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只看模型#Google
  1. Latent Space82

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，支持 1M 输出 token

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作与网络防御，先在 Fairwind 计划的政府用户和可信网络安全人员中开放，之后才向开发者、企业和消费者开放。

    推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧，可对照其与 Astra、Opus 5.5 的能力与成本差异。

  2. 智东西82

    谷歌发布 Gemini 4 Argon，输出上限提至 100 万 Token

    谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon，面向软件工程、法律金融等企业知识工作与网络安全防御，输出 Token 上限从此前 6.4 万提升至 100 万。

    推荐理由：谷歌发布 Gemini 4 Argon，披露了输出上限、基准成绩和 API 定价，可据此判断其企业级 Agent 任务的定位与成本。

  3. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者，起价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。

    推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全上的基准表现和内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界与分阶段开放节奏。

  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，前者面向角色设计与逐行表演指导，后者面向高并发配音与语音智能体。

    推荐理由：官方给出两款 TTS 的定位差异、可用入口与基准排名，便于判断语音生成在创作与规模化场景中的分工。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking

    Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。

    推荐理由：两款语音对话模型分别面向规模化与高复杂度任务，并给出语音智能体基准成绩与开发者接入渠道。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型

    Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进、最准确的全球天气模型，直接学习实时卫星观测数据，每小时生成一次预报，地表变量分辨率达 5 公里，整体比上一代 WeatherNext 2 清晰约 5 倍。

    推荐理由：官方给出与上一代的分辨率、更新频率和降水精度对比，可据此判断AI天气预报在谷歌产品中的落地程度。

  2. Google DeepMind85

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者面向长时程编码与自主智能体，后者面向漏洞发现与自动修补。

    推荐理由：官方给出两款 Flash 变体的基准、定价与开放渠道，可据此判断长时程编码与安全场景的选型取舍。

  1. Google Research60

    Google 发布 TimesFM-3 多变量零样本时间序列基础模型

    Google Research 发布 TimesFM-3，这是其首个原生支持多变量预测的时间序列基础模型，参数 330M，在超过 1 万亿时间点的真实与合成时间序列语料上预训练。

    推荐理由：原文给出 330M 参数、1 万亿时间点预训练与三项基准排名，可据此判断多变量零样本预测的当前水位。

  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash

    Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向开发者的生成视频能力。

    推荐理由：官方给出场景延展、首尾帧插值与 4K 放大等具体能力与 API 入口，可据此判断生成视频工作流的可控性变化。

  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe

    Google DeepMind 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe，称其为目前最精确的语音转文字模型，可直接把原始音频转为准确、格式化文本。

    推荐理由：官方给出 WER、延迟与多语言数据，并说明实时与录音两条 API 的接入方式，便于开发者评估语音链路选型。

  1. Google DeepMind82

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码和智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 发布仅三周。

    推荐理由：官方给出与 3.6 Flash 的多项基准对比和半价定价，可据此判断编码与智能体场景的成本收益。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T，率先落地 Pixel 11 的 Gboard 与 Live Transcribe

    Google DeepMind 发布多语言手语转文本模型 SL2T，并在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中上线手语听写功能，首批支持美国手语（ASL）转英文。

    推荐理由：官方披露了 SL2T 的训练规模、手语到文本的翻译路径与隐私处理方式，可据此判断手语 AI 从实验室走向消费级产品的技术取舍。

  1. Google DeepMind80

    Google DeepMind 发布 WeatherNext 气旋预测模型并开源

    Google DeepMind 发布 WeatherNext AI 模型，在气旋路径、强度和风场结构预测上达到 SOTA，平均多出约一天预警提前量，相当于气象领域约十年的进展。

    推荐理由：WeatherNext 在气旋路径与强度预测上取得约一天预警提前量，并开源模型权重与代码，读者可据此了解 AI 天气预报的当前进展与可用入口。

  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2 具身推理模型

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，这是其面向机器人的具身推理模型，可理解视频、编排多步任务并把动作执行交给底层 VLA 模型，还能原生调用 Google Search 等工具。

    推荐理由：官方给出 ER 2 在进度分类、时刻定位与多机协作上的具体指标和开放入口，可据此判断机器人大脑的能力边界。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，为机器人带来全身智能

    Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，包含 VLA 模型 Gemini Robotics 2、具身推理模型 Gemini Robotics ER 2 和端侧模型 Gemini Robotics On-Device 2。

    推荐理由：Google DeepMind 发布三款机器人模型，首次实现人形机器人全身控制，并给出开放入口与适配成本。

  1. Google DeepMind71

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber 网络安全模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，一个基于 3.5 Flash 微调的轻量网络安全模型，用于快速发现、验证和修补漏洞。

    推荐理由：官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的对比数据，可据此判断专用小模型在漏洞挖掘上的性价比。

  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 与 Gemini Omni Flash

    Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型。

    推荐理由：两款新模型同时开放开发者入口，并给出延迟、单价与能力边界，便于判断多模态流水线的成本与可行性。

  1. Google Research76

    Google 发布 TabFM 零样本表格数据基础模型

    Google Research 发布 TabFM，一个面向表格数据分类与回归的零样本基础模型，将表格预测重构为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。

    推荐理由：原文给出零样本表格预测的架构设计与 TabArena 基准对比，可据此判断它能否替代传统树模型流程。