Kebocoran terkini model Gemini 3.0 Google melalui ujian A/B di Google AI Studio telah mencetuskan perbincangan hangat dalam komuniti pembangun. Walaupun contoh awal mempamerkan keupayaan mengagumkan dalam tugas kreatif seperti penjanaan SVG, komuniti tersebut berpecah belah mengenai prestasi sebenar model AI semasa. Pembangun berkongsi pengalaman yang sangat berbeza berdasarkan kes penggunaan khusus mereka, mendedahkan bahawa model AI terbaik selalunya bergantung sepenuhnya pada apa yang ingin dicapai.
Sempadan Tidak Sekata Keupayaan AI
Komuniti pembangun mendedahkan tiada pemenang jelas dalam perlumbaan model AI, dengan pengalaman berbeza secara mendadak mengikut jenis tugas. Untuk kerja pembangunan web yang melibatkan HTML dan SCSS, ramai pembangun melaporkan keputusan lebih baik dengan Gemini berbanding pesaing. Model tersebut kelihatan sangat kuat dalam memahami dan bekerja dalam rangka kerja berstruktur seperti Angular, di mana output konsistennya selari dengan corak pembangunan yang ketat.
Saya secara konsisten mendapati Gemini lebih baik daripada ChatGPT, Claude dan Deepseek untuk kerja saya, yang banyak melibatkan pembangunan web dengan html/scss.
Walau bagaimanapun, kelebihan ini tidak meliputi semua tugas pengaturcaraan. Untuk kerja penyusunan semula yang kompleks dan tingkah laku agen—di mana model perlu menavigasi pangkalan kod besar dan membuat perubahan sistematik—pembangun secara konsisten melaporkan Claude dan GPT-5 mengatasi prestasi Gemini. Keupayaan panggilan alat model tersebut digambarkan sebagai bermasalah dalam persekitaran pembangunan seperti Copilot dan Cursor, mengehadkan keberkesanannya untuk aliran kerja pengaturcaraan tertentu.
Kekuatan Model yang Dilaporkan mengikut Domain:
- Gemini 2.5 Pro:
Penulisan kreatif dan kerja editorial Pembangunan web UI/UX (HTML/SCSS, Angular)
Fizik teori dan pembuktian matematik Merumuskan kertas kerja dan subjek akademik
Analisis tetingkap konteks yang besar Claude (Sonnet/Opus):
Tingkah laku agentik dan pemfaktoran semula pangkalan kod Penulisan skrip Python
Integrasi alat CLI GPT-5 (Thinking/Pro):
Penaakulan kompleks dan idea "out-of-the-box" Pengekstrakan data dan tugasan "needle in a haystack"
- Asas carian web yang meluas
Kekuatan Kreatif dan Analitik Memecahbelahkan Pendapat
Mungkin perpecahan paling ketara muncul dalam aplikasi kreatif dan analitik. Pelbagai pengguna melaporkan Gemini 2.5 Pro sebagai tiada tandingan untuk tugas penulisan kreatif, dengan ada yang sampai menyatakannya sebagai satu-satunya model yang agak boleh digunakan untuk puisi dan cerpen. Keupayaannya untuk memahami penulisan bernuansa dan memberikan kritikan bermakna menonjol dalam bidang di mana kebanyakan model bergelut dengan kreativiti sebenar.
Dalam domain matematik dan teori, pendapat semakin berpecah. Sesetengah pengguna mendapati Gemini lebih unggul untuk menghasilkan bukti lengkap dan betul dalam bidang seperti algebra komutatif dan teori kategori, berkemungkinan mendapat manfaat daripada latihan meluasnya pada kandungan teknikal. Namun yang lain berhujah bahawa untuk penyelidikan matematik tulen, keupayaan GPT-5 untuk menjana idea luar biasa daripada teorem yang tidak dikenali menjadikannya lebih bernilai untuk pandangan terobosan berbanding sekadar bukti yang betul.
Aliran Kerja Praktikal dan Batasan
Pembangun telah membangunkan aliran kerja canggih untuk memaksimumkan kekuatan Gemini sambil mengurangkan kelemahannya. Tetingkap konteks besar model tersebut membolehkan pendekatan unik, seperti menukar keseluruhan pangkalan kod kepada rentetan untuk analisis menyeluruh. Sesetengah pengguna telah memperhalusi teknik ini dengan terlebih dahulu meminta Gemini menjana dokumentasi seni bina, kemudian menggunakan ringkasan tersebut untuk perbualan seterusnya—mencipta indeks metadata kaya yang membantu model tersebut membuat penaakulan lebih berkesan tentang sistem kompleks.
