蛰伏数月，谷歌再度出手甩出王炸——Gemini 3 奇袭大模型圈，交出了一张几乎 " 全 A" 的模型测试成绩单。

11 月 19 日凌晨，谷歌发布最新一代模型 Gemini 3。随后，Gemini 3 系列模型在多模态、推理、Agent 等三条大模型主线路的多项国际测试上全面 " 屠榜 "。除了在编程能力测试略逊于 GPT-5.1 和 Claude Sonnet 4.5 外，在其他国际主流测试项目上，Gemini 3 Pro 得分都是断档的领先。

Gemini 3 在一系列关键 AI 基准测试中达到了最先进水平。来源：谷歌开发者公众号

其中，Humanity's Last Exam（HLE）被认为是衡量 AI 能否解决人类顶尖难题的试金石，Gemini 3 Pro 在此项测试的得分为 37.5%。而 GPT-5.1、Claude Sonnet 4.5 得分分别为 26.5%、12.7%。

模型发布后，谷歌美股股价一度上涨 5.8%，市值突破 3.5 万亿美元创历史新高。

OpenAI 的 CEO 山姆 · 阿尔特曼也罕见对谷歌给予赞赏：" 这看起来是一个很棒的模型。" 短短一年前，谷歌在举办 2024 I/O 开发者大会时，阿尔特曼还曾直接嘲讽 Gemini 产品，甚至对发布会布置提出质疑：" 我无法不去思考 OpenAI 和谷歌之间的美学差异。"

但在今年 5 月的开发者大会上，谷歌拿出十余种 "AI 万花筒 " 产品，能力大幅提升，给了阿尔特曼一记回旋镖。半年后，谷歌再度 " 炸场 "，更表明在多年技术积累之下，谷歌已经重新找回节奏。

" 谷歌已不再把自己视为一家搜索公司，而是要成为下一代计算平台的创建者。"谷歌 CEO 皮查伊今年多次强调。2025 年，谷歌的搜索、安卓系统、Chrome 浏览器、YouTube、硬件乃至手机等核心业务，都在围绕基座大模型 Gemini 进行重构。一年高达 900 亿美元的资本开支以及工程资源，也都向模型供电倾斜。

基座模型迭代之际，谷歌也同步披露了一个关键数据：谷歌浏览器的 AI 模式月活跃用户已达 20 亿。这意味着，从模型到应用，谷歌正利用其庞大的生态系统，重新定义 AI 上的话语权。

谷歌全栈布局的示范效应，也势必将大模型竞争拉到下一高度。近期，国内外围绕入口的争夺也不约而同地打响。OpenAI 上线桌面浏览器，同时强势进军搜索功能；阿里千问 App 近期回归，高调瞄准 ChatGPT 入局 AI to C；字节也在通过豆包探索电商新入口。

几天前，伯克希尔 - 哈撒韦公司披露的今年三季度持股报告显示：巴菲特在退休前，首次建仓买入了谷歌。

近日，段永平在接受采访时也表示：" 现在市场上的大模型很多，10 年后能活下来的大概率不会超过 10%。大家可以猜猜 10 年后，大家还在用的主流大模型会是什么？我会猜 Gemini，因为背后的谷歌很强大，而且已经醒了。"

Gemini 3 发布前，谷歌相当低调。

2025 年 11 月初，皮查伊在公司财报电话会议上谈及 Gemini 3 时态度谨慎：" 前沿大模型的开发需要更多时间，而 Gemini 3 预计不会让人们立刻就看到突破性的进展。"

从结果看这像是一颗烟雾弹。据 Model Card 测试数据，Gemini 3 成绩几乎全面碾压当前所有主流大模型；在开放评测平台 LMArena 上，Gemini 3 Pro 以 1501 分位居通用模型榜首。

在博士级科学问答 GPQA Diamond 上，Gemini 3 Pro 成绩为 91.9%；数学难题集 MathArena Apex 上创造了最新纪录—— 23.4%；SimpleQA Verified（强调事实性与复杂问答准确度的测试）成绩是 72.1%，这意味着其幻觉率和知识错误率被显著压低；在 ARC-AGI-2（推理测试）的成绩为 31.1%，而上一代 Gemini 2.5 Pro 的该项成绩还不到 5%。

Gemini 3 在多模态的表现同样令人惊艳。目前，多模态模型上有两项 " 终极试题 "：MMMU-Pro 和 Video-MMMU，Gemini 3 Pro 在这两项的成绩分别为 81% 和 87.6%，创下多模态模型能力历史最高纪录。在 Agentic Coding 上，Gemini 3 Pro 在 SWE-Bench Verified 的成绩比 GPT-5.1 和 Claude Sonnet 4.5 分别仅差 0.1%、0.9%。

某种程度上，Gemini 3 是谷歌第一款给 OpenAI 构成实质性威胁的模型——它并非以某一项能力出圈，而是在多模态、推理、Agent 这三条最难突破的线路上，全线抵达行业天花板。

谷歌的反攻还不止于在基座模型上 " 血洗 " 榜单，还有应用层的全面爆发。正是前者的能力跨越，才为应用页面、交互方式的迭代提供了关键基础。

2022 年，ChatGPT 把行业带入了小助手式 " 对话优先 " 的交互世界。然而，Gemini 新版应用不再是单一对话框——用户发出自然语言请求，模型并非直接生成答案，而是即时生成一个结构化的、视觉化的界面，用户可以和 AI 共同操作。

