我不得不承认，去年的 Gemini 确实令人印象深刻，但如今它的声誉却跌到了谷底，被网友戏称为“北美大豆包”。与它探讨数学问题时，它可能会突然胡言乱语；当要求画一张海滩照片时，它甚至将用户误指为恋童癖。因为这些抽象且离谱的发言，Gemini 在互联网上直接被人扣上了这顶帽子。
除了模型本身的表现急转直下之外，谷歌最近在科研人员上的变动也堪称频繁。两年前，谷歌斥资 27 亿美元才挖回来的 Transformer 联合作者，如今也转身加入了 OpenAI 的怀抱。甚至连在 AlphaFold 中勤恳工作了 9 年的诺贝尔奖得主，也表现出与 Anthropic 合作的趋势。
本来大家翘首以盼 Gemini 3.5 Pro 的发布，期待它能挽回颜面，结果从五月等到七月，它却迟迟未现身。前几天好不容易有动静了，推出的也不是旗舰 Pro 模型，而是一个主打“性价比”的 Flash 模型。那么这个模型的能力究竟如何呢？别家模型都在与 Fable、GPT-5.6 Sol 等前沿产品对标时，Gemini 3.5 Flash 竟然选择了与 GPT-5.6 Luna 和 Claude Sonnet 5 进行比较。光是从这个对比对象上，咱们就能看出谷歌对这个新模型的预期了。
在目前大家最重视的 AI 编程和智能体领域，Gemini 更是一泻千里。在各大排行榜的第一页，你甚至很难找到它的名字。在生活中，应该没人会真的用 Gemini 来写代码吧？我曾让它协助完成项目迁移，结果发现它只顾着提供情绪价值，说了一堆好话，活儿却一点没干完。
就连谷歌最引以为傲的世界知识能力，也在“广度”与“深度”之间摇摆不定。DeepSeek 曾在论文中坦言，其模型的知识广度不如 Gemini。平时你问它一些冷门的老知识，可能只有 Gemini 想得起来。但是，一旦聊到近两年的新事物，Gemini 的反应就会变得极其诡异。比如咱们写这篇稿子时，让 Gemini 帮忙梳理大纲，结果发现它在上下文没有任何关联性的前提下，突然蹦出了一个 Claude 3.5。是的，在 Gemini 默认的认知中，它对 Claude 的了解仅停留在 3.5 版本。
这是因为现在的 Gemini 模型，无论是今年 5 月发布的 3.5 Flash，还是去年 6 月发布的 Gemini 2.5 Pro，其内置知识库都仅记录到了 2025 年 1 月之前的知识。所以 2025 年 2 月发布的 Claude 3.7 它根本不认识，只认识 2024 年发布的 3.5，于是直接开始自信说胡话了。这导致你平时和它聊天时，万一聊到了这一年半里发生的事情，它就会开始抓瞎抽风。如果你想让它了解最新知识，就必须开启联网搜索，但很多时候，开了联网搜索后，模型又会因为摄入过多资料而能力下降，陷入“两头堵”的困境。
而同样作为“御三家”的 GPT 和 Claude，早就将知识库更新到了去年年底，只有谷歌还抱着这个老知识库不放，直到前两天发布的 Gemini 3.6 Flash，才将知识库更新到了 2026 年 3 月。很难想象，靠搜索起步的谷歌，在自己最擅长的信息领域竟被人拷打。
那么 Gemini 身上到底发生了什么？翻遍各种权威媒体的爆料，我们发现 Gemini 最近的表现不如预期，其实是背后谷歌整个 AI 组织架构混乱的一种体现。与 OpenAI、Anthropic 这些纯粹的大模型公司不同，对谷歌来说，Gemini 从来不是一个聊天机器人这么简单。它既是 DeepMind 手里的前沿模型，也是 Google Search 守住搜索入口的武器，还是 Google Cloud 卖给企业客户的 API，又要进 Android、Chrome、Workspace、Pixel、Google Home… 每条业务线都想把 AI 变成自己的下一代入口，每条业务线都觉得自己手里的场景最重要。
那么，谁才是最重要的那个？《The Information》之前就报道过，谷歌 AI Labs 的同事曾做过一个叫 NotebookLM 的 AI 笔记应用，结果这东西一出来，就惹得内部做 Gmail 和 Google 文档的同事不乐意了。谁让你这么干了，懂不懂点职场规矩？这不是抢自己活吗？甚至还有小道消息说，Workspace 的员工还准备过要关停 NotebookLM。除此之外，Google Cloud 团队和 Deepmind 团队也干过一场。Pixel 的手机团队想给 Pixel 手机做一些 AI 功能，还会被内部要求不能和 Gemini 助手形成竞争。
这是公司太大以后，每个山头都在保护自己的入口，每个团队都在担心别人的产品抢了自己的位置。AI 还没开始真正改变世界，谷歌内部已经先开始抢起了方向盘。英国哲学家霍布斯在《利维坦》里描绘过一种“所有人对所有人的战争”的状态。简单来说就是：啥都想要，但蛋糕不够分，所以只能无休止地互掐。现在的谷歌就如此，部门和部门之间的边界成了楚河汉界，所有人都紧紧捂着自己碗里的那点场景。这种风气甚至影响到了谷歌内部的算力分配上。
按理说，谷歌最不该缺的就是算力。它自己有 TPU，有云，有数据中心，还会把 TPU 卖给 Anthropic、Meta Midjourney 这样的外部公司。但商业和科研如何平衡，成了谷歌内部的一个大问题。在谷歌内部，一些 AI 研究员会感觉到，公司其实更喜欢把算力分给付钱了的“氪金用户”，氪金的才是大爷。这些内部的弯弯绕绕也造成了一批员工的离职。甚至很多 AI 研究员发现，与其在谷歌层层申请算力等待审批走流程，不如直接离职让自己给自己打工。自己出来创业自己搞算力，反而比在谷歌干等着要来的快的多。
如果说对一般的研究员来说，谷歌的限制是算力，那么对不少大牛研究员来说，或许在金钱方面，谷歌也交不出想要的答卷。作为一家市值已经突破 4 万亿美元的超级巨头，谷歌能给这些顶级人才的薪酬，除了现金之外，大多是跟公司高度绑定的限制性股票。这股票能赚钱吗？能赚钱，能赚大钱吗？有点难。你就算再拼命，谷歌的市值还能在短期内翻几倍？但对面的 OpenAI 和 Anthropic 就不一样了。这俩最近可都在偷偷摸摸准备上市，如果你现在过去，就很有可能能分到一些原始股，那等上市结束后就可以直接财富自由超级加倍，这可比打工香多了。
当然，谷歌也不是没有意识到这些问题。前段时间更是调整了组织架构，在常规的预训练和中训练中间，整了一个“中训练”团队，来专门强化模型的编程能力。虽然目前大家对 Gemini 3.6 Flash 议论纷纷，但是现在的谷歌，已经自信的表示，他们已经开始了训练 Gemini 4 的准备。谷歌能否重铸荣光，或许就看这一波了。
虽然今天聊了不少 Gemini 存在的问题，但是你知道的，我一直是谷歌的粉丝。去年的 2.5 Pro 我非常喜欢，甚至直到现在，我也觉得 Gemini 写出来的文字会更有活人感。这份活人感，在这个全民卷 Coding 能力的时代则变得更加可贵。