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Google Gemini,慢慢追上来了

Google 今年在大模型方面的动作明显快了起来。上周四,圈子里疯传 Gemini 2.0 Flash Experimental 模型的图片生成功能。

今天一早,打开 X,又看到几个有趣的 Gemini 更新,比如 Canvas 和 Audio Overviews。太酷了,我早上到公司,赶紧把账号升级到 Gemini Adavanced,体验了最新的能力。

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怎么说呢?我感觉今年过完年之后, Google 像突然醒来一样。最近他们发布的新特性,一个比一个吸引人,并且还充分融合了 Google 的应用生态。我知道很多人还没体验过 Gemini 的新能力,所以今天就给大家做个介绍。

在 OpenAI 如日中天的那段时间,很多人预言 OpenAI 要彻底颠覆 Google。因为 ChatGPT 确实是新一代的搜索引擎。但最近,我体验 Gemini 的系列功能之后,觉得这话为时尚早。是的,OpenAI 在前面领跑,但 Google 在后面追赶的速度也并不慢,并且,肉眼可见,差距越来越小。

Gemini 更新的第一个重磅功能是:Canvas。其实去年 10 月,OpenAI 曾经发布过类似的功能。简单来理解,Canvas 突破了聊天机器人一问一答式的束缚,它可以支持用户在 Chat 应用中进行更丰富的操作,比如写文章,写代码。我做了个演示图,你可以看到具体的操作。

输入提示词:“帮我写一篇文章,总结 Gemini 最近的更新,要求不少于 2000 字。减少使用列表式的表达。文风参考 MacTalk”后,Canvas 会对应生成一篇文章初稿,这时候,我不需要再复制文本到另外一个编辑器里修改,Cavas 提供了简洁的编辑能力。

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如果对某段话有疑问,或者希望 AI 二次调整,那选中对应段落,这时候 Gemini Canvas 会弹出几个按钮,右边的三个从上到下分别是:更改长度、更改语气、提出修改建议。国内很多文档产品的 AI 交互参考的都是参考 Notion AI,选中段落后弹出来一串长长的菜单.......我个人比较喜欢 Gemini 的设计。

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当然,不只是写文章,Canvas 还能写代码。具体我不再做演示,这类 Vibe Coding 的产品现在太多了。

除此之外,Google 还把之前 NotebookLM 的播客生成功能集成到了 Gemini 中。只要我们上传一个文件,它就能够转换为“两个 AI 主持人之间的播客式讨论”,但目前只支持英文。目前我还没有被灰度到,下面截图是 X 上其他用户发的。

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除了今天上线的两个功能外,我盘点了下三月 Gemini 的其他更新:

1、Deep Research 功能向所有用户免费,且支持 2.0 Flash Thinking(推理模型)
2、2.0 Flash Thinking 模型升级,提供 100 万的上下文窗口
3、Personalization 功能可以关联 Gemini 和搜索记录,为用户提供更个性化的建议
4、免费开放 Gems 功能(自定义 AI,可以为某次对话预置提示词和知识)
5、Flash Thinking 可以关联更多应用,并且通过指令完成复杂任务
6、在 AI Studio 中上线 Gemini 2.0 Flash Experimental 的图文生成功能
突然想起上周听 Manus 创始人肖弘的访谈播客,他提到一位硅谷投资人的观点:
这次大模型浪潮中,大概会有三类选手能够从中获益。第一类是大公司,他们有钱做模型,并且模型做出来之后,因为自己的生态和渠道都很完善,所以,很快可以闭环。
第二类是独立开发者,Cursor 等产品成为新的代码杠杆,同时,模型能力越来越强,这本身也是技术平权。独立开发者只要调 API,只要愿意使用好的 AI 工具,就能获得更好的智能,这在过去从未发生过。
第三类是像 OpenAI、Anthropic、DeepSeek 这样的大模型创业公司,他们率先完成了技术突破,是整个行业的领头羊(至少一段时间),所以,也最先享受到了对应的红利。比如过去两年,OpenAI 收会员订阅费收得多容易....
可惜的是,我没有找到这个观点的出处。如果你知道,记得发我。从目前的情况来看,这位投资人的判断很准确。
不说国外,我们就看看国内的情况,DeepSeek R1 发布之后,AI 六小龙的日子都没那么好过,一方面,自家的模型没办法取得质的突破,没办法拿到对应的技术红利,而且研发新的模型,还需要继续烧钱。
另外一方面,商业化受阻,ToC 产品收不到钱,API 也收不到钱,只能靠定制项目,而且竞争还很激烈。这种情况下,反倒大公司的优势凸显出来,你看,腾讯很快借力 DeepSeek R1,完成了 C 端应用元宝的暂时领先......还有字节、百度、阿里。
我的判断是,未来一段时间内,大公司会进一步缩短和明星创业公司的模型能力差距。