这也让 AI 跳出了 " 小助手 " 的角色，不再只是在语言层面辅佐用户，而是开始和用户共享一个可操作的工作环境，向着真正的 " 工作伙伴 " 发展。据悉，Gemini 3 将被整合进 Gemini 应用、谷歌的 AI 搜索产品 AI Mode 和 AI Overviews，以及企业级产品。

谷歌在 AI 上的爆发，可以说是 " 后发先至 "。2022 年 11 月底，ChatGPT 燃爆硅谷后，同年 12 月 6 日，谷歌推出了 Gemini 1.0。此后，谷歌的 AI 研发进程一直不温不火。

模型开发滞后之下，OpenAI、Perplexity、Anthropic 等对谷歌的搜索市场虎视眈眈。2024 年底，谷歌搜索市场份额首次跌破 90%。

" 大企业病 "" 掉队 "" 落伍 " 曾是外界诟病谷歌的形容词。但谷歌通过对关键技术团队的成功整合，再度找回了自己的研发节奏与产品高度。

2023 年 4 月，谷歌宣布将 Google Brain 和 DeepMind 合并，由 DeepMind 创始人戴米斯 · 哈萨比斯执掌。此前，两支团队都做出过骄人战绩：Brain 创造了 Transformer 架构，DeepMind 则拿出过震惊世界的 AlphaGo。

" 一山不容二虎 " 的故事没有在谷歌发生。团队合并后，虽然带头人是哈萨比斯，但 Google Brain 的联合创始人杰夫 · 迪恩仍然担任首席科学家。2024 年底，在团队的共同努力下，Gemini 模型顺利完成了迭代。

接下来，谷歌更力出一孔。到 2025 年 5 月，皮查伊在 I/O 开发者大会上，大胆打破了谷歌搜索的立命之本：" 搜索框不重要了，Google 要做你的 AI 助理，直接替你把事办了。"

大会上，谷歌共宣布了 23 项功能更新，覆盖了 AI 模型、视觉生产、谷歌搜索、Agent 系统、AI 眼镜、生态等几乎所有与 AI 相关的领域。

AI 颠覆搜索后，谷歌的野心也被放到了下一代计算平台：其自研了 TPU 提供底层算力支持；用安卓与 Chrome 构成交互前台，Workspace 承接具体任务执行；YouTube 打造流媒体资产，为 Gemini 在多模态能力上奠定基础。此外，Gmail、Google Docs 等成熟应用也逐步被注入 AI 功能。

Gemini 3 的发布会上，谷歌宣布其浏览器 AI 模式的月活跃用户已达 20 亿，其中 Gemini 应用月活用户达 6.5 亿。皮查伊称：" 令人惊叹的是，仅仅两年时间，AI 已从单纯处理文本和图像，发展到能够读懂场景。从今天起，Gemini 将在谷歌全系产品中全面铺开。"

谷歌的系统性进击，也意味着 AI 新入口大战已经打响。AI 角逐已从基模大战、技术竞速，转向了关乎下一个 10 年势力版图的场景落地竞争。

下一代入口在哪里？在移动互联网时代，得流量者胜出。但未来如果把答案扩展到 " 谁能帮用户解决问题 " 的效用之争，机会又重新在巨头面前摊平。

某种程度上，谷歌的全栈出击，也是阿里正在尝试 " 复刻 " 的道路。周靖人在云栖大会后，对《中国企业家》等媒体表示：阿里云是全球少数几家在大模型和云计算方面都能够做到全栈自研、联合创新的公司。

11 月 17 日，阿里千问 App 公测版亮相，直接瞄准 AI to C 入口，计划打造会聊天、能办事的个人 AI 助手，并整合了阿里全生态的服务能力。次日，蚂蚁集团发布全模态通用 AI 助手 " 灵光 "，用户可以在 30 秒内，生成可交互、可编辑、可分享的 " 闪应用 "。这些都昭示着阿里准备抓住 " 生产力入口 " 的野心。

在不久前的 2025 年第三季度财报会上，腾讯集团总裁刘炽平亦明确表示：微信最终将成为一个 AI Agent，帮助用户在微信内部完成大量任务。字节豆包则在流量加持下，正在从生态渗透，走向工具赋能，与抖音、剪映深度绑定，将豆包变为字节的生产力引擎。

最近，OpenAI 已经将更多目光投向了企业服务与垂直场景落地。今年上半年，OpenAI 实现 43 亿美元营收，其中消费者与企业订阅占据大头。

一位海外文旅开发从业者对《中国企业家》表示：他在使用了国内外多项大模型后，感到 GPT-5 在上下文理解层面，明显具备优势。" 虽然我们海外数据相对匮乏，但因为 ChatGPT 好用，海外系统反而更容易做。"

不过，靠旧地图未必能拿到新船票。AI 时代的赢家，不只属于技术领先者，或者有能力 " 大水漫灌 " 的超级 App 拥有者，更是能理解用户需求、将技术转化为解决问题能力，能将 AI 与行业场景深度绑定，对 AGI 有更透彻理解和追求的企业。