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我承認,去年的 Gemini 很強,但到了現(xiàn)在,它的風(fēng)評已經(jīng)變成了北美大豆包。
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和它聊數(shù)學(xué)問題,結(jié)果一轉(zhuǎn)頭就出現(xiàn)了大便。
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讓它畫張海灘的照片,結(jié)果人直接給用戶當成了戀童癖。
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因為這些抽象發(fā)言,Gemini 在互聯(lián)網(wǎng)上直接被人扣上了北美大豆包的帽子。
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而除了模型本身風(fēng)平急轉(zhuǎn)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,花了 27 億美元才挖回來的 Transformer 作者(之一),如今也是轉(zhuǎn)身離場,投入了 OpenAI 的懷抱。
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甚至就連在 Alpha Fold 里勤勤懇懇干了 9 年的諾貝爾獎得主,也是和 Anthropic 暗送起了秋波。
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本來大家盼星星盼月亮的等著 Gemini 3.5 Pro 發(fā)布來個一血前恥,結(jié)果從五月等到七月還一直沒發(fā)布。
前幾天好不容易有動靜了,結(jié)果端上來的也不是旗艦的 Pro 模型,而是一個主打“實惠”的 Flash 模型。
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那么這個模型的能力是個什么水準呢?
這么說吧,在別家模型都在和 Fable,GPT-5.6 Sol 對標的時候,Gemini 3.5 Flash 挑的對比對象是 GPT-5.6 Luna 和 Claude Sonnet 5。
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光是從這個對比上,咱們就能看出谷歌對這個新模型的預(yù)期了。。。
在現(xiàn)在大家最重視的 AI 編程和智能體這塊,Gemini 更是一瀉千里。
在各大排行榜的第一頁,你可能甚至都翻不到它的名字。
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在生活中,應(yīng)該也不會真的有人拿 Gemini 來寫代碼吧?我之前讓它來做了個項目遷移的活,結(jié)果發(fā)現(xiàn)它光顧給人提供情緒價值了,好話說了一大堆,活是一點沒干完。
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就連谷歌最引以為傲的世界知識能力,也在夯和拉之間瘋狂橫跳。
夯體現(xiàn)在它的廣度上,之前 DeepSeek 就在論文里干脆利落的承認了,說自己在知識的廣度上不如 Gemini。
DeepSeek-V4-Pro-Max 在 SimpleQA-Verified 上顯著領(lǐng)先所有開源模型,但目前仍落后于領(lǐng)先的閉源模型 Gemini-3.1-Pro。
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平時你問它一些冷門的老知識,可能也只有 Gemini 想的起來。
但是,一旦你和它聊的東西是這兩年新出來的玩意,Gemini 的反應(yīng)就會變的十分之詭異。
就比如咱們寫這篇稿子的時候,就讓 Gemini 幫忙一起梳理了一下大綱。
結(jié)果就發(fā)現(xiàn)了,在上下文沒有任何關(guān)聯(lián)性的前提下,Gemini 突然給我蹦出來了一個 Claude 3.5。
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是的,在 Gemini 默認的腦子里,它對 Claude 的認識只到 3.5。
這是因為現(xiàn)在的 Gemini 模型里,不管是今年 5 月發(fā)布的 3.5 Flash,還是去年 6 月發(fā)布的 Gemini 2.5 Pro。
這些模型的內(nèi)置的知識庫,都只記下了 25 年 1 月份之前的知識。
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所以 25 年 2 月發(fā)布的 Claude 3.7 它才根本不認識,只認識 24 年發(fā)布的 3.5,于是直接開始自信說胡話了。
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這就導(dǎo)致你平時和 Gemini 聊天的時候,萬一聊到了這一年半里發(fā)生的事情,那 Gemini 就會開始抓瞎抽風(fēng)。
如果你想讓它了解一些最新的知識,那就必須開聯(lián)網(wǎng)搜索才行,但是很多時候,開了聯(lián)網(wǎng)搜索后,模型又會因為吃進去了太多資料而能力下降,一根筋直接變成了兩頭堵。
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而同樣御三家的 GPT 和 Claude,老早就把知識庫給更新到去年年底了,只有谷歌還抱著這個老知識庫一直不放,直到前兩天發(fā)布的 Gemini 3.6 Flash,才把自家的知識庫給更新到了 26 年 3 月。
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你很難想象,靠搜索起步的谷歌,在自己最擅長的信息這塊被人給拷打了。
所以,Gemini 身上到底發(fā)生了什么?
