Google DeepMind 新前沿模型 Gemini 4 Argon 在 ARC-AGI-3 上以 97.5% 的成绩成为继 OpenAI 之后第二家跨过 95% 门槛的实验室，测试成本 4800 美元，使用的是包含保留推理和上下文压缩等厂商专属功能的 Provider Adapter Harness。在仅允许简单笔记的 Standard Harness 下，低推理档位得分降至 49.8%，成本 5800 美元，且因 API 问题未能完成全部 55 个游戏。在 25 个公开游戏中，Argon 所需操作比人类基线少 62%，在三个游戏中追平或打破速通纪录。
月之暗面今日在 Kimi API 上线 Kimi K3.1 Pro，暂未开放权重，但承诺 2026 年 11 月 4 日前发布完整模型权重。
定价为输入 $2.00/百万 tokens、输出 $10/百万 tokens，与 GPT-6.1 Sol 相同，是 Claude Opus 5.5 的一半；另提供速度提升 2-3 倍、价格翻倍的 Highspeed 版本，输入 token 缓存命中价格不变。
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Google DeepMind 推出 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，前者面向角色设计与逐行表演指导，后者面向高并发、低成本的配音与语音智能体。
原文给出两款 TTS 模型的能力边界、基准排名与开放入口，可据此判断语音生成在配音与智能体场景的可用性。
Google DeepMind 发布两款实时语音对话模型 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking，前者面向规模与成本效率，后者面向高复杂度任务与多步推理。
两款语音对话模型分别面向规模成本与高复杂度任务，给出了基准成绩和开发者接入路径。
Google DeepMind 在 Argon 发布两周后推出 Gemini 4 Carbon，该模型在 Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 上以 59 分登顶，前代 Argon 为 50 分。
Google 称 Carbon 面向需要持续智能体工作流的长时间工程问题，内部团队曾连续运行数天，用于大型代码库的根因分析和缺陷修复。第三方评测显示，Carbon 在 Antigravity 的智能体编码上仍落后 Claude Code 搭配的 Opus 5.5 三分；在 AA-Briefcase 智能体知识工作上达到 1,609 Elo，但低于 Kimi K3.1 Pro 等模型。
Google DeepMind 发布 Genie 4，这是 Genie 3 的后继版本，能逐帧计算场景并实时响应用户输入，用户可用键盘移动、用文本提示改变事件走向。
DeepMind 称它是公司首个直接生成声音的实时世界模型，每个世界带有自己的背景音，角色之间可以对话并实时反应。Gemini 模型在后台负责规划，例如 Gemini 3.8 Flash 持续观察画面、把目标拆成步骤并检查每步是否完成；DeepMind 还在测试 Gemini 4 Argon，把 Genie 与 Gemini Robotics 的机器人研究连接起来，演示中模拟了 Apptronik 人形机器人 Apollo 下棋。
MiniMax 发布推理模型 M3.1 Flash，在 Artificial Analysis 智能指数上得 42 分，比前代 M3 高 13 分，单任务成本不到其一半。
该模型与 GLM-5.3-Flash 持平，略高于 Gemini 3.8 Flash 的 41 分，低于 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的 45 分；在 Humanity's Last Exam 上得 48%，在 CritPt 物理推理基准上得 22%，在 AA-Omniscience 事实准确性测试中答对 56%。
Google 发布 Gemini 4 Argon，定位为覆盖机器人全流程的单一模型，可控制机器人、构建虚拟练习环境并评估训练视频。
演示中，它先在 MuJoCo 仿真里让 Boston Dynamics Spot 练习用踏板把易拉罐投进垃圾桶，再由两个额外 AI 智能体校验脚和夹爪位置，之后才在真机上执行。从一张桌面照片出发，Argon 生成 77 项任务和超过 4,500 条训练片段，使真机成功率从 56% 升至 75%，执行时间从 35 秒降至 24 秒。它还能根据遥操作录像、第一人称视频甚至圆珠笔草图搭建仿真，并指挥视频世界模型 Gemini Omni 逐步完成拼字任务。
Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并同步扩展 Fairwind Program 给更多可信网络安全防御方。
该模型在 12 个端到端模拟网络攻击场景中全部通过，上一代为 5 个；在对抗测试集上违规请求减少近两倍，Gray Swan 间接提示注入基准上 15 次自适应攻击的成功率降至 0.7%。
官方披露 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护设计，可了解前沿模型安全护栏的具体做法。
Google 面向开发者、企业和消费者全球推出 Gemini 4 Argon，可通过 AI Studio 和 Gemini 平台的 API 使用，AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 中使用，Ultra 和 Pro 订阅者可通过 Gemini 应用和 Google 搜索的 AI 模式访问。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，今日起通过 API 在 AI Studio 和 Gemini 平台面向开发者与企业开放，Google AI Ultra 订阅者可在 Google Antigravity 使用，Ultra 和 Pro 订阅者可在 Gemini 应用和 Search 的 AI Mode 使用。
Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon，主打物理理解、代码生成与视觉语义推理，在测试 3D 环境物理空间问题的 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
