За последние годы модель Google Gemini демонстрировала слабые результаты, превратившись из когда-то восхваляемой передовой ИИ-модели в объект насмешек пользователей сети — «североамериканский соевый пакет». Модель часто допускает элементарные ошибки, такие как неправильные математические рассуждения и проблемы с генерацией изображений, её программные способности значительно отстают от лидеров в рейтингах, а обновление базы знаний отстаёт от GPT и Claude. Глубинная причина заключается в хаотичной организационной структуре Google, где различные подразделения стремятся превратить ИИ в собственный входной узел, что приводит к рассеиванию ресурсов и неравномерному распределению вычислительных мощностей. Ключевые исследователи массово уходят из компании — авторы Transformer и лауреаты Нобелевской премии за AlphaFold были переманены конкурентами. Несмотря на то что Google уже выпустила Gemini 3.6 Flash и приступила к обучению Gemini 4, ей предстоит преодолеть серьёзные трудности, чтобы вернуться на вершину ИИ.Автор статьи, источник: Чапинь X.PIN
Я признаю, что Gemini был сильным в прошлом году, но сейчас его репутация превратилась в североамериканский соевый пакет...
Я признаю, что Gemini был сильным в прошлом году, но сейчас его репутация превратилась в североамериканский соевый пакет.
Задавал ему вопросы по математике, а в итоге он выдал дерьмо.
Он попросил его нарисовать фото пляжа, и пользователь сразу же принял его за педофила.
Из-за этих абстрактных высказываний Gemini в интернете сразу же были окрестили «североамериканской соевой фасолью».
Кроме того, что сама модель резко изменилась, недавние изменения в составе научных сотрудников Google также были весьма частыми.
Два года назад, за 2,7 миллиарда долларов было приобретено одно из лиц, авторов Transformer, и теперь оно также перешло в лоно OpenAI.
Даже лауреат Нобелевской премии, который девять лет усердно работал в AlphaFold, начал тайно симпатизировать Anthropic.
Изначально все с нетерпением ждали выпуска Gemini 3.5 Pro, чтобы отомстить за поражение, но с мая по июль он так и не был выпущен.
Несколько дней назад наконец-то появилось какое-то движение, но вместо флагманской модели Pro представили модель Flash, ориентированную на «доступность».
Каков уровень способностей этой модели?
Давайте так скажем: пока другие модели соревнуются с Fable и GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash выбирает в качестве конкурентов GPT-5.6 Luna и Claude Sonnet 5.
Из этого сравнения уже видно, каких ожиданий谷歌 имеет по поводу этой новой модели...
В области, которая сейчас вызывает наибольший интерес — AI-программировании и агентах — Gemini полностью провалилась.
На первой странице различных рейтингов вы даже не сможете найти его имя.
В жизни, наверное, никто действительно не использует Gemini для написания кода? Раньше я поручил ему миграцию проекта, но оказалось, что он только и делает, что предоставляет эмоциональную поддержку — много хороших слов сказал, а работу так и не закончил.
Даже самая гордая способность Google к мировым знаниям безумно прыгает между «夯» и «拉».
Сейчас это проявляется в его широте; ранее DeepSeek прямо признал в своей статье, что уступает Gemini в широте знаний.
DeepSeek-V4-Pro-Max значительно опережает все открытые модели на SimpleQA-Verified, но пока отстает от ведущих закрытых моделей, таких как Gemini-3.1-Pro.
Обычно, когда вы спрашиваете у него какие-нибудь редкие старые знания, вспомнить их может только Gemini.
Однако, как только вы начинаете обсуждать с ним вещи, появившиеся за последние два года, реакция Gemini становится крайне странной.
Например, когда мы писали этот текст, мы попросили Gemini помочь нам структурировать план.
В результате, при отсутствии какой-либо связи с контекстом, Gemini внезапно выдал мне Claude 3.5.
Да, в стандартной настройке Gemini он знает о Claude только до версии 3.5.
Это связано с тем, что в текущих моделях Gemini, будь то 3.5 Flash, выпущенная в мае этого года, или Gemini 2.5 Pro, выпущенная в июне прошлого года.
Встроенные базы знаний этих моделей содержат информацию только до января 2025 года.
Так что Claude 3.7, выпущенный в феврале 2025 года, просто не узнал его, зная только 3.5, выпущенный в 2024 году, и сразу начал уверенно нести чушь.
Это приводит к тому, что когда вы обычно общаетесь с Gemini, если вы затрагиваете события, произошедшие за последние полтора года, Gemini начинает паниковать и теряться.
Если вы хотите, чтобы он ознакомился с последними знаниями, необходимо включить поиск в интернете, но часто после включения поиска в интернете модель теряет в эффективности из-за избытка информации и становится запутанной.
Тем временем другие представители «большой тройки» — GPT и Claude — давно обновили свои базы знаний до конца прошлого года, а Google продолжал держаться за старую базу, пока не обновил свою базу знаний до марта 2026 года с выпуском Gemini 3.6 Flash всего пару дней назад.
