OpenAI发布内部Navier-Stokes模型的722篇数学手稿，包含准黎曼猜想等成果，引发数学界重大反响。Mistral发布1T参数多模态模型Large 4，支持API并承诺开源。Google推出多模态嵌入模型EmbeddingGemma 2及图像模型Nano Banana 2.1。OpenAI发布决策API公测版，Anthropic扩展网络安全验证计划。
推荐理由：原文梳理了OpenAI内部模型数学突破、Mistral新模型发布及多项工具更新，提供行业全景与关键争议点。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是一个基于 Gemma 4 架构的 7.4 亿参数多模态嵌入模型，原生支持文本、代码、图像、音频和视频的统一嵌入空间。
推荐理由：7.4亿参数原生多模态模型，支持端侧运行与向量截断，适合隐私优先的本地检索场景。
Google 发布 Gemini 4 Argon 模型，API 定价为输入 2 美元/百万 token、输出 10 美元/百万 token，支持 100 万 token 输出。该模型在 DeepSWE v1.1 基准测试中得分 77.9%，已用于内部代码迁移并节省大量内存。
推荐理由：Argon 提供百万级输出与工程基准领先数据，可评估其在长程任务与代码重构中的实际价值。
Google 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，将输出 token 上限扩至 100 万，在 DeepSWE、Vals Index 等评测中领先。该模型定价为输入 2 美元/百万 token，正通过 Fairwind 计划向受信任的网络安全防御者开放。
推荐理由：Argon 将输出上限扩至 100 万 token 并强化安全防御，为复杂长程推理与代码工作流提供了新基准。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash 及 Gemini 3.8 Flash Cyber，在保持 3.7 Flash 同等低成本（$0.75/$3.75 per million tokens）的同时，显著提升了编码、推理及网络安全能力。
推荐理由：在保持3.7 Flash同等低成本的同时，显著提升了编码、推理及网络安全能力，为开发者提供了高性价比的升级选择。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.7 Flash，在编码、智能体和复杂文档处理任务上显著优于 3.6 Flash，并提供半价定价。该模型已用于 Gemini Spark，并更新了 CBRN 和网络安全方面的安全护栏。
推荐理由：在编码和智能体任务上性能显著提升，并提供半价定价，有助于开发者低成本扩展生产级应用。
Google DeepMind 开源了 WeatherNext 2 和 WeatherNext Cyclones 模型及代码，该模型在气旋预测上实现了突破，平均提供额外一天的预测精度。模型仅需 28x28km 的低分辨率输入即可达到 SOTA 精度，并支持生成 1,000 个场景的集合预测。
推荐理由：开源了WeatherNext系列模型与代码，为气象预测提供了突破性的AI工具。
Google 发布 Nano Banana 2 Lite 和 Gemini Omni Flash 两款模型。Nano Banana 2 Lite 主打极速低成本图像生成，4 秒出图，价格 0.034 美元/千张，可无缝替代旧版 Nano Banana。
推荐理由：Nano Banana 2 Lite 提供极速低成本的图像生成，Gemini Omni Flash 开放视频生成与对话编辑，两者结合可构建端到端的多媒体工作流。
Google 发布 TabFM，一个专为表格数据设计的零样本基础模型，通过上下文学习消除手动特征工程和超参数调优。该模型在 BigQuery 中原生集成，支持通过 SQL 直接进行回归和分类预测，并在 TabArena 基准测试中表现优异。
推荐理由：TabFM 将表格预测重构为上下文学习问题，无需微调即可在 BigQuery 中直接运行，大幅简化了传统机器学习工作流。
Google Research 宣布在 Pixel 9 和 10 系列设备上部署针对 Gemini Nano v3 模型的 Multi-Token Prediction (MTP) 加速技术。
推荐理由：文章详述了通过冻结主干模型并附加MTP头实现端侧推理加速的技术路径，为移动端部署提供了可迁移的优化方案。
