2026 年 2 月 12 日，AI 產業迎來了歷史性的一天——Google 發布 Gemini 3 Deep Think、Anthropic 宣布 300 億美元融資、OpenAI 推出 GPT-5.3 Codex，三大巨頭在同一天引爆多枚重磅炸彈。其中，Gemini 3 Deep Think 的亮相標誌著推理模型競爭進入全新階段：AI 不再只是「即時回答」，而是學會了「先思考，再作答」。
要理解 Gemini 3 Deep Think 的重要性，我們需要先回顧推理模型的演進歷程。早期的大型語言模型（LLM）採用的是「一次生成」（single-pass generation）的方式——收到問題後，模型直接從左到右生成回答，中間不存在明確的「思考」過程。這就像要求一位學生在看到考題的瞬間就開始寫答案，不允許打草稿。
2024 年 9 月，OpenAI 發布 o1 模型，首次將「思維鏈」（Chain-of-Thought）推理正式產品化。o1 在回答之前會進行一段內部推理過程，模型會自我提問、檢驗假設、排除錯誤選項——就像人類解決複雜問題時的思考方式。這一突破在數學、編程和科學推理等領域帶來了顯著的性能提升。
此後，推理模型迅速成為 AI 產業的必爭之地。OpenAI 推出了更快速的 o3-mini，Anthropic 為 Claude 加入了擴展思維（Extended Thinking）功能，DeepSeek 則開源了 R1 推理模型。每一個參與者都在探索不同的技術路徑，試圖在「深度思考」這一維度上建立優勢。
Gemini 3 Deep Think 最引人注目的技術創新是其「審議圖」（Deliberation Graph）機制。與傳統思維鏈的線性推理不同，審議圖允許模型同時探索多條推理路徑，然後在這些路徑之間進行比較和融合，最終匯聚為一個經過充分驗證的答案。
傳統的思維鏈推理是線性的：模型沿著一條推理路徑前進，如果中途遇到死胡同，需要回溯重來。這類似於在迷宮中只派出一個探路者——如果選錯了方向，就只能退回來重新選擇。
審議圖則更像是同時派出多個探路者，每個探路者走不同的路徑。在每個關鍵的分支點，模型都會分裂出多條平行推理線——有的可能假設 A 為真，有的假設 B 為真——然後獨立發展各自的推理過程。最終，模型會比較所有路徑的結果，選擇最一致且最有說服力的結論。
Google DeepMind 的研究團隊指出，這一方法的靈感部分來自人類專家在面對困難問題時的思維方式：一位優秀的數學家不會只嘗試一種解題方法，而是會同時考慮多種可能的解法，並在腦海中快速評估每種方法的可行性。
「審議圖不僅是推理效率的提升，更代表了 AI 思維方式的根本轉變。我們不再要求模型沿著一條路走到底，而是讓它像一個由多位專家組成的委員會一樣，同時從不同角度審視同一個問題。」——Google DeepMind 副總裁 Jeff Dean
目前，三大 AI 巨頭在推理模型的技術路徑上呈現出明顯的差異化：
Google 公布的基準測試結果顯示，Deep Think 在數學推理（MATH-500 benchmark）上的準確率達到 96.4%，在研究生水平科學推理（GPQA Diamond）上達到 79.1%，在代碼生成（SWE-Bench Verified）上達到 55.2%。這些數字與 OpenAI o3 和 Claude 的最新版本處於同一水平，部分指標上有小幅領先。
然而，基準測試成績只是故事的一半。在真實應用場景中，推理模型的表現往往與基準測試有顯著差距。以編程為例，雖然 Deep Think 在 SWE-Bench 上表現優異，但在面對真實世界的大型代碼庫時——涉及模糊的需求描述、複雜的依賴關係、以及充滿歷史遺留問題的代碼——其表現仍有很大的提升空間。
更值得關注的是推理模型在「多步規劃」上的進展。Deep Think 在需要 10 步以上邏輯推導的問題上表現出了顯著優勢——例如，規劃一個涉及多個約束條件的項目時間表，或者設計一個需要考慮多個相互矛盾目標的系統架構。這正是審議圖架構的長處所在：當問題空間存在大量分支時，平行探索的效率遠超線性推理。
