Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash Cyber，这是基于 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。该模型以限量试点形式通过 CodeMender 向政府和可信合作伙伴开放，后续逐步扩大范围。在 V8 JavaScript 引擎测试中，它发现 55 个已确认的独立问题，高于主线 3.5 Flash 的 47 个和 Claude Opus 4.6 的 36 个，其中 10 个为另外两个模型未发现的问题。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向安全漏洞的 3.5 Flash Cyber。3.6 Flash 在 Artificial Analysis Index 上输出 token 比 3.5 Flash 少 17%，定价为每百万输入 token 1.50 美元、每百万输出 token 7.50 美元，并配备 CBRN 与网络攻击滥用的 Frontier Safety 防护。3.5 Flash-Lite 以 350 output tokens/s 运行，定价每百万输入 token 0.3 美元、每百万输出 token 2.5 美元，在 Terminal-Bench 2.1 上从 3.1 Flash-Lite 的 31% 提升至 54%；3.5 Flash Cyber 基于 3.5 Flash 微调，将通过 CodeMender 以限量试点形式仅向政府和可信伙伴开放。3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 即日起可用，Gemini 3.5 Pro 正在与伙伴测试，Gemini 4 已启动预训练。
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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。Nano Banana 2 Lite 主打速度与成本，官方建议用它替换第一版 Nano Banana（gemini-2.5-flash-image），并将登陆 Search 的 AI Mode、Gemini app、NotebookLM、Google Photos 等消费端产品。Gemini Omni Flash 通过 Gemini API 和 Google AI Studio 开放，支持文本、图像、视频输入的高质量视频生成与对话式编辑，定价为每秒视频输出 $0.10，与 Veo 3.1 Fast 相同。
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Google DeepMind 发布 DiffusionGemma，一个采用 Apache 2.0 许可的 26B MoE 实验性开源模型，探索文本扩散生成，在 GPU 上文本生成速度最高提升 4 倍。该模型不再逐 token 顺序生成，而是同时生成整块文本，面向内联编辑、快速迭代等速度敏感的本地交互工作流。其加速优势主要体现在单加速器、低到中等批大小的本地低并发推理场景，高 QPS 云端服务下并行解码收益递减。
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Google DeepMind 推出 Gemma 4 12B，将智能体式多模态能力带到笔记本电脑，并首次在其中型模型中支持原生音频输入。该模型在标准评测中的表现接近 26B MoE，内存占用不到后者一半，可在配备 16GB RAM 的消费级笔记本上本地运行。其无编码器架构可直接整合音频与视觉输入，以减少延迟和内存用量。
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Google DeepMind 推出 Gemini Omni，其首款模型 Gemini Omni Flash 可接收图像、音频、视频和文本输入，生成高质量视频，并支持通过多轮自然语言对话编辑。该模型正向 Gemini app、Google Flow 和 YouTube Shorts 推出，未来数周将通过 API 面向开发者和企业客户开放；初期音频输入仅支持语音参考，生成视频均含 SynthID 数字水印。
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Google DeepMind 推出面向复杂智能体工作流的 Gemini 3.5 系列，率先发布 3.5 Flash，并计划下月推出 3.5 Pro。3.5 Flash 在 Terminal-Bench 2.1 获得 76.2%，输出速度为其他前沿模型的 4 倍。该模型已全面开放，并成为 Gemini 应用和全球搜索 AI Mode 的默认模型。
Google DeepMind 推出面向复杂智能体工作流的 Gemini 3.5 系列，率先发布 3.5 Flash，并计划下月推出 3.5 Pro。3.5 Flash 在 Terminal-Bench 2.1 获得 76.2%，输出速度为其他前沿模型的 4 倍。该模型已全面开放，并成为 Gemini 应用和全球搜索 AI Mode 的默认模型。 · Google DeepMind introduced the Gemini 3.5 family for complex agentic workflows, beginning with 3.5 Flash, while 3.5 Pro is planned for next month. Gemini 3.5 Flash scores 76.2% on Terminal-Bench 2.1 and produces output tokens four times faster than other frontier models. It is generally available and is now the default mo
