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llm-gemini 0.35 新增對今日發布的 Gemini 4 Argon 的支援，可通過 Gemini API 與每月 100 美元的訂閱方案使用。Argon 首發價為每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，與 GPT-6 Sol 同價，是 Claude Opus 5.5 的一半、Claude Fable 5.1 和 GPT-6 Astra 的五分之一，但 12 月 1 日起價格翻倍至 Opus 5.5 的水平。
Google Cloud 發布 Gemini 統一 agent，可接受目標而非指令，自主規劃任務並連線企業內部系統，目前先面向企業客戶，之後再推向消費者。該 agent 預設自動挑選模型，也允許手動指定第三方模型，首批接入 Anthropic 的 Claude，未來將擴充套件至開源與私有模型。它擁有獨立的 Workspace 帳號和信箱，操作會留下歸屬 agent 的審計記錄，入口覆蓋 iOS、Android、Windows、Mac、命令列、Slack 等。
Google 正式發布 Gemini 4 Argon 模型，稱其在程式設計、網路安全、科學、金融與法律等多項基準上超過 GPT-6 Astra、Claude Fable 5.1 和 Claude Opus 5.5。Google 表示 Argon 提供前沿推理能力、在複雜工作流中表現更好，同時減少含糊其辭、重複與套話。這是 Google 在數月缺席前沿模型競爭後推出的新模型，官方稱已在內部投入使用，完整報導見 The Verge。
Google 的 Gemini 4 Argon（gemini-4-argon）已正式開放 GA，官方稱其為面向複雜編碼、agentic、數學與科學任務的最強模型。本次發布說明只給出上線狀態，API 變更、定價與遷移指引需另見 What's new in Gemini 4 Argon，未在此列出具體價格或額度細節。
Google 在 9 月發布新一代前沿模型 Gemini 4 Argon，具備先進推理能力與 100 萬 token 輸出上限，目前通過 Fairwind Program 向受信任的網路安全防禦方分階段開放。
Google 發布前沿模型 Gemini 4 Argon，開發者與企業可通過 AI Studio 和 Gemini 平台 API 呼叫，Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用，Ultra 與 Pro 訂閱者可在 Gemini 應用和搜尋 AI Mode 使用。入門價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，快取輸入減免 95%，官方稱其在衡量金融、程式設計、法律、稅務的 Vals Index 上排名第一。
Gemini 4 Argon 已面向全球開放。Google DeepMind 稱該模型具備前沿能力，覆蓋程式設計、企業工作流與網路防禦，定位是端到端解決最複雜的問題。公告未給出價格、上下文長度與基準資料等細節。
Gemini 3.7 Flash 已棄用，由 gemini-3.8-flash 取代，API 請求會自動路由到新模型，Google AI Studio 中也不再可選；同樣棄用的 gemini-3.5-flash 則被路由至 gemini-3.6-flash，開發者需更新模型字串。
Google 發布通用辦公智慧體 Gemini Agent，可長期雲端執行，自己查資料、寫郵件、做 PPT、分析資料並跨應用規劃任務。它擁有獨立企業身份，配專屬 Workspace 帳號、信箱、日曆和 Drive 空間，可被同事拉進群聊或在文件中 @。底層支援多模型編排與 Smart Routing，能在 Gemini 與 Anthropic 的 Claude 之間按效果、速度和成本動態選擇，未來計劃支援更多閉源與開源模型。
Google DeepMind 公布了試用渠道，並按使用者型別分層：普通使用者在 Gemini App 和搜尋的 AI Mode 中使用，面向 Google AI Pro 與 Ultra 訂閱者。開發者可通過 Gemini API 付費層，Google AI Ultra 訂閱者還能使用 Antigravity 和 Google AI Studio；科學家可免費申請 Antigravity 的最高用量層級；
