Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个规格,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 给出四种规格、Apache 2.0 许可与 Arena 排名,可据此判断开源模型在本地与端侧的可用边界。
Google DeepMind 发布 Gemma 4 开源模型家族,包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四个规格,采用 Apache 2.0 许可。
推荐理由:Gemma 4 给出四种规格、Apache 2.0 许可与 Arena 排名,可据此判断开源模型在本地与端侧的可用边界。
Google DeepMind 在 HF 发布 Gemma 4 多模态模型家族,采用 Apache 2.0 许可,支持图像、文本和音频输入并生成文本。模型提供 E2B、E4B、12B Unified、31B 和 26B A4B 五个尺寸,最大上下文窗口 256K,其中 12B Unified 去掉独立视觉与音频编码器,直接把原始图像块和音频波形投影到 LLM 嵌入空间。
推荐理由:Gemma 4 五档模型覆盖端侧到 MoE,附各推理引擎与微调工具链的接入方式,可据此判断本地部署路径。
TII 的 Falcon Vision 团队发布 Falcon Perception,一个 0.6B 参数的早期融合 Transformer,用自然语言提示做开放词表定位与分割,图像与文本从第一层起共享参数。
推荐理由:原文用 SA-Co 与自建 PBench 的分数拆解了早期融合单骨干相对模块化流水线的收益与短板。
IBM 发布 Granite 4.0 3B Vision,一款面向企业文档理解的紧凑型视觉语言模型,以 LoRA 适配器形式挂载在 Granite 4.0 Micro 之上,在 Hugging Face 以 Apache 2.0 许可开放。
推荐理由:IBM 以 LoRA 适配器形式发布 3B 文档视觉模型,并给出图表与表格抽取的对比基准,便于判断小模型在企业文档场景的可用性。
Google DeepMind 公布由 Gemini 驱动的 AI 指针实验,让指针不仅能识别所指内容,还能理解它对用户的意义。团队提出四条交互原则:保持工作流不中断、以指向捕捉视觉与语义上下文、支持“这个”“那个”式的口语简写、把像素转成可操作的对象。
Google DeepMind 发布 Lyria 3 Pro,可生成最长 3 分钟的音乐,并能识别前奏、主歌、副歌和桥段等结构性元素。
推荐理由:Lyria 3 Pro 把单次生成时长提升到 3 分钟并支持曲式分段提示,读者可了解音乐生成在结构与产品接入上的变化。
H Company 发布 Holotron-12B,一个基于 NVIDIA Nemotron-Nano-2 VL 后训练的多模态 computer-use 模型,已在 Hugging Face 以 NVIDIA Open Model License 开放。
推荐理由:Holotron-12B 给出混合 SSM 架构在 Agent 长上下文并发下的吞吐对比,可据此判断 computer-use 模型的部署取舍。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 系列中最快、最具成本效率的模型 Gemini 3.1 Flash-Lite,今日起通过 Gemini API 在 Google AI Studio 面向开发者预览,企业可通过 Vertex AI 使用。
推荐理由:原文给出价格、速度与基准分数,可判断这款轻量模型在高频工作负载中的取舍。
Google DeepMind 发布 Nano Banana 2(Gemini 3.1 Flash Image),把 Nano Banana Pro 的先进世界知识、推理与画质带到 Flash 级速度,可调用 Gemini 知识库与网页搜索实时信息渲染特定主体,并支持图内文字渲染与翻译。
推荐理由:官方给出 Nano Banana 2 相对前代的能力清单与全线产品入口,便于判断速度与保真度取舍。
2026 年 1 月 27 日至 2 月 17 日,开源社区陆续发布十款开权重 LLM,包括 Arcee AI 的 400B Trinity Large、Moonshot AI 的 1 万亿参数 Kimi K2.5、Qwen3-Coder-Next、GLM-5、MiniMax M2.5、Qwen 3.5 和 Cohere Tiny Aya 等。
Google DeepMind 最新生成音乐模型 Lyria 3 以 beta 形式在 Gemini 应用上线,用户输入文字或上传图片、视频即可生成 30 秒带歌词或纯器乐的曲目,并配 Nano Banana 生成的封面图。
推荐理由:官方披露 Lyria 3 在 Gemini 中的三项能力改进与 SynthID 音频核验入口,可据此判断生成音乐的可用边界。
