Google最近的動作真的多。

　　 感覺就是趁著OpenAI存糧打完了，瘋狂的撒豆子一樣往外面撒更新。

　　 昨天晚上11點多，他們又發了一個關于Gemini的更新（其實功能禮拜天就上了，我也不知道他們為啥今天才發推文）。

　　 就是這個東西。

　　 這玩意，他會根據你的過往的所有Google搜索記錄，來讓模型更懂你，給你更加個性化的搜索的回答。

　　 然后就是上周五，Google又發了Deep Research的更新，現在，底座換成了Gemini 2.0 Flash Thinking，基座比之前的1.5Pro能力還是強太多了。而且，是100w token的上下文。

　　 再就是上周四，幾乎全網火爆的Gemini 2.0原生多模態，被玩出了各種花來。

　　 更別提同樣在上周開源的Geeme3，以27B超小尺寸擊敗了DeepSeek v3、o3-mini等等。

　　 Google這一周的動作，密集的有點離譜了。

　　 但是每一個更新，都是實打實的，都是值得OpenAI，開個20分鐘直播發布會的玩意。

　　 在體驗了幾天以后，我想說，Gemini 2.0，感覺還是被低估了，這波更新之后，已經成為我現在用的僅次于ChatGPT第二多的AI Chatbot產品。

　　 因為，體驗和生態。

　　 這3個新功能，我們一個一個來說。

　　 第一個就是上周四更新的那個Gemini2.0的用嘴改圖。我也寫過一篇文章了：就不過多贅述了，只能說特別強。

　　 網址在此：https://aistudio.google.com/，記得開魔法。

　　 給大家看兩個好玩的case吧。

　　 比如用嘴一鍵去水印。

　　 或者一鍵換衣服。

　　 甚至X上有一個賊好玩的，直接給自己換了個背景。

　　 “ 你已經上班遲到了，你甚至還沒離開家……你沒有借口，于是你拍了一張今天健身的照片，然后打開 Gemini 2.0 flash expremental輸入如下指令：展示這位女士在 N 線 14 街站臺的一張自拍照，她豎起大拇指點贊，背景中有一群沮喪的 MTA 工作人員正在維修軌道。頭頂上方，一個小型 LED 屏幕顯示日期：2025 年 3 月 13 日。”

　　 就，看著非常有用。

　　 然后就是更新的第二個功能， Deep Research。

　　 我也會用整篇文章，最大的篇幅，來聊這個功能。

　　 我先表明態度，OpenAI的 Deep Research和o1 pro這兩個功能，是我至今還愿意為它付費200刀/月如此高昂價格的原因。

　　 當你用過 Deep Research后，我相信，你一定會被其做震撼。

　　 我自己是金融行業出來的，也跟N多金融領域的行業研究員還有科研的朋友交流過，大家基本的反饋都是作為老手，自己也起碼要干10個小時以上才能到達 Deep Research生產的研究報告的質量。

　　 但是很多人可能不知道， Deep Research這個功能，其實是Google去年12月份，第一個發的。

　　 但是吧，當時的底座，用的是Gemini 1.5 pro，那個模型，真的太爛了= =效果完全不夠看。

　　 隨后才是2月份，OpenAI基于o3微調了一個模型，抄了一個他們的 Deep Research，把效果打到了新的高度，也讓 Deep Research這玩意，第一次跑了圈。

　　 后面就是Preplyxity和Grok3，這兩個雖然也推出了類似的功能，但是名字其實都叫 Deep Search，純粹的AI搜索。跟 Deep Research幾乎沒啥關系。

　　 Deep Research其實本質上是一個Agent產品，用戶提出問題后，會跟Agent一樣，先 拆解目標進行規劃，最后進行搜索、合成，產出一篇報告。

　　 所以你能看到，最核心最核心的一步，其實是第一步， 先 拆解目標進行規劃，這個東西非常的考驗模型的規劃能力。

　　 而規劃能力，就是邏輯能力的反應，所以你也可以說，這就是在深度考驗，模型的智能水平。

　　 人OpenAI，用的是最牛逼最先進的o3微調，你Google，居然在2024年12月份，用的還是跟Sora同期的Gemini 1.5 pro，我都不知道用啥理由去理解Google，只能說都過去8個月了，他們還是忘不了當年被OpenAI狙擊的痛，所以至今還對Gmini 1.5 pro耿耿于懷念念不忘。。。

　　 但是這一次，Google終于反應過來了，把基座模型，換成了Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental，他們目前最新的推理模型。

　　 雖然我覺得他們應該用2.0 Pro Thinking甚至是2.5才對。。。

　　 你現在可以在Gemini的官網用到：

　　 https://gemini.google.com/

　　 左上角切換到 Deep Research模型或者下面對話框那打開 Deep Research按鈕，都行。

　　 現在有個比較牛逼的點是 ，它免費。

　　 OpenAI的 Deep Research貴到離譜，Plus會員（20刀/月）每個月智能用10次，產出10份報告，即使是Pro會員（200刀/月），每個月也只有150次。沒氪金的用戶，更是連體驗資格都沒有。

