谷歌新一代旗舰大模型Gemini 4 Pro 最近又曝出两个全新检查点(内部代号「barium-b」/Checkpoint 2),多位海外开发者在实测后直呼「头皮发麻」——无论是 3D 物理模拟、代码生成还是长文本推理,表现都明显压过市面上的顶尖模型。Google DeepMind 新任掌门人 Koray Kavukcuoglu 也已首次公开确认:Gemini 4 已进入后训练早期阶段,正式发布将「远早于年底」。

两个新检查点流出:开发者实测「头皮发麻」
这次流出的两个检查点并非官方发布,而是被开发者在竞技场等渠道意外发现。有开发者直言:「在爆肝 400 小时使用 Opus 5.5 和 GPT-6 之后,Gemini 4 Pro 依然让我头皮发麻!」与上一检查点相比,新节点的细节密度和精确度都有肉眼可见的飞跃,被测试者形容为「谷歌这次是真的在烹饪一道大菜」。
值得一提的是,Google DeepMind 掌门人 Koray Kavukcuoglu 透露,Gemini 4 自 7 月启动「有史以来最具野心的预训练」后,仅耗时约两个月就基本完成早期预训练,目前正全面冲刺后训练阶段。这与上周刚刷爆科技圈的 Claude 用一句话破解杨振宁理论九圈难题 一起,把 2026 年的大模型军备竞赛推向了白热化。
7 大硬核 Demo:把 Opus 5.5 按在地上摩擦
从开发者晒出的实测验结果看,Gemini 4 Pro 的 3D 生成与物理引擎模拟能力堪称惊喜。最出圈的是「水上飞机起飞」测试:同样是让模型用代码生成 3D 浮筒飞机在水面滑行起飞的物理模拟,Opus 5.5 生成的机身晃动剧烈、水面反馈生硬,而 Gemini 4 Pro 加速平稳、溅水效果逼真,流体力学逻辑明显更胜一筹。
更夸张的是,有开发者让它在没有任何 3D 模型导入的情况下,仅用 16 分钟就纯代码手搓出一个可交互的 3D 国际空间站绕地球运行模拟程序——不仅用 Three.js 建好了空间站模型,还自动抓取正确的地球贴图保证经纬度准确。此外,灯塔变火箭发射、3D Wii 遥控器高精度还原、机械蜂鸟等测试也全部高分通过,后者被评价「远远好于 GPT-6 Sol」。

参数大泄露:1000 万 Token 上下文与真 Agent 能力
虽然新检查点最近才曝光,但 Gemini 4 Pro 的参数此前已经泄露:传闻拥有 1000 万 Token 的上下文窗口和 256K 输出上限,如果属实,将彻底告别「代码写一半就断」的噩梦;它还支持永久跨会话记忆、无需 API 即可联网,具备真正的 AI Agent 能力,甚至可以充当机器人的大脑,控制现实世界中的物理设备。
基准测试方面,Gemini 4 Pro 在 AI 智能体编程测试(DeepSWE v1.1)拿下 88%,在编码能力测试(Terminal-bench 2.1)飙到 95.3%,编程、智能体、推理三项均超越 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1。考虑到 OpenAI 一边在推 月费 500 美元的 ChatGPT Pro Max 套餐,一边又陷入停训风波,谷歌这个节点的杀伤力比想象中更大。
谷歌真急了:两个月训完,全军冲刺 4.0
Gemini 4 Pro 突然空降的背后,是谷歌的底线被碰了。在发现 Gemini 3.5 Pro 的性能不足以碾压对手后,谷歌直接壮士断腕,把所有算力全砸向 Gemini 4。面对「是否担心谷歌已经落后」的尖锐提问,Koray 斩钉截铁地说:「我对我的团队有百分之百的信心,我们注定永远要站在技术的最前沿。」他还强调,团队不再执着于 AGI 概念——「真正的问题是,我们是否有能力构建出我们可以完全信任的智能体」。
据 The Information 爆料,谷歌内部工程师已开始用 Gemini 4 开发 Antigravity AI,以回击「谷歌员工用 Claude 写代码」的传闻;Gemini 4 的研发还反过来帮助硬件工程师设计未来两到三代的 TPU,这种算法与芯片深度绑定的护城河,已经让英伟达感到警惕。
骨折价与太空 TPU:谷歌的连环组合拳
性能炸裂之外,谷歌还准备掀起价格战:据泄露,Gemini 4 Pro 定价为输入 2.25 美元、输出 11.25 美元/百万 Token,对比友商动辄几十美元的旗舰模型堪称「骨折价」。更科幻的是,下周谷歌将搭乘 SpaceX 的猎鹰 9 号,把装有 4 颗 TPU 芯片的卫星送入太空——未来天上可能真会出现一张庞大的星链式 AI 数据中心网。有消息称,Gemini 4 Pro 最快十月就可能正式发布。
常见问题(FAQ)
Google DeepMind 掌门人 Koray Kavukcuoglu 表示正式发布时间将「远早于年底」,外界传闻最快十月就可能发布。目前流出的只是开发检查点,正式版性能与定价仍以官方公告为准。
从目前流出的开发者测试看,它在 3D 物理模拟、代码生成等场景确实表现优于 Opus 5.5,机械蜂鸟测试也”远远好于 GPT-6 Sol”,但不同任务各有胜负,正式版发布前不宜给出一边倒的结论。
意味着模型可以一次性”读”完相当于几十本长篇小说的内容,长代码工程、超长文档分析不再需要分段喂入,配合 256K 输出上限,一句话生成大型软件的全套代码将成为可能。
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