Gemini 2.0 最近展现出的 3 个超级酷新功能令人惊叹。其一，其语言理解能力大幅提升，能更精准地理解复杂语义和语境，回答问题更加全面和深入。其二，在多模态处理方面表现卓越，不仅能处理文字，还能对图像等多种信息进行高效分析和交互，为用户带来全新体验。其三，生成内容的质量和多样性得到极大提高，无论是创意写作还是知识总结，都能生成高质量且富有个性的内容。谷歌的这些进步往往被低估，其实它在人工智能领域正不断创造惊喜，推动着技术的向前发展。

Google最近的动作真的多。

感觉就是趁着OpenAI存粮打完了，疯狂的撒豆子一样往外面撒更新。

本周，他们又发布了一个关于Gemini的更新。

就是这个东西。

这玩意，他会根据你的过往的所有Google搜索记录，来让模型更懂你，给你更加个性化的搜索的回答。

然后就是上周五，Google又发了Deep Research的更新，现在，底座换成了Gemini 2.0 Flash Thinking，基座比之前的1.5Pro能力还是强太多了。而且，是100w token的上下文。

再就是上周四，几乎全网火爆的Gemini 2.0原生多模态，被玩出了各种花来。

更别提同样在上周开源的Gemma 3，以27B超小尺寸击败了DeepSeek v3、o3-mini等等。

Google这一周的动作，密集的有点离谱了。

但是每一个更新，都是实打实的，都是值得OpenAI开个20分钟直播发布会的玩意。

在体验了几天以后，我想说，Gemini 2.0，感觉还是被低估了，这波更新之后，已经成为我现在用的仅次于ChatGPT第二多的AI Chatbot产品。

因为，体验和生态。

这3个新功能，我们一个一个来说。

第一个就是上周四更新的那个Gemini2.0的用嘴改图。我也写过一篇文章了：《Gemini 2.0的“用嘴改图”终于上线了，这是AI绘图的新范式》，就不过多赘述了，只能说特别强。

网址在此：https://aistudio.google.com/，记得开魔法。

给大家看两个好玩的case吧。

比如用嘴一键去水印。

或者一键换衣服。

甚至X上有一个贼好玩的，直接给自己换了个背景。

“你已经上班迟到了，你甚至还没离开家……你没有借口，于是你拍了一张今天健身的照片，然后打开 Gemini 2.0 flash expremental输入如下指令：展示这位女士在 N 线 14 街站台的一张自拍照，她竖起大拇指点赞，背景中有一群沮丧的 MTA 工作人员正在维修轨道。头顶上方，一个小型 LED 屏幕显示日期：2025 年 3 月 13 日。”

就，看着非常有用。

然后就是更新的第二个功能，Deep Research。

我也会用整篇文章，最大的篇幅，来聊这个功能。

我先表明态度，OpenAI的Deep Research和o1 pro这两个功能，是我至今还愿意为它付费200刀/月如此高昂价格的原因。

当你用过Deep Research后，我相信，你一定会被其震撼。

我自己是金融行业出来的，也跟N多金融领域的行业研究员还有科研的朋友交流过，大家基本的反馈都是作为老手，自己也起码要干10个小时以上才能到达Deep Research生产的研究报告的质量。

但是很多人可能不知道，Deep Research这个功能，其实是Google去年12月份，第一个发的。

但是吧，当时的底座，用的是Gemini 1.5 pro，那个模型，真的太烂了，效果完全不够看。

随后才是2月份，OpenAI基于o3微调了一个模型，抄了一个他们的Deep Research，把效果打到了新的高度，也让Deep Research这玩意第一次出了圈。

后面就是Preplyxity和Grok3，这两个虽然也推出了类似的功能，但是名字其实都叫Deep Search，纯粹的AI搜索，跟Deep Research几乎没啥关系。

Deep Research其实本质上是一个Agent产品，用户提出问题后，会跟Agent一样，先拆解目标进行规划，最后进行搜索、合成，产出一篇报告。

所以你能看到，最核心的一步其实是第一步，先拆解目标进行规划，这个东西非常的考验模型的规划能力。

而规划能力，就是逻辑能力的反应，所以你也可以说，这就是在深度考验，模型的智能水平。

人OpenAI，用的是最牛逼最先进的o3微调，你Google，居然在2024年12月份，用的还是跟Sora同期的Gemini 1.5 pro，我都不知道用啥理由去理解Google，只能说都过去8个月了，他们还是忘不了当年被OpenAI狙击的痛，所以至今还对Gmini 1.5 pro耿耿于怀念念不忘……

但是这一次，Google终于反应过来了，把基座模型换成了Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental，他们目前最新的推理模型。