　　 而這次，Google至少做了一個非常良心的事，即使你是免費用戶，也可以體驗到，真正的 Deep Research了，而不是那種垃圾 Deep Search。

　　 每個免費用戶，每個月可以用X次，具體次數我把他們網站翻了個遍，也沒看到哪里寫清楚了。

　　 只有這么一句。

　　 反正可以白嫖，不行就換號大法啟動嘛，多大點事。

　　 也給大家看一下效果。

　　 比如我最近其實對一直在研究電影工業，也有部分工作是做這一塊，那么有一家公司是我一直想研究的，就是漫威。

　　 所以我就把這段Prompt扔了進去。

　　 “全面、系統地分析漫威（Marvel）在電影工業化進程中的布局與經驗，涵蓋歷史背景、核心戰略、制片體系、商業模式、營銷策略、技術應用，以及它如何與迪士尼等合作方共同塑造全球化、跨媒體的超級英雄宇宙。通過多角度調研與論證，提煉漫威在現代電影工業發展的成功要素，并思考未來趨勢與經驗教訓。”

　　 跟OpenAI的 Deep Research的不同是，他會給你把框架和節奏拆完，讓你清晰的看到后面它會執行哪些步驟，你點擊開始研究之后，他才會去整個互聯網上去搜索。而 OpenAI的 Deep Research，是會在搜索的過程中，動態調整目標的。

　　 當然你也可以修改方案，點擊以后用嘴改就行了。

　　 而OpenAI的 Deep Research是會給你補全范圍，提問題，來激發你沒考慮到的部分。

　　 在起手式上，OpenAI還是要強于Google的。

　　 隨后就是搜索階段。

　　 Gemini會默認展示思維過程，而且會用了巨大的UI畫幅去重點展示，搜了超級多的網站，甚至還有youtube。

　　 在思考了10分鐘之后，一份報告，就會放在你的面前。

　　 非常坦誠的講，這份電影工業化報告的質量，是沒有OpenAI生產的詳細和深度的。

　　 搜索的很準，它搜了將近220個網站，我點進去看了一半，確實都很相關。但是最后的報告整合上，拉了胯了。

　　 能解答我的一些疑惑，但是并沒有到那種直出即可用的地步。

　　 而OpenAI的 Deep Research，是可以達到這個程度的。

　　 可能還是受限于底層模型的原因，但凡我覺得Google換成Gemini 2.0 Pro Thinking，效果都可能會大幅提升，不過那樣的，可能又沒法免費了。。。

　　 不過我的做科研朋友告訴我，他覺得，在科研領域上，Google比OpenAI好用，得益于Google 30年的搜索積累，和在google學術上的布局，搜索的精準度上會比OpenAI強非常多，最后得到的報告，也比OpenAI要好。

　　 但是科研這塊我不懂，可能需要大家再去多測試一下，可以在評論區反饋。

　　 總結就是， Gemini Deep Research模型能力拉了點，但是搜索能力很強，報告整合能力拉跨；OpenAI Deep Research搜索的精準度中規中矩，但是基座模型太強，整合能力無敵。

　　 我這里也非常客觀的講一句我的理解。

　　 Deep Research這種東西，會極高極快速的拉高你獲取高信息密度知識的上限，會大幅改變教育、研究的工作體系。

　　 過往，無論是因為囊中羞澀，還是因為別的，沒有用過 Deep Research，那我非常的真誠的建議你，Gemini的這個 Deep Research，趁著目前還免費。

　　 薅禿它。真的。

　　 無論是做行業報告、還是做書籍總結、還是科學研究等等等等。

　　 先用起來。真的。你會感受到，另一片天地。

　　 最后，用簡短的篇幅，聊聊更新的第三個功能， Personalization。

　　 當你第一次點進去的時候，會提示你，是否要跟你自己的Google賬號相關聯。

　　 關聯了以后，Gemini就可以根據你過往的搜索記錄，來給你針對性的、個性化的回答了。

　　 用Google搜索的越多，他就會越懂你，所以，你懂我什么意思把...

　　 但是我發現了一個BUG，就是當我問題中有字母的時候，它的回答，就會變成英文，這個還讓人挺懊惱的。

　　 但是，從這點依然能看出，Google在做產品上，終于開始把自己過往30年的積累，逐漸的往Gemini中融入了。

　　 這種巨頭的生態積累，還是不容小覷的。

　　 這一周密集的更新，個頂個都是很棒的功能，更別提Google手上還有個AI視頻的王炸，Veo2。

　　 Google，感覺還是有點被低估了。

　　 AI還遠未觸及頂點。

　　 人類也遠未見識到它的極限。

　　>/ 作者：卡茲克

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