Model Gemini dari Google dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan kinerja yang buruk, dari sebelumnya dianggap sebagai AI mutakhir menjadi bahan ejekan warganet sebagai "paket kedelai Amerika Utara". Model ini sering mengalami kesalahan dasar seperti kesalahan penalaran matematis dan masalah generasi gambar, kemampuan pemrogramannya tertinggal di berbagai peringkat, dan pembaruan basis pengetahuannya ketinggalan dari GPT dan Claude. Penyebab mendalamnya adalah struktur organisasi internal Google yang kacau, di mana setiap departemen ingin menjadikan AI sebagai pintu masuknya sendiri, sehingga sumber daya tersebar dan alokasi daya komputasi tidak merata. Para peneliti inti banyak yang mengundurkan diri, termasuk pencipta Transformer dan penerima Nobel AlphaFold yang direkrut oleh pesaing. Meskipun Google telah meluncurkan Gemini 3.6 Flash dan sedang mempersiapkan pelatihan Gemini 4, untuk kembali ke puncak AI tetap menghadapi tantangan berat.Penulis artikel, sumber: Chaping X.PIN
Saya akui, Gemini tahun lalu sangat kuat, tetapi sekarang reputasinya sudah menjadi bungkus kedelai Amerika Utara...
Saya akui, Gemini tahun lalu sangat kuat, tetapi sekarang reputasinya sudah menjadi bungkus kedelai Amerika Utara.
Berkicau dengannya tentang masalah matematika, tapi tiba-tiba muncul kotoran.
Minta dia mengambil foto pantai, tapi orang langsung menganggap pengguna sebagai pedofil.
Karena pernyataan abstrak ini, Gemini langsung dijuluki sebagai "paket kedelai Amerika Utara" di internet.
Selain itu, selain model itu sendiri mengalami perubahan mendadak, perubahan terbaru di kalangan ilmuwan Google juga sangat sering terjadi.
Dua tahun lalu, salah satu penulis Transformer yang dibajak dengan biaya 2,7 miliar dolar AS kini juga berpindah dan bergabung dengan OpenAI.
Bahkan penerima Nobel yang telah bekerja tekun selama 9 tahun di Alpha Fold pun mulai memberi isyarat pada Anthropic.
Awalnya, semua orang menantikan rilis Gemini 3.5 Pro untuk membalaskan dendam, tetapi dari Mei hingga Juli masih belum dirilis juga.
Beberapa hari yang lalu akhirnya ada kabar, tapi yang disajikan bukan model Pro unggulan, melainkan model Flash yang menonjolkan "harga terjangkau".
Apa tingkat kemampuan model ini?
Mari kita katakan demikian, sementara model lain sedang membandingkan diri dengan Fable dan GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash memilih GPT-5.6 Luna dan Claude Sonnet 5 sebagai lawan bandingnya.
Hanya dari perbandingan ini, kita bisa melihat ekspektasi Google terhadap model baru ini...
Di bidang pemrograman AI dan agen cerdas yang paling diperhatikan saat ini, Gemini benar-benar merosot tajam.
Di halaman pertama berbagai peringkat, Anda bahkan mungkin tidak bisa menemukan namanya.
Dalam kehidupan nyata, mungkin memang tidak ada orang yang benar-benar menggunakan Gemini untuk menulis kode, kan? Saya sebelumnya meminta Gemini untuk melakukan migrasi proyek, tapi ternyata ia hanya fokus memberikan nilai emosional, banyak memuji, tapi pekerjaan sama sekali tidak selesai.
Bahkan kemampuan pengetahuan dunia paling diandalkan Google pun terus berpindah-pindah secara liar antara夯 dan 拉.
Sekarang ia menunjukkan luasnya, sebelumnya DeepSeek secara langsung mengakui dalam makalahnya bahwa ia kalah dalam cakupan pengetahuan dibandingkan Gemini.
DeepSeek-V4-Pro-Max unggul secara signifikan dibandingkan semua model open-source di SimpleQA-Verified, tetapi saat ini masih tertinggal dari model closed-source terkemuka, Gemini-3.1-Pro.
