Gemini 3.5 Pro Leaked And Google Is Behind!
三句話摘要
Google 模型競爭力危機：Gemini 3.5 Pro 難以匹敵 Fable 5，同時推出 Diffusion Gemma 探索本地 AI 新方向。 Google 模型在性能上的滯後和發佈速度的低迷正在逐步蠶食其市場地位，但 Diffusion Gemma 的並行生成架構揭示了本地 AI 發展的新方向，若能沿此優化，或能在邊緣計算市場找到復興機會。 Google 的核心困境在於軟實力與硬實力的落差。儘管在分佈式系統、收入和生態上優勢明顯，但新模型無法與 Anthropic 的 Fable 5 和 OpenAI 的 GPT 5.6 競爭，特別是在開發者最關心的編碼與推理能力上。測試者普遍反映 Gemini 3.5 Pro 在複雜任務中表現"懶惰"，甚至在 SVG 生成等過去擅長的領域也退步，這直接威脅到 AI Studio 和新開發平台的吸引力。
重點整理
重點- 1
Google 的核心困境在於軟實力與硬實力的落差。儘管在分佈式系統、收入和生態上優勢明顯，但新模型無法與 Anthropic 的 Fable 5 和 OpenAI 的 GPT 5.6 競爭，特別是在開發者最關心的編碼與推理能力上。測試者普遍反映 Gemini 3.5 Pro 在複雜任務中表現"懶惰"，甚至在 SVG 生成等過去擅長的領域也退步，這直接威脅到 AI Studio 和新開發平台的吸引力。
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Google 的發佈節奏滯後成為戰略劣勢。2026 年迄今僅發佈 Gemini 3.5 Flash，距上次主要版本（2月的 3.1 Pro）已隔 4 個月，遠不及 Anthropic 和 OpenAI 持續迭代的速度，這讓開發者和用戶持續流向競爭產品。
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Diffusion Gemma 代表 Google 探索本地 AI 的新思路，採用並行生成而非順序生成，適合編碼補全和雙向任務，但質量仍是實驗級別，速度優勢僅在單用戶本地場景中顯著。
實用技巧與重點
乾貨- Gemini 3.5 Pro 技術細節：
- 發佈時間：6月中旬（預期 mid-June）
- 價格：高於 Gemini 3.1 Pro
- 優勢：視覺能力更強、SVG 生成、多模式理解
- 主要缺陷：長任務的"懶惰"表現、編碼能力不足
- 市場評級（根據講者分析）：
- Fable 5（Anthropic）
- GPT 5.6（OpenAI）
- Gemini 3.5 Pro（Google）？ — 甚至不確定
- Diffusion Gemma 技術指標：
- 生成速度：比標準模型快 4 倍
- H100 性能：> 1000 tokens/秒
- 5090 性能：> 700 tokens/秒
- 參數規模：26B（混合專家）實際激活 3.8B
- VRAM 需求：量化後 18GB（高端消費卡可運行）
- 許可證：Apache 2.0（HuggingFace）
- 支持框架：VLM、MLX、Transformers
- Diffusion Gemma 工作原理：
- 一次性生成 256 token 塊（而非逐詞）
- 借鑑圖像生成的多輪去噪方式
- 雙向掃描（看左右兩邊），不限於單向
結論
結論“Google 模型在性能上的滯後和發佈速度的低迷正在逐步蠶食其市場地位，但 Diffusion Gemma 的並行生成架構揭示了本地 AI 發展的新方向，若能沿此優化，或能在邊緣計算市場找到復興機會。”
完整解析
詳細Google 在 2026 年面臨模型戰爭中的戰略危機。儘管 Anthropic 推出的 Fable 5 已成為當前最強 AI 模型，打敗 GPT 5.5 和市場上所有競品，但 Google 原定 6 月發佈的 Gemini 3.5 Pro 似乎已胎死腹中。早期測試者的反饋令人失望——這個模型在編碼能力、UI 生成等開發者最關心的領域表現平庸，甚至在曾經的強項 SVG 和像素藝術生成上也出現退步。最嚴重的問題是「懶惰」：在長流程、複雜任務中，模型傾向於提前放棄或輸出不完整的結果，這正好是 Fable 5 表現最出色的地方。
造成這一困境的根本原因是 Google 的發佈節奏遠遠落後於競爭對手。2 月發佈 Gemini 3.1 Pro，如今已是 6 月中旬，4 個月間 Google 幾乎無新動作，而 OpenAI 和 Anthropic 卻在持續迭代。這導致開發者社群逐步遷移——AI Studio 等 Google 平台使用人數下降，Codex（OpenAI 開發工具）和新興開源模型反而贏得關注。更麻煩的是，中國開源模型已開始在某些任務上超越 Gemini，這對依賴全球開發者生態的 Google 而言是重大信號。若 Gemini 3.5 Pro 定價更高卻表現不佳，用戶將更容易轉向價格相同但性能更強的 Anthropic Opus 4.8。
面對這一局面，Google 正在加緊微調模型。但問題已超越單一版本——舊有的模型架構本身在處理長序列推理時就存在根本限制。測試者甚至指出，該模型在生成簡單任務（如 SVG 像素藝術）時都會失敗，這暴露了 Google 多年積累的技術債。儘管 Gemini 3.5 Pro 在基準測試中可能仍有競爭力，但實際生產環境中的表現將成為決定因素。Google 可能被迫延遲發佈以重新微調，但即便如此，也難保能趕上 GPT 5.6 的水平。
在這個困局中，Google 卻意外推出了 Diffusion Gemma——一個針對本地 AI 的實驗性模型。這個模型顛覆了傳統逐詞生成的架構，借鑑圖像生成器的並行去噪技術，一次性草擬 256 個 token 的完整塊。這讓本地運行速度提升至 4 倍：H100 上超過 1000 tokens/秒，消費級 5090 也能跑 700 tokens/秒。模型採用 26B 參數混合專家架構，但實際激活僅 3.8B，量化後只需 18GB VRAM，這意味著高端消費卡也能本地運行。Diffusion Gemma 的雙向掃描設計特別適合編碼補全、代碼填充和數學結構推理，這些任務都需要同時參考前後文本。儘管質量仍是實驗級別，低於標準 Gemma 2，但思路創新——它解決了本地 AI 的核心瓶頸：GPU 閒置時間。在雲服務中，多用戶批處理隱藏了這個問題，但本地單用戶場景下，順序生成會導致 GPU 大量時間等待。這個方向若能發展成熟，未來開發者可在自己機器上運行高效的編碼助手，不必依賴雲端。
關鍵時刻
Pipeline v2帶時間戳的重點，會在逐字稿層級分析上線後產生。目前請先透過原始影片觀看。
事實查核
Pipeline v2說法查證是下一次管線升級的一部分。KeyFrame 只會顯示它真正能驗證的內容。
