谷歌 Gemini 3 终于在凌晨正式揭幕。

在背负了整整一年“起大早赶晚集”的质疑后，周二，谷歌正式发布了其年度重磅模型 Gemini 3。与以往小修小补式的迭代不同，这次更新被视作谷歌对 OpenAI 和 Anthropic 最猛烈的一次反击。据知情人士透露，Gemini 3 的发布甚至在 OpenAI 和 Anthropic 内部引发了不小的“焦虑”，竞争对手的员工们私下推测，如果谷歌在自动编程和图像生成上实现超越，他们的先发优势可能将荡然无存。

投资机构 JonesTrading 首席市场策略师米克·奥罗克（Mike O’Rourke）一针见血地指出：“凭借谷歌在搜索领域的庞大体量和先发优势，它极有可能夺回市场份额，迫使 OpenAI 及其背后的微软陷入被动。”

　　当谷歌将 Gemini 3 直接植入拥有数十亿用户的搜索框时，这种分发能力具有毁灭性的打击力。反观 OpenAI，虽然目前仍是流量霸主，但面对甲骨文和微软开出的高昂算力账单，其商业模式的容错空间远低于谷歌。

　　1. 硬核亮点：不只更聪明，还能“生成界面”（Generative UI）

Gemini 3 的核心技术亮点大致可以归结为一点：试图打破文本对话框的限制。

　　——生成式 UI (Generative UI)： 这是本次更新最大的亮点。以前你问 AI 旅游攻略，它只给你文字；现在 Gemini 3 能直接生成一个交互式界面。当你查询某个历史或艺术问题时，它能混合图形和文本，甚至实时构建微型应用程序。这不仅是回答问题，更是在“生成体验”。

　　——Antigravity 编程工具： 这是谷歌面向开发者领域投放的一枚重磅炸弹。这个“智能体优先”的编码环境，能让 AI 自动完成软件编写、测试和部署。

　　——告别“马屁精”：谷歌特意强调，Gemini 3 减少了“阿谀奉承（sycophancy）”。现在的原则是“告诉你真相，而不是你想听到的话。”这意味着 Gemini 3 在面对错误前提时，会有更强的批判性思维，而不是一味迎合用户。

　　——准确率和智能度提升： 谷歌称 Gemini 3 是其最智能的模型，能帮助用户将任何想法变成现实。在标准基准测试中，Gemini 3 的信息准确率达到了 72%。虽然数字在绝对值上看似不高，但在生成式 AI 领域无疑稳居前列。

　　2. 大V亲测：Gemini 三年练成“博士级”智能

沃顿商学院教授、AI 领域意见领袖伊桑·莫利克（Ethan Mollick）刚刚对 Gemini 3 进行了一番深度测评。

这一次，他没有堆砌枯燥的基准测试分数，而是用一个跨越三年的对比测试，展示了 AI 令人咋舌的进化速度：那个曾经只会陪你聊天的 AI，现在已经变成了能独立干活的“数字同事”。

　　——从“描述”到“创造”

三年前 ChatGPT 发布前夕，莫利克曾向早期 GPT-3 输入一个荒诞的提示词：“写一个关于糖果驱动的超光速飞船逃离水獭的故事”。那时候，AI 只能勉强写出一段连贯文字或一首蹩脚诗。

　　今天，面对同样的提示词，莫利克对 Gemini 3 提出了更高的要求：“用实际行动展示 AI 进步了多少。”

结果，Gemini 3 直接编写并生成了一个可交互、可试玩的网页游戏。在游戏里，你需要真正驾驶那艘糖果飞船去躲避水獭的追击。

　　莫利克感叹：“2022 年的 AI 只能描述；2025 年，AI 已经可以编写引擎代码、设计界面，并让你亲自驾驶飞船。”

