2026年计算机行业谷歌深度系列一：大模型时代开创者，引领AI商业化落地

大模型时代开创者，引领全球 AI 创新潮

1.1、谷歌：大模型技术奠基人，AI 商业化落地领跑者

谷歌：全球领先的 AI 平台型企业，大模型技术的开创者。谷歌成立于 1998 年， 业务由广告及搜索拓展至谷歌云、Workspace 生产力套件、以 Gemini 大模型为 底座的人工智能平台等。最初，谷歌将机器学习技术用于提升网页搜索、广告定 向、个性化推荐能力；2011 年，谷歌开启 Google Brain 项目，进行大规模深度学 习研究；2014 年，谷歌收购了英国 AI 实验室 DeepMind，次年发布 Alpha Go 击 败围棋世界冠军；2017 年，Google Brain 研究团队提出 Transformer 架构，成为 后续大模型技术发展的基石。2023 年底，Google 发布 Gemini 系列多模态大模 型，模型在原生多模态、推理、编码等方面的能力持续提升，截至 2026 年 4 月 2 日，谷歌最新一代模型 Gemini3.1 Pro Preview 在 Artificial Intelligence 的 Intelligence Index 榜单上位居第一。

Google DeepMind 领导谷歌 AI 业务发展。1）团队架构层面：2023 年，原 Google Brain（（注重 AI 技术研究与产品的结合落地）与 DeepMind（（注重 AGI 技术研究） 战略合并为 Google DeepMind，谷歌加速将模型能力嵌入产品生态。2）人员层 面：原 DeepMind 创始人 Demis Hassabis 任 Google DeepMind CEO；谷歌首 席科学家 Jeff Dean 任 Google DeepMind 首席科学家，影响 Gemini 研发的战略 方向，二者直接向谷歌 CEO Sundar Pichai 汇报。

谷歌模型矩阵布局全面，加速嵌入产品生态。1）模型方面，谷歌已构建覆盖文本、 图像、音频、视频、代码等多模态的模型矩阵，在复杂任务场景中具备全模态能 力。其中，Gemini 系列为旗舰语言大模型，主要面向通用场景，在复杂推理和多 模态理解方面的能力领先。多模态领域，谷歌拥有领先的图片生成与编辑模型 NanoBanana，视频生成模型 Veo 以及音乐生成模型 Lyria。2）产品方面，Google 正在将 AI 能力深度嵌入核心产品生态，构建覆盖云端及终端的 AI 应用生态。AI 搜索方面，谷歌推出 AI Overviews、AI Mode 等功能，重塑搜索交互体验。AI 生 产力工具方面，Google Workspace 全面集成 Gemini 系列模型，推出 AI 写作助 手、智能总结、数据分析等功能。端侧方面，Google 正将 Gemini 深度整合进 Android 系统并推出 AI 手机 Pixel。

1.2、Gemini：进化速度极快，模型能力稳居第一方阵

Gemini 模型能力稳步提升，在原生多模态、超长上下文方面具备优势。2023 年 12 月，谷歌正式推出首个 Gemini 系列模型 Gemini1.0，具备原生多模态能力， 支持文本、图像、音频、视频和代码等多模态输入。基于原生多模态、超长上下 文的领先能力，Gemini 系列模型在处理跨模态复杂任务时展现出优势。Gemini 系 列模型包括 Ultra、Pro、Flash、nano 等多个版本，适用于高度复杂任务、深度推 理、快速响应、端侧等多种场景。 1）2024 年 2 月，谷歌推出 Gemini1.5，在长上下文理解能力上实现突破。模型 上下文扩展至 100 万 tokens，等同于能够处理 1 小时视频、11 小时音频、超过 3 万行代码的代码库或 70 万字文本。 2）2024 年 12 月，谷歌推出 Gemini2.0，引领模型 Agent 能力发展。模型在多模 态推理、原生工具调用、长上下文理解、复杂指令遵循等方面的能力显著提升。 Gemini 2.0 Flash 模型的响应速度达到 1.5Pro 模型的 2 倍的情况下，得分甚至超 过前一代模型。 3）2025 年 3 月，谷歌推出首个推理模型 Gemini 2.5 Pro，显著提升了通用推理 和代码方面的能力，延续了在原生多模态和超长上下文方面的优势。

谷歌 Gemini3 Pro 模型能力稳居第一方阵。2025 年 11 月，谷歌发布 Gemini3， 模型在通用推理能力、多模态理解能力、代码编程能力方面取得了突破性进展， 在多个 AI 基准能力测试中取得领先。 1）推理能力方面：Gemini3 在 LMArena 排行榜上以 1501 Elo 的突破性分数位 居榜首，展现出博士级别的推理能力；在 HLE（（人类最后考试）、GPQA、VideoMMMU 等测试中的得分实现大幅提升。 2）多模态理解能力方面：Gemini3 能在文本、图像、音频、视频、代码之间进行 更自然、更一致的跨模态推理。 3）编程能力方面：Gemini3 在 SWE-bench Verified、Terminal-Bench 2.0 等真实 工程场景测试中，模型的调试和修改能力较 Gemini 2.5 显著提升。 4）Agent 能力方面：Gemini3 可以整合推理、工具使用、编程能力，自行规划步 骤、调用浏览器或终端工具，端到端地闭环执行复杂任务。

