谷歌这回真掏出王炸了？Deep Think直接把人类IQ题干到85%！
2026年2月13号凌晨，谷歌扔出一颗核弹——Gemini 3的“深度思考”（Deep Think）模式，在ARC-AGI-2的智力测试里，干到了84.6%的正确率！
这是什么概念？ARC-AGI是一堆抽象图形谜题，比如给你几个彩色方块的变化规律，让你猜下一个该长啥样。
普通人坐下来琢磨个十分钟，能做对一半就算脑子转得快。
可现在，一个AI模型几乎快把这题库给“背”完了——不对，不是背，是真看懂了！
ARC Prize官方说过，只要超过85%，基本等于“解决”了这个基准。
Deep Think离这道红线就差一根头发丝的距离。
ARC-AGI到底是个啥？为啥它比数学竞赛还让AI圈疯魔？
ARC-AGI全名叫“抽象与推理语料库”（Abstraction and Reasoning Corpus），你可以把它想象成AI界的“门萨俱乐部入门考”。
题目不考你背了多少历史事件，也不问你会不会解微积分，而是给你一组视觉谜题：左边三个图，右边空着，你得找出变换规则，画出第四个。比如颜色翻转、形状旋转、数量递增……这些规则对人类来说直觉就能抓到，但对AI却是地狱难度——因为没有固定公式，每道题都是全新的逻辑游戏。
过去几年，所有大模型在这上面都像小学生碰奥数，磕磕绊绊。
可现在，Deep Think直接从之前的45%飙到85%，整整40个百分点的飞跃！
更吓人的是Codeforces编程竞赛评分——3455分，全球人类选手里排前0.008%，差不多世界第八！关键是，它没用任何外部工具，纯靠自己想代码。这已经不是“会编程”，这是在用算法下围棋，每一步都算到你头皮发麻。
网友吵翻天：到底是真神还是刷榜小丑？
消息一出，Reddit的r/singularity板块直接炸锅。
有人激动得拍桌子：“这跳跃太明显了！他们是不是搞定了什么新算法？”
也有人冷笑：“又来？上次Gemini 3 Pro吹上天，结果写代码像喝假酒，错漏百出。”
争议焦点就一个：ARC-AGI-2的成绩能不能代表真实能力？
有个叫“Neurogence”的用户尖锐指出：“所有新模型都在ARC-AGI-2上猛冲，可在HLE（高难度工程任务）或SWE（软件工程基准）上却只涨1%-2%。这不就是专门调教模型去刷榜吗？”
这话戳中了很多人的心病——AI公司为了发布会好看，拼命优化特定测试，结果用户拿到手发现，让它修个HTML标签都能给你整出新bug。
但另一派反驳说：“ARC-AGI考的是‘从零理解任务’的能力，这才是通用智能的基石！MMM U那种知识问答，背得多就行，没意思。”
两边吵得面红耳赤，活像家长群里争论“奥数班到底有没有用”。
贵到离谱？每月250美元，只为体验“人类级思考”
别光顾着惊叹，先看看钱包——Deep Think模式要单独订阅，每月250美元（约1800人民币）！
有用户吐槽：“这价格是怕我们拿它查天气预报吧？”
但立刻有人回怼：“运行一次ARC-AGI任务成本超10美元，人家是真烧钱在推理，不是随便吐个答案糊弄你。”
关键在于，Deep Think不是普通聊天机器人，它是“测试时计算密集型”模型——意思是每次回答问题，它会在后台疯狂尝试各种思路，像人类草稿纸打满演算一样，直到找到最优解。
这种模式慢、贵，但准。
相比之下，日常用的Gemini Flash或Pro就像快餐，便宜快捷但偶尔翻车。所以谷歌的策略很清晰：日常用Flash，关键时刻掏Deep Think。
可问题来了，普通用户谁天天解ARC谜题？开发者又抱怨：“API还要额外付费！250刀月费不算，调用还得另掏钱，谷歌你是开慈善堂还是抢钱铺？”
Gemini的“人设崩塌史”：每次发布都说封神，两周后就被骂废物