再翻遍了各種權(quán)威媒體的爆料之后,我們會發(fā)現(xiàn)太陽底下沒有新鮮事,Gemini 最近的表現(xiàn)不如預(yù)期,其實是背后的谷歌,整個 AI 組織架構(gòu)混亂的一種體現(xiàn)。
和 OpenAI,Anthropic 這些純粹的大模型公司不一樣,對谷歌來說,Gemini 從來不是一個聊天機器人這么簡單。
它既是 DeepMind 手里的前沿模型,也是 Google Search 守住搜索入口的武器,還是 Google Cloud 賣給企業(yè)客戶的 API,又要進 Android、Chrome、Workspace、Pixel、Google Home。。。
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每條業(yè)務(wù)線都想把 AI 變成自己的下一代入口,每條業(yè)務(wù)線都覺得自己手里的場景最重要。
那么誰才是最重要的那個大哥?
The Information 之前就報道過,谷歌 AI Labs 的同事曾經(jīng)做過一個叫 NotebookLM 的 AI 筆記應(yīng)用,結(jié)果這東西一出來,就惹得內(nèi)部做 Gmail 和 Google 文檔的同事不樂意了。
誰讓你這么干了,懂不懂點職場規(guī)矩?這不是搶自己活嗎?
甚至還有小道消息說, Workspace 的員工還準備過要關(guān)停 NotebookLM
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除此之外,Google Cloud 團隊和 Deepmind 團隊也干過一場。
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Pixel 的手機團隊想給 Pixel 手機做一些 AI 功能,還會被內(nèi)部要求不能和 Gemini 助手形成競爭。
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這是公司太大以后,每個山頭都在保護自己的入口,每個團隊都在擔(dān)心別人的產(chǎn)品搶了自己的位置。
AI 還沒開始真正改變世界,谷歌內(nèi)部已經(jīng)先開始搶起了方向盤。
英國哲學(xué)家霍布斯在《利維坦》里描繪過一種:所有人對所有人的戰(zhàn)爭的狀態(tài)。
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簡單來說就是:啥都想要,但蛋糕不夠分,所以只能無休止地互掐。
現(xiàn)在的谷歌就如此,部門和部門之間的邊界就成了楚河漢界,所有人都緊緊捂著自己碗里的那點場景。
這種風(fēng)氣甚至影響到了谷歌內(nèi)部的算力分配上。
按理說,谷歌最不該缺的就是算力。
它自己有 TPU,有云,有數(shù)據(jù)中心,還會把 TPU 賣給 Anthropic、Meta Midjourney 這樣的外部公司。。。
但商業(yè)和科研如何平衡,成了谷歌內(nèi)部的一個大問題。
在谷歌內(nèi)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,氪金的才是大爺。
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這些內(nèi)部的彎彎繞繞也造成了一批員工的離職。
甚至很多 AI 研究員發(fā)現(xiàn),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(chuàng)業(yè)自己搞算力,反而比在谷歌干等著要來的快的多。
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如果說對一般的研究員來說,谷歌的限制是算力,那么對不少大牛研究員來說,或許在金錢方面,谷歌也交不出想要的答卷。
作為一家市值已經(jīng)突破 4 萬億美元的超級巨頭,谷歌能給這些頂級人才的薪酬,除了現(xiàn)金之外,大多是跟公司高度綁定的限制性股票。
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這股票能賺錢嗎?能賺錢,能賺大錢嗎?有點難。
你就算再拼命,谷歌的市值還能在短期內(nèi)翻幾倍?
但對面的 OpenAI 和 Anthropic 就不一樣了。
這倆最近可都在偷偷摸摸準備上市,如果你現(xiàn)在過去,就很有可能能分到一些原始股,那等上市結(jié)束后就可以直接財富自由超級加倍,這可比打工香多了.
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當然,谷歌也不是沒有意識到這些問題。
前段時間更是調(diào)整了組織架構(gòu),在常規(guī)的預(yù)訓(xùn)練和中訓(xùn)練中間,整了一個“中訓(xùn)練”團隊,來專門強化模型的編程能力。
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雖然目前大家對 Gemini 3.6 Flash 議論紛紛,但是現(xiàn)在的谷歌,已經(jīng)自信的表示,他們已經(jīng)開始了訓(xùn)練 Gemini 4 的準備。
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谷歌能否能重鑄榮光,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。
去年的 2.5 Pro 我非常喜歡,甚至直到現(xiàn)在,現(xiàn)在我也會覺的 Gemini 寫出來的文字會更有活人感。
這份活人感,在這個全民卷 Coding 能力的時代則是變的更加可貴。
撰文:早起
編輯:江江 & 面線
美編:素描
圖片、資料來源:
https://www.nytimes.com/2022/05/02/technology/google-fires-ai-researchers.html
https://m.economictimes.com/tech/artificial-intelligence/googles-top-ai-executive-seeks-the-profound-over-profits-and-the-prosaic/amp_articleshow/125299628.cms
https://www.ft.com/content/c5d52f72-71ef-40bc-bad3-61afdba8b378?syn-25a6b1a6=1
https://startupfortune.com/midjourneys-tpu-regret-is-a-warning-for-ai-startups/
https://x.com/akshen121/status/2070793817222230262
https://www.ft.com/content/c5d52f72-71ef-40bc-bad3-61afdba8b378?syn-25a6b1a6=1
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