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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
  2. TechCrunch · AI67

    Google 發佈 Gemini 4 Argon，稱其為迄今最強模型

    Google 發佈 Gemini 4 Argon，稱其為迄今最強模型，並表示它適用於編碼、研究、寫作等工作，尤其面向防禦性網絡安全。該模型專為防禦性網絡安全工作訓練，Google 稱它可自主發現、驗證並修補關鍵軟件漏洞；目前僅透過 Fairwind Program 向部分網絡安全合作夥伴推出。

10月1日週四
  3. 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23日週三
9月16日週三
9月14日週一
9月3日週四
  1. Google DeepMind75

    Google DeepMind 與 Google Research 發佈 WeatherNext 3 全球天氣 AI 模型

    Google DeepMind 與 Google Research 發佈 WeatherNext 3，利用即時地球同步衞星資料逐小時生成全球天氣預報，部分地表變數解析度達 5 公里。

    推薦理由：WeatherNext 3 以即時衞星觀測支援逐小時全球預報，並為部分變數提供 5 公里解析度；文中列出降水預測相對 IMERG、MRMS 等基線的 CRPS 改善幅度。

9月1日週二
  1. Google Research51

    Google Research 發佈 TimesFM-3 零樣本多變量時間序列預測基礎模型

    Google Research 發佈 TimesFM-3，一款原生支援多變量零樣本預測的時間序列基礎模型，可在單次前向傳播中預測多條相關序列。它有 330 million parameters，使用超過 1 trillion time points 的真實及合成時間序列資料預訓練，並能結合多個目標、歷史協變量和已知未來協變量，無需任務專用微調。

8月27日週四
  1. Google DeepMind69

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.5 Transcribe 語音轉文字模型

    Google DeepMind 發佈 Gemini 3.5 Transcribe，這是一款面向智能語音互動的語音轉文字模型。它可透過 Live API 以低於一秒的延遲進行即時串流，亦可經 Interactions API 處理預錄音訊，提供説話者歸屬及逐字時間戳。

    推薦理由：材料同時提供串流與非串流 WER，以及相較 Chirp 3 的最終轉錄時間改善幅度，讓準確度與延遲兩項表現有具體數據可供對照。

8月14日週五
8月12日週三
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。

7月1日週三
6月30日週二
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13日週一
4月3日週五
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
1月16日週五
  1. Google DeepMind47

    D4RT：教 AI 看見四維世界

    Google DeepMind 推出 D4RT，這是一個統一的 AI 模型，可重建並追蹤跨越空間與時間的 4D 場景。測試中，D4RT 比此前方法快 18x 至 300x；在單顆 TPU 上，約 5 秒即可處理 1 分鐘影片，而舊方法最多需 10 分鐘。其查詢式 Transformer 架構支援點追蹤、點雲重建及相機姿態估計，應用方向包括機械人、擴增實境與世界模型。

1月14日週三
  1. Google Research70

    Google 發佈 MedGemma 1.5 4B，介紹 MedASR 醫療語音轉文字模型

    Google 發佈開放醫療多模態模型 MedGemma 1.5 4B，新增 CT、MRI、病理全切片及胸部 X 光時間序列等醫療影像處理能力。其基準結果較 MedGemma 1 4B 提升，例如 CT 疾病分類準確率為 61%（58%），MRI 為 65%（51%），醫療文本 EHRQA 為 90%（68%）。

    推薦理由：MedGemma 1.5 4B 在多項醫療影像與文本基準上較前代提升，文中列出的具體分數可用來比較不同任務的改進幅度。

12月17日週三