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。
Latent Space精选AI 评分8282 智东西精选AI 评分8282 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。
爱范儿AI 评分7272 Gemini 4 Argon 正式发布，写作与知识能力领先编程
Google 发布 Gemini 4 Argon，官方称其在 18 项测试中 13 项领先，知识与长文本能力明显强于编程和 Agent 能力。
Ars Technica · AIAI 评分6767 Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，暂未对外开放
Google 发布 Gemini 4 Argon，宣称在编码、知识工作和网络安全方面具备行业领先性能，但目前仅限公司内部工程师广泛使用，尚未对外开放。在软件工程基准 DeepSWE v1.1 上，Gemini 4 Argon 得分 77.9%，高于 GPT-6 Astra、Fable 5.1 和 Opus 5.5。
Google DeepMind精选AI 评分8282 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。
Google DeepMind精选AI 评分7272 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。
Google DeepMind精选AI 评分8080 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。
Google DeepMind精选AI 评分7878 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。
Google DeepMind精选AI 评分8585 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。
Google Research精选AI 评分6060 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。
Google DeepMind精选AI 评分7272 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。
Google DeepMind精选AI 评分7171 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。
Google DeepMind精选AI 评分8282 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。
Google DeepMind精选AI 评分7878 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。
Google DeepMind精选AI 评分8080 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。
Google DeepMind精选AI 评分7171 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。
Google DeepMindAI 评分5858 Google DeepMind 在 Flow Music 发布音乐生成模型 Lyria 3.5
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，并在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升，包括更复杂自然的旋律结构、提示词遵循与结构感知更好的歌词、更具情感表现力和发音更准确的人声，以及更易控制输出节奏与时长。
Google DeepMind精选AI 评分7878 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。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber 三款新模型。
推荐理由：官方给出三款新模型的定价、token 效率与多项基准对比，可据此判断智能体工作流的成本与选型。
Google DeepMind精选AI 评分7171 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。
Google DeepMind精选AI 评分7878 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。
Google Research精选AI 评分7676 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。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 DiffusionGemma 文本扩散模型，推理速度最高提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度、显存与质量取舍，便于判断本地低并发场景是否值得换用。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 实时语音翻译模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，可自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：Google 发布支持 70+ 语言的实时语音翻译模型，并给出开发者、企业、消费端三条落地路径。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本电脑的智能体多模态模型，介于边缘端 E4B 与 26B MoE 之间，是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉与音频直接接入 LLM 主干，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash 视频生成模型
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮编辑视频。
推荐理由：Gemini Omni 把多模态输入与对话式视频编辑结合，读者可据此判断视频生成工作流的变化方向。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，即日起在 Gemini app、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise 上线。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的具体分数和 4 倍输出速度，可据此判断速度与质量的取舍是否成立。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 语音模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，称其在可控性、表达力和语音质量上均有提升，并引入可用自然语言指令控制语气、语速和表达方式的音频标签。
推荐理由：官方给出新语音模型的音频标签控制方式、Elo 分数与多语言覆盖，可据此判断表达力控制的实际粒度。
Google DeepMind精选AI 评分6666 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人的推理优先模型升级版，重点增强空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力，可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与上一代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次加入仪表读数能力，可据此判断机器人在设施巡检场景的可用性。
Google DeepMind精选AI 评分8585 Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以 Apache 2.0 开源并覆盖从手机到工作站的四种尺寸，读者可据此判断本地部署与微调的选择空间。
Hugging Face Blog精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemma 4 多模态模型家族，含端侧与 12B 无编码器版本
Google DeepMind 的 Gemma 4 多模态模型家族已在 Hugging Face 发布，采用 Apache 2.0 许可，支持图像、文本和音频输入并输出文本。
推荐理由：Hugging Face 官方给出 Gemma 4 五个尺寸的架构细节、部署路径与基准数据，可据此判断端侧多模态选型。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live 语音模型
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live，称其为目前质量最高的音频与语音模型，具备更高精度和更低延迟。该模型在 ComplexFuncBench Audio 上取得 90.8%，在 Scale AI 的 Audio MultiChallenge 上开启 thinking 后取得 36.1%，并支持多语言。
推荐理由：官方给出语音模型在函数调用与长程推理基准上的分数，并说明开发者、企业与普通用户三类入口的可用范围。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 发布 Lyria 3 Pro，支持最长 3 分钟曲目与段落级控制
Google DeepMind 发布音乐生成模型 Lyria 3 Pro，可生成最长 3 分钟的曲目，并能按前奏、主歌、副歌、桥段等结构元素进行提示控制。该模型已在 Vertex AI 公开预览，并接入 Google AI Studio、Gemini API、Google Vids、Gemini 应用和 ProducerAI。
推荐理由：Lyria 3 Pro 把单曲生成时长拉到 3 分钟并支持段落级提示，读者可据此判断音乐生成在创作流程中的可用边界。
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite，称其为 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型，定价为每百万输入 token 0.25 美元、每百万输出 token 1.50 美元。
推荐理由：官方给出定价、速度与基准数据，可据此判断高并发场景下是否值得替换 2.5 Flash。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image）
Google DeepMind 发布图像生成模型 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），把 Nano Banana Pro 的世界知识、推理与画质带到 Flash 速度。
推荐理由：官方给出 Nano Banana 2 的能力清单与上线渠道，读者可据此判断 Pro 级图像能力下放到 Flash 速度后的可用范围。
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro，定位为面向复杂任务的核心推理升级，在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证分数，官方称推理表现超过 3 Pro 两倍以上。
推荐理由：官方给出 ARC-AGI-2 上 77.1% 的验证分数，并列出消费端与开发者端的同步开放渠道，可据此判断升级幅度与可用范围。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 升级版
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级，面向科学、研究与工程难题，已在 Gemini 应用中向 Google AI Ultra 订阅用户开放，并首次通过 Gemini API 向部分研究者、工程师和企业提供早期访问。
推荐理由：官方给出 Deep Think 在 HLE、ARC-AGI-2、Codeforces 等基准上的具体成绩，并首次开放 API 早期访问，可据此判断其科研与工程场景的可用性。
Google DeepMind精选AI 评分6060 Google DeepMind 发布 D4RT 模型，统一 4D 场景重建与追踪
Google DeepMind 发布 D4RT（Dynamic 4D Reconstruction and Tracking），用统一的编码器-解码器 Transformer 架构完成动态场景的 4D 重建与追踪。
推荐理由：D4RT 把动态场景重建统一进单一框架，并给出 18x 至 300x 的加速数据，可据此判断 4D 重建的实时化路径。
Google Research精选AI 评分6666 Google 发布 MedGemma 1.5 4B 与医疗语音模型 MedASR
Google 通过 HAI-DEF 项目发布 MedGemma 1.5 4B，新增对 CT、MRI 和全切片病理等高维医学影像的支持，并保留 2D 图像与文本能力。
推荐理由：官方给出 MedGemma 1.5 与 MedASR 的基准对比和开源入口，可据此判断医疗多模态模型的可用边界。
Google DeepMind精选AI 评分8787 Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，主打速度与低成本
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash，定位为兼顾前沿智能与速度、成本更低的模型，已在 Gemini API、Google AI Studio、Gemini CLI、Google Antigravity、Vertex AI 和 Gemini Enterprise 上线，并开始向 Gemini 应用和搜索 AI Mode 全量推送。
推荐理由：官方给出 Gemini 3 Flash 的基准分数、定价与上线渠道，可据此判断速度与成本权衡是否适合自身工作流。