與 Deep Think 同時發布的還有 CodeWiki——一個利用 AI 自動生成代碼文檔的工具。這並非巧合：Google 正在構建一個完整的「AI 開發者工具鏈」，其中推理模型負責深度思考和問題解決，而 CodeWiki 則負責將思考結果轉化為可維護的知識資產。
CodeWiki 能夠分析整個代碼庫的結構和邏輯，自動生成函數說明、模塊架構文檔、以及 API 使用指南。更重要的是，它能夠隨著代碼的變更自動更新文檔——這解決了軟件開發中一個由來已久的痛點：文檔永遠跟不上代碼的更新速度。
Gemini 3 Deep Think 的另一個重要意義在於，它進一步推動了推理模型從「高端功能」向「標準配置」的轉變。Google 宣布，7.5 億 Gemini 月活躍用戶都可以使用 Deep Think 功能——當然，免費版用戶的使用次數有限，但這仍然意味著數億人首次接觸到了推理級 AI。
這種民主化趨勢將深刻影響人們與 AI 互動的方式。當用戶習慣了 AI 能夠「深入思考」而非「即時回答」後，他們會開始向 AI 提出更複雜的問題——從「告訴我答案」轉變為「幫我分析這個問題的不同面向」。這種轉變將反過來推動推理模型的進一步優化，形成一個正向循環。
「推理能力不應該是 AI 的奢侈品，而應該是標準配置。當你問一個重要問題時，你應該期望 AI 花時間思考，而不是急於給出一個可能錯誤的答案。」——Google CEO Sundar Pichai
推理模型的成熟為企業自動化開啟了全新的可能性。傳統的 AI 自動化主要處理結構化的、規則明確的任務——如數據錄入、格式轉換、模板生成等。而推理模型能夠處理非結構化的、需要判斷力的任務：審核合同條款的風險、評估投資提案的可行性、診斷複雜系統的故障原因。
麥肯錫的最新研究估計，推理模型的應用可能將 AI 可自動化的知識工作比例從 40% 提升到 60%。這不是替代人類，而是讓 AI 能夠承擔更多此前被認為「需要人類判斷力」的工作——將人類專家從重複性的分析工作中解放出來，集中精力處理真正需要創造力和同理心的任務。
推理模型的發展對香港有著多層面的深遠影響，涵蓋教育、科研和企業應用三大領域。
推理 AI 的普及將迫使香港的教育系統重新思考「考試」和「評估」的意義。當學生可以接觸到能夠進行多步推理的 AI 工具時，傳統的記憶性考試和程序性解題將失去大部分價值。香港教育局和考評局需要加快推動評估方式的改革——從測試「能否算出答案」轉向測試「能否提出正確的問題」和「能否評估 AI 答案的合理性」。
香港的大學也面臨轉型壓力。數學、物理、計算機科學等學科的教學方式需要根本性調整。正如計算器的普及改變了數學教育的重點（從計算技巧轉向數學思維），推理 AI 的普及將再次推動這一轉變——學生需要學習的不是如何解方程，而是如何建立模型、評估假設、設計實驗。
香港擁有多所世界級研究型大學——港大、科大、中大在多個學科領域具有全球影響力。推理 AI 為這些機構提供了加速科研的強大工具。在藥物發現、材料科學、氣候模擬等領域，推理模型能夠幫助研究人員快速生成和驗證假設，大幅縮短研究週期。
香港科技大學已經在利用早期的推理模型進行蛋白質結構預測研究，而香港大學的 AI 實驗室則在探索推理模型在法律推理中的應用。Deep Think 的審議圖架構——其同時探索多條推理路徑的能力——對於需要考慮多種可能假設的科學研究尤為有價值。
對於香港的企業而言，推理模型的應用需要分階段推進。短期內（2026-2027 年），企業可以在合規審查、風險評估、審計分析等高價值但重複性強的領域部署推理 AI。中期（2027-2029 年），隨著模型可靠性的提升和成本的下降，推理 AI 可以擴展到戰略規劃輔助、客戶諮詢、以及產品開發等更廣泛的領域。
香港金融業尤其值得關注。在投資分析、信貸風險評估、合規監測等場景中，推理模型的多路徑分析能力能夠幫助分析師更全面地評估風險和機遇。香港金融管理局已在研究推理 AI 在金融監管中的應用潛力，預計 2026 年下半年將發布相關指引。