谷歌于 9 月 30 日发布 Gemini 4 系列首款旗舰模型 Argon，在软件工程、金融研究、法律研究及企业自动化等领域评测中表现领先。Argon 支持最高 100 万单次词元输出，高于此前的 6.4 万，缓存输入价格较前版本降低 95%，并能自主发现、验证并修复软件漏洞，目前已向部分合作方开放。随着 Argon 落地，谷歌取消了原定于 6 月发布的 Gemini 3.5 Pro 迭代计划。
推荐理由：谷歌 Gemini 4 系列首款旗舰模型 Argon 的能力与定价变化，以及随之取消的 Gemini 3.5 Pro 迭代计划。
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon，在 DeepSWE v1.1（77.9%）、CWE-bench v1（68%）、Vals Index（68.90%）和 Text Arena（1525 分）等评测中领跑，但在 Code Arena 仅排第八。
推荐理由：汇总了 Gemini 4 Argon 的多项基准成绩、定价与首批开放范围，并附上内部员工对跑分与实际编程表现的争议。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向编码、企业知识工作和网络防御，先在 Fairwind 计划的政府用户与可信网络防御者中开放，后续再向开发者、企业和消费者开放。
推荐理由：汇总 Gemini 4 Argon 的基准、定价与第三方评测分歧，可对照其与 Astra、Opus 5.5 的能力与成本差异。
Google 宣布推出 Gemini 4 Argon AI 模型，但目前用户尚无法使用。此前外界预期的 Gemini 3.5 Pro 并未出现。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御方开放，随后逐步扩展至开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全防御上的基准表现和分阶段开放路径，可据此判断前沿模型的能力边界与落地节奏。
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，将水印技术用于合成生物学，把不可感知的签名直接嵌入生物代码，使水印在数字模型和合成出的实体蛋白质上都能被验证，同时实验室测试显示其不损害蛋白质的生物功能。
推荐理由：Google DeepMind 把水印从数字内容延伸到合成生物，读者可了解其技术路径与生物安全筛查的衔接方式。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，在 Gemini 3.8 Live 的原生实时对话模型上加入近实时视频生成，实现带口型同步、自然表情和流畅轮次的视觉化对话。
推荐理由：官方给出 Live Avatar 的实时音视频对话能力、97 种语言切换与企业定制入口，可据此判断多模态智能体的落地形态。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型，前者面向角色设计与逐行表演控制，后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体场景。
推荐理由：两款 TTS 模型给出语音克隆、逐行表演控制与多语言覆盖的具体能力，可据此判断语音生成工作流的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型，前者面向规模化与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
推荐理由：两款语音对话模型同时发布，给出语音智能体在实时推理与工具调用上的能力边界和开放入口。
Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为目前最先进、最准确的全球天气模型，直接学习实时卫星观测数据，可每小时生成一次预报。
推荐理由：原文给出分辨率、更新频率与降水精度提升幅度，读者可据此判断 AI 天气预报在 Google 产品中的实际可用程度。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 和面向网络安全的 Gemini 3.8 Flash Cyber，前者在软件工程、智能体任务和多步推理上较 3.7 Flash 明显提升，价格维持每百万输入 token 0.75 美元、输出 3.75 美元。
推荐理由：Gemini 3.8 Flash 在编码与智能体任务上接近更贵的前沿模型，同时保持 3.7 Flash 的价格，可据此判断性价比取舍。
Google 推出 TimesFM-3，一款原生预训练支持多变量预测的时间序列基础模型，参数量 3.3 亿，在超 1 万亿时间点的真实与合成语料上预训练。它单次前向传播即可联合预测多条共演化序列，支持多目标、历史协变量和已知未来协变量，并输出 10 至 90 分位共 9 个分位数。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，通过 Gemini API 在 Google AI Studio 提供面向开发者的生成视频能力。
推荐理由：官方给出场景延长、首尾帧插值与 4K 放大等具体能力与 API 入口，可据此判断生成视频工作流的可控性变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Transcribe，称其为目前最精确的语音转文字模型，可将原始音频直接转为准确、格式化文本。据 Artificial Analysis 测量，流式场景平均 WER 为 4.0%，非流式 2.6%；相比此前的 Chirp 3，最终转写时间改善 70%。
