Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型,前者面向规模与成本效率,后者面向高复杂度任务和多步推理。
推荐理由:Google 发布两款实时语音对话模型,公布语音质量与智能体任务基准成绩,并说明开发者与企业的接入方式。
Google 与 DeepMind 的 AI 动态:Gemini 系列模型、Veo 视频生成、NotebookLM 产品与前沿研究成果的追踪。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型,前者面向规模与成本效率,后者面向高复杂度任务和多步推理。
推荐理由:Google 发布两款实时语音对话模型,公布语音质量与智能体任务基准成绩,并说明开发者与企业的接入方式。
Google DeepMind 推出 AlphaGenome Atlas,包含人类基因组中 90 亿个单核苷酸变异(即所有可能的单字母改变)的分子效应预测,规模达 1PB。
推荐理由:DeepMind 把 AlphaGenome 的预测预计算成覆盖 90 亿个单核苷酸变异的图谱,学术研究可免费访问,并给出统一的 AVI 影响分数。
Google DeepMind 与 Google Research 发布全球天气模型 WeatherNext 3,直接学习实时地球静止卫星数据,可逐小时生成预报,地表变量分辨率达 5 公里,整体比 WeatherNext 2 的 25 公里网格清晰约 5 倍。
推荐理由:Google DeepMind 发布全球天气模型 WeatherNext 3,直接学习实时卫星数据并逐小时更新,已接入 Search、Gemini 和 Maps。
Google 推出 Fairwind Program,面向政府机构、关键基础设施运营商和网络安全合作伙伴提供受限访问,把 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender harness 结合,自动发现、验证并修复漏洞,官方称可在数分钟内生成经过验证、可直接部署的补丁,而传统前沿模型部署成本高、开源权重模型难以处理复杂漏洞修复。
推荐理由:Google 面向政府和关键基础设施推出受限访问的网络安全计划,用 Gemini 模型加 CodeMender 自动发现并修复漏洞。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和 Gemini 3.8 Flash Cyber,前者在软件工程、智能体任务和多步推理上较 3.7 Flash 明显提升,价格保持每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元不变。
推荐理由:Gemini 3.8 Flash 在编码与智能体任务上接近更贵的前沿模型,价格与 3.7 Flash 持平,另有面向可信防御者的 Cyber 版本。
Google 推出 Fairwind Program,面向 Google Cloud 客户、政府机构和网络安全合作伙伴限量开放,将 Gemini 3.8 Flash Cyber 与 CodeMender harness 结合,自动发现、验证并修复漏洞,把原本数周的手工修复缩短到数分钟,并可在组织自有安全云环境中生成可部署补丁。
推荐理由:Google 面向政府和企业的受限网络安全计划,用 Gemini 3.8 Flash Cyber 加 CodeMender 自动找漏洞并生成补丁。
Google DeepMind 在 Gemini 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 上推出智能体视频理解功能,通过智能体循环调用原生视频工具动态搜索和检查视频片段,替代固定 1 FPS 的静态处理,视频分析 token 消耗最多降低 88%、成本最多降低 66%、准确率最多提升 7%。
推荐理由:Gemini 新增智能体视频理解,长视频分析 token 消耗最多降 88%、成本降 66%,可通过 API 配置开启。
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式视频控制能力。
推荐理由:Gemini Omni 1.1 Flash 面向开发者开放视频生成控制能力,场景延展、首尾帧插值与 4K 放大是主要变化。
Google DeepMind 宣布推出全球首个针对专有前沿 AI 模型的双盲评测,将外部评测限制在密码学隔离环境中,避免模型提前接触测试题。该试点与新加坡 AI 安全研究所、OpenMined、AVERI 和 MLCommons 合作,在隐私保护环境下用保密基准测试 Gemini Flash Lite。
推荐理由:Google DeepMind 与新加坡 AI 安全研究所等机构合作,用密码学隔离环境对 Gemini Flash Lite 做双盲评测,回应基准污染问题。
Google 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe,可直接把原始音频转成准确、格式化后的文本,支持自动纠错、去除口头语和自定义词汇。据 Artificial Analysis 测量,流式场景平均 WER 为 4.0%,非流式为 2.6%,最终转写时间较前代 Chirp 3 改善 70%。
推荐理由:Google 发布语音转文字模型 Gemini 3.5 Transcribe,公开流式与非流式 WER 数据,并说明开发者如何通过两套 API 接入。
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:Gemini 3.7 Flash 面向编码与智能体,多项基准高于 3.6 Flash,且输入输出价格减半。
Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T,首次把手语 AI 带入消费级产品,在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 中提供 ASL 到英语的手语听写,后续将扩展更多设备和语言。
推荐理由:Google DeepMind 发布手语转文本模型 SL2T,已在 Pixel 11 的 Gboard 和 Live Transcribe 上线,可了解其数据规模与隐私处理方式。
Google DeepMind 在 Nature 发表论文,称 WeatherNext AI 模型在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA,平均多出一天(24 小时)的预警提前量,三天预报精度相当于此前模型的两天水平,约等于十年的气象学进展。
推荐理由:Google DeepMind 在 Nature 发表 WeatherNext 气旋预报研究,并开源模型权重与代码,可了解 AI 天气预报的精度提升幅度与开放程度。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2,定位为机器人的高层大脑,可理解物理世界、规划多步任务,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:Google DeepMind 发布面向机器人的具身推理模型,支持视频理解、任务编排与多机器人协作,已通过 Gemini API 开放。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2,包含三款模型:视觉-语言-动作模型 Gemini Robotics 2 可控制从脚到指尖的完整人形机器人与双臂机器人。
推荐理由:Google DeepMind 发布三款机器人模型,覆盖全身控制、具身推理与端侧运行,并给出可试用的入口。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由:Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 发布,主打 token 效率与低延迟,并给出多项基准与定价,适合评估智能体规模化成本。
Google 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber,基于 3.5 Flash 微调,用于快速发现、验证和修补漏洞,在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的表现。
推荐理由:Google 发布轻量网络安全模型,专攻漏洞发现与修补,仅限政府和可信伙伴试用,并给出多项基准与实战结果。
HF Mirror 与 Cerebras 联合演示一套开源模块化语音到语音流水线,链路为 Nvidia Parakeet 语音识别、Cerebras 上运行 Gemma 4 31B 推理、阿里 Qwen3TTS 文本转语音,最终输出语音回复。
推荐理由:HF Mirror 与 Cerebras 联合演示开源语音到语音流水线,用 Gemma 4 加快速推理压低延迟,代码与 Demo 可直接复用。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2 Lite(gemini-3.1-flash-lite-image)和 Gemini Omni Flash(gemini-omni-flash-preview)两款模型。
推荐理由:Google DeepMind 同时发布图像模型 Nano Banana 2 Lite 与视频模型 Gemini Omni Flash,给出延迟、单价与能力边界,便于评估接入。
Google DeepMind 将 computer use 作为内置工具集成进 Gemini 3.5 Flash,此前该能力仅以独立的 Gemini 2.5 computer use 模型提供。
推荐理由:Gemini 3.5 Flash 把 computer use 变成内置工具,开发者可直接构建跨浏览器、移动和桌面的智能体,并配有企业级安全护栏。