Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 在 GeminiApp 中推出
Google DeepMind 刚发了两个新模型，3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite，现在就能在 GeminiApp 和 API 里用，还有一个安全版要试点，开发者可以试试
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AI 相关资讯全量信息流 · 147 条
7月22日
Google发布Gemini 3.6 Flash及3.5 Flash Lite，效率提升但基准低于竞品
谷歌发了两款新模型，速度和价格更香，但跑分不如Grok和GPT，想追新可以瞧瞧。
Gemini 3.6 Flash及3.5 Flash-Lite/Cyber 新模型上线
Google 更新了三个新模型：3.6 Flash 更省 token，3.5 Flash-Lite 主打便宜，还有个专门搞网络安全的 Cyber 版本，选模型下拉菜单就能用。
Google AI 推出 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 两个新模型
Google一口气出了两个新模型：3.6 Flash效率更高，3.5 Flash-Lite速度快还便宜，适合做AI智能体。
Gemini 3.5 Flash-Lite：极致性价比与速度
Google 出了个超快的模型，350 token/s，价格还便宜，搞大批量 Agent 任务（比如抓商品数据）能省不少钱，比标准版实在多了。
Gemini 3.5 Flash Cyber：网络安全修补匠
Gemini 3.5 Flash Cyber 配合 CodeMender 找漏洞修 Bug 成本极低！
7月21日
7月17日
开发者将 Gemini 3.5 Flash 和 Interactions API 集成到 SpaceXAI 的 Grok 中
有人把 Gemini 3.5 Flash 塞进了 Grok，Grok 这下能用上 Google 的新模型和 API 了，看评论区反响挺热闹。
7月15日
宝玉发布BaoCut：基于Agent Skill的字幕转录翻译剪辑App
宝玉新出的BaoCut，用Agent+Skill低成本搞定视频字幕转录翻译，还带GUI手动修改，比纯LLM方案实惠多了。
7月10日
Perceptron Egocentric API：视频拆解工具助机器人理解手部动作
Perceptron发了Egocentric API，能把机器人视频拆成最小动作单元并追踪每根手指，比基于Gemini的方案还要准。训练机器人手部操作就靠它了。
7月1日
瑞银报告：约六成企业收紧AI开支，DeepSeek等开源模型受益
瑞银说六成公司正在砍AI预算，但DeepSeek这类开源模型反而可能更受欢迎。如果你关心企业怎么省AI开支，这篇报告有具体数据和趋势。
6月30日
Agent场景下谁才是好用的Flash模型？Step 3.7 Flash实测
最近这几个Flash模型我帮你试了，Step 3.7 Flash写博客页和抓GitHub项目都很稳，页面好看，一次跑通，成本也就一两块钱，值得试试。
6月26日
Gemini 3.5 Flash 原生支持计算机使用
DeepMind 给 Gemini 3.5 Flash 加了个内置计算机操作工具，开发者能直接让模型看屏幕、点按钮，跨浏览器和桌面都行。
Gemini 3.5 Flash 新增 computer use 功能，快速上手控制 Android 手机
Google 刚给 Gemini 3.5 Flash 加了 computer use，这份教程用一条命令就能在模拟器上跑 agent 控制手机，还支持远程和 iOS，很实用。
Google 推出 Gemini 3.5 Flash Computer Use 工具，支持多平台智能体
Google 给 Gemini 3.5 Flash 加了 Computer Use 工具，能让智能体跨浏览器、手机和桌面干活，还能自定义安全策略，实用！
6月25日
行业21:54
Google IO Connect 演讲：用 AI Studio、Gemini 3.5 Flash 等构建应用Google 开发者生态又更新了，Patrick 讲了 AI Studio、Gemini 3.5 Flash 和新的 Interactions API，做应用开发可以看看。
Gemini 3.5 Flash 新增计算机控制，能看并操作屏幕
Google 把屏幕操控塞进了 Gemini 3.5 Flash，OSWorld 得分和 GPT-5.5 差不多。开发者直接用 API 就能做自动化，很实在。
Gemini 3.5 Flash 新增直接操控电脑的 AI Agent 能力