　　——全能助手 Antigravity

随 Gemini 3 一同发布的还有开发工具 Antigravity。很多人以为这只是给程序员用的，但在莫利克看来，这更像是一个通用的“智能体工作台”。

　　他的核心理念在于：在计算机上做的任何事情，本质上都是代码。既然 AI 能搞定代码，它就能搞定一切——无论是处理 Excel、制作 PPT，还是分析本地文件。

莫利克把电脑里存放过往所有文章的文件夹权限都交给了 Antigravity，并下达指令：“帮我把所有关于 AI 的预测整理成一个漂亮页面，并上网搜索验证哪些我说对了，哪些说错了。”

Gemini 3 的表现像极了一位靠谱的员工：

　　它读取文件，制定计划； 还会在计划生成后的关键节点停下来，等待莫利克的批准； 获得批准后，它自主上网搜索、编写代码、生成网页、甚至控制浏览器进行测试。

莫利克发现，自己与 AI 的交互方式发生了本质变化：不再是用复杂提示词去“引导”对话，而是用自然语言去“指挥”队友干活。这种可控感和理解力是迈向智能体时代的关键一步。

　　——写出“博士级”论文

为了测试 Gemini 3 的智能极限，莫利克还祭出了终极考验：一套十年前的、格式混乱的、甚至包含损坏数据的旧科研文件。

　　他给出的指令非常模糊，类似于导师对博士生的要求：“理清这些数据结构”、“写一篇原创论文，要有深度的理论探讨，像给学术期刊投稿那样写”。

结果 Gemini 3 不仅修复了数据，还提出了原创的研究假设，甚至自己编写了一套自然语言处理（NLP）算法来衡量众筹项目的“独特性”指标，并完成了统计分析。最终，它交出了一篇 14 页的论文。

当然 Gemini 3 也有不完美的地方。就像一个刚读博的学生一样，它的某些统计方法需要修正，某些理论推导略显激进。但在莫利克给出修改意见后，它能迅速领会意思并大幅改进。

　　莫利克总结道：“如果我们将‘博士级智力’定义为能像合格研究生那样干活，那么它的确是做到了。”

　　3. 风评炸锅：Gemini 3“真香”？

　　——数据派：智商爆表，但是“昂贵话痨”

权威评测机构 Artificial Analysis 给出的结论喜忧参半，但总体偏向乐观：

　　· 智力超群： 在智能指数（Intelligence Index）测试中，Gemini 3 Pro Preview 拿下 73 分的高分，而同类模型的平均分仅为 42 分。这不仅仅是领先，更是断层式的碾压。

　　· 极速响应： 128 tokens/秒的生成速度，让 Gemini 3 在处理复杂任务时依然“健步如飞”，远超行业平均水平（56 tokens/秒）。

　　· 钱包预警： 强大的代价是昂贵。虽然输入价格适中，但输出价格高达 12 美元/1M tokens（平均水平为 8.40 美元）。而且，这还是个“话痨”模型：测试中它生成了 92M tokens，是平均水平（27M）的三倍多。

　　一句话总结：Gemini 3 聪明、反应快，但废话略多，且每一个字都很贵。

　　@aniruddhadak 则表示“基准测试结果”令人惊叹......“堪称智能体编码工作流的新基石。”

@deredleritt3r 也拿数据说话，认为 Gemini 3 在计算机操作方面更是形成了绝对碾压之势：“这是全能电脑特工要出炉的节奏”。

　　——体验派：没有 AI 味，碾压优势

随着 Gemini 3 和 Antigravity 的访问权限陆续开放，一众科技博主纷纷上手亲测并发表评论。

作为早期测试者的@aditabrm 详细评估了 Gemini 3 的强项和局限，称其“令人印象深刻”，并在发布当天分享了自己的详细测评。

　　行业观察家@aagarwal1012 则认为，谷歌 Gemini 3 大幅拉高了同类产品的标准。

科技播客@SciTechera 更是用一幅图凸显谷歌 Gemini 3 上线后相比于其他竞争对手的绝对优势。

　　对于每天都要和 AI 打交道的硬核玩家@Matt Shumer 来说，Gemini 3 直接成了他的“日常主力工具”（Daily Driver）。他发表的评测更为感性且聚焦于生产力：