Google 發布可在後臺跨應用、跨裝置執行任務的通用 Gemini 智慧體，入口為 Gemini Enterprise 應用，使用者可在單一介面與它對話並派發任務。除直接在 Gmail、Drive、Docs、Sheets、Calendar 等 Workspace 應用內工作外，還能通過手機、桌面、網頁以及 Slack、Microsoft 365 等第三方應用呼叫；由於在雲端執行，Gemini 可在各端保持同一上下文。
Google DeepMind 發布 Gemini 4 Argon，主打程式設計、企業知識工作與網路防禦，在 19 項基準中 13 項達到 SOTA，並首次實現最高 1M token 輸出（Long Decode Continuation 跨呼叫續寫）。目前僅面向政府使用者與 Fairwind 計劃中的可信網路安全人員開放，開發者、企業與消費者訪問時間未定。標準定價為每百萬輸入/輸出 token 4/20 美元，五折優惠後 2/10 美元，快取輸入再降 95%。
Google 於 10 月 1 日突然發布 Gemini 4 Argon，在 DeepSWE v1.1 上以 77.9% 超過 Claude Opus 5.5 和 GPT-6 Astra，Vals Index 以 68.90% 登頂，Text Arena 以 1525 分居首。優惠期單題成本約低四成，每百萬輸入 Token 2 美元、輸出 Token 10 美元，支援百萬 Token 輸出。目前僅開放給經篩選的網路安全團隊，通過 Fairwind 計劃使用，其他訂閱使用者需等待。
Gemini 4 Argon 今日全球上線：開發者與企業可通過 AI Studio 和 Gemini 平台 API 呼叫，Google AI Ultra 訂閱者可在 Antigravity 使用，Ultra 與 Pro 訂閱者可在 Gemini 應用及搜尋 AI Mode 使用。首發價每百萬輸入 token 2 美元、輸出 10 美元，快取輸入減免 95%；官方稱其在覆蓋金融、程式設計、法律、稅務的 Vals Index 上排名第一。
Google DeepMind 的 EmbeddingGemma 2 已上線 Ollama，執行 ollama pull embeddinggemma-2 即可拉取。訊息由 Ollama 官方帳號在 10 月 6 日發布，官方稱該模型面向消費級裝置，並且是多模態模型。原文未披露模型體積、上下文長度與具體支援的模態等細節。
Google DeepMind 正式上線 Gemini 4 Argon，API 定價輸入 2 美元、輸出 10 美元每百萬 tokens，五折優惠持續到 11 月 30 日，之後恢復為 4 美元與 20 美元，上下文快取另有 95% 折扣。
Gemini 4 Argon 今日全球 GA，覆蓋付費 Gemini API、Gemini 應用 AI Pro/Ultra、搜尋 AI Mode 與 Antigravity Ultra，並進入 Cursor、Devin、GitHub Copilot。入門 API 價為每百萬輸入/輸出 token 2/10 美元，快取輸入打 95% 折扣，11 月 30 日後翻倍至 4/20 美元。
從 10 月 9 日起，Google Gemini 免費方案使用者只能使用 Flash Lite 模型，此前免費使用者可在 Flash Lite、Flash 和 Pro 之間選擇。標準 Flash 模型改為需要每月 4.99 美元的 Google AI Plus 訂閱，而該訂閱也將不再包含 Gemini Pro，Google 表示會發郵件通知 AI Plus 使用者何時失去存取權限。
Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2 嵌入模型，740M 引數在多項基準上具備競爭力，甚至超過部分引數量兩倍以上的專用模型。模型以 Apache 2.0 許可發布，權重已上線 Hugging Face 與 Kaggle。開發者可用它為應用加入多模態檢索，例如用語音備忘錄定位影片片段，也可與 Gemma 4 搭配實現端側私有 RAG。
llama.cpp 已實現對 EmbeddingGemma 2 的 Day-0 支援，由作者 ggerganov 公布。對應 GGUF 權重由 ggml-org 發布在 Hugging Face，可直接下載用於本地推理。Day-0 意味著模型發布當天即可在 llama.cpp 上執行，無需等待社群自行轉換。
