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Google Gemini 3：這代“最強大腦”，到底強在那？
2025年11月19日，Gemini 3發佈。
Sundar Pichai在Google官方部落格上寫道：
Gemini 3是我們目前最智能的模型，目標是讓使用者把任何想法變成現實。
這一次，Google不是單獨發佈一個模型，而是第一次把推理能力、多模態理解和智能體能力打包整合，形成一整套AI平台。
Gemini 3 發佈即上線：整合到搜尋的AI Mode、登陸Gemini App和AI Studio，企業可在 Antigravity 部署智能體，開發者能使用Deep Think模式。覆蓋規模達到20億搜尋使用者，背後是Google一年近千億美元的AI投資。
那麼，Gemini 3到底強在那？
通過復盤發佈會、技術演示 和CEO訪談，我們提煉出三個維度：
執行能力 - 從回答問題到完成工作
分發效率 - 從獨立產品到系統嵌入
生態護城河 - 從工具升級到平台重構
這才是這場發佈的真正含義。
第一節｜任務執行：從回答問題到完成工作
Gemini 3 在發佈當天就創造了一個紀錄：
以1501分登頂LMArena排行榜（全球AI模型競技場），成為首個突破1500分的模型。
在人類的最後考試這個包含博士級難題的基準測試中，得分37.5%，相比上一代的21.6%接近翻倍。在GPQA Diamond（衡量博士級推理能力）上達到91.9%，在數學推理的MathArena Apex上取得23.4%的最新最高分。
但這些數字背後，真正重要的是什麼？
1、從基準測試到真實任務
DeepMind CEO Demis Hassabis在訪談中強調，Gemini 3最大的進步在於推理能力。它能夠同時進行多步驟的思考，而以前的模型常常會思路中斷、失去條理。
這種能力的提升，在實際應用中意味著什麼？
在Gemini Agent的演示中，你可以直接說去整理我的收件箱，它會自動掃描郵件內容、按重要性分類、標記需要回覆的事項、起草回覆建議、將相似郵件歸類整理。整個過程不需要你逐步指導，不需要你監督每一步。
或者在氛圍編碼場景中，Hassabis提到模型跨越了實用性門檻。在技術演示中，你只需一次性輸入幫我做一個《饑荒》風格的2D遊戲，能在世界中行走和收集材料進行製作，Gemini 3就能自動生成符合風格的畫面、角色控制系統、材料收集機制、完整的製作介面和可直接運行的程式碼。
2、從對話到任務執行的轉變
這種多步驟推理能力帶來的，是AI工作方式的根本性改變。
設想一個日常場景：你對 AI 說，幫我寫一封感謝郵件，要提到昨天會議的三個要點，附上相關的兩張圖片和會議紀要連結。
Gemini 3 的設計目標，是讓你只說一次，它自動分解步驟：
- 調取會議記錄
- 提煉核心要點
- 從文件庫檢索圖片
- 生成分享連結
- 組織成郵件語氣
- 輸出完整草稿
用Google Labs 副總裁 Josh Woodward 的話說，他們的目標不是那種機械的一問一答，而是更自然、更智能的對話。
更值得注意的是，團隊現在關注的新指標是：AI能幫助你在一天中完成了多少任務。
不是回答了多少問題，不是生成了多好的內容，而是完成了多少任務。
這個指標的轉變，折射出Google對AI能力邊界的重新定義。
- 過去，你是指揮官，AI是士兵，你下一個命令，它執行一個動作。
- 現在，你是老闆，AI是助理，你說一個目標，它自己想辦法完成。
從1501 的模型跑分，到收件箱整理的實際演示，再到完成任務數的指標轉變，Gemini 3 的強，不在於它更聰明，而在於它能幹事。
Google再次要證明的，不是模型跑分更高，而是 AI 能真正幫你把事做完。
第二節｜分發效率：發佈當天覆蓋數十億使用者
Gemini 3 創造了另一個記錄：
Google首次在發佈當天，就把新模型直接整合到搜尋的AI Mode中。
這意味著什麼？搜尋的AI Overviews已經覆蓋20億月活使用者，Gemini App月活超過6.5億，1300萬開發者在使用生成模型，70%的雲客戶在使用AI服務。發佈當天，Gemini 3就開始服務這個規模的使用者群。
這是完全不同的分發路徑。
1、從零到數十億的時間差
當前，大多數 AI 公司採用的是“獨立產品”模式，使用者需要主動訪問特定網站或應用、註冊帳號、學習使用介面。無論是ChatGPT、Claude還是其他 AI 產品，都需要使用者主動改變使用習慣。
