Google 推出 Gemini 3.1 Pro 與 Deep Think：AI 跨越代理式開發與頂尖科學研究

2026/02/23 更新2026/02/23 發佈閱讀 11 分鐘

Google 於 2026 年 2 月連續發表了兩項重磅技術更新：專注於科學、研究與工程挑戰的「Gemini 3 Deep Think」推理模式，以及帶來智力升級、專為複雜任務打造的「Gemini 3.1 Pro」。AI 正從一個「被動的資訊檢索助理」，進化為能夠自主規劃任務的「代理工程師（Agent）」，以及能夠在頂尖實驗室中找出數學邏輯漏洞的「科學研究夥伴」。

Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks

解密 3.1 Pro 的智力躍升與「代理式開發」

要理解 Gemini 3.1 Pro 的強大之處，我們必須深入探究它在核心推理能力上的客觀數據，以及它在實際複雜系統中展現的整合能力。

突破 ARC-AGI-2 測試：流動智力的客觀證明

在 AI 領域，衡量一個模型聰明與否的基準測試一直在不斷演進。過去幾年，AI 雖然在許多傳統考試中拿下高分，但往往被批評它們只是透過龐大的訓練資料進行模式匹配與背誦，一旦遇到從未見過的全新問題，往往就會徹底失效。

為了解決這個評估危機，知名的 AI 研究員 François Chollet 提出了 ARC-AGI（抽象與推理語料庫）測試，並於 2025 年 3 月推出了難度極高的 ARC-AGI-2。這個測試的特點在於，它完全不依賴先備知識，而是提供少量的視覺幾何圖形範例，要求 AI 找出隱藏的轉換規則並應用到新的題目上。這是在測試真正的「流動智力（Fluid Intelligence）」與適應能力。在 ARC-AGI-2 剛推出時，純大型語言模型（LLMs）的得分是 0%，而早期的 AI 推理系統也僅能拿下個位數的百分比。

然而，Gemini 3.1 Pro 在這項旨在測試模型解決全新邏輯模式能力的 ARC-AGI-2 基準測試中，取得了經官方驗證的 77.1% 超高分。這個成績是前一代 Gemini 3 Pro 推理效能的兩倍以上。這代表 3.1 Pro 已經具備了強大的抽象化能力，能夠在沒有歷史數據參考的情況下，依靠純粹的邏輯推演來解決問題。

代理式工作流與 Google Antigravity 平台的結合

有了強大的底層智力，下一步就是讓模型具備「行動力」。Google 在發布 3.1 Pro 的同時，特別強調了它將進一步推動「代理式工作流（Agentic Workflows）」的發展，並已整合至其最新的 AI 開發平台 Google Antigravity 中。

傳統的 AI 寫程式工具大多停留在「程式碼自動補全」的階段。但 Google Antigravity 是一個「代理優先（Agent-first）」的開發環境。當開發者使用 Gemini 3.1 Pro 驅動的自主代理時，你可以直接指派一個龐大的任務，例如：「幫我建立一個全新的登入系統並撰寫測試」。代理程式會自主在編輯器中規劃架構、在終端機（Terminal）安裝依賴套件、撰寫程式碼，甚至打開瀏覽器進行畫面測試。Gemini 3.1 Pro 強大的推理能力，正是支撐這種高度自主、多步驟非同步執行的核心引擎。

在複雜系統與創意領域的四大實踐場景

除了純邏輯與程式開發，Google 也展示了 3.1 Pro 在需要高度綜合能力的四大真實場景應用，充分展現了其將進階推理轉化為實用價值的能耐：

程式碼生成的網頁動畫：3.1 Pro 能夠根據文字提示，直接生成可用於網站的動態 SVG 圖像。這背後的意義在於，它不是生成龐大且會失真的像素影片，而是生成純粹的數學與幾何程式碼。這讓動畫在任何解析度下都能保持絕對清晰，且檔案大小遠低於傳統影片格式，極大地優化了前端網頁的載入效能。
複雜系統數據合成（Complex system synthesis）：它能夠在複雜的 API 數據與友善的使用者介面之間建立橋樑。在官方展示中，3.1 Pro 成功配置了公開的遙測數據流，自動構建出一個即時的航空航太儀表板，將國際太空站（ISS）的軌道動態視覺化。這展示了模型對於資料串接、架構設計與視覺呈現的完美整合。
互動式設計與感官原型（Interactive design）：3.1 Pro 撰寫出了一個複雜的 3D 椋鳥群飛（Starling murmuration）程式碼。它不只是畫出視覺效果，而是建立了一個高度沉浸式的體驗：使用者可以透過手部追蹤技術來操控鳥群，系統還會根據鳥群的移動即時生成不斷變化的音效。對於 UI/UX 設計師與研究人員來說，這是快速製作複雜感官互動原型的強大武器。
創意程式設計（Creative coding）：AI 不再只是冷冰冰的邏輯機器。當被要求為英國作家艾蜜莉·勃朗特（Emily Brontë）的經典文學名著《咆哮山莊》（Wuthering Heights）建立一個現代個人作品集網站時，3.1 Pro 並沒有給出無聊的文字大綱。它透過推理消化了小說中那種陰鬱、狂野的氛圍，並將這種文學底蘊轉化為實際的程式碼，設計出一個當代、俐落且能精準捕捉主角靈魂本質的網頁介面。這是將文學理解轉譯為軟體工程與視覺設計的絕佳範例。

