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只看模型#Google
  1. ARC Prize66

    ARC Prize 公布 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI (Verified) 的评测成绩。ARC-AGI-3 上，provider adapter harness 得分 97.5%、成本 $4.8K，标准 harness 得分 49.8%、成本 $5.8K；ARC-AGI-2 得分 91.3%、$0.32/task；ARC-AGI-1 得分 98.5%、$0.16/task。Google DeepMind 是第二家在 ARC-AGI-3 上得分超过 95% 的前沿 AI 实验室。

    推荐理由：ARC Prize 公布了 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI 三个版本上的得分与成本，读者可据此比较不同 harness 设置的差异。

  1. Google Gemini72

    Gemini 官方宣布 Gemini 4 Argon 已向全球 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者开放。该模型此前已在 Gemini 应用中逐步推出，定位为处理复杂任务的前沿模型，更多详情见官方推文线程 https://x.com/GeminiApp/status/2110039322229649783。

    引用Google Gemini@GeminiApp

    你期待已久的时刻终于来了4…… 我们的全新前沿模型 Gemini 4 Argon 现已在 Gemini 应用中推出，助你将最复杂的想法变为现实。 看看 Gemini 4 Argon 以及 Gemini 应用中的最新更新如何帮助你充分利用每一次提示。🧵

    推荐理由：原文确认 Gemini 4 Argon 已面向 Google AI Pro 和 Ultra 订阅者全球开放，读者可据此确认自己是否可用。

  2. Arena.ai66

    Arena 发布基于超过 5000 次真实智能体会话的评测结果，Meta 的 Muse Wonder (Max) 进入 Agent Arena 第12名，净提升 +6.4%，比 Muse Spark 1.3 (Max) 高 +2.8 分并上升四位。

    引用Arena.ai@arena

    由 @AIatMeta 推出的 Muse Wonder (Max) 已进入 Code Arena：WebDev 以 1651 分位列第 15，Text Arena 以 1513 分位列第 2！ 在 Code Arena：WebDev 中，Muse Wonder (Max) 以 1651 分位列第 15。这一结果略低于以 1659 分位列第 12 的 Muse Spark 1.3 (Max)，与以 1655 分位列第 14 的 Kimi K3 (Max) 相差 4 分以内，并比以 1640 分位列第 16 的 Grok 4.7 (xHigh) 高 11 分。 此次发布在 Text Arena 中相较过去的 Muse 模型有显著提升。与以 1494 分位列第 11 的 Muse Spark 1.3 (Max) 相比，Muse Wonder (Max) 提升了 +19 分并上升 9 位至第 2。它落后于以 1525 分排名第 1 的 Gemini 4 Argon (High) 12 分。 祝贺 @AIatMeta 团队发布这一版本！

    推荐理由：原文基于5000多个真实智能体会话给出排名和成本对比，读者可据此衡量 Muse Wonder (Max) 的性价比变化。

  3. Google Blog：AI88

    Google 发布 Gemini 4 Argon：面向复杂工程与科研任务的前沿模型

    Google 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业、科学家和消费者全球开放，可经 Gemini API、AI Studio、Google Antigravity。

    推荐理由：官方发布带来定价、1M token 上下文、基准成绩和多领域落地案例，读者可以据此评估它在工程与科研工作流中的可用性。

  1. Google DeepMind：Blog70

    Google DeepMind 发布开源轻量多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2

    Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构，以 Apache 2.0 许可开源，将文本、代码、图像、视频和音频映射到统一嵌入空间。

    推荐理由：官方发布给出参数量、内存占用、维度裁剪和基准分数等具体细节，读者可据此评估端侧多模态嵌入方案的可行性。

  2. Gemini API：更新日志68

    Gemini Nano Banana 2.1 图像生成模型正式发布，gemini-3.1-flash-image 被弃用

    Google 在 Gemini API 更新日志中宣布 Gemini Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）正式可用，作为 Nano Banana 2（gemini-3.1-flash-image）的更新版本。

    推荐理由：原文列出新模型相对上一代的具体提升点和新支持的比例与分辨率，可帮助图像生成用户判断是否迁移。

  1. Latent Space75

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，1M 输出 token 对标 Astra 与 Fable

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打编码、企业知识工作与网络防御，称在 19 项基准中 13 项第一。

