难度刹那从「会画图」，跃迁到「会建模 + 会生物 + 会物理」。
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。
案例来自 https://simonwillison.net/ 再看看另一名用例。
此不为随便涂名色彩就能糊弄之。
尤其为，画出「加州褐鹈鹕繁殖羽」。
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。
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。
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。
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。
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。
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， 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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
此外，还有更典型之科研叙事。
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。
它甚至始带之审美与架构意图去做生成设计。
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。
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。
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。
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。
此为它设计之一名花盆。
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。
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」。
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。
Condensed Matter Physics。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。
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。
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。
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。
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。
结局，Gemini 3 Deep Think 还能稳固交出品质甚高之 SVG。
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」。
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」。
推演模型赛道，已近乎肉搏。
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。
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。
今，谷歌也重兵压上——Gemini 3 Deep Think 迎来重大晋级。