近年來，谷歌的 Gemini 模型表現不佳，從曾被譽為前沿 AI 滑落為網友嘲諷的「北美大豆包」。該模型頻繁出現數學推理錯誤、圖像生成問題等低級失誤，編程能力在各大排行榜上名落孫山，知識庫更新也落後於 GPT 和 Claude。深層原因在於谷歌內部組織架構混亂，各部門都想將 AI 變成自己的入口，導致資源分散、算力分配不均。核心研究人員紛紛離職，包括 Transformer 的作者和 AlphaFold 的諾貝爾獎得主都被競爭對手挖走。儘管谷歌已發布 Gemini 3.6 Flash 並著手訓練 Gemini 4，但要重返 AI 頂峰仍面臨艱巨挑戰。文章作者、來源：差評X.PIN
我承認，去年的 Gemini 很強，但到了現在，它的風評已經變成了北美大豆包。。。
我承認，去年的 Gemini 很強，但到了現在，它的風評已經變成了北美大豆包。
和它討論數學問題，結果一轉頭就出現了大便。
讓他畫一張海灘的照片，結果用戶直接把他當成戀童癖。
因為這些抽象的言論，Gemini 在網際網路上直接被扣上了北美大豆包的帽子。
而除了模型本身風平浪靜急轉直下之外，谷歌最近在科研人員上的變動也是堪稱頻繁。
兩年前，花費 27 億美元才挖來的 Transformer 作者（之一），如今也轉身投入 OpenAI 的懷抱。
甚至連在 Alpha Fold 裡勤勤懇懇幹了 9 年的諾貝爾獎得主，也與 Anthropic 暗送秋波。
原本大家翹首以盼 Gemini 3.5 Pro 發布以一雪前恥，但從五月等到七月仍一直未發布。
幾天前好不容易有了動靜，結果推出來的卻不是旗艦的 Pro 模型，而是一個主打「實惠」的 Flash 模型。
那麼這個模型的能力是什麼水準呢？
說吧，當其他模型都在與 Fable、GPT-5.6 Sol 對標時，Gemini 3.5 Flash 選擇的對比對象是 GPT-5.6 Luna 和 Claude Sonnet 5。
僅從這個對比中，我們就能看出谷歌對這個新模型的預期了。。。
在當前最受關注的 AI 編程和智能體領域，Gemini 更是一落千丈。
在各大排行榜的第一页，你可能甚至都翻不到它的名字。
在現實生活中，應該也不會真的有人用 Gemini 來寫代碼吧？我之前讓它幫我做項目遷移，結果發現它只顧著提供情緒價值，說了一大堆好話，活卻一點都沒幹完。
Even Google's most prized global knowledge capability is wildly swinging between夯 and 拉.
現在它體現在廣度上，之前 DeepSeek 就在論文中乾脆利落地承認，說自己在知識的廣度上不如 Gemini。
DeepSeek-V4-Pro-Max 在 SimpleQA-Verified 上顯著領先所有開源模型，但目前仍落後於領先的閉源模型 Gemini-3.1-Pro。
平時你問它一些冷門的舊知識，可能也只有 Gemini 想得起來。
但一旦你和它討論的是這兩年新出現的東西，Gemini 的反應就會變得十分怪異。
就比如我們寫這篇稿子的時候，就讓 Gemini 幫忙一起梳理了一下大綱。
結果就發現了，在上下文完全無關的前提下，Gemini 突然給我跳出了一個 Claude 3.5。
是的，在 Gemini 默認的認知中，它對 Claude 的了解僅限於 3.5。
這是因為目前的 Gemini 模型中，無論是今年 5 月發布的 3.5 Flash，還是去年 6 月發布的 Gemini 2.5 Pro。
這些模型的內置知識庫，只記下了 25 年 1 月份之前的知识。
因此，25 年 2 月發布的 Claude 3.7，它根本認不出，只認識 24 年發布的 3.5，於是便開始自信地胡說八道。
這就導致你平時和 Gemini 聊天時，萬一聊到這一年半裡發生的事情，Gemini 就會開始抓瞎抽風。
如果你想讓它了解一些最新的知識，就必須開啟網際網路搜尋，但很多時候，開啟網際網路搜尋後，模型會因為吸收了過多資料而能力下降，一頭鑽進去直接變成兩頭受阻。
而同樣御三家的 GPT 和 Claude，早就將知識庫更新至去年年底，只有谷歌仍抱著這個舊知識庫不放，直到前兩天發布的 Gemini 3.6 Flash，才將自家的知識庫更新至 26 年 3 月。
