Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成最高提速 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用文本扩散方式一次性生成整块文本，在专用 GPU 上推理速度最高提升 4 倍，单张 NVIDIA H100 上超过 1000 tokens/秒，RTX 5090 上超过 700 tokens/秒。
推荐理由：官方给出 26B MoE 文本扩散模型的速度、显存占用与质量取舍，便于判断本地低并发场景是否适用。
模型发布
全部主题新模型的发布、开源与迭代：大模型厂商的旗舰更新、开源权重放出、性能与价格变化的第一时间记录。
最新精选
第 21–27 条 · 共 27 条Google DeepMind精选AI 评分6666
Google DeepMind精选AI 评分7878 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Live Translate 实时语音翻译模型
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，可自动检测语言并保留说话人的语调、节奏和音高。
推荐理由：Google 发布支持 70+ 语言的实时语音翻译模型，并给出开发者、企业、消费端三条落地路径。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一的无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B，一款面向笔记本本地运行的多模态模型，采用无编码器统一架构，视觉和音频输入直接进入 LLM 主干。官方称其基准表现接近 26B MoE 模型，内存占用不到后者一半，可在 16GB VRAM 或统一内存上运行，也是该系列首个支持原生音频输入的中等规模模型。
推荐理由：Gemma 4 12B 用无编码器架构把多模态能力压到 16GB 显存，可对照其与 26B MoE 的取舍。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini Omni Flash 视频生成模型
Google DeepMind 发布 Gemini Omni 家族首个模型 Gemini Omni Flash，可组合图像、音频、视频和文本输入生成高质量视频，并通过自然语言对话逐轮编辑视频。
推荐理由：Gemini Omni 把多模态输入与对话式视频编辑结合，可了解其能力边界与首发落地渠道。
Google DeepMind精选AI 评分8282 Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 Flash，主打智能体与编码
Google DeepMind 发布 Gemini 3.5 系列，首发 3.5 Flash，定位为面向智能体与编码的前沿模型，即日起通过 Gemini app、Google Search 的 AI Mode、Google Antigravity、Gemini API、Android Studio 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入口，可据此判断其速度与成本取舍。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash TTS 语音模型
Google DeepMind 推出 Gemini 3.1 Flash TTS，一款主打可控性与表现力的文本转语音模型，在 Artificial Analysis TTS 榜单上取得 1,211 的 Elo 分数。
推荐理由：官方给出 Elo 1211 与多语言、音频标签等能力细节，可据此判断语音生成的可控性进展。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，新增仪表读数能力
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，可读取压力表、液位计和数字读数。
推荐理由：官方给出与前代及 Gemini 3.0 Flash 的对比，并新增仪表读数能力，可据此判断机器人高层推理的进展。