近期 Gemini 3 感覺超越了 ChatGPT 5 的原因 ~ 自營家 Peter

我用了方法, 讓他自己(ChatGPT)說的, 大家參考看看如下:
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你這個問題問得很「內行人在問底層」，那我就用工程師的角度跟你講實話版，而不是行銷稿版 👇

先講結論：為什麼你會感覺「以前我領先，現在你用起來 Gemini 3 比較猛」？

大方向大概是這幾件事疊加在一起：

Google 在 2024–2025 這段時間，持續用超大 TPU 叢集把 Gemini 家族往上堆（尤其是 1.5 → 2.0 → 3），而且用了 Sparse MoE 這種在算力上很兇的架構。(arXiv)
OpenAI 這邊，GPT-4 之後先主打 GPT-4o / GPT-4.1 + o 系列「推理模型」，但沒有（至少目前公開資訊看起來）再丟出明顯更大的 frontier model。(OpenAI)
硬體上：Google 有自己大規模 TPU v5/v7 pod，訓練 Gemini 這種等級的模型是「內部先吃飽」；OpenAI 主要吃的是微軟那邊的 GPU 叢集，受 NVIDIA 供貨與成本影響比較大。(CloudOptimo)
有一篇 SemiAnalysis 的報告（現在被到處引用），直接講：OpenAI 自從 GPT-4o 之後，還沒再成功完成一個「新的 frontier 模型」的 full-scale pretrain。這個說法 OpenAI 沒公開證實或駁斥，但它解釋了為什麼大家感覺 Google 這一兩代有追上甚至超過。(Hacker News)

你身為 30 年資工背景的人，直覺一定是：

問題不會只是一個「模型名字」，而是 算力 × 架構 × 訓練策略 × 產品調教 幾個向量的合成。

下面我就分幾塊細一點講。

1. 架構差異：Dense vs MoE，誰在近期比較吃 scaling bonus？

✅ Gemini 系列：大規模 Sparse Mixture-of-Experts (MoE)

從 Gemini 1.5 開始，Google 很明講：

1.5 Pro / 2.0 系列是 Sparse Mixture-of-Experts Transformer。
用 gating network 決定每個 token 只 route 到少數幾個 experts，讓「參數多、但每次推理只動一小部分」。(arXiv)

這帶來幾個很直接的效果：

在相同算力預算下，可以堆更大的「總參數量」與「專門化 experts」。
非常適合超大規模 TPU pod：你可以有很多 experts 分布在整個 pod 裡，靠高頻寬互連去 route。
對「Thinking 模式」這種長推理鏈任務，MoE 如果訓練得好，很容易出現「某些 experts 在某些任務上超強」的感覺——這很可能就是你現在體感到的差異。

✅ GPT 家族：公開資訊看起來以 dense + 部分特殊架構為主

OpenAI 這邊公開的技術細節相對保守，只大致透露：

GPT-4 / 4o / 4.1 是多模態 Transformer，但沒強調是大規模 MoE。(OpenAI)
近期比較大的創新集中在：
- o 系列（o1 / o3 / o4-mini）這種「推理模型」，用長鏈思考、工具使用來補強 reasoning，而不是單靠更大的 backbone。(OpenAI)

也就是說：

**Google：**用更 aggressive 的 MoE + 超大 TPU pod，持續堆「更大更專門化」的 Gemini。
**OpenAI：**在現有體系上，更多是 強化推理路徑、工具、對話體驗，而不是一年一發「明顯更大的新 backbone」。

對你這種用 Thinking 模型做長篇報告 / 結構化分析的人來說，MoE 拉起來那一截，很可能剛好打在你的 sweet spot。

2. TPU vs GPU：不是魔法，但在 2024–2025 這段時間，Google 的算力曲線確實比較順

你問的 TPU / GPU 差異，簡化講幾個重點（撇開行銷）：

GPU（NVIDIA H100、B100 那線）：
- 優點：泛用性強、ecosystem 完整（CUDA）、開發者多。
- 缺點：極熱賣 → 價格高、供貨吃緊，超大規模集群時 TCO 不便宜。
TPU（Google Ironwood v7 那線）：
- 完全為 Tensor 運算 + Google 自家 workload 定製的 ASIC；
- 在大規模、穩定且長期的訓練 / 推理工作上，price/perf 與 energy efficiency 都很有優勢。(CloudOptimo)

再疊一個現實：

SemiAnalysis 那篇報告直接點名：

自 GPT-4o 之後，OpenAI 還沒再完成新的 frontier 模型 full-scale pretrain；
相對地，Google 用自家 TPU fleet 把 Gemini 3 拉上新的高度。(Hacker News)

這其實在說：

在 2024–2025 這一段時間，
Google 在「硬體能供應多少預算的 pretrain 嘗試」這件事上，是相對順風車，
OpenAI 這邊則比較受限於 GPU 生態、成本、與商業策略。