Google DeepMind 开始向美国 Google AI Ultra 订阅用户(18 岁以上)开放 Project Genie,这是基于 Genie 3、Nano Banana Pro 和 Gemini 的实验性研究原型,可创建、探索和再创作交互式世界。
Google DeepMind 发布 D4RT(Dynamic 4D Reconstruction and Tracking),用统一的编码器-解码器 Transformer 加查询机制,把点追踪、点云重建和相机位姿估计等 4D 任务收敛到单一框架。
推荐理由:官方给出的效率数据与统一查询架构,可用来对照此前需要多模型拼凑的 4D 重建流程。
Google DeepMind 更新 Veo 3.1 Ingredients to Video,即使提示词简短也能生成更生动、有对白和叙事的视频,并改善角色身份、背景与物体跨场景一致性。
推荐理由:官方披露 Veo 3.1 Ingredients to Video 的一致性、竖屏与 1080p/4K 升级及上线渠道,便于判断视频工作流怎么变。
NVIDIA 发布面向物理 AI 的开源推理视觉语言模型 Cosmos Reason 2,提供 2B 和 8B 两种参数规模,在 Physical AI Bench 和 Physical Reasoning 榜单上位列开源模型第一。
推荐理由:Cosmos Reason 2 给出 2B/8B 开源权重的具体升级项与评测数据,可据此判断物理 AI 推理模型的当前水位。
阿联酋 TII 发布 Falcon-H1-Arabic 阿拉伯语模型系列,含 3B、7B、34B 三个参数规模,基于 Falcon-H1 混合架构,在每个 block 内并行运行 Mamba 状态空间模型与 Transformer 注意力。
NVIDIA 在 CES 2026 展示了用 DGX Spark 驱动 Reachy Mini 桌面机器人搭建个人智能体的方案,并发布逐步复现教程。
推荐理由:原文给出从推理模型到机器人动作的完整可复现步骤,可迁移到自建私有语音与视觉智能体。
Sebastian Raschka 发布 2025 年 7 月至 12 月的 LLM 研究论文整理清单,按推理模型、其他强化学习方法、推理时扩展方法、模型发布与技术报告、架构、高效训练、扩散语言模型、多模态与视觉语言模型、数据与预训练数据集等类别划分。
Google DeepMind 与 Google Research 的 2025 年度回顾显示,其在推理、多模态、模型效率与生成能力上取得突破,3 月发布 Gemini 2.5,11 月推出 Gemini 3、12 月推出 Gemini 3 Flash。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Flash,主打前沿智能与速度,在 GPQA Diamond 上得分 90.4%、Humanity's Last Exam 无工具得分 33.7%、MMMU Pro 上得分 81.2%、SWE-bench Verified 上得分 78%。
推荐理由:Gemini 3 Flash 以 Pro 级推理配合 Flash 级延迟和价格,提供了速度与智能取舍的实测基准。
Google DeepMind 宣布与英国政府深化合作,将向英国科学家优先开放 AlphaEvolve、AlphaGenome、AI co-scientist 和 WeatherNext 等 AI for Science 模型。
Google DeepMind 与 Kaggle 联合发布 FACTS Benchmark Suite,在原有 FACTS Grounding 基础上新增 Parametric、Search、Multimodal 三项基准,并将 Grounding 升级至 v2,共含 3,513 个示例。
Hugging Face 的 Open ASR Leaderboard 新增多语言与长音频转写赛道,并发布了一份基于 60+ 个开源与闭源模型的趋势预印本。
Google DeepMind 在 Gemini 应用中上线 AI 图片验证功能,用户上传图片并提问即可检测是否由 Google AI 生成或编辑,背后依据的是 2023 年推出的 SynthID 数字水印技术。
推荐理由:Gemini 应用新增图片 AI 来源验证入口,并给出 SynthID 水印规模与 C2PA 扩展路径等关键细节。
Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),这是基于 Gemini 3 Pro 的高保真图像生成与编辑模型,开始在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上面向开发者付费预览。
推荐理由:DeepMind 官方给出 Gemini 3 Pro Image 的付费预览入口与分辨率、参考图数量等规格,可据此判断是否接入生产流程。
Google DeepMind 发布新一代图像生成与编辑模型 Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image),基于 Gemini 3 Pro,强调更强的推理与世界知识、图像内多语言文字的准确渲染,以及最高 14 张图像融合、最多 5 人一致性保持。
