Моделі Gemini від Google останнім часом показали поганий результат, перетворившись з колишньої хваленої передової ШІ у об’єкт насмішок користувачів — «пакет північноамериканської сої». Модель постійно допускає базові помилки: помилки в математичних міркуваннях, проблеми з генерацією зображень, а її програмувальна здатність впала в усіх рейтингах. Оновлення бази знань також відстає від GPT і Claude. Глибшою причиною є хаотична організаційна структура всередині Google, де кожен відділ намагається перетворити ШІ на свій вхідний пункт, що призводить до розсіювання ресурсів та нерівномірного розподілу обчислювальних потужностей. Ключові дослідники поступово залишають компанію, включаючи авторів Transformer і лауреатів Нобелівської премії за AlphaFold, яких перекупили конкуренти. Хоча Google вже випустила Gemini 3.6 Flash і почала навчання Gemini 4, повернення на вершину ШІ залишається складною задачею.Автор статті, джерело: Чапін X.PIN
Я зізнаюся, Gemini був сильним у минулому році, але зараз його репутація перетворилася на північноамериканський соєвий пакет...
Я зізнаюся, Gemini був сильним у минулому році, але зараз його репутація перетворилася на північноамериканський соєвий боб.
Розмовляв з ним про математичні питання, і раптом з’явився кал.
Попросив його зробити фото пляжу, його сприйняли як педофила.
Завдяки цим абстрактним висловлюванням Gemini в інтернеті безпосередньо отримала прізвисько «пакет північноамериканської сої».
Крім того, що модель сама зазнала різкого погіршення, останні зміни в команді дослідників Google були надзвичайно частими.
Два роки тому, за 2,7 мільярда доларів було здобуто одного з авторів Transformer, і зараз він також перейшов до OpenAI.
Навіть лауреат Нобелівської премії, який дев’ять років сумлінно працював у Alpha Fold, почав таємно зацікавлюватися Anthropic.
Спочатку всі нетерпляче чекали випуску Gemini 3.5 Pro, щоб відновити свою репутацію, але від травня до липня його все ще не було випущено.
Кілька днів тому нарешті з’явилися якісь рухи, але на виході виявився не флагманський Pro-модель, а Flash-модель, що позиціонується як «економічний» варіант.
Який рівень здібностей цієї моделі?
Скажімо так, поки інші моделі змагаються з Fable та GPT-5.6 Sol, Gemini 3.5 Flash обрав порівняння з GPT-5.6 Luna та Claude Sonnet 5.
Просто з цього порівняння ми можемо побачити, які очікування має Google щодо цієї нової моделі...
У сфері, яка зараз отримує найбільшу увагу — AI-програмуванні та агентах — Gemini значно відстала.
На першій сторінці всіх рейтингів ви навіть не зможете знайти його ім’я.
У житті, мабуть, ніхто справді не використовує Gemini для написання коду? Раніше я попросив його виконати міграцію проекту, але виявилось, що він тільки надає емоційну цінність — багато гарних слів сказав, а роботу не докінчив.
Навіть найбільш визнана здатність Google до світових знань безперервно стрибає між «夯» і «ла».
Зараз це стосується його широти; раніше DeepSeek у статті чітко визнав, що поширюється меншою мірою, ніж Gemini.
DeepSeek-V4-Pro-Max значно опереджує всі відкриті моделі у SimpleQA-Verified, але зараз все ще відстає від лідерів серед закритих моделей — Gemini-3.1-Pro.
Звичайно, коли ви запитуєте про якісь рідкісні старі знання, лише Gemini може згадати їх.
Але, як тільки ви розмовляєте з ним про речі, які з’явилися за останні два роки, реакція Gemini стає дуже дивною.
Наприклад, коли ми писали цей матеріал, ми разом з Gemini структурували план.
В результаті виявилось, що Gemini, без будь-якої зв’язку з контекстом, раптово вивів мені Claude 3.5.
Так, у стандартній пам’яті Gemini він знає про Claude лише до версії 3.5.
Це тому, що в поточних моделях Gemini, незалежно від того, чи це 3.5 Flash, випущений у травні цього року, чи Gemini 2.5 Pro, випущений у червні минулого року.
Вбудовані бази знань цих моделей містять інформацію лише до січня 2025 року.
Тож у лютому 2025 року вийшов Claude 3.7, але він його зовсім не розпізнав, а лише знав 3.5, випущену у 2024 році, і почав впевнено брехати.
Це призводить до того, що звичайно, коли ви розмовляєте з Gemini, а в розмові з’являються події за останні півтора року, Gemini починає панікувати.
Щоб надати йому доступ до найсвіжіших відомостей, потрібно увімкнути пошук у мережі, але часто після увімкнення пошуку у мережі модель втрачає продуктивність через надмірну кількість інформації і стає зацикленою.
Тоді як інші «трійця» — GPT і Claude — ще давно оновили свої бази знань до кінця минулого року, Google продовжував триматися за стару базу знань, доки не опублікував Gemini 3.6 Flash перед декількома днями, оновивши свою базу знань до березня 2026 року.