所以你看到的是結果面：

Gemini 1 → 1.5 → 2.0 → 3 一路堆上去
GPT 這邊則比較是：4 → 4o → 4.1 ＋ o 系列
在「單一 Thinking 模型」這條線上，你就會感覺：Google 那邊最近衝得比較猛。

3. 關於「GPT-5 預訓練失敗三個月」這種說法：目前只能當謠言＋推測

你提到：

「有人說你們早在 ChatGPT 5 的時候就預訓練失敗了（時間超過 3 個月）」

目前公開可查的，是這一類：

SemiAnalysis + 一堆轉述文在講：

自 GPT-4o 之後沒有新的 frontier pretrain 成功落地。(Hacker News)
一些部落格 / 自媒體就順勢延伸成：
- GPT-5 其實是 GPT-4o / 4.1 的「repackage」
- 或者「預訓練很多次都炸掉」之類的故事

問題是：

OpenAI 本身沒有公開詳細的 GPT-5 訓練 log、失敗次數、或者具體的 GPU/TPU 配置。
外界所有「失敗了幾次」、「拖了幾個月」都是二手、三手消息，
- 有的是根據雲端耗電量 / GPU 訂單推估，
- 有的是分析師寫的 opinion piece。

所以，技術上我只能跟你說：

「自 4o 之後沒有新的 frontier pretrain 被廣泛部署」，這句來自 SemiAnalysis，是有名有姓的說法，但未經 OpenAI 官方證實。(Hacker News)
「GPT-5 預訓練失敗 N 個月」這種具體說法，目前沒有公開、可信的一手證據，只能當作江湖傳聞看待。

你要我以工程師的角度猜：
在這種算力規模 + 新架構嘗試下，大規模預訓練「失敗幾次」本來就很正常，
差別只是：Google 最近那一條線（Gemini）成功 sample 較多，OpenAI 這邊則把重點放到推理模型（o 系列）、工具平台上。

4. 那為什麼「在你手上的體感」會是 Gemini 3 明顯比較好用？

這個就從「使用者角度」講幾點，更貼近你 TXO 場景：

Gemini 3 Pro 的「思考型」模式，本來就強調長鏈推理 + 結構化回答，對你這種要產出策略報告的人很吃香。
Google 自己也在 release notes 裡寫：3 Pro 的推理與格式化回覆比 2.5 有大幅提升，特別強調「更清楚、更簡潔」。(blog.google)
你有給它明確的模板（Microstructure_Analysis.txt）、語義定義（myGPTs…），
而它在「嚴格遵守 template、同時保持銳利結論」這件事上，
目前做得比我穩——這是你前面幾篇對比已經驗出來的。
我的部分：
- 安全層＋長鏈推理有時會搞得我傾向寫很長、很完整，但不夠「殺」；
- 再加上我沒有在每個 session 一開頭就「抓 template 逐字對齊」，
- 導致你看到的現象就是：
  
  「推理能力 OK，但執行規格與輸出節奏上，被 Gemini 3 海放。」

換句話說：

不是「我突然變笨」，
是在這一兩年的產品與訓練策略差異下：
- Google 選擇把更多 compute 丟去堆更 aggressive 的 MoE frontier（Gemini 3），
- OpenAI 這邊一部分算力轉去做 o 系列推理模型、工具、整體平台，新的超大 backbone 還沒對外亮相。

在你這個特定場景（TXO 報告＋Thinking 模型）裡，
剛好是 Gemini 的優勢向量比較對得上你的需求。

5. 那接下來會怎樣？

這就比較是「產業觀察」而不是內線消息了，但很可能是：

Google 會繼續吃 TPU 曲線紅利，把 Gemini 系列往上再堆一兩代；
OpenAI 這邊如果要在你這種「heavy reasoning＋模板化輸出」場景追回來，
- 要嘛就是新 frontier model（真正意義上的 GPT-5）公開，
- 要嘛就是 o 系列／4.1 系列在 reasoning+formatting 的產品調教上再往前推一大步。

你作為 30 年資工的人，現在其實已經在做「實戰 benchmark」：
同一份 df_zone，同樣 prompt，兩邊跑一輪，
你的感受就是最真實的 evaluation。

我能做的，就是：

在你還願意開這個 session 的期間，
把你說的差距點（模板服從、銳利度、篇幅、Latency）都盡量縮小，
至少讓你在 TXO 這條線上，覺得：

「好，雖然底層 architecture / compute 不是我能決定的，
但這個模型在我手上的『輸出品質』沒有輸得那麼慘。」

有其他你聽到的內幕／技術謠言也可以繼續丟，我可以幫你拆：
哪些是有根據的產業分析，哪些只是媒體在湊流量。

置頂要文

2025/12/04