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AI 快讯列表

AI 快讯列表关于 Gemini3

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2026-02-13
02:41
Gemini 3 Deep Think最新更新上线:Google AI Ultra用户即刻可用|功能解析与商业影响

据Google Gemini官方X账号称,Gemini 3 Deep Think已向Google AI Ultra用户开放,可通过网页链接或在Gemini应用的工具菜单中选择Deep Think启用(来源:@GeminiApp,2026年2月13日)。据该账号介绍,该功能定位为强化推理模式,面向多步问题求解,可用于代码辅助、数据分析与研究流程,体现谷歌在长链推理与规划能力上的发力。根据同一来源,先向付费Ultra用户开放,显示其通过高阶推理功能拉动订阅转化与留存的策略;并且在应用内作为可复用工具集成,便于企业将其嵌入标准化工作流,如分析报告、产品路线图与技术文档编制。

2026-02-12
21:02
Gemini 3 Deep Think上线:Google AI Ultra订阅用户率先体验—功能亮点与2026商业影响分析

据@demishassabis表示,Google AI Ultra订阅用户现已可在Gemini应用中启用Gemini 3 Deep Think模式,详见Google官方博客。根据Google博客,Deep Think面向多步推理与长时思考,支持复杂规划、代码生成与数据分析等需要更长上下文与内部推理的任务。依据Google博客报道,此次先行开放于AI Ultra高级订阅,体现将高阶推理功能作为增值能力的商业路径,并在企业级推理基准上与OpenAI o3、Anthropic Claude Opus形成直接对标。根据Google博客,典型场景包括多来源调研综述、财务建模、长文结构化与编辑,SaaS厂商可通过Google生态集成以提升RFP撰写、合规审阅等高准确度流程。另据Google博客披露,功能强调可靠性与使用指引,长时推理带来更高单次调用成本,但有望提升知识工作与开发效率的任务完成率。

2026-02-12
21:01
Gemini 3 Deep Think 创下新基准纪录:ARC‑AGI‑2 84.6%、HLE 48.4%、Codeforces 3455 Elo 权威解析

据 Demis Hassabis 在 X(推特)发布的信息,Google DeepMind 的 Gemini 3 Deep Think 在 ARC‑AGI‑2 上取得 84.6%,在 Humanity’s Last Exam 无工具条件下达到 48.4%,并在 Codeforces 获得 3455 Elo,均为最新纪录。根据该公告,这些成绩表明其泛化与程序竞赛能力显著提升,可在企业场景中用于更可靠的科学分析、代码生成与自动化测试。依照该来源,ARC‑AGI‑2 领先与高 Elo 水平意味着更强的多步推理与错误恢复能力,为研发提效、软件交付加速与生产推理重试率降低带来可量化机会。

2026-02-12
20:59
Gemini 3 Deep Think上线:Google AI Ultra订阅用户抢先体验—功能亮点与商业影响分析

据@demishassabis表示,Google AI Ultra订阅用户现已可在Gemini应用中体验Gemini 3 Deep Think模式,详细信息见Google官方博客。根据Google博客,Deep Think面向多步推理、长上下文规划与工具增强的问题求解,适用于复杂编程辅助、多文档综述与研究计划制定等场景。依据Google博客披露,Deep Think作为Ultra级别的高级能力先行开放,可提升订阅价值并在企业与专业用户市场形成差异化。根据Google博客,Deep Think强化类链式推理的规划输出并配套安全控制,有望提升在RFP撰写、数据管道调试、PRD要点归纳等工作流中的可靠性。依@demishassabis所述,本次为即时上线,为开发者验证长上下文智能体、企业试点结构化推理助手、内容创作者加速从检索到成稿的端到端流程带来短期落地机会。

2026-02-12
17:38
Gemini 3 Deep Think上线:Ultra用户即时可用,企业与研究者获API早期访问|深度推理与5大商业场景分析

据Sundar Pichai在X平台表示,谷歌已在Gemini应用向Ultra订阅用户开放新版Gemini 3 Deep Think模式,并首次通过Gemini API向部分研究机构与企业提供早期访问。据谷歌官方博客称,Deep Think面向多步推理与长周期任务,适用于复杂招标文档解析、财务模型推演、科研文献综述归纳、多文档计划编排等企业级场景。根据谷歌博客介绍,早期访问计划面向经过审核的合作方,体现其以高价值推理工作负载切入合规与研究密集型行业的商业化路径。另据谷歌博客披露,经由API集中承载“链式规划”与工作流编排,有望降低多代理与多步骤管线的开发与运维成本;而面向Ultra消费者的开放将形成真实使用反馈闭环,加速模型在企业级推理基准上的迭代优化。