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Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash TTS，通过 audio tags 精细控制语音风格、节奏和表达，并支持 70 多种语言及原生多说话人对话。该模型在 Artificial Analysis TTS 排行榜获得 1,211 Elo 分，正逐步上线 Google AI Studio、Vertex AI 和 Google Vids；生成的音频均带有 SynthID 水印。
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Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 已在 OpenRouter 上线，可通过 Google AI Studio 和 Google Cloud 使用。该模型在 AutomationBench 得分 51.3%、LVBench 91.7%，并在 CWE-bench v1 以 68% 并列第一，定价为输入 $2/M tokens、输出 $10/M tokens（介绍期价格）。OpenRouter 还表示它单次响应最多可写 1M tokens，借助 continuation tokens 突破单请求输出上限。
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OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5 系统卡，介绍 GPT-Image-2.5-Sunburst 和 GPT-Image-2.5-Flare 两个模型。新模型在图像编辑一致性、信息图准确度与排版上有所提升，并新增草图生成、模板和共享提示词等功能。安全方面，OpenAI 称其安全栈沿用 ChatGPT Images 2.0 基础并针对更高真实感带来的深度伪造风险增加防护，同时通过 C2PA 元数据和 Google DeepMind 的 SynthID 水印强化来源标注。
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Google DeepMind 于 2026 年 9 月 30 日发布 AI 模型 Gemini 4 Argon，面向软件开发、法务金融等知识工作和网络防御，可处理长时间复杂任务。其输出 token 上限从以往模型的 6 万 4000 提升至 100 万，Google 内部已用于调试、算法设计以及 C/C++ 到 Rust 的代码迁移，例如 Fuchsia Zircon 内核超 80 万行代码。该模型先通过 Fairwind Program 提供给部分网络防御专家，仅限防御与研究用途，不得转售或再分发，之后逐步向开发者、企业和普通消费者开放；上线价格为每 100 万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，缓存输入按常规输入价打 95% 折扣。
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，这是其 7 个多月来首个 Flash 级别以上的专有模型，目前正向部分用户推送，尚未公开可用。高推理模式下它在 Artificial Analysis 智能指数上得分 53，追平 GPT-6 Astra（max，53），领先 GPT-6.1 Sol（max，52）1 分，比此前的 Gemini 3.1 Pro Preview（30）高 23 分。在 50% 折扣价下每任务成本 1.99 美元，为 GPT-6 Astra（max）的 60%，折扣结束后升至 3.98 美元；其幻觉率 15%，是智能指数 45 分以上模型中最低的。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，在软件工程、网页开发和知识工作方面带来较大升级。Demis Hassabis 补充称，该版本的首发价格为原 3.6 Flash 的一半。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，可自动识别 70 多种语言并持续生成近实时译音，同时保留说话者的语调、节奏和音高。该模型仅落后说话者数秒，支持嘈杂环境和多语言输入。它正向 Android、iOS 版 Google Translate 全球推送，Google Meet 将于本月面向部分企业 Workspace 客户开启私密预览。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，可自动识别 70 多种语言并持续生成近实时译音，同时保留说话者的语调、节奏和音高。该模型仅落后说话者数秒，支持嘈杂环境和多语言输入。它正向 Android、iOS 版 Google Translate 全球推送，Google Meet 将于本月面向部分企业 Workspace 客户开启私密预览。 · Google DeepMind has released Gemini 3.5 Live Translate, which automatically detects more than 70 languages and continuously produces near-real-time translated speech while preserving the speaker’s intonation, pacing, and pitch. The model stays only a few seconds behind the speaker and supports noisy env
