Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，这是其目前最先进的全球天气 AI 模型，直接学习实时地球静止卫星数据，每小时生成一次预报，最高分辨率达 5 公里，整体比上一代 WeatherNext 2 的 25 公里网格、6 小时更新清晰约五倍。模型还针对可再生能源提供 100 米风速、云量和太阳辐射预测，降水预报在中期全球评估中对 IMERG 的 CRPS 提升最高 60%。该模型已接入 Google Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform 和 Cloud。
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Google 发布 Gemini 3.8 Flash，这是不到一个月内的又一次升级，同时推出新的 Gemini 3.8 Flash Cyber，官方称其推进了网络防御的前沿。Demis Hassabis 表示更多模型与网络安全工作细节见博客。Logan Kilpatrick 称该模型在智能体与编码能力上有提升，是 6 周内第三次更新的 Flash 模型。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向可信防御者的 Gemini 3.8 Flash Cyber，称其为目前推理与编码能力最强的模型，速度与成本与 3.7 Flash 相当。3.8 Flash 在 DeepSWE v1.1 上超过多数更大的前沿模型，HLE-Verified 得分 54.9%，复杂任务会执行更多推理步骤并迭代调用工具。3.8 Flash Cyber 在 CyberGym 上达到前沿水平，内部跨 20 种编程语言的漏洞发现基准成功率超过 70%，CWE-Bench 补丁 pass@1 为 47.2%。
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Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，面向开发者提供更强的生成视频控制能力，可通过 Google AI Studio 或 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。新版本支持场景延长，可分析最多 10 秒前序上下文，以 10 秒为单位延长至累计 40 秒；还支持指定首尾帧生成过渡画面、1080p 与 4K 输出，以及 360p 轻量预览，官方称其生成速度最高快 60%、成本为 720p 的三分之一。
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Google 发布 Gemini 3.5 Transcribe，称其为目前最精确的语音转文字模型，支持 85 种以上语言，具备智能纠错和自定义词汇功能。作者用该模型开发了一个类似 Wispr Flow 的应用，并公开了演示和开源代码。
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Google AI Developers 发布 Gemini 3.5 Transcribe，一款面向代码场景的语音转文字模型，可在转写时过滤口语中的犹豫停顿，并依据当前上下文精确对齐技术术语、文件名和代码变量。该模型通过视觉偏置为复杂开发者工作流提供屏幕感知上下文，官方同时给出了开始构建的入口链接。
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Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe，一款面向实时转写的语音转文本模型，已在 Gemini API、Google AI Studio 和 Gemini Enterprise Agent Platform 向开发者开放。相比此前的 Chirp 3，其最终转写时间据 Artificial Analysis 测量提升 70%，在 FLEURS 基准上流式模式 WER 为 5.50%、非流式模式为 5.04%，并支持多说话人区分、词级时间戳和实时语言切换。该模型同时接入 Gboard、Antigravity、Gemini app 和 Chrome 等产品，LangChain、LiveKit、Vercel 等平台通过 Gemini Live API 提供支持。
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Google AI Developers 宣布推出 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码和智能体任务的最智能主力模型，在指令遵循、一次通过代码准确率和智能体任务执行质量上有所提升。官方展示了该模型在 Antigravity 中用 Three.js 构建复杂 3D 网页游戏的过程，涵盖 3D 引擎逻辑、用 Nano Banana 生成 PBR 材质与精灵图、以及程序化音效集成。推文附有了解更多信息的链接。
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Google 发布 Gemini 3.7 Flash，称其为面向编码和智能体任务的最智能主力模型，具备更高的指令遵循、一次通过代码准确率以及智能体任务的高质量执行能力。官方展示了该模型在 antigravity 中构建复杂 3D 网页游戏的过程，涵盖 Three.js 样板代码、相机移动与碰撞检测的 3D 引擎逻辑，使用 Nano Banana 生成 PBR 纹理材质、自定义 sprite sheet 与粒子效果的素材编排，以及通过自定义音频技能集成程序化音效。
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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。该模型在 FrontierCode 1.1 Main 上得分 43.6%（3.6 Flash 为 34.4%），DeepSWE v1.1 为 65.3%（3.6 Flash 为 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、每百万输出 token 3.75 美元，为 3.6 Flash 原价的一半，并随附针对 CBRN 与网络攻击滥用的更新防护措施。
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Google DeepMind 发布多语种手语转文本模型 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。该模型基于超过 50 种手语、逾 10 万小时数据训练，其中约四分之一为 ASL 数据，在 FLEURS-ASL（sd-test）上取得 70 BLEURT 的零样本成绩。为保护隐私，模型只接收 MediaPipe Holistic 在端侧提取的姿态关键点坐标，原始视频随即丢弃，并跳过 gloss 标注直接翻译为文本。
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Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，这是一套面向机器人的新一代物理 AI 模型，为人形机器人带来全身智能、更强的精细操作能力和多机器人协作。Demis Hassabis 表示，机器人现在可以推理每一个动作，完成此前无法实现的任务，例如打精细的绳结，甚至组队解决复杂工作流。
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Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，定位为机器人的高层大脑，支持实时空间推理、多步任务规划和多机器人协作，可通过 Gemini API、Google AI Studio 或 Gemini Enterprise Agent Platform 调用。相比 ER 1.6，新模型能通过连续视频流跟踪任务进度并实时纠错，在进度分类任务上达到 57.4% 准确率，在 moment-finding 任务上达到 91.3% 准确率和 0.96s 平均绝对距离。官方还展示了其编排 Boston Dynamics Spot 的导航与机械臂 API 完成取物，并支持 Apptronik Apollo 2 与 Franka F3 Duo 协作，代码已在 GitHub 开源。
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Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，在音乐性、歌词和人声质量上有明显提升，即日起在 Google Flow Music 中上线。官方称该模型旨在帮助用户创作更丰富的曲目，并提供创作控制。
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Google 发布 3 款 Gemini 新模型：3.6 Flash 在编码上更快、更便宜、更精准，3.5 Flash-Lite 以 350 tokens/s 成为该系列最快，3.5 Flash Cyber 可自行发现并修复安全漏洞。三款模型即日起在 AIS 和 API 中提供。
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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 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、超参数调优和复杂特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。模型完全基于数亿个由结构因果模型生成的合成数据集训练，采用融合 TabPFN 与 TabICL 的混合架构。TabFM 已在 Hugging Face 和 GitHub 开源，并上线 Google Cloud BigQuery；在 TabArena 的 38 个分类和 13 个回归数据集上评测。
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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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