Walau bagaimanapun, batasan ketara masih wujud. Pengguna melaporkan bahawa Gemini mengalami keruntuhan konteks sekitar 50k token walaupun mempunyai kapasiti teori 1-juta-token, memaksa tetapan semula sembang yang kerap. Model tersebut juga terkenal dengan tingkah laku berulang, kadangkala mengulangi respons perkataan demi perkataan walaupun apabila diarahkan secara jelas untuk tidak berbuat demikian. Batasan praktikal ini menjejaskan kebolehgunaan dunia sebenar, walaupun ketika kepintaran model asas kelihatan setanding.
Had Biasa Dilaporkan bagi Gemini:
Kelakuan tool-calling digambarkan sebagai bermasalah dalam persekitaran pembangunan (Copilot/Cursor) Keruntuhan konteks dilaporkan sekitar 50k token walaupun tetingkap konteks teorinya besar Kelakuan gelung yang ketara dan pengulangan verbatim Respons yang terlalu panjang dan sycophancy dalam konfigurasi lalai
- Lebih ditapis berbanding pesaing untuk topik perubatan dan topik sensitif tertentu
Kelebihan Integrasi
Integrasi menegak Google memberikan Gemini kelebihan berpotensi yang melangkaui keupayaan model mentalah. Seperti yang dinyatakan seorang pengulas, Google merupakan satu-satunya dalam ruang model teras yang diintegrasikan sepenuhnya secara menegak dengan perkakasan mereka sendiri mencadangkan kelebihan daya saing jangka panjang dalam harga dan prestasi. Integrasi ini sudah ditunjukkan dalam produk seperti Mod AI pada Carian Google, yang dilaporkan sesetengah pengguna mengatasi prestasi bot AI khusus untuk tugas penyelidikan dengan melakukan lebih banyak carian untuk asas dan sintesis.
Hubungan antara produk AI Google yang berbeza masih mengelirukan pengguna, dengan ramai yang menyatakan ketidakpastian tentang bila untuk menggunakan Gemini berbanding Mod AI berbanding tawaran lain. Fragmentasi ini menyerlahkan cabaran menggunakan keupayaan AI Google dengan berkesan, walaupun teknologi asas menunjukkan janji.
Meninjau ke Arah Gemini 3.0
Pengalaman bercampur komuniti dengan model semasa mewujudkan kedua-dua keseronokan dan skeptisisme tentang Gemini 3.0. Kebocoran awal yang menunjukkan penjanaan SVG canggih dan klon permainan boleh main mencadangkan kemajuan bermakna dalam tugas pengaturcaraan kreatif. Walau bagaimanapun, veteran menasihati terhadap keterlaluan antusiasme berdasarkan ujian A/B satu-prompt tunggal, menyatakan bahawa prestasi dunia sebenar melibatkan faktor kompleks seperti penyerapan pelbagai fail, panggilan alat, dan kualiti perbualan berterusan.
Cabaran asas kekal: pembangun berbeza memerlukan keupayaan berbeza daripada pembantu AI mereka. Model yang cemerlang dalam perancangan projek greenfield mungkin bergelut dengan pelaksanaan terperinci, manakala pakar pengaturcaraan mungkin kekurangan fleksibiliti kreatif. Seperti yang dinyatakan secara ringkas oleh seorang pembangun, Sempadan itu tidak sekata—dan kejayaan Gemini 3.0 akan bergantung pada bahagian mana tepi tidak sekata itu yang dapat dihaluskannya untuk kegunaan praktikal.
Debat berterusan mendedahkan kurang tentang kualiti model mutlak dan lebih tentang keperluan pelbagai pembangun dalam domain berbeza. Apabila keupayaan AI terus berkembang, pandangan paling bernilai mungkin memahami model mana yang sesuai dengan tugas tertentu—satu pengajaran yang dipelajari komuniti melalui eksperimen dunia sebenar yang meluas.
Rujukan: Gemini 3.0 Dikesan Melalui Ujian A/B