Gemini 3.1 Pro：三個月躍升的真相與隱憂

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Google最新發布的Gemini 3.1 Pro在ARC-AGI-2測試中達到77%的準確率，這個數字在三個月前還只是31%。這樣的躍升速度讓人眩暈，但也引發了一個更深層的疑問：我們到底在見證智能的突破，還是在目睹考試技巧的精進？

真正值得關注的不是單一的高分，而是改進的方向。Gemini 3.1 Pro的幻覺率從88%驟降至50%，這可能是比任何單項測試更重要的進步。企業采用AI的最大障礙從來不是它不夠聰明，而是它在不知道答案時依然裝作知道的樣子。承認無知比假裝全能更接近真正的智能。

但數據背后也藏著矛盾。當一個模型在GPQA Diamond上達到94.3%的準確率時，考慮到基準測試本身約有7%的錯誤率，這意味著什么？要么模型真的完美到能識別出測試題的錯誤，要么我們需要重新審視這些分數的含義。98%的ARC-AGI-1得分也面臨同樣的質疑——當分數過高時，反而成為一種警示信號。

更耐人尋味的是用戶體驗與基準測試的割裂。許多開發者反映，Gemini 3 Pro在發布初期表現驚艷，但幾周后開始“變笨”。這不一定是模型降級，更可能是Google在推理時間、輸出長度等推理層面的節流。基準測試用的是全功率版本，而用戶拿到的可能是節能模式。這種差異提醒我們：當衡量標準變成目標本身，我們需要警惕數字游戲掩蓋實際能力。

競爭格局也在發生微妙變化。Google這次甚至沒有在LMArena上爭奪第一，這種克制反而讓人相信這是一次真實的進步。與此同時，各家實驗室在三個月內輪番發布新模型，形成了一個有趣的循環：Google領先幾周，Grok緊隨其后，然后是Anthropic和OpenAI，周而復始。

我們或許正站在一個拐點：AI進步的速度已經快到讓人難以適應，但這種進步在日常應用中的體現卻出奇地緩慢。編程助手依然會在編輯代碼時意外刪除整段內容，對話系統仍然會在長對話中遺忘你明確說過的要求。基準測試記錄的是峰值能力，而真正重要的是平均表現。

也許真正的考驗不是ARC-AGI能否達到100%，而是這些模型能否在一個月后依然保持發布時的水平。進步的速度固然令人興奮，但穩定性才是從實驗室走向生產環境的關鍵。

簡評：

Google這次沒有在LMArena上爭第一，反而顯得更加真實。這標志著行業從“PPT造車”式的參數競賽，轉向了“工業化落地”的工程深水區。

我們對AI的衡量標準正在發生根本性轉變：

• 過去： 它能否戰勝人類？（峰值能力）

• 未來： 它能否在一周后依然穩定工作？（平均表現）

Gemini 3.1 Pro 的真相在于：它可能是一個更擅長“做題”的學生，但也確實是一個更誠實、更可控的實習生。而在當前的AI階段，“可控”遠比“天才”更具破壞性的生產力價值。