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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