Google Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 得分 97.5%，但测试方法影响巨大
Google DeepMind 的 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上以 Provider Adapter Harness 测试配置取得 97.5% 的成绩，成本 4800 美元，成为继 OpenAI 之后第二家跨过 95% 门槛的实验室，仅次于 GPT-6 Astra 的 99.9%。
The DecoderAI 评分7171 量子位同新闻AI 评分8888 Gemini 4 Argon 发布：谷歌重回御三家，API 限时半价
谷歌正式面向全球开发者、企业及付费订阅用户开放 Gemini 4 Argon，主打编程、专业知识工作与复杂任务的持续执行能力，并强化视觉理解、空间推理和工具调用。
同一新闻，精选展示《谷歌发布 Gemini 4 Argon，主打长程任务与低价 API》
The DecoderAI 评分7272 Google 发布 Gemini 4 Argon，瞄准机器人全流程单一模型
Google 发布 Gemini 4 Argon，定位为覆盖机器人全流程的单一模型，可控制机器人、构建虚拟练习环境并评估训练视频质量。演示中它从一张照片生成 77 项任务和 4500 多个训练回合，使真实机器人成功率从 56% 升至 75%，执行时间从 35 秒降至 24 秒。
爱范儿精选AI 评分8888 谷歌发布 Gemini 4 Argon，主打长程任务与低价 API
谷歌正式面向全球上线 Gemini 4 Argon，定位复杂多步骤真实世界任务，覆盖编程、金融、法律、网络安全与前沿科学等领域。API 提供 100 万统一输入输出 Token 上限，首发优惠期每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元，缓存输入折扣 95%，开发者可通过 AI Studio、Android Studio 与 Gemini API 接入。
推荐理由：谷歌新旗舰的定价与长程任务表现，以及未付费用户额度收紧的规则变化，是判断其可用性的关键。
Google DeepMind精选AI 评分9292 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业和消费者开放，通过 AI Studio、Gemini API、Google Antigravity、Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 提供，定价为每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、科研与安全对齐上的具体案例和定价，可据此判断前沿模型在专业工作流中的落地程度。
Ars Technica · AIAI 评分6969 Gemini 4 Argon 开始在 Gemini 应用和 Antigravity 推送，仅限付费用户
Google 的 Gemini 4 Argon 开始大范围推送，目前仅面向付费用户，且低档订阅方案无法获得完整访问权限。Google 称模型能力未变，仍以其上月公布的基准测试作为高级推理和智能体编码能力的依据，并设有拒绝恶意指令的训练与自动失准监控。
量子位精选AI 评分7878 Google 发布生图模型 Nano Banana 2.1，支持 4K 直出并下调 API 价格
Google 发布新一代生图模型 Nano Banana 2.1，围绕视觉设计、蒙版编辑、主体一致性和画面真实自然性升级，支持 4K 直出。据 Arena 评测，其在文本转图像、多图像编辑及单张图像编辑三项上平均提升约 61.7 分，1K、2K 图片生成价格减半，4K 降价约 25%。
推荐理由：汇总了 Nano Banana 2.1 的 4K 直出、中文渲染与 API 降价信息，并附网友实测对比与连续编辑的水印 Bug。
Google DeepMind精选AI 评分6767 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2 开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，一个基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，参数量 740M，可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用，可据此判断本地多模态检索的落地成本。
The DecoderAI 评分6666 Google 发布 EmbeddingGemma 2 多模态嵌入模型
Google 发布开源多模态嵌入模型 EmbeddingGemma 2，可将文本、图像、视频、音频和代码转换为数值向量，参数量 7.4 亿，Google 称其在多模态嵌入基准上超过参数量两倍的竞品。
The DecoderAI 评分7272 Google 发布图像模型 Nano Banana 2.1，价格约为上一代一半
Google 发布图像生成与编辑模型 Nano Banana 2.1，取代 2026 年 2 月发布的 Nano Banana 2，官方称其在各方面均有提升。价格约为上一代一半，1K 图像从 6.70 美分降至 3.36 美分，4K 从 15.10 降至 7.56 美分。
量子位精选AI 评分8080 谷歌发布 Gemini 4 Argon：多榜单登顶，单题成本约为 Astra 一半
谷歌发布新一代旗舰模型 Gemini 4 Argon，在 DeepSWE v1.1 上取得 77.9%，高于 Claude Opus 5.5 的 74.2% 和 GPT-6 Astra 的 74.1%，并以 1525 分位居 Text Arena 第一。
推荐理由：谷歌新一代旗舰模型在多榜单登顶并给出成本与长任务能力细节，可对照其与竞品的差距。
爱范儿精选AI 评分7878 Google 发布 Gemini 4 Argon，写作与知识能力领先编程
Google 正式发布 Gemini 4 Argon，目前仅通过 Fairwind 计划向少量网络安全合作伙伴开放，官方称后续先向付费 API 用户和 Google AI Ultra 订阅者开放。
推荐理由：官方跑分与第三方盲评显示 Gemini 4 在知识与写作上领先、编程与终端偏弱，可据此判断其能力取舍。
TechCrunch · AIAI 评分6262 Google 发布 Gemini 4 Argon，称其为迄今最强模型
