Ang mga modelong Gemini ng Google ay nagkakaroon ng masamang pagganap sa mga nakaraang taon, mula sa isang dating pinapurihang pinakamodernong AI hanggang sa pagiging paksang palabas ng mga netizen bilang "North American Soybean Packet". Madalas itong magkakaroon ng mga simpleng pagkakamali tulad ng maling pagdedekda sa matematika at mga problema sa paggawa ng imahe, at ang kakayahang pagsusulat ng code ay nasa malalim na posisyon sa mga leaderboard. Ang pag-update ng kanilang database ay naiiwan sa likod ng GPT at Claude. Ang malalim na dahilan ay ang kaguluhan sa loob ng organisasyon ng Google, kung saan ang bawat ahensya ay nagsisikap gawing sariling entry point ang AI, na nagresulta sa pagkakahati-hati ng mga yaman at hindi pantay na pagkakaloob ng computing power. Maraming pangunahing researcher ang umalis, kabilang ang mga tagapagtatag ng Transformer at ang Nobel laureate ng AlphaFold, na kinuha ng mga kalaban. Bagaman ang Google ay nagsalba ng Gemini 3.6 Flash at nagsisimula na sa pagtuturo ng Gemini 4, ang pagbabalik sa pinakamataas na antas ng AI ay mayroon pa ring malalaking hamon.May-akda ng artikulo, pinagkukunan: Chaping X.PIN
Nag-acknowledge ako na malakas ang Gemini noong nakaraan, ngunit ngayon, ang kanilang reputasyon ay naging parang soybean package sa North America...
Nag承认, ang Gemini noong nakaraan ay malakas, ngunit ngayon, ang kanyang reputasyon ay naging parang soybean package ng North America.
Kapag tinanong mo ito tungkol sa matematika, biglang lumabas ang tae.
Ipinicture niya ang isang beach, ngunit agad siyang itinuring na pedophile ng user.
Dahil sa mga abstraktong pahayag na ito, diretso ng mga tao sa internet ang ipinagkakaloob kay Gemini ang palayok ng soybean sa North America.
Kung saan sa kabila ng pagbaba ng modelo mismo, ang mga pagbabago ni Google sa mga siyentipiko ay naging napakadami.
Dalawang taon na ang nakalipas, ang isa sa mga may-akda ng Transformer, na kinuha sa halagang $2.7 bilyon, ay ngayon ay umalis din at sumali sa OpenAI.
Kahit ang nagwagi ng Nobel Prize na nagtrabaho nang 9 taon sa Alpha Fold, ay nagsisigaw din sa Anthropic.
Una’y inaasahan ng lahat ang paglalabas ng Gemini 3.5 Pro para makapagbigay ng unang pagkakataon na magtagumpay, ngunit mula sa Mayo hanggang Hulyo ay patuloy pa ring hindi pa nalabas.
Mga araw na ang mga bagay ay nagsimulang magkaroon ng galaw, ngunit ang isinilang ay hindi ang flagship na Pro model, kundi isang Flash model na nakatuon sa "kabutihang presyo".
Ano naman ang antas ng kakayahan ng modelo na ito?
Sasabihin ko na, habang ang iba pang models ay nagpapalaban laban sa Fable at GPT-5.6 Sol, ang Gemini 3.5 Flash ay pinili ang GPT-5.6 Luna at Claude Sonnet 5 bilang kanyang mga katumbas.
Mula sa pagkukumpara lang na ito, makikita natin ang inaasahan ng Google sa bagong modelo na ito...
Sa ngayon, sa mga aspeto na pinakamahalaga ng mga tao tulad ng AI programming at agents, mas malaki ang pagbaba ng Gemini.
Sa unang pahina ng mga listahan, baka hindi mo pa makita ang pangalan nito.
Sa buhay, hindi naman talaga may tao na gagamit ng Gemini para mag-code, di ba? Nagamit ko ito dati para sa isang project migration, ngunit natuklasan kong basta itinataguyod nito ang emotional support—maraming mabuting salita, ngunit wala naman talagang natapos na gawain.
Kahit ang pinakamalakas na kakayahan sa pandaigdigang kaalaman ng Google, ay nagsisigaw sa pagitan ng夯 at 拉.
Nag-acknowledge na nangangahulugan ito sa kanyang kalawakan, na dati nang sinabi nang malinaw ng DeepSeek sa kanilang papel na mas maliit ang kanilang kaalaman kaysa sa Gemini.