老网民早就看透这套剧本了。
有个ID叫“CurveSudden1104”的用户直接开麦：“谷歌模型永远一个套路：发布时吊打一切，两周后人人喊打！”这话扎心但真实。
回想Gemini 1.0刚出，媒体吹成“GPT-4终结者”，结果用户发现它连图片修改都敷衍了事——你说改个色调，它直接返回原图加点噪点，假装“加工”过。
后来Gemini 2.0、3.0 Pro轮番上阵，每次都说“重大突破”，可实际用起来，指令遵循能力忽高忽低，今天能写完美脚本，明天连npm依赖都装不对。
这种“锯齿状智能”让用户崩溃：“我怎么敢把重要项目交给一个今天天才明天智障的家伙？”
Deep Think虽然成绩亮眼，但阴影仍在——毕竟，它还没经过真实世界的毒打。万一又是“实验室战神，工地逃兵”，那85%的分数再高，也不过是沙上城堡。
别光看ARC-AGI！真正的试金石在SWE和HLE
很多硬核开发者根本不care ARC-AGI的分数。
他们甩出一句灵魂拷问：“SWE Bench呢？HLE呢？”
SWE（Software Engineering Benchmark）考的是真实软件开发能力——给你一个GitHub issue，让你修bug、加功能；HLE（High-Level Engineering）更狠，要求解决需要跨领域知识的复杂工程问题。这两个基准才是AI能否替代程序员的照妖镜。
可惜，Deep Think在HLE上只从41%提到48%，进步微弱。
有用户调侃：“ARC-AGI是解谜游戏，SWE是搬砖现场。AI在游戏厅称王，进了工地照样迷路。”
这暴露了一个残酷现实：当前AI擅长“封闭式推理”（规则明确的小世界），但面对“开放式任务”（需求模糊、环境混乱的真实世界）就露怯。
所以，别急着宣布AGI（通用人工智能）到来，先看看它能不能帮我修好上周删错的那个div标签！
ARC-AGI-3已在路上？人类出题速度赶不上AI破关
ARC-AGI的创始人早料到这一天。社区里有人贴出链接：https://arcprize.org/arc-agi/3/ ——ARC-AGI-3已经在筹备！
但网友苦笑：“等你们出完题，AI早把第三版也刷穿了。”
过去一年，从第一个模型突破50%到Deep Think逼近85%，ARC-AGI-2几乎被榨干。
有人提议：“不如搞ARC-AGI-4——让AI实时速通程序生成的新谜题！”这听着像科幻，但或许是唯一出路。因为ARC的核心精神不是“考倒AI”，而是测试“从零学习新规则”的能力。一旦AI学会举一反三，固定题库就失效了。
所以，ARC-AGI-3可能会引入动态环境、多步交互甚至物理模拟，逼AI从“解题机器”进化成“探索者”。
不过，按现在这迭代速度，说不定ARC-AGI-3发布当天，就有模型宣布“已解决”。
谷歌的阳谋：用Deep Think秀肌肉，为Agent时代铺路
抛开争议，Deep Think的真正野心可能不在刷榜。
有内部人士透露：“他们在强化‘智能体’（Agent）能力——让模型不仅能答问题，还能自主规划、调用工具、反思错误。”
你看Deep Think在Codeforces的恐怖表现，本质是把编程当成多步推理游戏：分析问题→设计算法→写代码→验证→优化。这种能力一旦泛化，就能变成自动程序员、科研助手甚至创业CEO。
谷歌的Workspace套件已经集成“Gemini Notes”——开会自动生成纪要、提取待办事项、同步到项目管理工具。这哪是笔记？这是数字员工！Deep Think就是这个生态的“大脑”，贵是因为它在模拟人类专家的工作流。
所以，别只盯着250美元月费心疼，想想未来：你付一份工资，得到一个永不疲倦、知识渊博、还能自我进化的同事——这买卖，企业绝对愿意做。