Ollama 模型庫新增 Google DeepMind 的 embeddinggemma-2 頁面，地址為 ollama.com/library/embeddinggemma-2，使用者可通過 Ollama 拉取該嵌入模型。該條目由 Ollama 官方帳號發布，指向 Google DeepMind 的這一模型。原文未給出模型規模、上下文長度、許可證或效能資料等細節。
Google 將停止 Gemini Flash 和 Pro 模型的免費使用，使用者需付費訂閱才能繼續使用。此舉在 r/GeminiAI 社群引發大量討論，使用者對 Flash 被納入付費範圍尤為不滿，認為 Flash-Lite 能力不足。部分使用者表示將轉向 ChatGPT、Claude 或 DeepSeek 等替代方案。
Google 的 Gemini 4 Argon 今日開始在 Gemini 應用和 Antigravity 中向付費使用者推送，低檔訂閱方案無法獲得完整存取權限。模型能力與上月公布的基準一致，官方稱其擅長高階推理與 agentic coding，並配有拒絕惡意指令的訓練和自動失準監控。Google 同時給出內部用例：Argon 發現 YouTube 評論系統的冗餘 emoji 渲染，消除後伺服器負載下降 45%；
Google DeepMind 演示：Gemini 4 Argon 僅觀看一段影片，就教會 Apptronik 的 Apollo 人形機器人玩 cornhole 投沙包。該模型自行解析出投擲的物理規律、編寫了對應的模擬環境，並用它訓練 Apollo，使其連續 7 次投中。
Google DeepMind 發布 EmbeddingGemma 2，一個 Apache 2.0 許可、740M 引數的開源端側多模態嵌入模型，基於 Gemma 4 架構，把文字、程式碼、影像、音訊與影片對映到同一嵌入空間。它按需模組化：純文字最低 270M 引數，另有 170M 視覺與 300M 音訊編碼器；MRL 支援把 768 維向量截斷到 128 維，本地儲存最多省 6 倍。
Google DeepMind 宣布 Gemini 4 Argon 開始廣泛推送，同時擴大 Fairwind 計劃的受信任網路防禦者範圍，併發布完整的安全與安保報告。該模型在 12 項端到端模擬網路攻擊場景中全部通過，上一代僅通過 5 項；對抗測試中的違規請求減少近一倍。防護分三層：輸入篩查、讀取模型內部神經訊號的啟用探針，以及多步推理中的持續監控，必要時可中斷 agent；生物越獄紅隊僅能解鎖不到 1% 的生物子任務。
AlphaGo 核心作者 Thore Graepel 在 MIT Technology Review 發文稱 LLM 不會推理，並已離開 Google DeepMind 創業做可審計的機器推理。他指出 AlphaGo 第 37 手是策略網路加搜尋機制的結果，而 LLM 的思維鏈仍只是預測下一個 token，缺少可檢查的認知狀態、知識與推理的分離，且常事後編造解釋。Yann LeCun 表示讚賞，認為真正推理必須涉及搜尋。
Gemini Nano Banana 2.1（gemini-nano-banana-2.1）已正式 GA，這是最新的高效率影像生成與對話式編輯模型，也是 gemini-3.1-flash-image 的更新版本。它在保持 Flash 級速度與成本效率的同時，提升了視覺品質、提示詞遵循、多輪角色一致性、文字渲染，並支援 1:4、4:1、1:8、8:1 的寬幅與全景比例，覆蓋 1K、2K、4K 解析度。
Google DeepMind 正式發布 Nano Banana 2.1，底層由 Gemini 3.6 Flash 驅動，模型 ID 為 gemini-nano-banana-2.1，已作為穩定模型上線 Gemini App、AI Studio、Gemini API、Search AI Mode、Google Ads、Flow 與 Stitch。新版定位高效率影像生成與對話式編輯，支援 1K/2K/4K 輸出、最多 14 張參考圖融合，重點強化設計版式、蒙版區域性編輯和主體一致性；
Google 發布 EmbeddingGemma 2，一個把文字、程式碼、影像、影片和音訊對映到同一嵌入空間的多模態嵌入模型。它採用 740M 引數與模組化編碼器，面向端側場景最佳化；藉助 Matryoshka 表示學習支援 768 到 128 維的靈活維度，上下文視窗 8K，是純文字版 EmbeddingGemma 的 4 倍，並以 Apache 2.0 許可開放商用。