跳到正文

#DeepMind

今日 0 條
10月5日週一
  1. MarkTechPost78

    GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Gemini 4 Argon 與 Claude Fable 5.1：不同工作適合哪款前沿模型？

    MarkTechPost 將 GPT-6 Astra、GPT-6.1 Sol、Gemini 4 Argon 與 Claude Fable 5.1 的基準、價格及存取條件並列，按工作負載整理各自適用情境。

    推薦理由：文章將四款模型的基準、價格、存取限制和任務成本並列，呈現不同工作負載下的取捨，説明排行榜名次不足以單獨決定選型。

10月3日週六
10月1日週四
  2. Google DeepMind77

    Google DeepMind 發佈 Gemini 4 Argon，面向複雜長流程任務

    Google DeepMind 發佈前沿模型 Gemini 4 Argon，面向軟件工程、企業知識工作及網絡安全等複雜長流程任務。其輸出 token 上限由 64K 提至 1M，在 DeepSWE v1.1 得分 77.9%，並在 LVBench 得分 91.7%。

    推薦理由：Gemini 4 Argon 將輸出上限由 64K 提至 1M tokens，文章把這項擴容與處理更長、更複雜工作流程的能力相連。

9月16日週三
9月3日週四
8月14日週五
7月30日週四
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 發佈 Gemini Robotics ER 2，支援影片理解、任務編排與多機械人協作

    Google DeepMind 發佈 Gemini Robotics ER 2，這款面向機械人的具身推理模型可理解連續影片、編排多步任務，並支援多機械人協作。它在任務進度分類達 57.4% 準確率，關鍵時刻定位達 91.3% 準確率、平均絕對距離為 0.96s。

    推薦理由：文章將影片進度追蹤與多機械人協作納入模型更新，並提供任務評測數據，讓讀者掌握 Gemini Robotics ER 2 的具身推理能力變化。

7月28日週二
  1. Google DeepMind69

    Gemini Robotics 2 為機械人帶來全身智能控制

    Google DeepMind 發佈 Gemini Robotics 2 系列模型，為機械人帶來全身控制、靈巧操作及多機協作能力。系列包括將視覺與語言輸入轉為動作控制的 Gemini Robotics 2、用於具身推理與多步任務規劃的 Gemini Robotics ER 2，以及可在機械人裝置本地運行的 Gemini Robotics On-Device 2。

    推薦理由：全身控制、靈巧操作、多機協作與本地適配均有具體案例，呈現 Gemini Robotics 2 系列面向機械人任務的能力佈局。

7月21日週二
7月17日週五
  1. Google DeepMind65

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.5 Flash Cyber 網絡安全模型

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.5 Flash Cyber，這款基於 3.5 Flash 並經微調的輕量網絡安全模型，旨在快速發現、驗證及修補漏洞。

    推薦理由：V8 JavaScript Engine 的固定調用測試提供了具體比較，Gemini 3.5 Flash Cyber 找到 55 個獨特確認問題，主線 3.5 Flash 與 Claude Opus 4.6 分別找到 47 個和 36 個。

6月11日週四
6月9日週二
  2. Google DeepMind72

    Google DeepMind 發佈 Gemma 4 12B 統一免編碼器多模態模型

    Google DeepMind 發佈 Gemma 4 12B，定位為可在筆記型電腦本機運行的多模態模型，並為中型模型加入原生音訊輸入。它採用免多模態編碼器架構，將視覺和音訊輸入直接整合至 LLM backbone；標準基準表現接近 26B MoE，總記憶體佔用不足其一半。Gemma 4 12B 以 Apache 2.0 授權釋出，可透過 LM Studio、Ollama 等工具試用。

    推薦理由：Gemma 4 12B 的免編碼器設計、接近 26B MoE 的基準表現與較低記憶體佔用，提供比較中型多模態模型架構和本機部署定位的具體依據。

5月18日週一
5月16日週六
4月16日週四
  1. Google DeepMind68

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.1 Flash TTS，加入音訊標籤細調語音表現

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.1 Flash TTS，提升文字轉語音的可控性、表現力與品質，並加入音訊標籤細調語音表現。模型支援 70+ 種語言及原生多説話者對話，在 Artificial Analysis TTS leaderboard 的 Elo 分數為 1,211。

    推薦理由：文章聚焦音訊標籤如何細調語氣、節奏與表達，並列出 Gemini 3.1 Flash TTS 面向開發者、企業及 Workspace 用户的推出渠道。

4月2日週四
  1. Hugging Face Blog85

    Google DeepMind 發佈 Gemma 4 多模態模型系列，五種尺寸登陸 Hugging Face

    Google DeepMind 的 Gemma 4 多模態模型系列已登陸 Hugging Face，提供五種尺寸，支援圖像、文字及部分型號的音訊輸入。模型採 Apache 2 授權，最大上下文窗口為 256K；31B 和 26B A4B 的 text-only LMArena 估算分數分別為 1452 和 1441，後者有 4B 啟用參數。