推荐理由：官方给出流式与非流式两套 API 的 WER 数据和相对 Chirp 3 的延迟提升，便于判断语音转写能否接入现有工作流。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，定位为面向编码与智能体的最强主力模型，距 Gemini 3.6 Flash 仅三周。
推荐理由：Gemini 3.7 Flash 距上一版仅三周，价格降为一半，并给出编码与文档处理等多项基准对比，可据此判断升级幅度与成本变化。
Google DeepMind 发布大规模多语言手语转文本模型 SL2T，可将手语直接翻译为流式文本，首个支持场景为美国手语（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。
推荐理由：官方披露了 SL2T 的训练规模、手语翻译难点与端侧隐私方案，可了解手语 AI 从实验室走向消费产品的路径。
Google DeepMind 在 Nature 发表论文，称 WeatherNext AI 模型在预测气旋路径、强度和风场结构上达到 SOTA，平均多出一天预警时间，三天预报精度相当于此前模型的两天水平。
推荐理由：原文给出气旋预报精度提升与开源权重，读者可据此判断气象预报工作流的可用入口。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics ER 2，作为机器人的高层大脑，负责与人类对话、理解物理世界并规划多步任务，再把动作执行交给底层 VLA 模型，还可原生调用 Google Search 等工具。
推荐理由：官方给出视频理解、任务编排与多机器人协作的能力变化和开放入口，可据此判断机器人在真实环境中的任务完成方式。
Google DeepMind 发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，并在 Google Flow Music 中上线。官方称其在音乐性、歌词、人声和创作控制四方面均有提升，包括更丰富自然的旋律结构、提示词遵循与结构感知更好的歌词、更具情感表达和发音更准确的人声，以及更易控制输出节奏与时长。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 2，作为新一代机器人的智能层，首次实现对完整人形机器人的全身控制，并带来更精细的手部与夹爪操作能力。
推荐理由：Gemini Robotics 2 把机器人控制从上半身扩展到全身，并给出多机协作与端侧快速适配的具体路径。
Google DeepMind 发布三款新 Gemini 模型：3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和面向网络安全的 3.5 Flash Cyber。
推荐理由：官方给出三款 Flash 模型的 token 效率、价格与基准对比，可据此判断智能体工作流的成本变化。
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，在 CyberGym 等基准上以多次调用取得接近更大模型的成绩。
推荐理由：官方给出轻量安全模型在 CyberGym、Chrome 提交扫描等基准上的表现与限量开放方式，可据此判断其定位与可用范围。
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。
推荐理由：两款新模型给出了延迟、单价与可用入口，读者可据此判断图像与视频生成链路的成本取舍。
Google 发布面向表格数据分类与回归的基础模型 TabFM，将表格预测建模为上下文学习问题，无需手动训练、超参数调优和特征工程，单次前向传播即可对未见过的表格生成预测。
推荐理由：Google 把零样本思路搬到表格数据，读者可了解其架构设计与在 TabArena 上的对比表现。
Google Research 提出一种新架构，把多 Token 预测（MTP）头接到已冻结的 Gemini Nano v3 模型上，在 Pixel 9 和 10 系列上实现开箱即用的加速。
推荐理由：Google 把 MTP 头接到冻结的 Gemini Nano v3 上，读者可了解端侧推测解码如何在内存受限下提速。
Google DeepMind 发布实验性开放模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式并行生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的开放权重与硬件门槛，读者可据此判断本地低并发推理的适用边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate，这是一款支持 70+ 语言的近实时语音到语音翻译音频模型，能自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：官方给出 70+ 语言实时语音翻译的连续生成机制与多端上线节奏，可据此判断实时翻译的可用形态。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本的智能体多模态模型，介于端侧 E4B 与 26B MoE 之间，是首个支持原生音频输入的中等规模 Gemma 模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把视觉和音频直接接入 LLM，读者可据此判断本地多模态智能体的硬件门槛。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Content Safety，基于 Gemma 3 4B IT 微调，将多模态输入、多语言覆盖、自定义企业策略执行和可审计推理链统一到一次推理调用中。
