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只看模型#Google
  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可把文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。

    推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。

  2. Google DeepMind65

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，首个原生多模态端侧嵌入开放模型

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，称其为首个面向端侧嵌入的原生多模态开放模型。该模型在文本之外统一了代码、图像、音频和视频，将它们映射到同一共享空间。

    推荐理由：EmbeddingGemma 2 把端侧嵌入从文本扩展到代码、图像、音频和视频的统一空间，可据此判断本地多模态检索的可行边界。

  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络安全防御等复杂工作流。该模型当天起通过 Fairwind Program 向一批可信测试者开放。

    推荐理由：Gemini 4 Argon 面向编码、企业知识工作与网络安全防御，并给出可信测试者的开放路径。

  2. 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，之后再逐步面向开发者、企业和消费者，起步价每百万输入 token 2 美元、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成绩和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与落地节奏。

  1. Google DeepMind62

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音模型

    Google DeepMind 发布两款文本转语音模型。Gemini 3.8 Flash TTS 可设计带不同口音和特征的自定义音色；Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 面向效率与规模化，可从自建风格或官方生产级音色库中选择。两款模型均支持创建并部署自定义音频。

    推荐理由：两款 TTS 模型分别面向自定义音色设计与规模化部署，读者可据此判断语音生成的分工与选型。

  2. Google DeepMind71

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

    Google DeepMind 推出 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和语音智能体。

    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，可据此判断语音生成在创作与规模化场景的落地方式。

  1. Google DeepMind80

    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 两款实时对话模型，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：官方给出两款语音模型的基准成绩与开放渠道，可据此判断实时语音智能体的能力水位与接入方式。

  2. Google DeepMind67

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking，称其为该公司最好的对话式 AI。官方表示这两个模型可以对话、思考并在后台处理任务，而不打断用户当前流程。

    推荐理由：Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 系列，读者可了解其对话与后台任务处理的能力定位。

  1. Google DeepMind60

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash Cyber，主打漏洞检测与自动修补

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为防御方带来优势，具备专家级漏洞检测和自主修补能力。官方表示该模型可帮助团队应对新兴威胁。

    推荐理由：Google DeepMind 发布面向安全防御的 Gemini 3.8 Flash Cyber，读者可了解其漏洞检测与自动修补的能力定位。

  1. Google DeepMind74

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber 两款新模型

    Google DeepMind 发布两款新 Gemini 模型，用于扩展 AI 智能体并保障代码安全。其中 3.8 Flash 被称为其迄今最智能的模型，在软件工程、智能体任务和多步推理上相较 3.7 Flash 有明显提升；3.8 Flash Cyber 是其能力最强的网络安全模型，具备前沿水平的漏洞检测与自动修补能力。

    推荐理由：官方给出两款 Gemini 新模型在软件工程、智能体任务与漏洞检测上的定位，便于判断能力边界。

  2. Google DeepMind60

    Google DeepMind 为最新 Gemini 模型带来智能体视频理解

    Google DeepMind 宣布为最新 Gemini 模型加入智能体视频理解能力，模型分析视频的准确率更高，同时最多可减少 88% 的 token 消耗。

    推荐理由：官方给出 Gemini 视频理解在准确率与 token 消耗上的变化，可据此判断多模态推理成本走向。

  1. Google DeepMind58

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

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe，称其为最新的语音转文字模型，面向精准且智能的转录。原帖未给出更多参数、可用范围或评测数据。

    推荐理由：Google DeepMind 发布语音转文字新模型，读者可了解其在转录精度与智能化上的定位。

已经到底了