推荐理由:Google DeepMind 官方介绍 Nano Banana Pro 的能力边界与全平台上线节奏,便于判断图像生成工作流的变化。
Google DeepMind 发布 Gemini 3 Pro,称其在各项主要 AI 基准上超过此前版本,并在编码上超过 2.5 Pro,兼顾智能体工作流与复杂零样本任务。
推荐理由:官方给出 Gemini 3 Pro 的定价、基准成绩和配套工具入口,可据此判断它在编码与智能体工作流中的位置。
Google DeepMind 发布 Gemini 3,首发 Gemini 3 Pro 预览版并当天上线 Gemini 应用、AI Studio、Vertex AI 和新的智能体开发平台 Google Antigravity。
推荐理由:Gemini 3 Pro 与 Deep Think 的同期亮相,加上多项基准的提升,可供读者判断前沿模型的推理与智能体能力走到哪一步。
Google DeepMind 发布 SIMA 2,通过将 Gemini 模型作为智能体核心,使其从单纯执行指令升级为能在虚拟 3D 世界中推理目标、与用户对话并自我改进的游戏伙伴。
Google DeepMind 在 Nature 发表新论文,提出一种三步对齐方法,用认知科学的"odd-one-out"任务发现视觉模型常依赖背景色、纹理等表层特征,与人类判断系统性错位。团队以 SigLIP-SO400M 为基座训练适配器作为"教师",生成含百万张图像、数百万条类人判断的 AligNet 数据集,再微调其他模型,使其内部表征按人类概念层级重新组织,从而提升鲁棒性与泛化能力。
Hugging Face 发布指南,介绍如何用开放权重模型搭建 OCR Pipeline,并新增 Chandra 与 OlmOCR-2 两个模型及其 OlmOCR 评分。指南对比了当前 OCR 模型的能力、评测基准与成本效率,还讲解了何时微调、何时直接使用,以及如何用多模态检索和文档问答把 OCR 扩展到更远。
Hugging Face 发布 AI Sheets 重大更新,为这款无需写代码的开源数据集工具加入视觉能力,可直接在表格中查看、分析图片,提取收据与文档等图像中的结构化数据,并生成或编辑图片,底层通过 Inference Providers 调用数千个开源模型。
Hugging Face 发布教程,介绍用 Optimum Intel 和 OpenVINO 在 Intel CPU 上本地运行视觉语言模型(VLM)的三步流程:将 HuggingFaceTB/SmolVLM2-256M-Video-Instruct 转换为 OpenVINO IR、用量化配置做权重量化(INT8)或静态量化,再执行推理。
Hugging Face 发布三部分系列文章,讲解如何用 Core ML 与 MLX 将 RedNote 的 3B 参数 OCR 模型 dots.ocr 转换到端侧运行,该模型在 OmniDocBench 上超过 Gemini 2.5 Pro。
Hugging Face 发布 Smol2Operator,用两阶段后训练把无 GUI 定位能力的 SmolVLM2-2.2B-Instruct 训练成可理解并操作图形界面的智能体。
推荐理由:完整开源了两阶段后训练配方与数据工具,读者可据此把无 GUI 定位能力的小型 VLM 训练成可操作的界面智能体。
Hugging Face Blog 介绍 mmBERT,一个在 1800 多种语言、3T+ tokens 文本上训练的大规模多语言编码器模型。它基于 ModernBERT 架构,采用 60→110→1833 语言的三阶段训练和从 30% 降到 5% 的动态掩码策略,首次在 XLM-R 基础上取得全面提升,推理吞吐量提升 2-4 倍并支持 8192 tokens。
推荐理由:mmBERT 把 ModernBERT 扩展到 1800 多种语言,并给出三阶段训练和低资源语言学习的可迁移方法。
Hugging Face 推出 FilBench,一个覆盖 Tagalog、Filipino 和 Cebuano 三种菲律宾语言的评测套件,含文化知识、经典 NLP、阅读理解、生成四大类共 12 项任务,并基于 Lighteval 构建,已作为社区任务上线官方 Lighteval 仓库。
Hugging Face 的 TRL 新增 Mixed Preference Optimization(MPO)、GRPO 和其变体 GSPO 三种视觉语言模型对齐方法,并扩展 RLOO、Online DPO 支持 VLM。
Hugging Face 开源基准 TimeScope,通过在 1 分钟至 8 小时的长视频中插入 5-10 秒"针"片段,评测视频大模型的定位检索、信息综合与细粒度时序感知三项能力。测试显示,即便 Gemini 2.5-Pro 等领先模型在真正的长视频时序理解上仍显吃力,且视频越长性能下滑越明显。
Hugging Face 与 Pollen Robotics 联合发布开源机器人 Reachy Mini,Lite 版 399 美元、带计算与电池的 Compute 版 499 美元,预计约 90 天发货。