推荐理由：NVIDIA 发布 4B 多模态安全模型，支持自定义策略与可审计推理链，并公开训练数据集。
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 系列首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频，并通过自然语言多轮编辑视频。
推荐理由：Gemini Omni Flash 把对话式视频编辑和多模态输入生成放在同一模型里，可据此判断视频创作流程的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列首个模型 3.5 Flash，主打智能体与编码能力，即日起在 Gemini 应用、Google 搜索 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API 及 Gemini Enterprise 等渠道开放。
推荐理由：官方给出 3.5 Flash 在编码与智能体基准上的成绩和开放渠道，可据此判断其速度与成本定位。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS，一款主打可控性与表现力的文本转语音模型，已在 Gemini API 和 Google AI Studio 面向开发者预览，企业版在 Vertex AI 预览，Workspace 用户可通过 Google Vids 使用。
推荐理由：官方给出音频标签控制方式、Elo 分数与多语言覆盖，可据此判断语音生成的可控性变化。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，这是其面向机器人的推理优先模型升级版，强化了空间推理与多视角理解，并新增仪表读数能力。
推荐理由：官方给出与前代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并首次开放仪表读数能力，可据此判断机器人高层推理的进展。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个尺寸，采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由：Gemma 4 以四个尺寸覆盖端侧到工作站，并给出 Apache 2.0 许可与首日工具支持，可据此判断本地部署与微调的选择空间。
Google DeepMind 的 Gemma 4 多模态模型家族已在 Hugging Face 发布，采用 Apache 2 许可，支持图像、文本和音频输入并生成文本。
推荐理由：Gemma 4 五档尺寸与 Apache 2 许可一并给出，读者可据此判断端侧多模态与本地部署的可行边界。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash Live，称其为目前质量最高的音频与语音模型，精度更高、延迟更低，已通过 Gemini Live API 在 Google AI Studio 预览，并接入 Gemini Enterprise for Customer Experience、Search Live 和 Gemini Live。
推荐理由：官方给出语音模型的延迟、推理基准与多语言覆盖变化，可据此判断语音智能体的可用边界。
Google DeepMind 发布 Lyria 3 Pro，可生成最长 3 分钟的曲目，并能按前奏、主歌、副歌、桥段等结构元素进行提示控制。
推荐理由：官方披露 Lyria 3 Pro 的时长与结构控制能力，以及它在 Vertex AI、Gemini 等入口的开放范围。
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash-Lite，这是 Gemini 3 系列中速度最快、成本最低的模型，定价为每百万输入 token 0.25 美元、每百万输出 token 1.50 美元，即日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 面向开发者预览。
推荐理由：原文给出价格、速度与基准数据，读者可据此判断高并发场景下的成本与延迟取舍。
Google DeepMind 发布最新图像生成模型 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image），将 Nano Banana Pro 的高级世界知识、质量与推理能力带到 Flash 级速度。
推荐理由：Google DeepMind 官方发布 Nano Banana 2，读者可据此了解其能力边界与在 Gemini、搜索、Flow 等产品中的落地范围。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro，定位为面向复杂任务的更强核心推理模型，在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证得分，超过 3 Pro 推理性能的两倍。
推荐理由：官方给出 ARC-AGI-2 得分与多端上线范围，可据此判断新模型在复杂推理任务上的位置。