就在刚刚，谷歌正式发布 Gemini 3 Deep Think。

现已面向尊贵的 Ultra 用户开放，$249.99/月。

作为一名长期关注大模型底层逻辑的技术从业者，即使我已经习惯了 AI 圈的日新月异，Gemini 3 Deep Think 的发布依然让我感到一种复杂的战栗——既有对“并行推理”技术落地的兴奋，也有对 AI 正在加速分化为“平民版”与“贵族版”的隐忧。

01 告别线性思维：并行推理的降维打击

首先，必须剥离掉营销术语，看看 Gemini 3 Deep Think 到底强在哪里。

传统的推理模型（如 o1 系列或早期的 Chain-of-Thought）本质上是线性的。它们像一个勤奋的学生，一步一步地推导：A 推出 B，B 推出 C。这种模式最大的弊端在于“误差累积”——一旦第一步走偏，后面的长篇大论都是在错误的道路上狂奔。

而 Gemini 3 Deep Think 引入了“并行推理（Parallel Reasoning）”。这不仅是算力的堆叠，更是思维范式的转变。它不再是一条路走到黑，而是像量子计算一样，同时探索 A、B、C、D 四个甚至更多的假设路径。它允许模型在内部进行“思想实验”，多线程跑通逻辑，最后对比收敛出一个最优解。

这种技术路线直接继承自 Gemini 2.5 Deep Think 在 IMO（国际奥数）和 ICPC（国际大学生程序设计竞赛）夺金的底层逻辑。数据不会撒谎：在 ARC-AGI-2 基准测试中，它跑出了前所未有的 45.1% 准确率。相比之下，GPT-5.1 只有 17.6%，Claude Sonnet 4.5 仅为 13.6%。

在这一特定维度上，谷歌确实实现了对友商的“降维打击”。ARC-AGI 考察的是对陌生规律的视觉推理能力，这是通往 AGI 的核心关卡，Gemini 3 Deep Think 的表现意味着它开始具备了某种程度的“直觉”与“试错”能力，而不仅仅是概率预测。

02 250 美元的门槛：谷歌在构建“智力围墙”？

然而，技术上的胜利掩盖不了商业策略上的极度傲慢。

Gemini 3 Deep Think 仅向 Ultra 订阅用户开放，定价高达每月 249.9 美元（约合人民币 1800 元）。更令人咋舌的是，Pro 用户竟然没有哪怕一次的试用额度。

在 DeepSeek 等开源模型疯狂“卷”价格、甚至将推理成本打到地板价的今天，谷歌反其道而行之，试图建立一个高不可攀的“智力围墙”。这传递了一个危险的信号：顶级的机器智能，正在成为一种奢侈品。

这一策略背后的逻辑显而易见：并行推理极其消耗算力（Inference-time Compute）。谷歌无法承担全民免费使用并行推理带来的服务器熔断风险。但对于用户而言，这种割裂感是致命的。当 DeepSeek-V3.2 作为一个开源模型，已经在推理能力上直逼 Gemini 3 Pro，并且同样手握竞赛金牌时，用户不禁要问：我为了这额外的 10% 性能提升，支付 10 倍以上的溢价，真的值得吗？

03 行业洞察：闭源的黄昏还是黎明？

我的判断是：谷歌正在豪赌“绝对性能”的护城河。

在 GPT-5 系列表现不及预期、OpenAI 陷入瓶颈的空窗期，谷歌试图用 Deep Think 证明“大力出奇迹”依然有效，证明闭源模型在极端复杂的科学、数学场景下，依然拥有开源模型无法企及的上限。

但这场豪赌充满了风险。开源社区正在以惊人的速度迭代，DeepSeek 这条“鲶鱼”正在把大模型拉下神坛，变成像水和电一样的基础资源。谷歌如果坚持这种“贵族化”定价，虽然能在短期内筛选出高净值的企业级用户和科研人员，但可能会失去最广大的开发者生态。

Gemini 3 Deep Think 确实是目前地球上最聪明的 AI，但它可能也是最孤独的 AI。在“智能平权”的呼声中，谷歌选择了一意孤行。这究竟是技术王者的加冕，还是旧时代巨头的最后倔强？市场会给出最残酷的答案。

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