多步驟推導過程的穩定性，以及在未知題型下的泛化能力。

          

過去大型語言模型在面對高階數學證明、理論物理推導或複雜演算法設計時，往往會在中途出現邏輯斷裂。Deep Think 的設計核心，就是降低這種「推理中斷」現象，使模型在長距離思考過程中維持一致性。這也是為什麼它的突破主要體現在抽象推理與奧林匹克等級測試上，而非單純語言流暢度。

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## 抽象推理能力：ARC-AGI-2 的關鍵差距

 

ARC-AGI-2 是目前極具代表性的抽象推理測試之一，考驗模型在完全陌生規則下歸納模式的能力，而不是資料記憶。以下為官方數據整理：

 

| 模型 | ARC-AGI-2 |
| --- | --- |
| Gemini 3 Deep Think | **84.6%** |
| Claude Opus 4.6 (Thinking Max) | 68.8% |
| GPT-5.2 | 52.9% |
| Gemini 3 Pro Preview | 31.1% |

 

Deep Think 與 Claude Opus 4.6 之間出現接近 16 個百分點差距。對於這類高難度測試而言，這不是微幅提升，而是能力等級的跨越。這說明 Deep Think 在抽象規則建構與推理泛化方面已有明顯強化。

 

## 奧林匹克級數理能力：理論推導成為關鍵戰場

 

如果 ARC-AGI-2 測試的是抽象規則理解，那麼奧林匹克等級理論測試考驗的就是完整推導能力與邏輯嚴謹度。以下為 2025 年理論類測試成績整理：

 

| 測試項目 | Deep Think | Claude Opus 4.6 |
| --- | --- | --- |
| International Math Olympiad 2025 | **81.5%** | – |
| International Physics Olympiad 2025 (theory) | **87.7%** | 71.6% |
| International Chemistry Olympiad 2025 (theory) | **82.8%** | – |

 

特別是在 Physics 理論測試中，差距超過 16 個百分點。這代表模型在多步驟公式推導與條件控制方面的穩定性明顯提升。這類能力對科研、工程模擬與高等教育應用尤為重要。

 

## Codeforces Elo 競技程式能力突破 3,000 分

 

在 Codeforces 無工具測試中，Gemini 3 Deep Think 取得 3455 Elo，屬於極高競技水準，代表模型在演算法設計、邊界條件處理與錯誤控制上具備更強穩定度。對於工程團隊而言，這種差距意味著更少的邏輯修補與更高的一次成功率。

 

| 模型 | Codeforces Elo |
| --- | --- |
| Gemini 3 Deep Think | **3455** |
| Gemini 3 Pro Preview | 2512 |
| Claude Opus 4.6 | 2352 |

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## 整體 Benchmark 表現：不是單點突破，而是全面提升

 

如果將多項測試放在一起觀察，可以看到 Deep Think 並非只在單一項目勝出，而是在多個高階推理場景中穩定領先。

 

| Benchmark | Deep Think | Claude Opus 4.6 |
| --- | --- | --- |
| ARC-AGI-2 | **84.6%** | 68.8% |
| Humanity’s Last Exam | **48.4%** | 40.0% |
| MMMU-Pro | **81.5%** | 73.9% |
| CMT Benchmark | **50.5%** | 17.1% |

 

### Google AI Ultra 優先使用

 

這個強大的模型目前只開放給 Google AI Ultra 的訂閱使用者使用，AI Pro 的使用者也可以期待 Google 早日開放。另外如果你是研究人員、工程師或企業代表的話，也可以[向 Google 提出體驗申請](https://forms.gle/eEF5natXTQimPhYH9)，就可以透過 Gemini API 使用 Gemini 3 Ultra 的超強性能。

 

## 常見問答

 **Codeforces Elo 積分是什麼？** 

Codeforces Elo不是一般網頁或軟體開發競賽，這個競賽的主要項目是演算法程式設計（Competitive Programming），要求參賽者在限時內，針對特定的邏輯、數學或資料結構問題，撰寫出能在規定時間與記憶體限制內跑出正確結果的程式碼。在 AI 模型上主要用於衡量大語言模型（LLM）的高難度邏輯推理與程式撰寫能力。  
  
積分最高等級為 3000+ 的 Legendary Grandmaster (黑紅雙色)

  **誰能用 Gemini 3 Deep Think ？** 

目前只開放給 Google AI Ultra 的訂閱使用者使用，AI Pro 的使用者也可以期待 Google 早日開放。另外如果你是研究人員、工程師或企業代表的話，也可以[向 Google 提出體驗申請](https://forms.gle/eEF5natXTQimPhYH9)，就可以透過 Gemini API 使用 Gemini 3 Ultra 的超強性能。

   

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