Biasanya, ketika kamu menanyakan beberapa pengetahuan lama yang jarang diketahui, mungkin hanya Gemini yang bisa mengingatnya.
Namun, begitu Anda membicarakan hal-hal baru yang muncul dalam dua tahun terakhir, reaksi Gemini menjadi sangat aneh.
Misalnya, saat kami menulis naskah ini, kami meminta Gemini untuk membantu menyusun kerangka besar.
Hasilnya, tanpa ada kaitan apa pun dalam konteks, Gemini tiba-tiba mengeluarkan Claude 3.5.
Ya, dalam pemikiran bawaan Gemini, pemahamannya tentang Claude hanya sampai ke 3.5.
Ini karena di model Gemini saat ini, baik 3.5 Flash yang dirilis pada Mei tahun ini maupun Gemini 2.5 Pro yang dirilis pada Juni tahun lalu.
Basis pengetahuan bawaan model-model ini hanya mencatat pengetahuan hingga Januari 2025.
Jadi, Claude 3.7 yang dirilis Februari 2025 sama sekali tidak dikenalnya, hanya mengenali 3.5 yang dirilis tahun 2024, sehingga langsung mulai berbicara sembarangan dengan percaya diri.
Ini menyebabkan saat kamu biasanya berbicara dengan Gemini, jika membahas hal-hal yang terjadi dalam satu setengah tahun terakhir, Gemini akan mulai bingung dan panik.
Jika Anda ingin membuatnya memahami beberapa pengetahuan terbaru, Anda harus mengaktifkan pencarian online, tetapi seringkali setelah mengaktifkan pencarian online, model justru kelebihan informasi dan kemampuannya menurun, menjadi terjepit di kedua sisi.
Sementara GPT dan Claude dari tiga besar lainnya sudah memperbarui basis pengetahuan mereka hingga akhir tahun lalu, Google tetap bertahan dengan basis pengetahuan lama itu hingga baru-baru ini meluncurkan Gemini 3.6 Flash, yang memperbarui basis pengetahuan mereka hingga Maret 2026.
Sulit dibayangkan bahwa Google, yang memulai perjalananannya melalui pencarian, kini mengalami tekanan di bidang informasi yang paling menjadi kekuatannya.
Jadi, apa sebenarnya yang terjadi pada Gemini?
Setelah menelusuri berbagai bocoran dari media-media terkemuka, kita akan menyadari bahwa tidak ada yang baru di bawah matahari; kinerja Gemini yang belakangan ini tidak memenuhi harapan sebenarnya merupakan cerminan dari kekacauan struktur organisasi AI di baliknya, yaitu Google.
Berbeda dengan perusahaan model besar murni seperti OpenAI dan Anthropic, bagi Google, Gemini tidak pernah sekadar sebuah chatbot.
Ini adalah model mutakhir di tangan DeepMind, senjata untuk menjaga akses pencarian Google Search, API yang dijual Google Cloud kepada pelanggan perusahaan, serta akan masuk ke Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home...
Setiap lini bisnis ingin menjadikan AI sebagai pintu masuk generasi berikutnya, dan setiap lini bisnis merasa skenario yang dimilikinya paling penting.
Lalu siapa yang paling penting?
Sebelumnya, The Information melaporkan bahwa rekan-rekan di Google AI Labs pernah membuat aplikasi catatan AI bernama NotebookLM, yang membuat rekan-rekan internal yang mengembangkan Gmail dan Google Docs tidak senang.
Siapa yang menyuruhmu melakukan ini, apakah kamu tidak mengerti aturan kerja? Bukankah ini mengambil pekerjaanmu sendiri?
Bahkan ada desas-desus bahwa karyawan Workspace pernah mempersiapkan untuk menutup NotebookLM
Selain itu, tim Google Cloud dan tim DeepMind juga pernah bersaing.
Tim ponsel Pixel ingin menambahkan beberapa fitur AI ke ponsel Pixel, dan juga diminta secara internal untuk tidak bersaing dengan asisten Gemini.
