近期 Google 的 Gemini 3.0 模型透過 Google AI Studio 的 A/B 測試意外洩露，在開發者社群引發熱烈討論。雖然早期範例展示了在 SVG 生成等創意任務上的驚人能力，但社群對於當前 AI 模型的實際效能存在嚴重分歧。開發者根據各自的使用情境分享了截然不同的體驗，顯示最佳 AI 模型的選擇完全取決於您試圖完成的任務類型。
AI 能力的鋸齒狀前沿
開發者社群的經驗顯示，在 AI 模型競賽中尚未出現明確贏家，不同任務類型的體驗差異極大。在涉及 HTML 和 SCSS 的網頁開發工作中，許多開發者回報 Gemini 的表現優於競爭對手。該模型在理解 Angular 等結構化框架方面表現尤為出色，其一致性輸出與嚴格的開發模式高度契合。
「在我的工作中，我始終認為 Gemini 比 ChatGPT、Claude 和 Deepseek 更優秀，尤其是在涉及 html/scss 的網頁開發方面。」
然而，這種優勢並未延伸至所有編碼任務。在複雜的重構工作和代理行為方面——即模型需要導航大型程式碼庫並進行系統性更改時——開發者一致回報 Claude 和 GPT-5 的表現超越 Gemini。該模型在 Copilot 和 Cursor 等開發環境中的工具呼叫能力被描述為存在錯誤，限制了其在特定編程工作流程中的有效性。
各領域回報的模型優勢：
- Gemini 2.5 Pro：
創意寫作和編輯工作 UI/UX 網頁開發（HTML/SCSS、Angular）
理論物理和數學證明 論文摘要和學術主題
大型上下文視窗分析 Claude（Sonnet/Opus）：
代理行為和程式碼庫重構 Python 腳本編寫
CLI 工具整合 GPT-5（Thinking/Pro）：
複雜推理和「跳脫框架」的想法 資料擷取和「大海撈針」任務
- 廣泛的網路搜尋基礎
創意與分析能力的意見分歧
最顯著的分歧出現在創意和分析應用領域。多位用戶回報 Gemini 2.5 Pro 在創意寫作任務上無可匹敵，有些人甚至稱其是唯一勉強可用的詩歌和短篇小說創作模型。在大多數模型都難以實現真正創造力的領域中，Gemini 理解細膩文字並提供有意義批評的能力格外突出。
在數學和理論領域，意見分歧更加明顯。部分用戶發現 Gemini 在交換代數和範疇論等領域生成完整、正確證明方面更為優秀，這可能得益於其廣泛的技術內容訓練。然而其他人則認為，對於真正的數學研究，GPT-5 從陌生定理生成突破性想法的能力，比起僅僅產生正確證明，對突破性見解更有價值。
實用工作流程與限制
開發者已制定複雜的工作流程，以最大化 Gemini 的優勢同時減輕其弱點。該模型的龐大上下文窗口實現了獨特方法，例如將整個程式碼庫轉換為字串進行全面分析。有些用戶透過先讓 Gemini 生成架構文件，然後使用該摘要進行後續對話來完善這項技術——創建豐富的中繼資料索引，幫助模型更有效地推理複雜系統。
然而，顯著限制依然存在。用戶回報 Gemini 在約 5 萬個符元處會出現上下文崩潰，儘管其理論容量達 100 萬符元，這迫使頻繁重置對話。該模型也以循環行為聞名，有時即使被明確指示不要重複，仍會逐字重複回應。這些實際限制影響了現實世界的可用性，即使底層模型智能看似具有競爭力。
常見回報的 Gemini 限制：
在開發環境（Copilot/Cursor）中，工具呼叫行為被描述為有問題 儘管理論上擁有大型上下文視窗，但在約 50k tokens 時會出現上下文崩潰的情況 顯著的循環行為和逐字重複問題 在預設配置下回應過於冗長且過度討好
- 相較於競爭對手，在醫療和某些敏感主題上受到更多審查限制
整合優勢
Google 的垂直整合為 Gemini 帶來了超越原始模型能力的潛在優勢。正如一位評論者指出，Google 是核心模型領域中唯一完全垂直整合自家硬體的公司，這暗示了在定價和性能方面的長期競爭優勢。這種整合已體現在 AI Mode on Google Search 等產品中，部分用戶回報該功能透過進行更多搜尋以實現基礎驗證和綜合分析，在研究任務上表現優於專用 AI 聊天機器人。
不同 Google AI 產品之間的關係仍令用戶感到困惑，許多人表示不確定何時該使用 Gemini、AI Mode 或其他產品。這種碎片化凸顯了有效利用 Google AI 能力的挑戰，即使底層技術顯示出潛力。
展望 Gemini 3.0
社群對當前模型的混合體驗，讓人們對 Gemini 3.0 既期待又懷疑。早期洩露內容顯示的複雜 SVG 生成和可玩遊戲克隆，表明在創意編碼任務上取得了實質進展。然而，資深開發者警告不要基於單一提示的 A/B 測試過度熱情，指出實際效能涉及多檔案攝取、工具呼叫和持續對話品質等複雜因素。
根本挑戰依然存在：不同開發者對其 AI 助手的需求各不相同。擅長綠地專案規劃的模型可能在詳細實現上掙扎，而編碼專家可能缺乏創意靈活性。正如一位開發者簡潔指出：「前沿是鋸齒狀的」——而 Gemini 3.0 的成功將取決於它能在多大程度上平滑這鋸齒狀邊緣以實現實際應用。
持續的辯論更多揭示了不同領域開發者的多元需求，而非絕對的模型品質。隨著 AI 能力持續演進，最有價值的見解可能是了解哪種模型適合哪種特定任務——這是社群透過廣泛實戰實驗正在學習的課題。