Лид: 2025 оказался годом, в котором Google превратил лабораторные успехи в цепочку продуктовых и исследовательских шагов. За серией громких релизов скрывается не просто гонка за рекордами, а сдвиг индустрии к agentic системам, масштабной интеграции и усиленному фокусу на безопасности и эффективности.
Контраст: на конференциях и в блогах это год триумфа — Gemini 3 Pro возглавляет лидеры, Nano Banana рисует и монтирует, AlphaFold празднует пятилетие. На практике же эти достижения тянут за собой вопросы затрат, верификации контента и реальной пользы для людей в полях, госпиталях и службах экстренной помощи.
Ключевые факты о моделях
Google представил серию крупных релизов в линейках Gemini и Gemma. Главные события:
- Gemini 2.5 — релиз в марте 2025.
- Gemini 3 — запуск в ноябре 2025, затем Gemini 3 Flash в декабре и Gemini 3 Pro как «самая мощная модель Google»; Pro возглавил LMArena и показал прорывные результаты на сложных бенчмарках, включая Humanity''s Last Exam и GPQA Diamond.
- На математических тестах Gemini установил новое достижение 23.4% на MathArena Apex.
- Gemini 3 Flash комбинирует pro-уровень рассуждений с низкой задержкой, обещая качество Pro при лучшей латентности и меньших затратах.
- Gemma расширилась до мультимодальности, большего контекстного окна и улучшенной многоязычности; заметные релизы — Gemma 3 (март 2025) и Gemma 3 270M (август 2025) как компактен и суперэффективен.
От исследований к продуктам и агентам
Google активно переводит ИИ из роли ассистента в роль агента, который действует и взаимодействует. В 2025 году компания встроила ИИ в поиск, обновила Gemini app, вывела Deep Research в NotebookLM и добавила новые возможности на Pixel 10. Для разработчиков запустили agentic инструменты — в том числе проект Google Antigravity в ноябре 2025 — и усилили кодовые возможности Gemini 3.
Креатив и генерация медиа
Год принес заметные сдвиги в генеративных медиа. Новые модели и инструменты делают контентную работу быстрее и шире:
- Nano Banana и Nano Banana Pro — нативная генерация и редактирование изображений.
- Veo 3.1, Imagen 4 и Flow — для изображений, видео и «world generation».
- Эксперименты Google Labs: Pomelli, Stitch, Jules, Google Beam и Music AI Sandbox — продукты для итераций с пользователями и интеграции в творческие пайплайны.
Наука, биомедицина и математика
Google отмечает пятилетие AlphaFold и масштабное распространение: более 3 миллионов исследователей из свыше 190 стран, включая более 1 миллиона пользователей в странах с низким и средним доходом. Новые инструменты — AlphaGenome и DeepSomatic — сфокусированы на геномике и выявлении опухолевых вариантов. Модель Cell2Sentence-Scale 27B упомянута как помощник в открытии потенциального пути для терапии рака.
В математике и программировании Gemini через функцию Deep Think достиг «золотого» уровня в двух международных состязаниях — ICPC World Finals и IMO, что Google видит как прогресс в глубоком абстрактном рассуждении.
Аппаратное и физический мир
На грани софта и железа Google доложил о продвижениях в квантовых алгоритмах и инференс-ориентированном железе:
- Направление Quantum Echoes и связанные квантовые разработки.
- Нобелевская премия по физике 2025 для Michel Devoret (вместе с John Martinis и John Clarke) за фундаментальные квантовые исследования.
- Ironwood — новый TPU, спроектированный для инференса с использованием метода AlphaChip; Google усиливает измерения углеродного следа и энергоэффективности.
- Робототехника: Gemini Robotics 1.5 и инициатива Genie 3 для общих мировых моделей.
Глобальное воздействие: погода, здоровье, образование
Google расширил покрытие прогнозирования наводнений до более чем 2 миллиардов людей в 150 странах. WeatherNext 2 выдаёт прогнозы в 8 раз быстрее и поддерживает разрешение до часа. Пилотные проекты включают предсказание циклонов и FireSat для раннего обнаружения лесных пожаров. В образовании появились LearnLM и Guided Learning, а переводные возможности Gemini попали в Google Translate и пилотные speech-to-speech сервисы.
Ответственность, безопасность и проверка
Google подчёркивает безопасность: Gemini 3 прошёл самые комплексные проверки безопасности среди моделей компании и укрепил Frontier Safety Framework. Появились инструменты верификации медиа в приложении Gemini и функции проверки изображений и видео. Параллельно компания публикует исследования по ответственной дороге к AGI и кибербезопасности.
Сотрудничество и стандарты
Google включился в кросс-секторальные инициативы: участие в создании Agentic AI Foundation, поддержка Model Context Protocol для интероперабельности, вклад в открытые проекты goose и AGENTS.md. Партнёрства охватывают образование (Miami Dade County, Raspberry Pi), университеты и национальные лаборатории США, а также креативные коллаборации с режиссёрами и музыкантами, например Shankar Mahadevan.
Что это значит и куда движется индустрия
Итог 2025 года для индустрии — переход от «глянцевых» демо к интеграции, где решают не только точность модели, но и вопросы латентности, затрат, проверяемости и устойчивости. Агентные системы и мультимодальные модели становятся стандартом, но вместе с ними растёт потребность в инференс-ориентированном железе, валидации контента и новых нормативных практиках.
На ближайшие 6-12 месяцев стоит ожидать: усиления внимания к проверке источников и инструментам верификации, распространения инференс-оптимизированных чипов и TPU вроде Ironwood, а также роста партнерств вокруг образования и здравоохранения, где ИИ уже показывает практическую пользу.
Практический совет для разработчиков и менеджеров: не гнаться только за последней моделью в бенчмарках. Оценивайте latency-cost-quality, готовьте пайплайны верификации и мониторинга, и проектируйте интеграции с прицелом на устойчивость и объяснимость. Google показал, что прорывные модели сами по себе не решают проблему доставки ценности людям — это делает система вокруг модели.
Заключение: 2025 стал годом масштабирования исследований Google в продукты и партнёрства. В 2026 компания обещает продолжить фокус на безопасности, ответственности и сотрудничестве. Для индустрии это сигнал: дальше будет не столько революция, сколько системная эволюция — и победят те, кто научится собирать вокруг моделей рабочие, проверяемые и эффективные решения.
