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Gemini 3 问世——谷歌称其将使搜索更智能

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2025-11-19 / 0 评论 / 0 点赞 / 0 阅读 / 0 字

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原文链接:https://www.wired.com/story/google-launches-gemini-3-ai-bubble-search/

原文作者:Will Knight


谷歌推出了迄今为止最智能的人工智能模型 Gemini 3,具备尖端的推理、多媒体和编码技能。在AI泡沫的讨论声中,该公司急于强调,其最新版本不仅仅是一个聪明的模型和聊天机器人——它还是一种改进谷歌现有产品(包括其利润丰厚的搜索业务)的方式,并且从今天开始生效。

谷歌母公司Alphabet旗下专注于AI的子公司Google DeepMind的首席执行官Demis Hassabis在发布会前接受WIRED采访时表示:“我们是谷歌的引擎室,我们现在正在到处接入AI。”

Hassabis承认,AI市场似乎存在泡沫,许多未经证实的初创公司获得了数十亿美元的估值。谷歌和其他AI公司还在投入数十亿美元建设新的数据中心来训练和运行AI模型,引发了对潜在市场崩溃的担忧。

但即使AI泡沫破裂,Hassabis认为谷歌是安全的。该公司已经利用AI来增强谷歌地图、Gmail和搜索等产品。“在下行情景中,我们将更多地依靠这一点,”Hassabis说。“在上行情景中,我认为我们拥有最广泛的产品组合和最前沿的研究。”

谷歌还利用AI来构建流行的工具,如NotebookLM(可以自动从书面材料中生成播客)和AI Studio(可以使用AI原型设计应用程序)。它甚至在探索将该技术嵌入游戏和机器人等领域,Hassabis表示,无论更广泛的市场发生什么,这些领域在未来几年都可能带来巨大的回报。

谷歌今天将通过Gemini应用和谷歌搜索功能AI OverviewsAI 概述)提供Gemini 3,该功能在常规搜索结果旁综合信息。在演示中,该公司展示了某些谷歌查询,例如关于物理学中三体问题的信息请求,将提示Gemini 3自动即时生成自定义的交互式可视化。

在发布会前的新闻发布会上,谷歌搜索产品副总裁Robby Stein表示,该公司发现,按自然语言组织的查询(最有可能针对AI Overviews)的查询量同比增长了“两位数”。该公司还发现,依赖Gemini分析照片的视觉搜索量激增了70%。

尽管在AI领域投入巨资并取得了关键突破,包括发明了驱动大多数大型语言模型的Transformer模型,但谷歌在2022年ChatGPT的突然崛起时受到了冲击。这款聊天机器人不仅将OpenAI推向了AI研究的前沿;它还通过提供一种新的、可能更简单的网络搜索方式,挑战了谷歌的核心业务。

人们对AI可能迅速取代常规搜索的担忧似乎正在消退,因为谷歌正在迎头赶上OpenAI。据彭博社报道,该公司正与苹果接近达成协议,将使用Gemini为其iPhone制造商的虚拟助手Siri提供支持。据彭博社报道Nano Banana(一个有能力的图像生成和编辑AI工具)据报道受到了用户的欢迎。最重要的是,生成式AI似乎尚未侵蚀谷歌的利润丰厚的搜索业务。Alphabet在今年7月的季度财报中表示,AI Overviews驱动了搜索查询量增长了10%。

与此同时,OpenAI的最新前沿模型GPT-5在8月发布时有些令人失望。一些评论家认为它表现平平,用户则抱怨其转向了更正式的“人设”。

谷歌声称,Gemini 3在包括LMArena在内的几个关键排行榜上(LMArena是一个允许用户对模型进行评分的流行网站)表现优于GPT-5和其他模型。该公司表示,该模型在执行涉及将问题分解为部分和进行长期规划的模拟推理方面做得更好,这可以提高使用工具和网络的智能体的功能。

Google DeepMind的首席技术官Koray Kavukcuoglu在预发布会上表示:“这是我们迄今为止最智能的模型。”“它在多模态理解方面是世界上最好的模型。”

Kavukcuoglu补充说,谷歌庞大的用户群正帮助该公司改进其模型。Gemini应用程序拥有6.5亿月活跃用户,有1300万开发人员在使用谷歌的模型,每月有20亿人使用AI Overviews。当用户与聊天机器人或AI应用程序互动时,他们的响应可以用作训练数据——例如,显示模型在特定领域需要提高专业知识的时机。Kavukcuoglu还表示,谷歌在设计芯片和运营数据中心方面的能力也为其带来了优势。“我们拥有一个非常独特的全栈方法,”他说。

谷歌表示,Gemini 3将在未来几周内向每月分别付费19.99美元和249.899美元的Google AI Plus和Google AI Pro订阅者推出。该公司还将推出一款名为Antigravity的、由Gemini 3驱动的新AI编程工具。

无论泡沫与否,Hassabis表示,Gemini 3将成为构建更强大AI的未来平台。他说:“我认为我们距离我所说的真正的完全AGI(通用人工智能)还有五到十年。”“这可能需要在正在变得越来越好的模型之上再有一次或两次突破。”




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