前言：一个”会暂停思考”的AI
2026年2月13日。
2026年2月12日，Google DeepMind正式发布了Gemini-3 Deep Think——一个”会暂停思考”的AI推理模式。
作为Google AI Ultra的订阅用户（$249.99/月，没错，又新开通了一个烧钱的订阅<-_->），我第一时间拿到了Deep Think的访问权限，花了一整天时间深度测试。
今天这篇文章，不是技术评测报告，是一个重度AI用户的真实体感。
先说结论：Deep Think不是"更快的AI"，而是"更慢但更对的AI"。这个区别比你想象的重要得多。
一、什么是Deep Think？为什么它值得单独写一篇文章？
1.1 一句话解释
普通AI模型的工作方式：你提问 → 它立刻开始输出答案。像一个反应很快但有时候不过脑子的同事。
Deep Think的工作方式：你提问 → 它暂停 → 在脑子里生成多个假设 → 逐一评估 → 精炼最优方案 → 然后才开始回答。 像一个收到问题后会说”让我想想”的资深专家。
Google把这种技术叫做“并行思考”（Parallel Thinking）——模型在回答前同时生成多个思路，评估哪个最靠谱，再把最好的那个交给你。
这不是噱头。它在基准测试上的表现说明了一切：
| 基准测试 | Gemini 3 Deep Think | Claude Opus 4.6 Thinking Max | GPT-5.2 Thinking xhigh |
|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2（抽象推理） | 84.6% | 68.8% | 52.9% |
| Humanity’s Last Exam | 48.4% | 40.0% | 34.5% |
| GPQA Diamond（研究生级科学） | 93.8% | ~88% | 93.2% |
| Codeforces Elo | 3455 | 2352 | — |
| IMO 2025（数学奥赛） | 81.5%（金牌级） | — | 71.4% |
| IPhO 2025（物理奥赛理论） | 87.7% | 71.6% | 70.5% |
| IChO 2025（化学奥赛理论） | 82.8% | — | 72.0% |
数据来源：Google DeepMind
注意看ARC-AGI-2这一行——这是测试”真正的推理能力”的基准，不是背答案，而是面对全新的、从没见过的抽象问题能不能推理出答案。
Deep Think拿了84.6%，Claude Opus 68.8%，GPT-5.2只有52.9%。
差距不是一点半点，是断层式的领先。
1.2 为什么我说这值得单独写一篇文章
因为在我过去一个月的AI军备竞赛中，我已经用了11个Claude MAX账号和2个Google AI Ultra账号。我不是看新闻的人，我是每天把这些模型用到触发限额的人。
从这个视角出发，Deep Think带来的变化是真实可感的。
二、真实使用场景：逐一拆解体感
我用Deep Think跑了五个真实场景。不是”帮我写首诗”这种玩具级测试，而是我日常工作中真正会遇到的问题。
2.1 场景一：复杂数学推理
测试任务： 一道涉及组合优化的量化交易策略数学建模问题。
体感：
Deep Think在收到问题后，沉默了大约45秒。屏幕上能看到它的”思考过程”——它列出了3个不同的建模方向，逐一分析了每个方向的复杂度和适用条件，最后选择了一个混合方法。
对比Claude Opus： Opus的回答来得更快（约10秒），思路也清晰，但它直接给了一个方案，没有对比其他可能性。Deep Think的回答更像是一个研究员的分析报告，Opus的回答更像是一个高级工程师的快速方案。
Deep Think的推理过程可视化：先发散多个假设，再收敛到最优方案
体感评分：Deep Think 9/10 vs Claude Opus 7.5/10 Deep Think在这类需要”探索问题空间”的任务上，优势非常明显。
2.2 场景二：代码生成与调试
测试任务： 用Python实现一个多因子量化选股策略，包括因子计算、回测框架和风险控制模块。
体感：
这里出现了一个有趣的现象——Deep Think的代码质量更高，但经常写到一半”思考过多”，输出被截断。
这是Deep Think目前最大的痛点：输出上下文只有64,000 Token（具体可输出字数取决于语言和格式），而Gemini 2.5 Deep Think有192,000 Token。模型花了太多Token在内部推理上，留给实际输出的空间就不够了。
相比之下，Claude Opus在代码生成上的体验更流畅——它不会”想太多”，而是直接、高效地产出可用代码。SWE-bench Verified的成绩也证明了这一点：Claude Opus 80.9% vs Gemini 3 Pro 76.2%。
体感评分：Deep Think 7/10 vs Claude Opus 9/10 代码生成场景，Claude Opus依然是王者。Deep Think的思考深度反而成了负担。
2.3 场景三：科学文献分析
测试任务： 给Deep Think一篇关于蛋白质折叠的最新Nature论文（PDF），让它指出论文中的潜在逻辑漏洞。
体感：
这是Deep Think最让我震撼的场景。
它不仅准确理解了论文的核心论点和方法论，还指出了两个实验设计中的潜在混淆变量，以及统计分析中一个容易被忽略的多重比较问题。
