我不得不承认，去年的 Gemini 确实表现强劲，但如今它的口碑已跌落谷底，甚至被戏称为“北美大豆包”。无论是聊数学题突然输出大便，还是画海滩照片时被误认为恋童癖，这些荒谬的抽象发言让 Gemini 在互联网上饱受诟病。而除了模型本身表现急转直下，谷歌近期在科研人员上的变动也堪称频繁。
两年前，谷歌斥资 27 亿美元挖回的 Transformer 作者之一，如今也转身投奔了 OpenAI。就连在 AlphaFold 中勤恳工作了九年的诺贝尔奖得主，也开始向 Anthropic 暗送秋波。
原本大家翘首以盼 Gemini 3.5 Pro 的发布，指望它能一雪前耻，结果从五月等到七月，音讯全无。好不容易有动静了，端上来的却不是旗舰的 Pro 模型，而是一个主打“实惠”的 Flash 模型。这个模型的能力究竟如何？别家模型都在对标 Fable、GPT-5.6 Sol 等前沿产品时，Gemini 3.5 Flash 挑选的对比对象却是 GPT-5.6 Luna 和 Claude Sonnet 5。仅从这一点，就能看出谷歌对这款新模型的预期了。
在当前最受重视的 AI 编程和智能体领域，Gemini 更是一落千丈，在各大排行榜的第一页甚至都难以寻觅其踪影。在现实生活中，恐怕真没人会拿 Gemini 来写代码吧？我曾让它帮忙做项目迁移，结果它只顾着提供情绪价值，好话说了一堆，活却一点没干完。
就连谷歌引以为傲的世界知识能力，也在广度与深度之间摇摆不定。广度方面，DeepSeek 曾在论文中坦言，自己在知识广度上不如 Gemini。DeepSeek-V4-Pro-Max 虽在 SimpleQA-Verified 上领先所有开源模型，但仍落后于领先的闭源模型 Gemini-3.1-Pro。询问冷门的老知识时，只有 Gemini 能想起来。但一旦聊到这两年出现的新事物，Gemini 的反应就变得十分诡异。比如我在写这篇稿子时，让 Gemini 帮助梳理大纲，结果在上下文毫无关联的前提下，它突然蹦出了一个 Claude 3.5。
是的，在 Gemini 默认的认知里，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，其内置知识库都仅截止到 2025 年 1 月。因此，对于 2025 年 2 月发布的 Claude 3.7，它根本不认识，只能自信地胡说八道。这导致用户在聊天时，一旦涉及这一年半内发生的事情，Gemini 就会抓瞎。若想了解最新知识，必须开启联网搜索，但开启后往往因摄入过多资料导致能力下降，陷入“两头堵”的困境。而同为“御三家”的 GPT 和 Claude，早已将知识库更新至去年年底，只有谷歌抱着旧知识库不放，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，作为靠搜索起家的谷歌，在自己的看家本领——信息检索领域，竟然被人拷打。
那么，Gemini 究竟发生了什么？翻遍各大权威媒体的爆料后我们发现，Gemini 近期表现不佳，实则是谷歌整个 AI 组织架构混乱的体现。与 OpenAI、Anthropic 这些纯粹的大模型公司不同，对谷歌而言，Gemini 从来不仅仅是一个聊天机器人。它既是 DeepMind 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，更要渗透进 Android、Chrome、Workspace、Pixel、Google Home 等各个业务线。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中的场景最为重要。
那么谁才是那个“大哥”？The Information 曾报道，谷歌 AI Labs 的同事曾开发出一款叫 NotebookLM 的 AI 笔记应用，结果这东西一出，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？”甚至有小道消息称，Workspace 的员工还曾计划关停 NotebookLM。此外，Google Cloud 团队和 DeepMind 团队也发生过冲突。Pixel 手机团队想做 AI 功能，还被内部要求不能与 Gemini 助手形成竞争。公司太大后，每个山头都在保护自己的入口，每个团队都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方向盘。
英国哲学家霍布斯在《利维坦》中描绘过一种“所有人对所有人的战争”的状态。简单来说，就是大家都想要，但蛋糕不够分，所以只能无休止地互掐。现在的谷歌便如此，部门与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。它拥有 TPU、云服务、数据中心，还会把 TPU 卖给 Anthropic、Meta、Midjourney 等外部公司。但商业利益与科研如何平衡，成了谷歌内部的一大难题。在谷歌内部，一些 AI 研究员感到，公司其实更喜欢把算力分给付钱的“氪金”用户，因为付费的才是大爷。这些内部的弯弯绕绕导致了一批员工离职。许多 AI 研究员发现，与其在谷歌层层申请算力等待审批，不如直接离职创业，自己给自己打工，自己搞算力反而来得更快。
如果说对普通研究员来说，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，谷歌也交不出满意的答卷。作为一家市值突破 4 万亿美元的超级巨头，谷歌能给顶级人才的薪酬，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，但能赚大钱吗？有点难。你就算再拼命，谷歌的市值短期内还能翻几倍？但对面的 OpenAI 和 Anthropic 就不一样了，这俩最近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，等上市结束后可以直接财富自由，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，公司调整了组织架构，在常规的预训练和中训练之间，专门设立了一个“中训练”团队，来强化模型的编程能力。虽然目前大家对 Gemini 3.6 Flash 议论纷纷，但现在的谷歌已经自信地表示，他们已经开始了训练 Gemini 4 的准备。
虽然今天聊了不少 Gemini 存在的问题，但你知道的，我一直都是谷歌的粉丝。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，则显得更加可贵。