Nangunguna nang malinaw ang DeepSeek-V4-Pro-Max sa lahat ng open-source models sa SimpleQA-Verified, ngunit kasalukuyang nasa likod ng mga nangungunang proprietary models tulad ng Gemini-3.1-Pro.
Kung itatanong mo sa kanya ang ilang makaluma at kakaibang kaalaman, baka si Gemini lang ang makatanda.
Ngunit kapag ang paksa ng pag-uusap mo ay mga bagay na bago sa dalawang taong ito, ang reaksyon ni Gemini ay magiging napakakakalito.
Halimbawa, habang isinusulat namin ang artikulong ito, tinulungan na rin tayo ng Gemini sa pagpapaliwanag ng outline.
Nakita ko na, nang walang anumang ugnayan sa konteksto, biglang lumabas si Claude 3.5 mula sa Gemini.
Oo, sa default na isip ng Gemini, ang kanyang kaalaman tungkol sa Claude ay hanggang 3.5 lang.
Dahil sa kasalukuyang Gemini model, anuman ang 3.5 Flash na ipinakilala noong Mayo ng taong ito o ang Gemini 2.5 Pro na ipinakilala noong Hunyo ng nakaraang taon.
Ang mga nakabuilt-in na kaalaman sa mga modelo ay nagtatala lamang ng kaalaman hanggang sa Enero ng 2025.
Kaya noong ipinakilala ang Claude 3.7 noong Pebrero 2025, hindi ito kilala ngayon, kilala lang ang 3.5 na ipinakilala noong 2024, kaya agad itong nagsimula na magbigay ng mga maliit na sabi na may kumpiyansa.
Ito ang nagdudulot ng pagkakaroon ng pagkakalito at pagkabigla sa Gemini kapag pinag-uusapan mo ang mga nangyari sa huling isang taon at kalahati.
Kung gustong malaman nito ang ilang pinakabagong impormasyon, kailangan mong paganahin ang paghahanap sa internet, ngunit sa maraming pagkakataon, pagkatapos paganahin ang paghahanap sa internet, bumababa ang kakayahan ng modelo dahil sa sobrang dami ng impormasyon na kinain nito, at naging isang direksyon na nagiging dalawang hadlang.
Samantala, ang GPT at Claude, dalawa sa kanilang "Big Three", ay nag-update na ng kanilang database noong katapusan ng nakaraang taon, habang ang Google ay patuloy na gumagamit ng lumang database hanggang sa paglalabas ng Gemini 3.6 Flash noong dalawang araw ang nakalipas, na nag-update lamang ng kanilang database hanggang sa Marso ng 2026.
Mahirap ipakita na ang Google, na nagmula sa paghahanap, ay naabutan sa sariling pinakamalakas na larangan ng impormasyon.
Ano nga ba ang nangyari sa Gemini?
Pagkatapos magsaliksik sa iba’t ibang awtoridad na midya, makikita natin na walang bagong bagay sa ilalim ng araw; ang kamakailang pagganap ng Gemini na hindi nakatugon sa mga inaasahan ay isang pagpapakita ng kaguluhan sa organisasyon ng Google at sa buong AI.
Hindi tulad ng mga kompanya ng malalaking modelo tulad ng OpenAI at Anthropic, ang Gemini ay hindi lamang isang chatbot para sa Google.
Ito ay ang advanced na modelo ng DeepMind, ang sandata upang panatilihin ang entry point ng Google Search, ang API na ibinebenta sa mga kliyente ng enterprise sa Google Cloud, at gagamitin din sa Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home...
Gusto ng bawat linya ng negosyo na gawing ang kanilang sariling susunod na generasyon ng entry ang AI, at naniniwala ang bawat linya ng negosyo na ang kanilang mga skena ay pinakamahalaga.
Sino nga ba ang pinakamahalagang kuya?
Noong dating, inilathala ng The Information na ang mga kasamahan sa Google AI Labs ay gumawa ng isang AI note-taking app na tinatawag na NotebookLM, at agad itong nagdulot ng pagkagalit sa mga kasamahan na gumagawa ng Gmail at Google Docs.
Sino ang nag-utos sa iyo na gawin 'to, alam mo ba ang mga patakaran sa workplace? Hindi ba ito pagkukunan ng sariling trabaho?
Kahit may mga alalahanin na ang mga empleyado ng Workspace ay naghanda na upang isara ang NotebookLM
Bukod dito, nagkaroon din ng labanan ang Google Cloud team at ang Deepmind team.
