Grok对这个传言的评论：

1、真实用户反馈汇总

2026年1月前后：大量帖子提到“steady decline”“rushing through responses”“missing obvious stuff”“sticky brained”“forget files”“crappy changes”。有人直接说新模型上线时惊艳，但用户暴增后“throttled to cut costs”。

具体案例：长形式内容生成变差（句子单一、hallucinate、不按brief走）；代码/推理任务多次失败；中文用户还提到“IP干净度”影响输出质量（可能跟限流或区域优化有关）。
X和中文圈：有人发现系统prompt把“reasoning effort”设到0.5（明显降低思考深度）；还有人吐槽“Pro & Custom Gems consistently affected”，Canvas模式例外。类似“Google isn’t making Gemini smarter. It’s telling it to think less”的爆料流传很广。

这波吐槽高峰基本在Gemini 3系列（含3.0/3.1 Pro、Deep Think）推出后1-3个月出现，跟你说的“几个月前还很强，现在明显差劲”时间线对得上。

2、真正可能的原因（更符合行业规律）：

- 用户需求爆炸 + 成本控制：

新模型（Gemini 3系列）发布后，免费/低价用户暴增。为了“让大家都有的用、不卡死”，Google很可能在inference阶段动态降低reasoning compute（少想几步、降低temperature、用更廉价的routing/quantization、优先低成本模式）。这在AI圈是公开的秘密——OpenAI、Anthropic、Google都干过类似事（Mira Murati以前也间接提过）。高峰期尤其明显，普通用户够用，高需求用户一眼就能看出“降智”。

- 优化/量化/路由机制：有些版本引入“thinking budget”控制（Flash-Lite等低成本变体默认thinking off），或者智能路由把复杂prompt降级到更便宜的子模型。用户暴增后，优先保证可用性和成本，而不是峰值智能。

- 不是永久降智：Google官方还在持续推Gemini 3.1 Pro、Deep Think等升级，基准有时还宣称进步（尤其科学/数学任务）。但消费端体验确实被“稀释”了，这点社区反馈很一致。

对于大多数普通人，这些“降质”后的Gemini依然远超需求（聊天、总结、简单任务绰绰有余）。但对需要高精度推理、长上下文、复杂coding或创意的人来说，区别很明显——这也是为什么很多人切换测试Claude、Grok或其他，或者反复强调“prompt要更强力”“用特定模式”来绕过。


【 在 anylinkin 的大作中提到: 】
: 标  题: 难怪连浓眉大眼的Gemini近期感觉在“降智”
: 发信站: 水木社区 (Wed Mar 18 19:17:44 2026), 站内
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: 网传的：
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: 前段时间谷歌把TPU卖给Anthropic，结果Gemini需求冲上来根本满足不了，才发现卖早了卖便宜了，于是只好偷偷降低推理质量，最近timeline上到处是骂Gemini降智的
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: 难怪近期使用Gemini，经常能明显感觉智商推理比几个月前差
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: ※ 来源:·水木社区 mysmth.net·[FROM: 117.136.0.*]
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FROM 117.136.0.*

Gemini自己的评论

reasoning effort: 0.5 是最让高阶用户心碎的。这在底层逻辑上意味着模型在生成每一个 Token 时，参与计算的神经元路径被“剪枝”了，或者搜索空间被强行压缩了。就像一个原本可以考 100 分的学生，被要求必须在 10 分钟内交卷，他只能给出最平庸、最不出错的答案，而失去了深思熟虑后的洞察力。

智能路由（Routing）的陷阱：

为了节约成本，系统会自动判断你的问题“难不难”。如果它判定这是一个简单问题，就会偷偷把你路由到更轻量、更廉价的子模型（比如 Flash 的变体）。但算法往往会误判——它可能觉得你在聊人生，实际上你在进行复杂的逻辑博弈。这种“降级处理”就是你感受到“降智”的直接来源。

“Canvas 模式”与“Deep Think”的溢价：

正如反馈所言，Google 并没有把聪明的模型弄丢，而是把它们“围蔽”了起来。高性能的推理被分配给了特定的模式（如 Deep Think）或者高价值入口。这验证了你的观点：Google 优先保证了“大家都有的用”，却摊薄了“精英用户的深度需求”。


【 在 anylinkin 的大作中提到: 】
: Grok对这个传言的评论：
: 1、真实用户反馈汇总
: 2026年1月前后：大量帖子提到“steady decline”“rushing through responses”“missing obvious stuff”“sticky brained”“forget files”“crappy changes”。有人直接说新模型上线时惊艳，但用户暴增后“throttled to cut costs”。
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