官方给出 Argon 在 ERQA 的 87% 成绩与四类机器人工作流示例，读者可据此判断物理推理模型在机器人栈中的落点。
Google DeepMind 发布新前沿模型 Gemini 4 Argon，先通过 Fairwind Program 向受信任的网络安全防御者开放，后续再面向开发者、企业和消费者推出，起步定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入 token 享 95% 折扣。
官方给出 Gemini 4 Argon 的定价、1M 输出上限与多项基准成绩，可据此判断前沿模型在长周期工程与安全防御上的进展。
Google DeepMind 发布世界模型 Genie 4，可实时生成并交互式操控场景，同时原生生成环境音与角色对话。
Genie 4 基于 Gemini 系列能力，Gemini Omni 负责让模拟贴近真实世界的外观与行为，Gemini 3.8 Flash 作为循环中的引导智能体，把目标拆成步骤并逐帧检查进度。用户可用自然语言实时修改天气、镜头或加入人物物体。该模型已作为研究预览向可信测试者开放，之后将面向 Project Genie 中的 Google AI Ultra 订阅用户，以及 Gemini API 和 Google AI Studio 的早期访问伙伴。
Genie 4 把实时世界模拟、原生音频与 Gemini 的推理规划结合起来，读者可据此了解世界模型当前的能力边界与落地路径。
Google DeepMind 于周二以研究预览形式发布世界模型 Genie 4，可生成更逼真的交互式场景，并支持在模拟过程中输入提示词实时改变天气、镜头角度或增删人物与物体。
该模型还能生成与场景匹配的实时音频，包括音乐、环境音和交互对话，场景一致性最长维持两分钟，是前代 Genie 3 的两倍，物理表现和角色拟人度也有提升。Gemini 与 Genie 4 的集成更紧密，在 Gemini Robotics 相关实验中，Gemini 4 Argon 模型将任务拆解为步骤，由 Genie 4 实时模拟，用于在真机之前测试机器人场景。
Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，称其在几乎各方面都优于 Genie 3，模拟的物理效果和人物更真实，并新增音频。
该模型无需预先渲染环境或编写交互元素，用户只需描述想要的内容，它便能在探索过程中逐帧实时生成体验。DeepMind 表示，这类技术可为实体机器人构建无限训练环境，也能加速创意领域的原型设计；Genie 4 的部分改进得益于 Google 更新后的 Gemini 模型。文章提到，付费用户可能不久后就能使用 Genie 4。
Google 发布 Genie 4 世界模型，用于生成可交互的 AI 体验。
官方称该模型有四项主要更新：生成更逼真的世界、支持用自然语言提示词实时更新体验、可生成音频，并在底层使用 Gemini 3.8 Flash 辅助模拟。它生成的体验时长约两分钟，比上一代 Genie 3 的一分钟更长。Google 将其定位为可用于影视预演、游戏创意原型和机器人训练场景的工具，同时提示模拟时间变长后细节和物体恒存性可能随时间漂移。Genie 4 先以“研究预览”形式向“受信任测试者”开放，并将“即将”提供给 Google AI Ultra 订阅用户，目前已开放 Project Genie 试用等待名单。
设计平台 Canva 发布首个自研图像生成模型 Canva Craft，由内部实验室 Canva Research 从零训练，主要使用数百万份设计模板而非照片作为训练素材。
Canva 称该模型可对标 Google、OpenAI、ByteDance 和 Meta 的同类模型。Craft 先生成图像构图、比例和文字，再输出最高 2K 分辨率、覆盖 30 多种宽高比的图像，并支持 55 种语言的文字渲染；用户可通过 Magic Layers 将结果拆分为可编辑图层。据 Canva 数据，Craft 在 DesignArena 排名中综合第四，人像与风景类别第一。
Canva 发布首个自研图像生成模型 Canva Craft，由公司研究团队开发，用于与 Google、OpenAI、字节跳动和 Meta 的同类模型竞争。
该模型分两阶段工作，先解析提示词并规划元素空间关系、相对比例、视觉层级和文字生成信息，再生成最高 2K 分辨率、支持 30 种宽高比的图像，官方称可呈现准确的物体细节和清晰可读的文字，并支持局部精确编辑。模型使用 Canva 模板库中海报、社交帖、演示文稿、信息图、菜单等人工设计稿训练，而非照片，因此生成结果可通过 Canva Magic 转为分层设计。
DeepSeek 发布 V4.1-Flash-1017，已上线官网、App 和 API，并在 Hugging Face 与 ModelScope 开源模型权重。
相比前代 V4.1-Flash，新模型基准分数更高、完成任务更快、输出更短，DeepSeek 称其在性能与成本之间实现了帕累托改进。在 DeepSeek 自测中，该模型在多项编码和智能体任务上超过 Claude Opus 5、GPT 5.6-Sol、Kimi K3 和 GLM 5.3 等更大模型；DeepSWE 基准上最高得分 77.0%，平均每任务成本略低于 $0.20，低设置下约 $0.10 仍超过 72%，而前代得分 74.2%、每次运行约 $0.50。
DeepSeek 新版 Flash 在智能体编码任务上以更低单任务成本超过更大模型，同时开放内部搜索 API，读者可据此判断小模型替代空间。
Meta 发布前沿模型 Muse Wonder 的两个版本，Muse Wonder Full 在 Artificial Analysis Intelligence Index v4.3 上得 56 分，Muse Wonder 得 52 分，前代 Muse Spark 1.3 为 48 分。
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Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，基于 Gemma 4 架构、Apache 2.0 许可，740M 参数，原生将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间。
官方给出 740M 参数、模块化编码器与端侧内存占用等细节，可据此判断本地多模态检索的落地成本。