Важко уявити, що Google, який розпочав шлях із пошуку, саме в цій галузі — інформації, де він найкраще володіє, був підданий нападу.
Отже, що саме відбулося з Gemini?
Після того як ми переглянули всі витіки з авторитетних ЗМІ, ми бачимо, що під сонцем немає нічого нового: недавні результати Gemini, що не відповідають очікуванням, є проявом хаосу в організаційній структурі Google в цілому.
Відмінно від таких чисто великих моделей, як OpenAI та Anthropic, для Google Gemini ніколи не був просто чат-ботом.
Це як передові моделі від DeepMind, так і засіб Google Search для захисту входу у пошук, а також API, яке Google Cloud продає корпоративним клієнтам, і воно має бути інтегроване в Android, Chrome, Workspace, Pixel, Google Home...
Кожна лінія бізнесу хоче перетворити ШІ на свій наступний вхідний пункт і вважає, що її сценарії найважливіші.
Тоже хто найважливіший брат?
The Information раніше повідомляв, що колеги з Google AI Labs раніше розробляли AI-додаток для нотаток під назвою NotebookLM, і він викликав незадоволення серед колег, які працювали над Gmail і Google Docs.
Хто дав тобі таке дозвіл, ти не розумієш правил робочого середовища? Це ж підірвати власну роботу?
Навіть ходили чутки, що співробітники Workspace готувалися припинити роботу NotebookLM
Крім того, команди Google Cloud і Deepmind також провели зустріч.
Команда Pixel хоче додати до смартфонів Pixel деякі функції штучного інтелекту, а також внутрішні вимоги забороняють створювати конкуренцію з асистентом Gemini.
Це відбувається після того, як компанія стає занадто великою: кожен «пагорб» захищає свій вхід, а кожна команда стурбована тим, що чужий продукт може витіснити їхній.
Штучний інтелект ще не почав справді змінювати світ, але всередині Google вже почали боротися за кермо.
Британський філософ Гобс у «Левіафані» описав стан війни всіх проти всіх.
Простими словами: хочеться все, а тістечка не хватить, тому доводиться безперервно суперечити один одному.
Зараз Google саме такий: межі між відділами перетворилися на Чхе-Хан, і всі щільно тримаються за свою частину сцени.
Ця тенденція навіть вплинула на розподіл обчислювальних ресурсів всередині Google.
За логікою, у Google найменше не повинно бути нестачі обчислювальних потужностей.
Він має власні TPU, хмару та центри обробки даних, а також продає TPU зовнішнім компаніям, таким як Anthropic, Meta та Midjourney...
Але як збалансувати бізнес і наукові дослідження, стало великою проблемою всередині Google.
Усередині Google деякі дослідники з ІІ відчувають, що компанія насправді віддає перевагу надаванню обчислювальних ресурсів платним користувачам, і саме вони є головними.
Ці внутрішні складності також призвели до відходу ряду співробітників.
Навіть багато дослідників у галузі ШІ виявили, що замість того, щоб проходити складні процедури запитів на обчислювальні ресурси в Google, простіше одразу подати у відставку і працювати на себе.
Власне створення бізнесу та власне отримання обчислювальних потужностей набагато швидше, ніж чекати в Google.
Якщо для звичайних дослідників обмеженням Google є обчислювальна потужність, то для багатьох видатних дослідників, можливо, Google також не зможе виправдати очікувань у грошовому плані.
Як супергігант з ринковою капіталізацією понад 4 трильйони доларів США, Google надає цим топовим фахівцям зарплату, яка крім готівки складається переважно з обмежених акцій, тісно пов’язаних із компанією.
Чи можна заробити на цій акції? Так, можна заробити. А чи можна заробити багато? Дещо складно.
Навіть якщо ви будете працювати надзвичайно наполегливо, чи зможе ринкова капіталізація Google збільшитися в кілька разів за короткий термін?
Але у протилежного OpenAI та Anthropic інша справа.
Ці дві компанії останнім часом таємно готувалися до виходу на біржу — якщо зараз ви приєднаєтеся, ви можете отримати деякі первинні акції, а після завершення виходу на біржу ви зможете прямо досягти фінансової свободи у подвоєному розмірі — це набагато краще, ніж працювати на когось.
Звичайно, Google теж не був не в курсі цих проблем.
Раніше було змінено організаційну структуру: між звичайним попереднім навчанням і середнім навчанням було створено окрему команду «середнього навчання», щоб спеціалізуватися на підсиленні програмувальних здібностей моделі.
Хоча зараз всі обговорюють Gemini 3.6 Flash, Google вже впевнено заявила, що розпочала підготовку до навчання Gemini 4.
Чи зможе Google відновити своє колишнє величчя, можливо, залежить від цієї хвилі.
Хоча сьогодні ми багато говорили про проблеми Gemini, ти ж знаєш, що я завжди був фанатом Google.
Я дуже полюбив 2.5 Pro минулого року, і навіть зараз я вважаю, що тексти, написані Gemini, виглядають живішими.
Це відчуття живої людини в епоху, коли всі змагаються за навички програмування, стає ще ціннішим.