    推薦理由：文章列出五種 Gemma 4 規格、上下文窗口和音訊支援差異，並整理多個推理與微調框架的接入方式，可供比較型號特點及部署路徑。

3月26日週四
  1. Google DeepMind73

    Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash Live，提升語音 AI 的自然度與可靠性

    Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash Live，提升即時語音對話的精準度並降低延遲。它在 ComplexFuncBench Audio 得分 90.8%，在 Scale AI 的 Audio MultiChallenge 開啟 thinking 時得分 36.1%。

    推薦理由：原文以兩項語音基準呈現多步函數調用與複雜指令跟隨表現，並列出開發者、企業及一般用户的使用入口，可對照其能力與部署場景。

3月4日週三
  1. Google DeepMind71

    Gemini 3.1 Flash-Lite 為大規模開發者工作負載而設

    Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite，現正以預覽版向開發者及企業開放，開發者可透過 Google AI Studio 的 Gemini API 使用，企業則可透過 Vertex AI 使用。

    推薦理由：文章把 Gemini 3.1 Flash-Lite 的定價、相較 2.5 Flash 的速度數據及質素描述並列，呈現其面向高頻工作負載的成本定位。

2月27日週五
  1. Google DeepMind76

    Google DeepMind 發佈 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），融合 Pro 能力與 Flash 速度

    Google DeepMind 發佈圖像生成模型 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），以 Flash 速度帶來 Nano Banana Pro 的世界知識、品質與推理能力。

    推薦理由：Nano Banana 2 將 Nano Banana Pro 的世界知識、視覺品質與創作控制帶到 Flash 速度，並交代其在 Google 產品中的推出範圍及 Nano Banana Pro 的保留使用方式，説明兩款模型面向的工作流程差異。

2月20日週五
  1. Google DeepMind77

    Gemini 3.1 Pro：面向最複雜任務的更智能模型

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.1 Pro，作為 Gemini 3 系列核心模型升級，提升複雜問題的推理能力。它在 ARC-AGI-2 取得經驗證的 77.1% 得分，推理表現超過 Gemini 3 Pro 兩倍。

    推薦理由：Gemini 3.1 Pro 在 ARC-AGI-2 取得經驗證的 77.1% 得分，並稱推理表現超過 Gemini 3 Pro 兩倍，為核心推理升級提供量化比較依據。

2月13日週五
12月17日週三
12月13日週六
  1. Google DeepMind78

    Google DeepMind 更新 Gemini 2.5 Flash Native Audio，推出即時語音翻譯測試版

    Google DeepMind 更新 Gemini 2.5 Flash Native Audio，提升其處理複雜工作流、遵循指令及進行多輪語音對話的能力。它在 ComplexFuncBench Audio 得分為 71.5%，開發者指令遵循率由 84% 升至 90%；目前已在 Vertex AI 正式提供，並以預覽版開放 Gemini API。

    推薦理由：更新同時改善即時語音 Agent 的函數調用、指令遵循與多輪對話，並以 ComplexFuncBench Audio 的 71.5% 得分呈現多步函數調用表現。

11月20日週四
  1. Google DeepMind75

    使用 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）構建圖像應用

    Google DeepMind 發佈 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image），並以付費預覽方式向開發者開放。模型具備更準確的文字渲染和圖像本地化能力，支援 2K 和 4k 解析度；啟用 Google Search grounding 時，亦可連接即時網頁內容。

    推薦理由：文章把 Nano Banana Pro 的文字渲染、本地化能力與接入方式，連同相較 Gemini 2.5 Flash Image 的成本和延遲取捨一併交代。

11月19日週三
11月17日週一
  1. Google DeepMind72

    Google DeepMind 與 Google Research 發佈 WeatherNext 2 天氣預測模型

    Google DeepMind 與 Google Research 發佈 WeatherNext 2，預報生成速度快 8 倍，並提供細至每小時解析度的全球天氣預測。

    推薦理由：WeatherNext 2 與前代 WeatherNext 的比較覆蓋 0–15 天內 99.9% 的變量與預報時效，並列出單顆 TPU 每項預測少於一分鐘的耗時，便於同時衡量預報表現與計算效率。

11月13日週四
  1. Google DeepMind66

    Google DeepMind 推出 SIMA 2：能在虛擬 3D 世界中遊玩、推理並與你一同學習的智能體

    Google DeepMind 推出研究智能體 SIMA 2，將 Gemini 推理能力整合至虛擬 3D 遊戲，使其能理解目標、規劃行動並與用户對話。它能將在不同遊戲中學到的概念遷移，也可透過試錯及 Gemini 回饋利用自身經驗繼續訓練，並在 Genie 3 生成的新世界中嘗試執行任務。

    推薦理由：SIMA 2 結合 Gemini 推理、跨遊戲技能遷移與自生成經驗訓練，並交代長程任務、記憶和精細鍵盤滑鼠操作的限制。