Gusto ng team ng Pixel na magdagdag ng ilang AI features sa mga Pixel phone, at hindi dapat sila makipagkumpitensya sa Gemini Assistant ayon sa pananaw ng loob.
Ito ay nangyayari pagkatapos na maging malaki ang kompanya, kung saan bawat grupo ay nagpaprotekta sa kanilang sariling entry point, at bawat team ay nag-aalala na pansinin ng ibang produkto ang kanilang posisyon.
Hindi pa nagmumula ang AI sa tunay na pagbabago sa mundo, ngunit ang Google ay nagsisimula nang humawak ng方向盘 na.
Inilarawan ng British philosopher Hobbes sa The Leviathan ang isang estado ng gera ng lahat laban sa lahat.
Sa madaling salita: gusto lahat, pero kulang ang cake, kaya patuloy na nag-aaway-away.
Ganito na angayon ang Google; ang mga hangganan sa pagitan ng mga departamento ay naging parang hangganan ng Chu at Han, at ang bawat isa ay mahigpit na pinoprotektahan ang kanilang sariling bahagi ng eksena.
Ang ganitong uri ng pag-uugali ay nakakaapekto pati sa pagkakabahagi ng computing power sa loob ng Google.
Dapat naman ay walang kakulangan sa computing power ang Google.
May sarili itong TPU, cloud, at data center, at iiwan ito ang TPU sa mga panlabas na kumpanya tulad ng Anthropic, Meta, at Midjourney...
Paano magbalanse ang negosyo at siyensya, naging malaking problema sa loob ng Google.
Sa loob ng Google, ilan sa mga researcher ng AI ay nakaramdam na mas pabor ng kompanya ang pagbibigay ng computing power sa mga bayad na user—ang mga nagbabayad ang tunay na may-ari.
Ang mga panloob na kumplikadong sitwasyon ay nagresulta rin sa pag-alis ng ilang empleyado.
Kahit maraming researcher sa AI ang nakakakita na mas mabuti na umalis nang direkta kaysa maghintay ng pagpapahintulot sa mga proseso sa Google.
Mas mabilis ang pagbuo ng sariling computing power kaysa sa paghintay sa Google.
Kung ang pagkakaroon ng computing power ang limitasyon para sa karaniwang researcher, maaaring ang pera ang hindi kayang ibigay ng Google para sa maraming mga eksperto.
Bilang isang super giant na may market capitalization na higit sa $4 trilyon, ang kompensasyon na ibinibigay ng Google sa mga top talent ay karamihan ay restricted stock na malalapit sa kompanya, maliban sa pera.
Makakakita ba ng pera ang stock na ito? Oo, makakakita ng pera, makakakita ba ng malaking pera? Medyo mahirap.
Kahit gaano ka-kapal, maaari pa bang maging dalawang beses ang halaga ng Google sa maikling panahon?
Ngunit iba ang OpenAI at Anthropic.
Ang dalawang ito ay naghahanda nang tahimik para sa kanilang IPO sa nakaraang panahon; kung pupunta ka ngayon, malaki ang posibilidad na makakakuha ka ng ilang mga orihinal na aktibong aksyon, at pagkatapos ng IPO, maaari mong direktang makamit ang kalayaan sa yaman nang mas marami—mas masarap ito kaysa magtrabaho.
Siyempre, hindi walang kamalayan ang Google sa mga problema na ito.
Noong nakaraang panahon, inayos pa ang organisasyon sa pagitan ng karaniwang pre-training at mid-training sa pamamagitan ng paglikha ng isang team na "mid-training" upang espesyalisahin ang pagpapalakas ng programming capability ng model.
Bagaman may maraming pag-uusap tungkol sa Gemini 3.6 Flash sa kasalukuyan, ang Google ay nagsasabing tiyak na nagsisimula na sila sa paghahanda para sa pag-train ng Gemini 4.
Kaya ba ng Google na muling maabot ang kanyang kalupitan, tingnan na lang natin sa pag-usbong na ito.
Bagaman marami tayong pag-uusap tungkol sa mga problema ng Gemini ngayon, alam mo naman, laging fan ako ng Google.
Gustong-gusto ko ang 2.5 Pro noong nakaraan, at hanggang ngayon, naniniwala pa akong mas may buhay ang mga sinulat ni Gemini.
Ang pagkakaroon ng buhay na pagkakakilanlan ay mas mahalaga sa panahon na ang lahat ay kumikilos para sa kakayahan sa Coding.