Google 母公司 Alphabet 发布 Gemini 4 Argon，称其可处理编码、研究和写作等任务，并专门针对防御性网络安全训练，能自主发现、验证并修补关键软件漏洞。
Ars Technica · AIAI 评分3030 Google 发布 Gemini 4 Argon AI 模型，但暂不可用
Google 宣布推出 Gemini 4 Argon AI 模型，但目前用户还无法使用。原文未披露该模型的参数规模、benchmark 分数或具体可用时间。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
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，随后逐步扩展到开发者、企业和消费者，起价每百万输入 token 2 美元、输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出 Argon 在编码、企业知识与网络安全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。
The DecoderAI 评分7474 Google 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS 语音模型
Google 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Flash-Lite TTS 两款语音生成模型，前者可用文本描述从零设计音色，两者均支持 100 多种语言并可为每句台词添加表演指令。
The Decoder精选AI 评分8080 Qwen3.8-Omni-Flash 发布：多模态基准追平 Gemini Flash，价格更低
Qwen 发布首个面向 AI 智能体的多模态模型 Qwen3.8-Omni-Flash，可同时处理音频与视频并自主调用工具，上下文窗口达一百万 token。
推荐理由：原文给出 Qwen3.8-Omni-Flash 与 Gemini Flash 的多模态基准对比和逐项价格，读者可据此判断成本差异。
The Decoder精选AI 评分7878 Google 发布 Gemini 3.8 Live 音频模型，价格远低于 OpenAI GPT-Live-1
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 3.8 Live Extended Thinking 两款音频模型，已通过 Gemini API 和 Google AI Studio 向开发者开放。
推荐理由：对比了 Gemini 3.8 Live 与 GPT-Live-1 的定价和语音自然度差异，可据此判断低价语音智能体的取舍。
The DecoderAI 评分6060 Google 发布 TimesFM-3 时序预测模型，支持多变量与已知未来事件
Google Research 发布 TimesFM-3，可从日销量等时间序列预测未来，并结合相关变量与已知未来事件提升预测。模型基于 Transformer，将 32 个连续数据点合并为一个 patch，参数量 3.3 亿，训练数据超过一万亿个数据点，延续零样本方式、无需额外训练。
The Decoder精选AI 评分7676 OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5：更快更精准，但不同用户拿到的并不一样
OpenAI 发布 ChatGPT Images 2.5，包含 GPT-Image-2.5 Flare 与 GPT-Image-2.5 Sunburst 两个模型，官方称更快版本将图像生成延迟最多降低 50%，并新增 xhigh 和 max 两档质量。
推荐理由：作者实测对比了 Images 2.5 在 Chat 与 Work 两种模式下的编辑一致性差异，可据此判断该模型的实际可用边界。
Ars Technica · AIAI 评分2222 Google AI 天气模型更新提升预报准确率
Google 对其 AI 天气模型进行更新，扩大了输入数据范围，预报准确率随之提升。与传统天气模型一样，该模型同样受益于更丰富的输入集合。
The DecoderAI 评分7171 Google 发布 WeatherNext 3，改用实时卫星数据训练天气模型
Google Research 与 DeepMind 发布 WeatherNext 3，放弃传统物理模拟，直接学习实时地球静止卫星数据，每小时生成一次预报，最高分辨率达 5 公里。
The DecoderAI 评分7272 Google 在 Gemini 应用中上线 Lyria 3.5 音乐生成模型
Google 发布 Lyria 3.5 音乐生成模型，已在 Gemini 应用中上线并通过 API 提供。据 Google 介绍，Lyria 3.5 的人声表现更富表现力、编曲更丰富，用户可在 Gemini 应用中选择曲风与风格、人声或纯器乐，并生成短曲或较长曲目，还提供背景音乐和个性化生日歌模板。
爱范儿AI 评分6666 Gemini 3.8 Flash 发布：跑分逼近 Opus 5，实测仍显粗糙
Google 发布 Gemini 3.8 Flash，这是六周内第三款 Flash 模型，官方称其面向长程软件工程、自主 Agent 和复杂企业工作流。DeepSWE v1.1 得分 71.0%，HLE-Verified 54.9%，价格与 3.7 Flash 一致，每百万 Token 输入 0.75 美元、输出 3.75 美元。
Ars Technica · AIAI 评分6262 Google 发布 Gemini 3.8 Flash，六周内第三个 Flash 模型
Google 发布 Gemini 3.8 Flash，这是其六周内推出的第三个 Flash 模型，Google 称其为迄今推理和编码能力最强的模型。该模型分两个版本：标准版 Flash 定位为通用主力模型，适用于智能体任务和软件开发；Gemini 3.8 Flash Cyber 基于相同底座，针对漏洞检测与修复做了调优。
The DecoderAI 评分6969 Google 发布 Gemini 3.8 Flash，六周内第三款低价模型
Google 发布 Gemini 3.8 Flash，距 Gemini 3.7 Flash 仅三周，是六周内第三款 Flash 系列模型，分为通用推理与编码版和面向防御性网络安全工作的 3.8 Flash Cyber 版。