Claude Opus的分析也很专业，但更偏向”总结和解释”，而非”质疑和挑战”。Deep Think的分析方式更像一个同行评审者——它会主动寻找漏洞。
根据Google DeepMind的官方介绍，他们专门开发了一个名为“Aletheia”的数学研究Agent，基于Deep Think的推理能力进行自主数学研究。
体感评分：Deep Think 9.5/10 vs Claude Opus 8/10 科学推理是Deep Think的主场。如果你是研究人员，这个功能值回票价。
2.4 场景四：创意写作与内容生成
测试任务： 为一篇技术博客生成一个引人入胜的开头，要求既有技术深度又有情感共鸣。
体感：
出乎意料地，Deep Think在这个场景下反而不如普通的Gemini 3 Pro。
它的”深度思考”机制让输出变得过于分析化——像在写论文而不是博客。而且等待时间明显更长（约30秒），对于需要快速迭代内容的场景，这个延迟很影响工作流。
Claude Opus在这里的表现最好——既有技术深度，又有叙事节奏，输出也快。GPT-5.2的创意写作能力也一直是它的强项。
体感评分：Deep Think 6/10 vs Claude Opus 8.5/10 vs GPT-5.2 8/10 Deep Think不适合创意写作。它是”推理型”选手，不是”创意型”选手。
2.5 场景五：多步骤复杂任务规划
测试任务： 规划一个从零开始的SaaS产品技术方案，包括架构设计、技术选型、开发排期和风险评估。
体感：
Deep Think在这里展现了“系统性思考”的优势——它的回答像一份完整的技术咨询报告，从多个维度交叉验证了每个决策的合理性。
五个真实场景的体感对比：Deep Think在推理和科学分析上遥遥领先
但这里有一个微妙的问题：Deep Think倾向于给出”学术上最优”的方案，而不是”实际最可行”的方案。 它会推荐微服务+Kubernetes+事件驱动架构，而Claude Opus会根据”你是一个独立开发者”这个上下文，推荐更务实的单体应用+渐进式拆分策略。
体感评分：Deep Think 8/10 vs Claude Opus 8.5/10 Deep Think方案更全面，但Claude Opus更懂”人”。
三、Deep Think的核心优势和致命短板
3.1 三大核心优势
优势一：推理深度无人能及
在需要”深度思考”的场景——数学推理、科学分析、逻辑验证——Deep Think的表现是断层式的领先。ARC-AGI-2的84.6%不是刷出来的，是实打实的推理能力。
优势二：多模态理解的天花板
Deep Think继承了Gemini 3的多模态基因：文本、图像、视频、音频、代码——它能同时理解所有这些格式的输入，而且有100万Token的输入上下文窗口。
你可以扔给它一段30分钟的技术演讲视频、配套的幻灯片PDF、和三篇相关论文，让它做综合分析。这种跨模态的综合推理能力，目前只有Gemini能做到。
优势三：工具集成的自然度
Deep Think能自动调用Google搜索和代码执行工具，而且调用方式非常自然——它不是”我来帮你搜一下”，而是在推理过程中无缝地引用实时信息和运行代码验证假设。
3.2 三个致命短板
短板一：输出Token的大幅缩减
从192,000 Token缩到64,000 Token，这不是小幅调整，是砍了三分之二。 对于需要长篇输出的任务（完整代码、长文章、详细报告），这是一个硬伤。
模型花了大量Token在内部推理上，留给用户的实际输出空间就捉襟见肘了。你经常会遇到回答写到一半突然停了的情况。
短板二：Google生态的碎片化
这是一个让人抓狂的问题。Deep Think在Gemini App里的表现和在Google Workspace里的表现完全是两个水平。 Workspace里的模型明显被”阉割”过，而且不同产品之间的上下文不互通。
相比之下，Claude的体验要一致得多——claude.ai、Claude Code、API，用的是同一个模型，体验是连贯的。
短板三：没有持久化工作空间
不同于Claude可以通过Project功能维护一个持久化的上下文，Gemini目前还没有一个好用的”项目空间”概念。每次对话都是从零开始，没有记忆延续。
Deep Think的优势和短板一目了然：推理之王，但生态是软肋
四、$249.99/月值不值？一个付费用户的冷静分析
4.1 谁应该订阅Google AI Ultra？
| 用户类型 | 是否推荐Ultra | 理由 |
|---|---|---|
| 科研人员/数学家 | 强烈推荐 | Deep Think在科学推理上的优势是不可替代的 |
| 独立开发者/程序员 | 不推荐 | Claude Code + Opus在编码场景更强 |
| 内容创作者 | 不推荐 | 普通Gemini 3 Pro或Claude更适合 |
| 量化交易者 | 值得尝试 | 数学建模能力突出，但代码生成需要配合其他工具 |
| AI重度用户/研究者 | 推荐 | 多模态+Deep Think的组合在研究场景无敌 |
4.2 我的实际使用策略
作为一个同时订阅了Claude MAX和Google AI Ultra的用户（是的，每月光AI订阅就超过$450），我的使用策略是：
日常编码 → Claude Code + Opus（主力）
数学推理/科学分析 → Gemini Deep Think（专用）
创意写作/内容生成 → Claude Opus 或 GPT-5.2（看心情）