Gemini3.1 Pro 发布，复杂问题推理能力显著提升。2026 年 2 月，谷歌针对更复 杂的科研任务和理论应用推出了 Gemini 3 DeepThink，模型在无工具的 “人类最 终考试” 中得分达到 48.4%，ARC-AGI-2 测试得分达到 84.6%，实现 SOTA 水 平。同月，谷歌发布 Gemini3.1 Pro，适用于通用场景的复杂任务处理，例如可视 化困难概念、将数据合成单一视图、落地创意项目等。在 ARC-AGI-2 测试中， Gemini 3.1 Pro 得分 77.1%，较 Gemini 3 Pro 的 31.1%提升超过一倍，且高于 Claude Opus4.6 的 68.8%和 GPT5.2 的 52.9%。

1.3、多模态：能力边界正加速拓宽，落地生产级场景

NanoBanana 大幅提升文生图模型可用性。2025 年 8 月，谷歌发布图像生成和 编辑模型 NanoBanana，当时凭借 1362 分的绝对优势登顶全球文生图榜单LMArena。模型解决了生图模型在角色一致性保持、多图融合、精准编辑、生成 效率及降本等方面的痛点，推动了 AI 生图在电商、广告领域的商业化应用。

NanoBanana Pro 出圈，带动全球多模态能力跨越式提升。2025 年 11 月，谷歌 发布 NanoBanana Pro（Gemini 3 Pro Image），该模型在逻辑推理、联网搜索、 精准文字渲染、跨语言生成、精准创意控制等方面的能力实现了跨越式提升，在 广告创意设计、动漫绘制、产品设计等场景的应用能力明显增强。 1）推理能力提升：深度融合 Gemini 3 Pro 逻辑推理能力，NanoBanana Pro 能 够先思考后画图，理解复杂语义指令并进行自我修正。同时，模型可以结合 Google 搜索的庞大知识库和实时信息，生成更准确、更丰富的视觉内容。 2）精准文字渲染：能够生成清晰且正确的文本内容，拥有强大的多语言推理能力， 有效解决了 AI 生图中文本乱码的问题，为海报、产品图、信息图等提供基础能力。 3）创意控制能力：NanoBanana Pro 拥有更强的生成一致性和设计连贯性，允许 用户最多使用 14 张参考图片，保持最多 5 个人的一致性和相似度，拥有专业级 的局部编辑能力，支持用户对图像的光线、焦距、长宽比等进行精细调整。

NanoBanana 2 性价比显著提升，进一步提升消费级应用潜力。2026 年 2 月， 谷歌发布 Falsh 模型 NanoBanana2（Gemini 3.1 Flash Image），模型显著优化 了生成速度，单张 1K 图像生成费用约为 0.067 美元，较 NanoBanana Pro 的 0.134 美元降低约 50%。NanoBanana2 在模型生成效率及性价比方面的显著提 升，有望进一步扩大文生图模型在广告设计、电商等场景的应用潜力。

快速迭代视频生成模型 Veo，不断完善多模态能力拼图。 1）2024 年 5 月，谷歌发布首代视频生成模型 Veo，模型能够生成超过 1 分钟的 1080p 视频，并理解“延时摄影”、“航拍镜头”等电影术语。 2）2024 年 12 月，谷歌推出 Veo2，显著提升了在现实世界物理现象、表情细节、 镜头语言等方面的能力，模型支持 4K 分辨率、2 分钟时长。 3）2025 年 5 月，谷歌发布 Veo3，其核心突破在于实现了原生音频集成，并增加 了参考生视频、首位帧生视频等控制能力，模型可以根据视频内容和文本提示， 生成对话、环境噪音、音效和背景音乐并精准同步人物口型。 4）2025 年 10 月，谷歌发布 Veo3.1，模型支持使用最多 3 张参考图片生成视频， 分别指定角色、物体材质和视觉风格，使得多镜头、长视频中的主体一致性显著 提升；模型还支持根据首尾帧生成视频、基于视频最后 1s 内容进行拓展等功能。 Veo 接入谷歌生态，落地 B 端、C 端生产级场景。Veo 系列模型已接入谷歌 Gemini App、Youtube、Flow、Workspace、Canva 等产品，除了短视频生成、专业电影 制作等场景外，Veo 模型在营销广告、员工培训、产品演示等更多生产级场景应 用丰富。