虽然我觉得他们应该用2.0 Pro Thinking甚至是2.5才对……

你现在可以在Gemini的官网用到：

https://gemini.google.com/

左上角切换到Deep Research模型或者下面对话框那打开Deep Research按钮，都行。

现在有个比较牛逼的点是，它免费。

OpenAI的Deep Research贵到离谱，Plus会员（20刀/月）每个月只能用10次，产出10份报告，即使是Pro会员（200刀/月），每个月也只有150次。没氪金的用户，更是连体验资格都没有。

而这次，Google至少做了一个非常良心的事，即使你是免费用户，也可以体验到真正的Deep Research了，而不是那种垃圾Deep Search。

每个免费用户，每个月可以用X次，具体次数我把他们网站翻了个遍，也没看到哪里写清楚了。

只有这么一句。

反正可以白嫖，不行就换号大法启动嘛，多大点事。

也给大家看一下效果。

比如我最近一直在研究电影工业，也有部分工作是做这一块，那么有一家公司是我一直想研究的，就是漫威。

所以我就把这段Prompt扔了进去。

“全面、系统地分析漫威（Marvel）在电影工业化进程中的布局与经验，涵盖历史背景、核心战略、制片体系、商业模式、营销策略、技术应用，以及它如何与迪士尼等合作方共同塑造全球化、跨媒体的超级英雄宇宙。通过多角度调研与论证，提炼漫威在现代电影工业发展的成功要素，并思考未来趋势与经验教训。”

跟OpenAI的Deep Research的不同是，他会给你把框架和节奏拆完，让你清晰地看到后面它会执行哪些步骤，你点击开始研究之后，他才会去整个互联网上去搜索。而OpenAI的Deep Research，是会在搜索的过程中，动态调整目标的。

当然你也可以修改方案，点击以后用嘴改就行了。

而OpenAI的Deep Research是会给你补全范围，提问题，来激发你没考虑到的部分。

在起手式上，OpenAI还是要强于Google的。

随后就是搜索阶段。

Gemini会默认展示思维过程，而且会用巨大的UI画幅去重点展示，搜了超级多的网站，甚至还有youtube。

在思考了10分钟之后，一份报告，就会放在你的面前。

非常坦诚地讲，这份电影工业化报告的质量，是没有OpenAI生产的详细和深度的。

搜索的很准，它搜了将近220个网站，我点进去看了一半，确实都很相关。但是最后的报告整合上，拉了胯了。

能解答我的一些疑惑，但是并没有到那种直出即可用的地步。

而OpenAI的Deep Research，是可以达到这个程度的。

可能还是受限于底层模型的原因，但凡我觉得Google换成Gemini 2.0 Pro Thinking，效果都可能会大幅提升，不过那样的话，可能又没法免费了……

不过我一位做科研的朋友告诉我，他觉得，在科研领域上，Google比OpenAI好用，得益于Google 30年的搜索积累，和在google学术上的布局，搜索的精准度上会比OpenAI强非常多，最后得到的报告，也比OpenAI要好。

但是科研这块我不懂，可能需要大家再去多测试一下，可以在评论区反馈。

总结就是，Gemini Deep Research模型能力拉了点，但是搜索能力很强，报告整合能力拉跨；OpenAI Deep Research搜索的精准度中规中矩，但是基座模型太强，整合能力无敌。

我这里也非常客观地讲一句我的理解。

Deep Research这种东西，会极高极快速地拉高你获取高信息密度知识的上限，会大幅改变教育、研究的工作体系。

过往，无论是因为囊中羞涩，还是因为别的，没有用过Deep Research，那我非常的真诚地建议你，Gemini的这个Deep Research，趁着目前还免费。

薅秃它。真的。

无论是做行业报告、还是做书籍总结、还是科学研究等等等等。

先用起来。真的。你会感受到另一片天地。

最后，用简短的篇幅，聊聊更新的第三个功能，Personalization。

当你第一次点进去的时候，会提示你，是否要跟你自己的Google账号相关联。

关联了以后，Gemini就可以根据你过往的搜索记录，来给你针对性的、个性化的回答了。

用Google搜索的越多，他就会越懂你，所以，你懂我什么意思吧……

但是我发现了一个BUG，就是当我问题中有字母的时候，它的回答就会变成英文，这个还让人挺懊恼的。

但是，从这点依然能看出，Google在做产品上，终于开始把自己过往30年的积累，逐渐地往Gemini中融入了。

这种巨头的生态积累，还是不容小觑的。

这一周密集的更新，个顶个都是很棒的功能，更别提Google手上还有个AI视频的王炸，Veo2。

Google，感觉还是有点被低估了。

AI还远未触及顶点。

人类也远未见识到它的极限。

本文来自微信公众号：数字生命卡兹克，作者：数字生命卡兹克