多模态分析（视频+文档） → Gemini Deep Think（独家）
快速原型/前端开发 → GPT-5.2 Codex（快）
没有一个模型能通吃所有场景。2026年的正确姿势是：按场景选模型。
这个观点我在《AI使用姿势演进》里详细展开过——当年从”只用ChatGPT”到”多模型组合拳”，是AI使用效率的一次质变。
五、Deep Think背后的技术野心：Aletheia和AI驱动的科学发现
Google DeepMind在发布Deep Think的同时，还透露了一个更具野心的项目：Aletheia——一个基于Deep Think推理能力的自主数学研究Agent。
这意味着什么？
不再是”人类提出问题，AI回答问题”，而是“AI自己提出数学猜想，自己尝试证明，自己验证结果”。
Deep Think在国际数学奥赛上拿到金牌级表现（81.5%），在物理奥赛理论部分拿到87.7%——这些不是简单的”刷题能力”，而是面对从未见过的全新问题的推理能力。
如果Aletheia能成功，它可能是AI真正进入”科学发现”领域的起点。
这让我想到r/singularity上的一个讨论：有人把Deep Think称为“下一阶段AI的预览”——不再是更快地回答问题，而是更深地理解问题。
六、2026年2月的AI格局：三足鼎立
站在2026年2月13日这个时间点，AI推理模型的格局已经清晰：
| 维度 | Google Gemini 3 Deep Think | Anthropic Claude Opus 4.6 | OpenAI GPT-5.2 |
|---|---|---|---|
| 推理之王 | ★★★★★ | ★★★★ | ★★★ |
| 编码实战 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 创意写作 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 多模态 | ★★★★★ | ★★★ | ★★★★ |
| Agent能力 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★★ |
| 生态完整度 | ★★★ | ★★★★ | ★★★★★ |
| 性价比 | ★★ | ★★★ | ★★★★ |
注：本表“性价比”仅比较旗舰模型能力与价格（Deep Think / Opus 4.6 / GPT-5.2），不包含Claude Pro等基础订阅套餐。
2026年2月的AI格局：Google主攻推理深度，Anthropic主攻Agent生态，OpenAI主攻通用体验
每家都有自己的”杀手锏”，也都有明显的短板。
这对用户来说其实是好事——竞争越激烈，进步越快，价格越低。
回想一下：2024年初，GPT-4还是独孤求败；2025年，Claude开始在编码领域反超；2026年，Gemini在推理领域杀出重围。
AI的进化速度已经超过了大多数人的认知更新速度。
七、写在最后：从”能用”到”会用”
用了一天Deep Think，我最大的感受不是”这个AI好厉害”，而是——
选对工具，比工具本身更重要。
Deep Think在数学和科学推理上碾压一切，但让它写博客，它就变成了一个过度分析的学究。Claude Opus在编码和Agent任务上所向披靡，但让它做复杂数学，它就不如Deep Think那么”敢想”。
这就像你不会用锤子去拧螺丝，也不会用螺丝刀去钉钉子。
2026年，AI已经不再是一个工具，而是一个工具箱。你需要知道的不是”哪个AI最强”，而是”这个任务该用哪个AI”。
如果你也在纠结该订阅哪个AI——
- 只需要一个： Claude Pro（$20/月），性价比之王
- 需要深度编码： Claude MAX（$100-200/月），编码无敌
- 需要深度推理： Google AI Ultra（$249.99/月），Deep Think独一档
- 需要全面通用： GPT-5.2 Pro（$200/月），没有短板
当然，你也可以像我一样，全都要。然后每个月看着信用卡账单沉默。
2026年2月13日，周五。
Gemini-3 Deep Think正式上线后的第二天。
AI不再只是”回答问题的工具”，它开始”思考问题”了。而我们需要学会的是——什么时候让它快速回答，什么时候让它慢慢思考。
参考资料
- Google DeepMind - Gemini Technologies - Gemini模型家族官方介绍
- Google Blog - Gemini 3 Deep Think 发布公告 - 官方发布博客
- Reddit r/singularity - Gemini-3 DeepThink讨论 - 社区讨论
- ARC Prize Foundation - ARC-AGI-2基准测试验证
- Codeforces - 竞赛编程Elo评分来源
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联系方式
如果你也在使用Gemini Deep Think，特别想交流：
- Deep Think在你的场景下表现如何？
- 你的多模型组合策略是什么？
-
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- 微信：winnielove2020
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