Odyssey 开放世界模型 Odyssey-3 免费研究预览
Odyssey 面向公众开放世界模型 Odyssey-3 的研究预览，用户可用文本提示生成可实时探索的交互环境，开发者可申请 API 访问。免费在线演示基于 Odyssey-3 Flash，支持第一人称与第三人称视角；基础模型 14B 参数、832×480 分辨率，Pro 版支持 1280×720。
#多模态
The DecoderAI 评分6464
Google DeepMind精选AI 评分7474 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。
Google DeepMind精选AI 评分6565 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。
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，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。
Microsoft Research精选AI 评分6666 微软研究院发布 Quine：面向生物学复杂性的 AI 研究系统
微软研究院发布 Quine，一个面向生物学复杂性的 AI 研究系统，由生物世界模型和连接模型、科学工具、文献与实验人员的交互式 harness 组成。
推荐理由：微软研究院公开 Quine 生物世界模型的设计思路与胰腺癌化合物筛选的湿实验验证结果，可了解多模态建模在科研闭环中的实际用法。
Meta AIAI 评分2626 Meta 发布 Muse 系列模型与 API
过去 6 个月…… - Muse Spark - Muse Image - Muse Video - Muse Spark 1.1 - Meta Model API - Muse Glimmer - Muse Spark 1.2 - Muse Code - Muse Spark 1.3 - Muse ……而我们才刚刚开始。🚀
Google DeepMind精选AI 评分7171 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。
Google DeepMind精选AI 评分6060 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。
Meta AI精选AI 评分5858 Meta 发布 Muse Spark 1.2，支持视觉转代码与机器人导航等多模态任务
Meta 发布 Muse Spark 1.2，支持从视觉生成可运行代码、将感知转化为物理动作，并具备音视频理解能力以应对企业级视频工作流。官方同时公布了新的评测与演示，展示该模型在视觉理解与推理上的覆盖范围，其中包括解析多模态观测并调用工具引导机器人在非结构化环境中寻找橡皮鸭。
推荐理由：Meta 官方给出 Muse Spark 1.2 的多模态评测与演示，可了解其在视觉理解与工具调用上的能力边界。
Meta AI精选AI 评分6262 Meta AI 模型参加亚洲物理奥赛理论考试获满分 30/30
Meta AI 提交模型参加亚洲物理奥赛（APhO）理论考试，取得 30/30 满分，与排名前三的学生选手并列。Meta AI 表示此举是为展示其模型的先进推理与多模态能力，并感谢 APhO 委员会允许模型参赛。
推荐理由：Meta AI 让模型参加亚洲物理奥赛理论考试并拿到满分，读者可据此了解前沿模型在竞赛级推理上的表现。