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 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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SL2T 是我们出色的手语转文字模型，首次让用户可以直接对着手机打手语。它与聋人社区密切合作打造，是 AI 能带来的益处的绝佳范例。祝贺团队发布！
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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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Demis Hassabis 宣布自己转任 Google DeepMind 主席与 Alphabet 首席科学家，将聚焦长期战略与加速科学突破，包括在 Isomorphic 推进疾病治疗相关工作。Koray Kavukcuoglu 将升任 Google DeepMind 高级副总裁，与 Josh Woodward 及管理团队一同领导 GDM。
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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 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 研究副总裁 Raia Hadsell 认为，基础模型可以学习语言之外复杂系统的底层规律，未来十年的进展将更多来自世界、机器人、生物和天气等领域。她以 DiffusionGemma 的文本扩散机制、Genie 世界模型及机器人训练为例，说明整块生成、自适应计算和模拟交互数据如何支持推理与具身智能。
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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 研究负责人 Vivek Natarajan 介绍了 AI co-scientist 与 AMIE，利用自博弈、搜索和多智能体辩论辅助科研假设生成与医疗诊断。AI co-scientist 的候选药物在人体肝脏类器官实验中将 TGF-beta 诱导的染色质损伤降低超过 91%；AMIE 在模拟问诊中匹配或超过医生，并在受监督的早期可行性研究中未触发预设安全中止。
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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 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 模型形式提供。开发者可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 使用它构建能跨浏览器、移动端和桌面环境感知、推理并执行操作的智能体，面向持续软件测试等长周期与企业自动化任务。为降低实时环境中的提示词注入风险，官方对 computer use 做了针对性对抗训练，并发布两套可选的企业级防护系统。
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Google DeepMind 与 A24 宣布建立首个聚焦研究的合作伙伴关系，将研究实验室与电影制作工作室结合，帮助艺术家开发新工作流与技术。双方将围绕多个项目展开长期研发协作，Google 同时已对 A24 进行投资。
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Google DeepMind 发布 AI Control Roadmap，一套用于构建和管理 Google 内部部署的高级 AI 的框架，在模型对齐之外增加系统级安全层，即便对齐不完美也能提供保障。该框架把不受信任的 AI 智能体视为潜在内部威胁，基于 MITRE ATT&CK 拆解攻击战术与技术，并按模型能力划分检测等级 D1-D4 与预防响应等级 R1-R3。团队已分析一百万个编码智能体任务，并据此为 Gemini Spark 智能体搭建实时监控，数据显示多数被标记事件并非恶意意图，而是智能体误解或过度追求用户目标。
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Google DeepMind 联合 Schmidt Sciences、Cooperative AI Foundation 和 ARIA，并获 Google.org 支持，面向全球研究者发起最高 $10M 的多智能体 AI 安全研究资助征集。项目聚焦大规模智能体系统的群体行为，以及理解、预测、监测和缓解交互风险的框架。申请截止日期为 2026 年 8 月 8 日，获奖者预计于 2026 年秋季公布。
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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 选出欧洲15家早期机器人公司参加为期三个月的 Accelerator: Robotics 项目，帮助其将 AI 融入核心产品。入选团队将获得技术辅导、产品指导、AI 技术栈及 Gemini robotics models，应用涵盖医疗、建筑、回收、物流和制造等领域。
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