Google 发布 Gemini Omni 1.1 Flash，视频生成更便宜更灵活

Google 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文字模型，支持 85 种以上语言，可自动去除"um"等填充词、纠正口误并自动排版。流式转录词错误率为 4.0%，录音音频为 2.6%，延迟较前代 Chirp 3 降低 70%。

Thomson Reuters 基于阿里 Qwen 推出自研法律大模型"Thomson"，投入约 4000 万美元，训练数据来自 Westlaw 等自有内容。在 Stanford LegalBench 上 Thomson（0.823）落后于 Gemini 3.1 Pro 和 GPT-5.5，仅在接入独家内容时以 0.83 对 0.82 微弱胜过 GPT 5.4。

Google 推出 Gemini Omni 1.1 Flash，为开发者提供更强的生成式视频控制能力。新模型支持场景扩展（可分析最多 10 秒先前上下文，以 10 秒为增量累计延长至 40 秒）、指定首尾帧生成平滑过渡，以及 4K 高清输出。

Google DeepMind 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转文本模型，支持流式与非流式两种 API。据 Artificial Analysis 评测，其流式与非流式平均词错率分别为 4.0% 和 2.6%，支持超 85 种语言、自定义词汇及最多三人说话人识别。

Gemini 3.7 Flash 现已向 Gemini 聊天中的 Pro 和 Ultra 用户开放。该模型更新提升了多步骤任务的推理与准确性，如智能整合数十个文件和邮件为一份主文档。同时，Gemini Spark 也已运行于 3.7 Flash，通过改进对 Google Workspace 应用的工具调用，让个人 AI 智能体更精准。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，距 3.6 Flash 仅三周，主打编程与智能体任务，输入/输出价格分别为每百万 token $0.75 和 $3.75，为原 3.6 Flash 的一半。

One brain. For any robot. 🤖 我们正在推出 Gemini Robotics 2：我们的下一代物理 AI，为仿人机器人带来全身智能、高级灵巧性、多机器人团队协作等能力。

Google DeepMind 推出 Gemini Robotics ER 2，一个基于 Gemini 的机器人基础模型。该模型在视频理解、工具编排和多机器人协作方面实现阶跃式提升，使机器人能够推理、协作并解决真实世界任务。

Google DeepMind 今日在 Google Flow Music 中发布新一代音乐生成模型 Lyria 3.5，带来音乐性、歌词质量、人声表现力与创作控制的多项提升。新模型能生成更自然复杂的旋律结构，歌词对提示词的遵循度和结构意识更强，人声更逼真且富有情感，同时支持更便捷地控制输出节奏与时长。

Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强，输出 token 价格降至 $7.50/1M，支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。