Трудно представить, чтобы Google, который начался с поиска, сам столкнулся с нападением на свою самую сильную сторону — информацию.
Так что же вообще произошло с Gemini?
После тщательного изучения разоблачений различных авторитетных СМИ становится ясно, что под солнцем нет ничего нового: недавние результаты Gemini, не соответствующие ожиданиям, — это проявление хаотичной организационной структуры Google в области ИИ.
В отличие от таких чисто крупных моделей, как OpenAI и Anthropic, для Google Gemini никогда не был просто чат-ботом.
Это и передовая модель от DeepMind, и оружие Google Search для удержания входа в поиск, и API, которое Google Cloud продает корпоративным клиентам, а также оно войдет в Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home...
Каждая бизнес-линия хочет превратить ИИ в свой следующий входной пункт и считает, что её сценарии наиболее важны.
Так кто же самый важный старший брат?
The Information ранее сообщал, что коллеги из Google AI Labs ранее разработали приложение для заметок под названием NotebookLM, и как только оно появилось, это вызвало недовольство среди коллег, работающих над Gmail и Google Docs.
Кто тебе позволил так поступить? Ты не понимаешь правил деловой этики? Это же подбираешь себе работу?
Есть даже слухи, что сотрудники Workspace готовили план по отключению NotebookLM.
Кроме того, команда Google Cloud и команда Deepmind также провели соревнование.
Команда Pixel хочет добавить некоторые функции ИИ в телефоны Pixel, а также внутренне требуется, чтобы они не конкурировали с помощником Gemini.
После того как компания стала слишком большой, каждый «холм» защищает свой вход, и каждая команда боится, что продукт другого займет их позицию.
ИИ еще не начал по-настоящему менять мир, но внутри Google уже начали бороться за руль.
Британский философ Гоббс в «Левиафане» описал состояние войны всех против всех.
In simple terms: you want everything, but there isn't enough cake to go around, so you're stuck in endless squabbles.
Сейчас Google именно таков: границы между отделами стали как Чжэньхэ и Ханьцзе, и все плотно держатся за свои немногочисленные ресурсы.
Эта тенденция даже повлияла на распределение вычислительных ресурсов внутри Google.
По логике, у Google меньше всего должно быть нехватки вычислительной мощности.
У него есть собственные TPU, облачные сервисы и центры обработки данных, а также он продает TPU внешним компаниям, таким как Anthropic, Meta и Midjourney...
Но как сбалансировать коммерческие и научные интересы, стало большой проблемой внутри Google.
Внутри Google некоторые исследователи в области ИИ чувствуют, что компания на самом деле предпочитает выделять вычислительные ресурсы платящим пользователям, и именно они — настоящие боссы.
Эти внутренние сложности также привели к уходу ряда сотрудников.
Многие исследователи в области ИИ обнаружили, что проще сразу уволиться и работать на себя, чем проходить многоуровневую процедуру запроса вычислительных ресурсов в Google.
Самостоятельно начать бизнес и самостоятельно обеспечить вычислительные мощности намного быстрее, чем ждать в Google.
Если для обычных исследователей ограничением Google является вычислительная мощность, то для многих ведущих исследователей, возможно, Google также не может предложить достаточного финансирования.
Как супергигант с рыночной капитализацией, превысившей 4 триллиона долларов, Google предлагает своим топовым специалистам в качестве вознаграждения, помимо денежных выплат, в основном ограниченные акции, тесно связанные с компанией.
Можно ли заработать на этой акции? Можно заработать, можно ли заработать много? Немного сложно.
Несмотря на то, как сильно вы будете стараться, сможет ли рыночная капитализация Google увеличиться в несколько раз в краткосрочной перспективе?
Но у OpenAI и Anthropic всё иначе.
Оба этих проекта недавно тайно готовились к листингу, и если вы сейчас прийдете, у вас есть хороший шанс получить часть первоначальных акций — после завершения листинга вы сможете сразу достичь финансовой свободы и значительно увеличить свой капитал, это намного выгоднее, чем работать на кого-то.
Of course, Google is not unaware of these issues.
Ранее была изменена организационная структура: между обычными предварительным и средним обучением был создан отдельный командный отдел «среднего обучения» для усиления программных способностей модели.
Хотя сейчас все активно обсуждают Gemini 3.6 Flash, Google уже уверенно заявила, что начала подготовку к обучению Gemini 4.
Сможет ли Google возродить свое былое величие — возможно, это зависит от этой волны.
Хотя сегодня мы много говорили о проблемах Gemini, ты знаешь, что я всегда был поклонником Google.
Я очень любил 2.5 Pro прошлого года, и даже сейчас я чувствую, что тексты, написанные Gemini, кажутся более живыми.
Эта человечность становится еще более ценной в эпоху, когда все соревнуются в навыках программирования.