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刚刚，Google 甩出了 Gemini 3.5 Live Translate。这是它最新的语音对语音翻译模型，一句话概括：把「等你说完再翻」的老规矩，直接掀了。Google DeepMind 首席科学家 Jeff Dean 亲自发帖官宣，字里行间透着一股「二十年磨一剑」的底气：
就在刚刚，谷歌闷头干了件大事：把生成图片的扩散模型，拿来写文字了，而且一出手就是4倍加速。 新模型名为DiffusionGemma，它直接抛弃了传统自回归那套“逐Token生成”的打字机模式，而是像“印刷机”一样工作——
今天一早，谷歌又发新模型了！
过去一年，开源模型的发布节奏已经快到让人麻木。每次发布，伴随的永远是一组跑分、一张能力雷达图，以及几个“超越某某”的结论。
就在刚刚，Siri借谷歌的1.2万亿参数Gemini「重生」了！在今夜的苹果WWDC 2026上，Siri彻底迎来新生。结合设备端小模型，苹果打造了混合智能架构，让Siri在各个APP之间无缝穿梭。
刚刚，谷歌扔出Gemma 4 12B大杀器！16G轻薄本就能全离线流畅跑通，性能直逼26B巨兽，全体开发者惊呼太震撼了，平民级本地AI封神之作降临。硬核实测速来看！
刚刚，谷歌DeepMind发布了Gemma 4 12B。一句话概括这个模型的定位：把原本需要高端服务器才能跑的多模态智能，装进你的笔记本电脑里。它填补的是Gemma家族里一个关键空缺：比边缘端的E4B更强，比26B混合专家模型（MoE）更轻。而且在整个Gemma 4系列里，它是第一个支持原生音频输入的中等规模模型。
2026 年初，各大 AI 厂商在上下文窗口长度上展开激烈角逐。Google 的 Gemini 3 Pro 已支持 100 万级 token 上下文，Meta 的 Llama 4 Scout 更宣称可处理 1000 万 token。GPT-5 系列也在快速推进长上下文能力。
“我们有点处在自己的科技泡沫里。”
他叫Yi Tay，是Google DeepMind的研究科学家。去年带着Gemini Deep Think，拿下了IMO国际数学奥林匹克金牌，今年2月Gemini 3 Deep Think的发布，他也是核心贡献者。