Google DeepMind 发布开源实验模型 DiffusionGemma，采用扩散机制并行生成文本，在单卡 H100 上推理速度提升 4 倍，适用于本地低并发场景。
推荐理由：模型采用扩散机制实现并行生成，在本地低并发场景下推理速度提升显著，适合对延迟敏感的应用。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B 模型，采用无编码器架构，视觉和音频输入直接接入 LLM 主干，原生支持音频输入。该模型在 16GB 显存下即可运行，具备接近 26B 模型的推理性能，并内置多令牌预测（MTP）草稿器以降低延迟。
推荐理由：采用无编码器架构并原生支持音频，在16GB显存下即可运行，适合本地部署智能体应用。
Google 发布 Gemini Omni Flash，支持将图像、音频、视频和文本作为输入生成高质量视频，并可通过自然语言对话进行编辑。该模型已面向 Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户以及 YouTube Shorts 用户开放。
推荐理由：原文给出了多模态输入生成视频的能力细节和开放入口，读者可以据此判断它对现有视频创作工作流的影响。
Google DeepMind 发布 Gemini Robotics-ER 1.6，显著增强空间推理、多视角理解及仪表读取能力。该模型支持通过 Gemini API 和 Google AI Studio 调用，具备通过代码执行与视觉推理实现高精度仪表读数，并提升了物理安全约束遵循能力。
推荐理由：新增仪表读取与多视角推理能力，为具身智能体提供可验证的物理世界交互方案。
Google 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型，定价为输入 0.25 美元/百万 token、输出 1.50 美元/百万 token。该模型在 Artificial Analysis 基准测试中比 2.5 Flash 快 2.5 倍，输出速度提升 45%，并支持自适应思考层级。
推荐理由：以极低定价和显著提速在保持质量的同时优化了高并发场景的推理成本。
Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro，在 ARC-AGI-2 基准测试中取得 77.1% 的得分，推理性能是 3 Pro 的两倍以上。该模型已在 Gemini API、Vertex AI、Gemini CLI、Android Studio 及 NotebookLM 等平台开放预览。
推荐理由：ARC-AGI-2得分翻倍体现推理能力跃升，覆盖开发者与企业场景，可据此评估复杂任务处理潜力。
Google 发布 Gemini 3 Deep Think 重大升级，在 ARC-AGI-2 等基准上刷新纪录，并首次通过 Gemini API 向研究人员和企业开放。
推荐理由：更新后的推理模式在多项学术基准上刷新纪录，并首次通过 API 向开发者开放，可据此评估前沿推理能力的落地路径。
Google DeepMind发布Gemini Deep Think在数学、物理和计算机科学领域的科研级应用，展示了名为Aletheia的数学研究智能体。该智能体具备自然语言验证和迭代生成能力，能自主解决部分开放数学问题并辅助人类专家。
推荐理由：展示了Gemini Deep Think在数学与科学领域的科研级应用，提供了可复用的智能体工作流与验证方法。
Google 发布 Gemini 3 Flash，将 Gemini 3 Pro 级推理能力与 Flash 级低延迟、低成本结合。该模型在 GPQA Diamond 等基准上表现优异，SWE-bench Verified 得分 78%，超越 Gemini 3 Pro 且速度提升 3 倍。已面向开发者开放 API，并在 Gemini App 和 Search AI Mode 中默认启用。
推荐理由：在保持 Flash 级低延迟与低成本的同时，推理与编码能力超越前代旗舰，适合高频开发及智能体工作流。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Pro 模型，在编码、Agent 工作流及多模态理解基准上表现领先。该模型提供 100 万 token 上下文窗口，API 预览版定价为输入 2 美元/百万 token、输出 12 美元/百万 token，并同步推出 Google Antigravity 开发平台。
推荐理由：原文给出了核心能力变化和 API 定价，读者可据此评估其对现有开发工作流的影响。