Gemini 3 Deep Think 如何挑戰人類科學與工程的最前線

如果 3.1 Pro 是全能型的代理工程師，那麼早一週發布的 Gemini 3 Deep Think 則是為了解決那些連人類頂尖學者都感到棘手的問題。

橫掃極限基準測試：超越人類頂尖專家的學科表現

Deep Think 的設計理念是將深度的科學知識與日常工程實用性相結合，讓 AI 從抽象的理論世界走向具有實際產值的應用領域。它的實力，可以從以下幾個極度嚴苛的學術與競賽基準測試中獲得證明：

ARC-AGI-2：在前文提到的這項測試流動智力的終極考驗中，Deep Think 取得了史無前例的 84.6% 超高分。這說明它在面對完全陌生的邏輯規則時，擁有極致的學習與拆解能力。
Humanity’s Last Exam：Deep Think 在沒有使用任何外部工具輔助的情況下，創下了 48.4% 的新標準紀錄。
Codeforces 程式設計：Deep Think 在這裡達到了令人咋舌的 Elo 3455 分。熟悉這個系統的人都知道，這已經是世界最頂尖的等級，具備解決極度複雜演算法最佳化問題的能力。
國際奧林匹亞競賽：它在 2025 年的國際數學奧林匹亞（IMO）、國際物理奧林匹亞（IPhO）以及國際化學奧林匹亞（IChO）的筆試部分，全部達到了人類金牌選手的等級表現。
理論物理領域：在專注於進階理論物理的 CMT-Benchmark 測試中，它獲得了 50.5% 的高分，顯示它不僅懂基礎科學，更具備探討高深物理理論的潛力。

走入真實實驗室：數學、半導體與硬體製造的實踐突破

跑分再高，若不能解決現實問題也是徒然。Google 選擇與頂尖科學家合作，讓 Deep Think 進入真實的實驗環境，並取得了以下令人矚目的成果：

高能物理與數學領域的邏輯除錯：羅格斯大學（Rutgers University）的數學家 Lisa Carbone 正致力於研究能夠連結愛因斯坦重力理論與量子力學的底層數學結構。這是一個極度艱深且幾乎沒有歷史訓練數據可以參考的領域。她利用 Deep Think 來審查一篇高度專業的數學論文，結果 Deep Think 成功揪出了一個非常細微、甚至連人類同行評審機制都未能察覺的邏輯缺陷。這證明了 AI 已經具備參與頂尖學術審查的能力。
半導體材料的最佳化設計：杜克大學（Duke University）將 Deep Think 應用於最佳化複雜晶體生長的製造方法，這對於潛在的半導體新材料發現至關重要。過去的傳統方法在設定精確目標時常常遇到瓶頸，而 Deep Think 成功設計出了一套能生長出厚度大於 100 微米（μm）薄膜的全新配方，直接解決了材料科學實驗室中的物理製程難題。
加速實體硬體與 3D 列印設計：Google 平台與裝置部門測試了 Deep Think 在實體元件設計上的能力。研發人員只要提供一張手繪草圖，Deep Think 就能精準分析繪圖邏輯，直接建立出複雜形狀的立體模型，並生成可直接用於 3D 列印的實體製造檔案。這大幅縮短了從概念發想到實體原型製作的距離。

TN科技筆記的觀點

隨著 Gemini 3.1 Pro 搭配 Google Antigravity 等代理優先平台的普及，工程師的日常將不再是逐行敲打程式碼。AI 會負責執行跨終端、跨工具的具體實作，而人類工程師的角色將大幅向「產品經理」與「架構審查員」靠攏。未來評估一個軟體工程師價值的核心，將在於他是否能精準地拆解業務需求、設定正確的系統護欄（Guardrails），以及判斷 AI 生成的龐大架構是否存在長期的維護隱患。

同樣地，當我們驚嘆於 Deep Think 能夠在物理數學研究中找出人類同行評審錯過的邏輯漏洞時，我們也必須警惕一個即將到來的巨大挑戰。在傳統的軟體開發或日常事務中，AI 生成的結果很容易被驗證（程式跑得動就是對，跑不動就是錯）。但在如量子重力論、高階材料科學等高度特化且充滿未知的領域，如果 AI 提出了一個全新的理論架構或指出了一個深層的錯誤，人類可能沒有足夠的知識儲備去「驗證 AI 的驗證」。這種「黑盒子效應」在科學探索中是危險的。如果未來科學界過度依賴模型，一旦模型在極度隱蔽的邏輯推演中產生了「高階幻覺」，可能會引導整個研究團隊在錯誤的方向上耗費數年時間與鉅額資金。因此，如何在推動科學發展的同時，建立一套獨立於單一 AI 模型之外的交叉驗證標準與可解釋性框架，將是學術界與科技巨頭接下來必須嚴肅面對的課題。