此外，还有更典型之科研叙事。
它甚至始带之审美与架构意图去做生成设计。
繁殖期它之头部会偏黄，颈部呈红棕色，要求模型具备极其专业之生物学识。
今，谷歌也重兵压上——Gemini 3 Deep Think 迎来重大晋级。
今， Gemini 3 Deep Think 看一眼照片，就能脑补全此张锅于各名角度之长宽高、厚度甚至把手之弧度，直接变出一名立体实物原型。
随之通用对话本领快速商品化，彼些真正能办理繁财务模型、实验数据与营造设计之深度推演本领，正成为新之角逐高地。
Algebra。其实，谷歌也于推广中主打Deep Think会剖析图纸，构建繁之形状，并生成文书，用3D打印机创建实体对象。
推演模型赛道，已近乎肉搏。
换句话说，它不止要会方位推演（体谅架构、体积、厚度、连接），还要考虑一名更现状之疑难：此东西能不能被制造出来、能不能被确凿用。
难度刹那从「会画图」，跃迁到「会建模 + 会生物 + 会物理」。
题目看起来像 meme，但懂之者皆知道，它同时卡三件事：方位逻辑、架构正确性、细节遵从本领。
业内始终流传一套甚经典之民间压力测试，让模型生成「一只骑自行车之鹈鹕」（A pelican riding a bicycle）之 SVG 代码。
机缘：可排水……」 「正蹬踏」要求 AI 能正确办理肢体与机械之交互：动物之脚丫子，须对准踏板。
尤其为，画出「加州褐鹈鹕繁殖羽」。
而且，不只为卷数学、编程，而为把触角伸向化学、物理（包括理论物理）等多名格致领域，全面铺开。
案例来自 https://simonwillison.net/ 3D 打印后，还做之受力测试（用之为 nvidia DGX Spark ，大约 2 斤半重），确认架构于营造上也立得住。
Generate an SVG of a California brown pelican riding a bicycle. The bicycle must have spokes and a correctly shaped bicycle frame. The pelican must have its characteristic large pouch, and there should be a clear indication of feathers. The pelican must be clearly pedaling the bicycle. The image should show the full breeding plumage of the California brown pelican. 教授甚至用此套器物设计之全新之超材料架构，以及一款受蜘蛛网启发之津梁预案。
比如，Deep Think 能审阅高度专业之数学论文，指出同行评审漏掉之细微逻辑缺陷，也被用于改良半导体晶体生长流程。
案例来自 https://simonwillison.net/ 再看看另一名用例。
此为它设计之一名花盆。
从不同角度看，「面」与「角」之视觉会生变化，立体感与现代感皆甚强，不像为单纯堆几何体，更像为于做造型言辞。
结局，它一步到位，直接产出之一整套完整之设计套件，涵盖程序化控制、仿真与改良流程，并支 STL 文书导出。
今， Gemini 3 Deep Think 看一眼照片，就能脑补全此张锅于各名角度之长宽高、厚度甚至把手之弧度，直接变出一名立体实物原型。
比如，离你 2 米、隔之承重墙之路由器，或比 10 米外空旷区域之路由器还要弱。
来自x网友@ytiskw，「请设计一名全新之时尚花盆，并用 Python 输出为 STL 文书。
一面为 Anthropic 之 Claude Thinking，深耕研讨与剖析场景，强调长上下文下之审慎与可靠。
平时手机里之 WiFi 列表按信号强度（RSSI）排序，但于物理方位里，强度不等于距离。
此位 MIT 教授先给它一张 3D 蜘蛛网图片，要求生成交互式设计器物。
此不为随便涂名色彩就能糊弄之。
https://x.com/ProfBuehlerMIT/status/2022635227609268480 来自谷歌软件营造师@rakyll 想象一下，你于网上刷到一名造型奇特之设计。
结局，Gemini 3 Deep Think 还能稳固交出品质甚高之 SVG。
要知道 AI 昔只为名画家，你给它看一张锅之照片，它能临摹出一张一模一样之画，但彼只为平面之影子。
一面为 OpenAI o1 系列，主打「多想一步」之强化推演路线，用更长思考光阴换更稳之断语。
换句话说，谷歌想证验之不为它更会「想」，而为它始真之能「干活」。
过往你想 3D 打印一名相近之，得会 Blender、Fusion 360 此类软件，拉曲面、调尺寸、做厚度，新手往往得学好几周。
不过真正吸睛之，早就不为又赢之几名 benchmark，而为它之定位：「参与科研与营造决策」之实力。
用 Deep Think 把周围之 WiFi 网络方位化、可视化，用 3D 方式展示信号强度与或之物理位置关系。
从「纸上谈兵」演进到「动手造物」，更明显之用例，为它能把用户之要求、草图甚至照片，直接建模成可 3D 打印之实体文书 已有网友放出相当惊艳之版本，也为我见过最好之一张。
它盯住之为科研与营造里之硬骨头：没有明确边界、没有唯一解答、数据又脏又乱之确凿研讨疑难。
今，截图给 AI → 输出 STL → 丢进 3D 打印机 → 几小时后实物到手，等于把专业 3D 建模几乎压缩成之「一键生成」。
加码难度，上硬核约束： 谷歌正试图把大模型从讯息助手，推向科研与营造体系里之「第二大脑」。
此里， Deep Think 慧地引入之统计关联，如皮尔逊相关剖析，去推断哪些 AP于物理上更或彼此接近。
此里释放之信号其实甚清晰：Gemini 3 Deep Think 追寻之不为「更会想」，而为于科研级、营造级、多机缘约束疑难上，能更可靠地把事情做对。
若后续确凿采用率跟得上，此一步之分量，或会比单纯之性能提升更大。