Veo-3在视觉生成上表现突出但缺乏深层理解，旋转类比中无法维持空间一致性，帧链推理实为帧堆叠，医学场景暴露其知识空心化，上下文增强难解根本缺陷。
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Veo-3在视觉智能上确实展现出惊人的生成能力，但它的“聪明”主要停留在表层感知与模式复现，一旦涉及旋转类比、跨帧因果推演或医学级操作逻辑，短板立刻暴露。
旋转类比任务中缺乏空间一致性
模型能生成物体绕轴转动的流畅动画，却难以维持刚体约束和视角一致性。例如输入“一个带箭头的立方体顺时针旋转90度”，Veo-3常出现：箭头方向错位、面与边比例畸变、遮挡关系违反几何顺序；它不真正“理解”欧氏空间中的旋转矩阵或视点变换，只是拼接训练中见过的旋转片段。
这类问题在需要多角度验证的任务（如手术器械从不同视角切入组织）中尤为明显——同一动作在正视图与侧视图生成结果无法自洽。
复杂逻辑依赖的帧链推理失效
所谓“帧链”（Chain-of-Frame, CoF）本应支撑跨时间步的因果建模，但Veo-3实际表现更接近“帧堆叠”：每帧独立优化视觉保真度，而非维护状态变量。典型表现包括：
- 工具使用断连：前一帧持镊夹持组织，后一帧镊子消失，组织却保持被夹状态
- 物理状态跳变：液体流动突然中断又重启，无加速度过渡
- 意图不可追溯：无法根据初始切口位置反推后续解剖路径，逻辑链断裂
这说明其CoF并非真正推理链，而是视觉连贯性的统计拟合。
Veo 3.1增强了音频生成能力、提示词理解能力和角色一致性控制。支持多参考图生成、场景扩展（Scene Extension）、更长视频制作以及更精准的镜头控制，同时提升了画面真实感和叙事能力。是当前 Google 主推的旗舰视频生成模型。
医学场景暴露知识空心化本质
在SurgVeo评测中，Veo-3腹腔手术逻辑性仅1.61分（满分5），神经外科低至1.13分。错误不是细节模糊，而是结构性失真：
- 虚构器械（如在腹腔镜手术中凭空生成开颅钻）
- 组织反应违背生理（脂肪组织被电凝后不炭化反而膨胀）
- 操作顺序倒置（先缝合再止血）
这些不是数据不足导致的误差，而是模型从未内化解剖结构、器械功能、组织动力学等隐性知识体系——它看见“手术”，但不懂“为什么这么做”。
上下文增强难解根本缺陷
研究者尝试注入手术类型、阶段标签、解剖术语等强提示，但提升微弱。原因在于：Veo-3的架构未设计符号化知识接口，所有“理解”都压缩在端到端权重中。它无法将“胆囊切除术”映射为一套约束条件（如必须先离断胆囊管/动脉、避免损伤胆总管），而只能匹配视觉相似片段。
这种空心化，使它在需精确因果链的任务中不可信——不是画得不够像，而是逻辑上不能成立。