Ini terjadi setelah perusahaan menjadi terlalu besar, di mana setiap kelompok melindungi aksesnya sendiri, dan setiap tim khawatir produk orang lain akan mengambil posisi mereka.
AI belum benar-benar mulai mengubah dunia, tetapi di dalam Google, orang-orang sudah mulai merebut kemudi.
Filsuf Inggris Hobbes menggambarkan dalam Leviathan suatu keadaan perang semua orang melawan semua orang.
Secara sederhana: ingin semuanya, tetapi kue tidak cukup dibagi, sehingga hanya bisa saling berkelahi tanpa henti.
Sekarang Google begitu, batas antar departemen menjadi seperti Sungai Chu dan Sungai Han, semua orang erat-erat mempertahankan skenario yang ada di mangkuk mereka sendiri.
Gaya semacam ini bahkan memengaruhi alokasi daya komputasi di dalam Google.
Secara logis, yang paling tidak seharusnya kekurangan oleh Google adalah daya komputasi.
Ia memiliki TPU sendiri, memiliki cloud, memiliki pusat data, dan juga menjual TPU kepada perusahaan eksternal seperti Anthropic, Meta, dan Midjourney...
Namun, bagaimana menyeimbangkan bisnis dan penelitian menjadi masalah besar di dalam Google.
Di dalam Google, beberapa peneliti AI merasa bahwa perusahaan sebenarnya lebih suka memberikan daya komputasi kepada pengguna bayar yang membayar, karena mereka yang membayar adalah yang utama.
Lingkaran-lingkaran internal ini juga menyebabkan sejumlah karyawan mengundurkan diri.
Bahkan banyak peneliti AI menemukan bahwa lebih baik langsung berhenti bekerja dan bekerja untuk diri sendiri, daripada harus mengajukan permohonan daya komputasi secara bertahap di Google dan menunggu proses persetujuan.
Berpenghasilan sendiri dengan mengelola daya komputasi, justru jauh lebih cepat daripada menunggu di Google.
Jika bagi peneliti biasa, batasan Google adalah daya komputasi, maka bagi banyak peneliti ahli, mungkin Google juga tidak mampu memberikan jawaban yang diinginkan dalam hal uang.
Sebagai raksasa dengan kapitalisasi pasar yang telah melewati $4 triliun, kompensasi yang ditawarkan Google kepada para talenta puncak ini, selain uang tunai, sebagian besar berupa saham terbatas yang sangat terkait dengan perusahaan.
Apakah saham ini bisa menghasilkan uang? Bisa menghasilkan uang, bisa menghasilkan banyak uang? Agak sulit.
Seberapa pun keras Anda berusaha, apakah kapitalisasi pasar Google masih bisa berlipat beberapa kali dalam jangka pendek?
Namun, OpenAI dan Anthropic di seberang berbeda.
Keduanya baru-baru ini diam-diam bersiap untuk go public; jika kamu sekarang pergi ke sana, kemungkinan besar kamu bisa mendapatkan sejumlah saham awal, sehingga setelah go public selesai, kamu bisa langsung mencapai kebebasan finansial yang berlipat ganda—jauh lebih menarik daripada bekerja kantoran.
Of course, Google is not unaware of these issues.
Beberapa waktu lalu, struktur organisasi bahkan disesuaikan dengan membentuk tim "pelatihan menengah" di antara pelatihan awal dan pelatihan menengah, khusus untuk memperkuat kemampuan pemrograman model.
Meskipun saat ini banyak perbincangan mengenai Gemini 3.6 Flash, Google kini telah menyatakan dengan percaya diri bahwa mereka telah memulai persiapan pelatihan Gemini 4.
Apakah Google bisa memulihkan kemuliaannya, mungkin tergantung pada gelombang ini.
Meskipun hari ini kita membahas banyak masalah yang ada pada Gemini, tetapi kamu tahu, saya selalu menjadi penggemar Google.
Saya sangat menyukai 2.5 Pro tahun lalu, bahkan hingga sekarang, saya masih merasa tulisan yang ditulis oleh Gemini terasa lebih hidup.
Rasa kehidupan ini menjadi semakin berharga di era di mana semua orang bersaing dalam kemampuan Coding.