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2026年10月23日,Google DeepMind发布前沿模型Gemini 4 Argon。Google官方博客称,该模型在编码、数学和3D世界构建等复杂任务上表现突出,并在多领域基准上超过其他前沿模型;官方同时展示了5个社区创意项目,包括实时映射野火与地震波动的3D地球、带实时数据的涡扇发动机模拟、由单张图片生成的3D马车以及多人夺旗浏览器游戏,并称该模型上周已大范围开放。同日另有报道称,Argon可通过观看视频学习物理任务并迁移到Apptronik的Apollo人形机器人,在内部测试中Apollo连续命中七次,该报道还称Argon在具身推理基准ERQA上得分87%。10月24日,Gemini for Android应用通过服务端更新推送侧边栏与设置界面改版,报道称该改版上周已随Gemini 4 Argon登陆iOS、macOS和Web端。
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2026年10月23日,Google DeepMind发布前沿模型Gemini 4 Argon。Google官方博客称,该模型在编码、数学和3D世界构建等复杂任务上表现突出,并在多领域基准上超过其他前沿模型;官方同时展示了5个社区创意项目,包括实时映射野火与地震波动的3D地球、带实时数据的涡扇发动机模拟、由单张图片生成的3D马车以及多人夺旗浏览器游戏,并称该模型上周已大范围开放。同日另有报道称,Argon可通过观看视频学习物理任务并迁移到Apptronik的Apollo人形机器人,在内部测试中Apollo连续命中七次,该报道还称Argon在具身推理基准ERQA上得分87%。10月24日,Gemini for Android应用通过服务端更新推送侧边栏与设置界面改版,报道称该改版上周已随Gemini 4 Argon登陆iOS、macOS和Web端。
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2026年10月6日,Google DeepMind发布开放权重多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2,可将文本、图像、视频帧和音频映射到统一向量空间,参数量740M。据Google Developers Blog介绍,文本权重在Google Pixel 11 Pro上仅需约191MB活跃内存,完整多模态模型约567MB,无需训练数据或微调即可作为端侧决策引擎,实现毫秒级零样本意图路由;Google AI Edge Gallery新增Instant Media Search和Video Moments Finder演示,未来数周内该模型将通过ML Kit以服务形式登陆Android并支持NPU加速。据Google DeepMind介绍,该模型采用Apache 2.0许可,在MTEB Code上从68.76提升到78.68,支持8K token上下文窗口,权重已在Hugging Face和Kaggle开放下载。10月6日,Georgi Gerganov宣布llama.cpp对EmbeddingGemma 2提供Day-0支持;10月7日,Simon Willison表示赞赏其采用
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2026年8月13日,Google DeepMind发布Gemini 3.7 Flash,称其为面向编码和智能体最强的主力模型,距Gemini 3.6 Flash发布仅三周。官方数据称,该模型在FrontierCode 1.1 Main得分43.6%(3.6 Flash为34.4%),DeepSWE v1.1为65.3%(49.0%),WebDev Arena Elo为1588对1538,GDP.pdf为34.0%对22.0%,AutomationBench为30.4%对17.0%;年底前入门价为每百万输入token 0.75美元、输出token 3.75美元,为3.6 Flash原价的一半,并附针对CBRN与网络攻击滥用的更新防护措施。次日,Google AI Developers展示其在Antigravity中用Three.js构建3D网页游戏,以及凭单一架构规格为Flutter、SwiftUI、Jetpack Compose、React Native和NativeScript生成原生代码。8月17日,官方演示其从维多利亚植物图鉴PDF提取并按APG IV分类历史植物;8月18日展
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Google DeepMind 发布 740M开放多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2
English translation is being prepared.
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2026年10月28日,Google DeepMind发布Gemini 4 Carbon,称其为最强模型,在Artificial Analysis Intelligence Index v5.0上以59分排名第一,并在SEC-bench Pro取得88.2%、ExploitGym取得54.8%、CWE-bench取得71.0%。该模型面向长程工程任务,先向部分网络安全防御者开放,再通过Fairwind Program扩大范围,之后面向开发者、企业和消费者。10月29日,Arena.ai称Gemini 4 Carbon在Agent Arena排名第二、净提升16.2%,并推动帕累托前沿移动;同日Yuchen Jin引用Artificial Analysis数据提出保留,指出评测使用Antigravity CLI。10月30日,Artificial Analysis智能指数显示其以59分居首,比Claude Opus 5.5高1分。10月31日,Perplexity CEO Aravind Srinivas分享早期评测,称其在WANDR基准刷新SoTA。
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