    推荐理由：这期 AINews 汇总了 Gemini 4 Argon 的基准表现、定价和第三方评测分歧，读者可以据此对比各家前沿模型的实际差异。

  2. Arena.ai79

    Arena 公布 Gemini 4 Argon (High) 在 Agent Arena 排名第 8，净提升分 +7.92%，每任务成本 $0.62。

    引用Arena.ai@arena

    重大新闻：@GoogleDeepMind 的 Gemini 4 Argon (High) 刚刚以 1525 分在 Text Arena 中排名第 1，并以 1679 分在 Code Arena: WebDev 中排名第 8！ 此次发布以 8 美元/百万 Token 的混合价格重塑了 Text Arena 的帕累托前沿！Gemini 4 Argon (High) 现在是成本效率最高的模型，请在下方查看其在帕累托前沿上的位置。 在 Text Arena 中，Gemini 4 Argon (High) 在 Coding、Hard Prompts、Instruction Following、Longer Query 和 Creative Writing 中排名第 1。它还在所有评估的职业领域中领先，并在英语、非英语、中文和俄语中额外获得第 1 名。 该模型比排名第 2 的 Claude Opus 4.6 (High) 高出 20 分，相比 Google 上一次发布的 Gemini 3.8 Flash (High)（排名第 11）是一次巨大飞跃！ 在 Code Arena: WebDev 中，Gemini 4 Argon (High) 比 Gemini 3.8 Flash (High) 提升了 96 分，并从第 29 名升至第 8 名。 祝贺 @GoogleDeepMind 团队完成这一令人印象深刻的前沿发布！

    推荐理由：原文给出 Gemini 4 Argon (High) 在 Agent Arena 的排名、净提升分和成本数据，读者可据此评估其智能体任务表现与性价比。

  3. Artificial Analysis 完整文章78

    Artificial Analysis 评测 Gemini 4 Argon：Google 重回智能前三梯队

    Artificial Analysis 评测 Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon，其高推理档在 Artificial Analysis Intelligence Index 得分 53，追平 GPT-6 Astra (max)、领先 GPT-6.1 Sol (max) 1 分。

    推荐理由：评测方给出与竞品的价格和智能指数对比，读者可据此评估 Google 新模型在成本与智能上的真实位置。

  4. Google DeepMind：Blog78

    Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向可信网络防御者先行开放

    Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向可信网络防御者开放，后续将逐步面向开发者、企业和消费者推出。

    推荐理由：官方发布给出了定价、输出 token 上限和多项基准成绩，读者可以据此比较它在编码与企业工作流中的实际位置。

  1. Google DeepMind：Blog74

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音生成模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，支持用自然语言提示词从零设计声音、30 秒样本复刻声音，并提供逐行表演指导、长时音频生成和双说话人场景编排，覆盖 100 多种语言。

    推荐理由：官方介绍了两款 TTS 模型的能力细节、评测名次和开放入口，开发者可以据此评估语音生成工作流的选型。

  1. Google DeepMind：Blog70

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两个近实时语音对话模型，主打语音智能体和复杂任务执行。

    推荐理由：原文给出两个语音对话模型的定位分工和多项基准数字，读者可以据此评估其推理、成本与工具调用能力。

  1. Google DeepMind：Blog70

    Google DeepMind 发布 WeatherNext 3 全球天气 AI 模型， hourly 更新且分辨率较上一代提升约 5 倍

    Google DeepMind 与 Google Research 发布 WeatherNext 3，称其为迄今最先进的全球天气 AI 模型，经 Brightband 独立实时评估。

    推荐理由：原文给出分辨率、卫星数据接入和降水精度的具体数字，并说明在 Google 产品和 Cloud 中的获取方式，读者可评估其实际用途。

  1. Sundar Pichai65

    Google 发布 Gemini 3.8 Flash，为 6 周内第 3 次 Flash 更新。官方称相较 3.7 Flash 在软件工程、智能体任务和多步推理上有显著提升，在 DeepSWE v1.1 上以更低成本自主端到端解决复杂工程问题，表现超越多数更大的前沿模型。图中基准显示其 Terminal-bench 2.1 得 89.4%、HLE-Verified 得 54.9%，输入价格 $0.75/1M tokens、输出 $3.75/1M tokens，为 2026 年 12 月 31 日前 introductory 价。详情见 https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/3-8-flash-and-3-8-flash-cyber/

    推荐理由：原文给出模型能力变化、定价和多项基准对比，读者可据此评估它相对更大模型的性价比与适用场景。

  2. Gemini API：更新日志65

    Gemini 3.8 Flash 正式发布（GA），开放 gemini-3.8-flash 模型入口

    Google 在 Gemini API 更新日志中宣布 Gemini 3.8 Flash 正式可用（GA），发布 gemini-3.8-flash，称其为最智能的 Flash 模型，面向长程软件工程、自主智能体和复杂企业工作流。官方同时提供了 Gemini 3.8 Flash 模型页面和指南作为上手入口。

    推荐理由：官方更新日志明确了 gemini-3.8-flash 的定位与开放入口，读者可以据此判断是否将其纳入工程工作流。

  3. Artificial Analysis 完整文章66

    Google 发布 Gemini 3.8 Flash，四个月内第四款 Flash 模型

    Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash，在 Artificial Analysis Intelligence Index 上以 high 推理得分 59，较 Gemini 3.7 Flash 提升 3 分。

    推荐理由：评测方一手数据给出了智能指数、单任务成本和速度的具体变化，可帮助读者判断该模型在实际任务中的性价比。