Google 发布 Gemini 3.8 Flash Cyber 防御型安全模型

谷歌上周正式向公众发布了其首个原生多模态嵌入模型Gemini Embedding 2。该模型如同"通用翻译器"，能将文本、图像、视频和音频数据转化为独特的数字向量。其核心突破在于不再依赖关键词匹配，而是基于语义将不同模态的数据映射到同一空间，从而理解内容间的深层联系。开发者已利用该模型构建视频分析工具、视觉购物助手等应用，实现通过拍照或描述场景进行智能搜索的功能。模型现可通过Gemini API或Gemini Enterprise Agent平台使用。

Google 发布 Gemini 3.8 Flash，主打处理复杂智能体和多步任务，推理能力显著提升，不仅写代码还能驾驭复杂项目。模型延续 effort controls，使完成任务的思考量与 token 花费成正比；官方还演示其在 @antigravity 中结合原生视频理解与编码，自主构建 3D 游戏、试玩找错并执行代码修改。

Google 发布多模态视频生成与编辑模型 Gemini Omni 1.1 Flash，支持 4K 超分、首尾帧控制及快速 360p 草稿。最大升级是场景扩展：基于原视频 10 秒上下文进行扩展，远超 Veo 的 1 秒，带来更强一致性与更长叙事。

Google 推出 Gemini 3.5 Transcribe 语音转写模型，支持 85+ 语言，可自动过滤语气词、格式化非结构化语音，并结合屏幕上下文执行语音指令。该模型还能利用多模态能力将杂乱语音输入和本地文件直接转为邮件草稿。

Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 与 3.8 Flash Cyber。

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。