　　· 写作进化： 创意写作终于“像人”了，告别了那种一眼假的“AI 味”。Gemini 3 的行文逻辑连贯，节奏自然，性格也变得干练直接，不再有那些为了凑字数的客套开场白。

　　· 前端杀手： 这是最大的惊喜。@Matt Shumer 直言其前端能力“极其出色”，设计细节、微交互、响应式布局，往往一次就能搞定。设计能力的跨度实现了巨大飞跃。

　　——冷静派：也并不是所有用户都买账。

回到产品本身，谷歌自豪地宣称 Gemini 3 的信息准确率达到了 72%。对于大模型来说，这是一个了不起的数字。但在部分用户眼中，这可能还不够。

初创公司 Oumi 联合创始人 Manos Koukoumidis 直言不讳：“如果人们指望谷歌把他们从‘蓝色链接’的海洋中拯救出来，并替他们完成工作，目前的水平还远远不够。”

　　与搜索引擎深度整合后，Gemini 3 能检索信息、验证事实，但“幻觉”依然存在。用户期待的是 100% 的可靠性，而 72% 意味着仍有近三成的概率会“一本正经地胡说八道”。

　　Gemini 3 正式上线后不久，就有用户在社交平台X发文泼了一盆冷水，说虽然它会像“资深工程师一样声称自己‘搞定’了，但用户还是要检查”，与其他模型一样存在易出错、半途而废的问题。

　　还有用户在体验 Gemini 3 预览版时认为有时还不如 2.5 Pro，比如对比二者生成“鹈鹕骑自行车”的图片，前者并没有明显优势。

@Matt Shumer 也提到了 Antigravity 的两面性：谷歌新推出的 IDE 虽然强大，但仍需人类进行“保姆级”看护，以捕捉模型遗漏的错误。

　　4. 战局观察：OpenAI 罕见沉默，友商紧急“抱团”

　　评价一个模型的强弱，别看它说什么，要看它的对手在做什么。

　　硅谷观察家约翰·库根（John Coogan） 用这样一个更有趣的视角来解读 Gemini 3。

　　——Anthropic 在找靠山。就在谷歌放大招的同时，Anthropic 迅速靠拢微软，达成 300 亿美元的算力合作，并拿到了英伟达和微软的巨额投资。这种“抱团取暖”的防御姿态，恰恰印证了谷歌带来的压迫感。

　　——OpenAI 异常安静。以前最喜欢在谷歌发布会前搞“截胡”的 OpenAI，这次却显得格外沉默，仅发布了一些群聊功能和广告业务相关的动作。公司 CEO 萨姆·奥特曼（Sam Altman）倒是不忘在X平台上对谷歌表示祝贺。谷歌 CEO 桑德尔·皮查伊（Sundar Pichai）也作出回应。

　　——xAI 的焦虑。马斯克麾下的 xAI 则选择了简单粗暴的“硬刚”，发布会前后在X平台上疯狂投放 Grok 的广告，让人不免猜测是否在试图抢夺谷歌的关注度。

　　5. 结语：技术狂欢背后仍需冷静

　　根据麦肯锡的数据，到 2030 年，整个 AI 行业预计将花费近 7 万亿美元来建设数据中心和超级计算机。

　　这是一个天文数字。

对于 Gemini 3 的发布，研究机构 Creative Strategies 首席分析师本·巴贾林（Ben Bajarin）颇为冷静：“我们需要真正有能力、高质量的用例，才能看到收入产生实质性流转。但我们现在还没到那一步。”

目前 AI 主要还是用于传统的搜索查询和辅助编程。投资人开始质疑：Anthropic、OpenAI 甚至谷歌，真的能产生足够的销售额来覆盖这万亿美元级别的基建投入吗？

对此，谷歌 DeepMind CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）显得颇为淡定。他在 Gemini 3 上线前接受采访时表示，虽然私募市场可能存在泡沫，但谷歌拥有真正的收入引擎。公司云业务季度销售额增长三分之一，达到 150 亿美元。他形容谷歌的状态是“全情投入（Locked in）”，并对最终胜出充满信心。（辰辰）