Gemini 3 的路徑完全不同。使用者不需要下載新應用，不需要註冊帳號，不需要學習新介面，只需要像往常一樣打開搜尋或文件，AI 能力就在那裡。
Josh Woodward 談到，Google新產品功能之所以讓人興奮，是因為 AI 的融入是無縫的，使用者無需改變任何習慣就能獲得幫助。
2、嵌入的具體形態
這種分發效率的背後，是Google把Gemini 3嵌入到使用者每天都在用的入口裡：
在搜尋中，你搜尋“RNA聚合酶是如何工作的”，AI Mode會即時生成帶有互動式可視化的沉浸式佈局。不是給你一堆連結，而是直接用程式碼生成可互動的科學動畫。
在Gmail中，Gemini直接在郵件介面幫你起草回覆、理解上下文、生成建議，不用切換應用，不用複製貼上。
在Android系統裡，它接替Google Assistant，用語音幫你跨應用完成任務。比如：你說幫我找到上周和張總的會議紀要，然後發給李經理，它會自動搜尋、找到檔案、打開郵件、完成傳送。
在Docs中，它根據文件內容快速總結、補全材料、生成圖表，就在你正在編輯的文件裡。
Google能做到這一點，因為這些產品已經在使用者的手機和工作流裡。Gemini 3不需要獲取新使用者，只需要讓現有工具變得更智能。
AI 的終局不是一個超級應用，而是一套嵌入式能力。
模型只是底層技術，真正的護城河，是那些使用者每天都要用的入口。
第三節｜生態護城河：只有Google能走的路
前兩節展示了Gemini 3能做什麼和如何快速到達使用者。
但還有一個更關鍵的問題：為什麼是Google能做到這些？
答案是 Sundar Pichai 所說的差異化的全端式方法。從晶片到資料中心，從模型到產品，從使用者到開發者，Google控制了整條鏈路。
1、別人需要的，Google已經有了
對比很明顯：
目前 OpenAI 和 Anthropic 仍然需要說服使用者下載產品、向雲服務商租用算力、與其他平台談整合。
Google的使用者已經在用Gmail和搜尋，自己生產TPU晶片，產品矩陣已經覆蓋工作和生活的各個場景。
這不是能花錢買到的，也不是能快速建立的。
2、不可複製的三層優勢
這種全端控制帶來的優勢，體現在三個層面：
第一層是算力自主。OpenAI 2025年前9個月算力支出超過86億美元，Anthropic向Azure購買300億美元算力，都需要向雲服務商租用。Google自研TPU，成本和性能自己掌控，這直接決定了能否在發佈當天服務數十億使用者。
第二層是資料閉環。搜尋每天數十億次查詢，Gmail數百億封郵件，YouTube數十億次觀看，這些資料既是訓練素材，也是持續最佳化的反饋。其他公司要麼花錢買資料，要麼面對版權訴訟。
第三層是產品矩陣。Gemini 3可以在搜尋中測試理解能力，在Gmail中測試生成能力，在Android中測試智能體能力，每個產品都是真實的能力驗證場。
這三層優勢疊加，形成了一個其他AI公司無法複製的閉環：自主算力讓大規模部署成為可能，海量資料讓持續最佳化成為現實，產品矩陣讓能力驗證貫穿全鏈路。
Demis Hassabis 把 DeepMind 稱為Google的引擎室，為整個Google生態提供AI動力。而Sundar把Gemini稱為推動智能、智能體和個性化前沿的引擎，這意味著Google不是在做一個更好的 AI 工具，而是在重構計算的底層邏輯。
當 AI 成為所有數字服務的新介面層，要做的不是一個產品，而是重構整個生態。
這就是 Gemini 3真正強的地方：它是唯一一個在發佈當天就讓數十億人用上的 AI。
而這，是其他 AI 公司都很難做到的。
結語｜三個維度，一個答案
回到標題的問題：Gemini 3到底強在那？
第一，強在能幹事。1501 Elo登頂排行榜，但更重要的是能完成整件事，而不只是回答一個問題。
第二，強在能快速到達。發佈當天覆蓋數十億使用者，因為它嵌入了Gmail、搜尋、Android這些使用者每天都在用的工具。
第三，強在生態護城河。從自研TPU到產品矩陣，Google控制了從晶片到使用者的整條鏈路。
這三個維度合在一起，構成了Gemini 3 真正的強：
不只是跑分更高，而是使用方式被改變了。
AI 不再是一個你偶爾打開的對話方塊，而是嵌入在你每天工作流裡的執行系統。從獨立APP到嵌入式能力的轉變，正在成為 AI 應用的新共識。同期，阿里巴巴也將千問接入旗下搜尋產品夸克等。
“對話方塊”到“生活入口”，這或許就是 AI 的下一站。 (AI深度研究員)