人工智能领域近期迎来重大突破，Gemini 3系列模型在数学与物理两大核心学科基准测试中连续登顶，引发全球科研界高度关注。该模型不仅在传统测评中展现碾压优势，更在实际科研场景中协助顶尖学者攻克难题，标志着AI开始深度参与基础科学研究。
在数学领域，由Epoch AI联合全球五十余位职业数学家打造的FrontierMath基准测试中，Gemini 3 Pro以显著优势刷新纪录。该测试包含350道原创难题，其中50道属于数学前沿研究级问题，涵盖数论、代数几何等十二个分支。测试要求模型提交Python函数进行自动化验证，确保结果客观可重复。Gemini 3 Pro在四个难度层级中分别取得38%和19%的准确率，其综合指数达154分，超越此前GPT-5.1保持的151分纪录。
更令人瞩目的是该模型在实战中的表现。菲尔兹奖得主陶哲轩公开披露，其团队在研究埃尔德什难题时，将一个关键同余恒等式证明任务交给Gemini DeepThink模式。该模型仅用十分钟便完成核心论证，后续人类学者耗时数小时完成形式化验证。这一案例显示，顶级数学家已开始将AI作为重要协作工具，将重复性推导工作交由机器处理，人类则专注于核心思路构建。
物理领域同样传来捷报。在全新发布的CritPt基准测试中，Gemini 3 Pro以9.1分的成绩领跑。这项由三十余家科研机构联合开发的测试，包含凝聚态物理、量子力学等十一个分支的未公开研究级问题。每道题目均要求模型完成从建模到推导的全流程研究，答案需通过自动化严格判分。测试设计者透露，当前最高分仍与理论满分存在差距，反映出前沿科学研究对AI的更高要求。
两项测试的排行榜显示，Gemini与GPT系列形成双雄争霸格局。数学基准测试中，领先模型全部来自这两个系列；物理测试中，二者同样占据前两位。这种竞争态势推动AI技术加速向科研场景渗透，测试设计者指出，未来将增加更多跨学科综合难题，考察模型处理复杂研究问题的能力。
科研人员开始重新审视人机协作模式。陶哲轩在社交媒体发文称，AI已从"计算工具"升级为"研究伙伴"，这种转变将重塑数学研究范式。物理学家则关注AI在理论推导中的可靠性，阿贡国家实验室研究员表示，CritPt测试证明AI已能处理真实研究问题，但如何解释模型决策过程仍是关键挑战。
相关技术文档显示，Gemini 3系列通过强化代码生成与逻辑推理能力实现突破。在数学测试中，模型展现出的符号处理能力接近专业研究生水平；物理测试中则表现出跨领域知识迁移能力。开发者透露，下一阶段将重点提升模型对模糊问题的理解能力，使其更适应开放型科研场景。
学术界对这一进展反应热烈。多位诺贝尔奖得主在学术论坛展开讨论，认为AI正在突破"辅助工具"的定位，开始参与知识创造过程。也有学者警告，需建立新的学术规范，明确人机协作中的成果归属问题。随着更多科研机构开放测试数据集，这场AI科研革命正进入深水区。