你很難想像，以搜尋起家的谷歌，竟在自己最擅長的資訊領域被人痛擊。
那麼，Gemini 到底發生了什麼？
在翻遍了各種權威媒體的爆料之後，我們會發現太陽底下沒有新鮮事，Gemini 最近的表現不如預期，其實是背後谷歌整個 AI 組織架構混亂的一種體現。
與 OpenAI、Anthropic 等純粹的大模型公司不同，對谷歌來說，Gemini 從來不只是一個聊天機器人這麼簡單。
它既是 DeepMind 手中的前沿模型，也是 Google Search 守住搜索入口的武器，還是 Google Cloud 售予企業客戶的 API，還將進入 Android、Chrome、Workspace、Pixel、Google Home……
每條業務線都想把 AI 變成自己的下一代入口，每條業務線都覺得自己手裡的場景最重要。
那麼誰才是最重要的那個大哥？
《The Information》此前曾報導，谷歌 AI 實驗室的同事曾開發一款名為 NotebookLM 的 AI 筆記應用，結果這款應用一推出，就引發了內部負責 Gmail 和 Google 文件的同事不滿。
誰讓你這麼幹了，懂不懂點職場規矩？這不是搶自己活嗎？
甚至還有小道消息稱，Workspace 的員工曾準備關閉 NotebookLM。
此外，Google Cloud 團隊和 Deepmind 團隊也進行過一場。
Pixel 的手機團隊想為 Pixel 手機開發一些 AI 功能，並被內部要求不能與 Gemini 助手形成競爭。
這是公司變大之後，每個山頭都在保護自己的入口，每個團隊都擔心別人的產品搶走自己的位置。
AI 還未真正改變世界，谷歌內部已率先搶起方向盤。
英國哲學家霍布斯在《利維坦》裡描繪過一種：所有人對所有人的戰爭的狀態。
簡單來說就是：什麼都想要，但蛋糕不夠分，因此只能無休止地互掐。
現在的谷歌就是如此，部門與部門之間的界限成了楚河漢界，所有人都緊緊捂著自己碗裡的那點場景。
這種風氣甚至影響到了谷歌內部的算力分配。
按理說，谷歌最不該缺的就是算力。
它自身擁有 TPU、雲端和資料中心，還會將 TPU 出售給 Anthropic、Meta、Midjourney 等外部公司。。。
但商業與科研如何平衡，成了谷歌內部的一個大問題。
在谷歌內部，一些 AI 研究員會感覺到，公司其實更喜歡把算力分給付錢了的氪金用戶，氪金的才是爺爺。
這些內部的複雜情況也導致了一批員工離職。
甚至很多 AI 研究員發現，與其在谷歌層層申請算力等待審批走流程，不如直接一步到位離職，讓自己給自己打工。
自己出來創業，自己搞算力，反而比在谷歌幹等要快得多。
If computational power is the limitation for general researchers, then for many top researchers, Google may also fall short in terms of financial resources.
作為一家市值已突破 4 萬億美元的超級巨頭，谷歌提供給這些頂尖人才的薪酬，除了現金之外，大多是與公司高度掛鉤的限制性股票。
這支股票能賺錢嗎？能賺錢，能賺大錢嗎？有點難。
Regardless of how hard you try, can Google's market capitalization still multiply several times in the short term?
但對面的 OpenAI 和 Anthropic 就不一樣了。
這兩者最近都在悄悄準備上線，如果你現在過去，就很有可能分到一些原始股，等上線結束後就能直接實現財富自由，翻倍升級，這可比打工香多了。
當然，谷歌也不是沒有意識到這些問題。
前不久更調整了組織架構，在常規的預訓練和中訓練之間，設立了「中訓練」團隊，專門強化模型的編程能力。
雖然目前大家對 Gemini 3.6 Flash 討論紛紛，但谷歌已自信表示，他們已開始準備訓練 Gemini 4。
Google 能否重鑄榮光，或許就看這一波了。
雖然今天聊了不少 Gemini 存在的問題，但是你知道的，我一直是谷歌的粉絲。
我非常喜歡去年的 2.5 Pro，甚至到現在，我仍覺得 Gemini 寫出的文字更有生氣。
這種活人感，在這個全民競逐 Coding 能力的時代，顯得更加可貴。