谷歌给 Gemini 3.5 Flash 加了个能直接操控电脑屏幕的智能体，跨平台执行任务，还自带防注入安全机制，挺实用。
谷歌发布Gemini 3.5 Flash，专攻计算机使用场景
谷歌新出了一个Gemini 3.5 Flash，专门优化了计算机使用场景，做长任务和智能体循环可能更划算，值得试试。
Gemini 3.5 Flash 推出计算机使用功能，支持浏览器、手机和桌面
Gemini 3.5 Flash 现在能直接操控你的屏幕，自动干测试网页、点按钮这些活，比普通 AI 助手更像真工具。
6月23日
论文12:35
IPO Finance Agent：LLM金融分析师新基准，超越Finance Agent v2想测模型做IPO分析的功力？这篇论文搞了新基准，Qwen 3.7最强但贵，小米MiMo性价比炸裂，值得看。
6月22日
6月21日
GLM-5.2与Gemini 3.5 Flash对比投票引热议
看看大家投票选GLM-5.2还是Gemini 3.5 Flash，很多人觉得Gemini近期的模型不太能打。
6月16日
谷歌更新 Android Bench 榜单：Gemini 3.5 Flash 成本最贵，约 DeepSeek V4 Flash 的 17.5 倍
谷歌新榜单实测，Gemini 3.5 Flash 在安卓开发任务中得分低、成本高，性价比远不如 DeepSeek V4 Flash。
6月10日
Google NotebookLM 升级：自带云电脑、代码执行与智能体研究
做研究和数据分析的团队终于有了一个能自动执行代码和搜索资料的 AI 助手，效率提升明显，建议直接体验。
Gemini 3.5 Flash Live Translate 发布，实时语音翻译支持70+语言
做国际化产品、跨国会议或实时翻译应用的团队，可以直接用 Gemini API 接入这个模型，省去自研语音翻译的麻烦，建议立即体验。
6月9日
6月8日
Claude Opus 4.7 登顶 Android Arena 排行榜，Anthropic 占前十五席
移动端 AI 开发者可以快速了解当前安卓设备上最强的模型格局——Claude Opus 4.7 领先，Anthropic 整体优势明显，值得关注其技术路线。
6月4日
产品00:14
Google DeepMind 工程师演示 Gemini Spark 简化日常流程Google Workspace 重度用户终于有了一个能跨应用执行复杂任务的 AI 助手，看完演示可以直接在 Docs 和 Gmail 里试试。
6月2日
产品10:52
Google I/O 后周末黑客松：用 Gemini 3.5 Flash 构建多模态智能体想看看 Gemini 3.5 Flash 在真实场景中能跑多远？这场黑客松的获奖项目就是最好的参考——做多模态应用或语音交互的开发者值得关注这些实战案例。
Minimax M3 在 BU Bench 测试中表现亮眼，与 Claude 4.6-sonnet 和 Gemini 3.5 flash 同级别
做浏览器自动化或智能体开发的团队值得关注——Minimax M3 用 26% 的提升证明自己已跻身第一梯队，可以直接拿来对比测试。
5月30日
Notion 上线 Gemini 3.5 Flash，支持自定义智能体
Notion 用户现在可以用 Gemini 3.5 Flash 打造更快的自定义智能体，做自动化工作流的团队值得一试，成本更低、响应更快。
Eigent AI 用 Gemini Managed Agents 快速定位 CI 失败根因
CI 失败排查是开发团队的日常痛点，Eigent 用多代理协作把根因定位从小时级压缩到分钟级，做 DevOps 或 ML 基础设施的团队值得关注这个开源方案。
GitHub Copilot 中 Gemini 3.5 Flash Token 消耗按 14 倍计算
GitHub Copilot 用户注意了——不同模型 Token 消耗倍数差异巨大，选错模型可能多花十几倍费用，做 AI 编程的团队建议收藏对比表。
5月28日
产品18:05
Gemini 3.5 Flash 在 Google AI Studio 中并行生成 6 个 UI 变体，加速原型设计UI/UX 设计师和前端开发者可以借助 Gemini 3.5 Flash 的并行生成能力，将原型迭代时间从小时级压缩到分钟级，建议直接体验 Google AI Studio 中的这个 demo。
Gemini 3.5 Flash 展示复杂任务处理能力
做智能体开发的团队需要兼顾速度和复杂任务处理，Gemini 3.5 Flash 正好解决这个痛点，值得关注其实际表现。
SpatialBench-Long：评估AI在空间生物学中的长程推理能力
空间生物学研究者终于有了衡量AI科学推理能力的硬核基准——SpatialBench-Long 要求智能体从复杂空间数据中推导真实结论，而非简单跑流程。做生物信息学或AI for Science的团队，值得看看当前模型的表现差距在哪里。