模型发布

这一门下的精选 · 53 条

00:35Google DeepMind精选评分 65

Gemini 3.1 Flash-Lite 发布：$0.25/$1.50 每百万 token，Arena.ai Elo 1432、GPQA Diamond 86.9%

Gemini 3.1 Flash-Lite: Built for intelligence at scale

Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Flash-Lite，称其为 Gemini 3 系列里最快、最具成本效益的型号，面向大规模高并发的开发者负载，已在 Gemini API（Google AI Studio）开放预览、企业侧走 Vertex AI。口径很实：定价每百万输入 token 0.25 美元、输出 1.50 美元；按 Artificial Analysis 基准，较 2.5 Flash 首 token 响应快 2.5 倍、输出速度高 45%，质量持平或更好；Arena.ai 榜 Elo 1432，GPQA Diamond 86.9%、MMMU Pro 76.8%。

模型#Google

推荐理由：单价、速度对比与基准分数一次给全，批量推理选型可直接算账。

00:06Google DeepMind精选评分 68

Gemini 3.1 Pro 发布：面向一个简单答案不够用的复杂任务，承接上周 3 Deep Think 升级的核心智能，铺向 Gemini API、CLI、Antigravity、Vertex AI 与消费者全线

Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks

Google DeepMind 发布 Gemini 3.1 Pro，一款为简单答案不够用的任务设计的更聪明模型。此前一周，公司刚为 Gemini 3 Deep Think 推出面向科研与工程重大难题的升级；3.1 Pro 正是把支撑那些突破的核心智能沉淀下来、推向日常应用。今日起铺开：开发者可在 Gemini API（Google AI Studio）、Gemini CLI、agentic 开发平台 Google Antigravity 与 Android Studio 预览，企业在 Vertex AI 与 Gemini Enterprise 使用，同时进入消费者产品。

产品#Google DeepMind

推荐理由：把此前只在 Deep Think 中的前沿能力沉为主力核心模型、并立刻铺到开发者与消费者全线，读者能马上在自己产品里用上。

00:15Google DeepMind精选评分 69

Gemini 3 Deep Think 重大升级：专攻科研、研究与工程难题，首次经 Gemini API 向研究者与企业开放

Gemini 3 Deep Think: Advancing science, research and engineering

Google DeepMind 发布 Gemini 3 Deep Think 的一次重大升级——这是其专精的推理模式，目标是把智能前沿推到能解现代科学、研究与工程难题。团队强调它是与科学家研究者密切合作磨出来的：真实研究题往往没有清晰护栏、没有唯一正确答案、数据还常常残缺不完整，因此新 Deep Think 把深厚的科学知识与日常工程实用性揉在一起，从抽象理论走向实际应用。可用性方面，Gemini app 的 Google AI Ultra 订阅用户可直接用，并首次通过 Gemini API 向部分研究者、工程师与企业以早期访问形式开放。

模型#Google

推荐理由：把这一代推理模式到底不一样在哪里、谁能用讲清楚了，实验室场景可直接据此申请。

18:00OpenAI News精选评分 78

OpenAI 发布首个实时编码模型 GPT-5.3-Codex-Spark，称生成快 15 倍、上下文 128k

Introducing GPT-5.3-Codex-Spark

OpenAI 推出 GPT-5.3-Codex-Spark，这是它第一个实时编码模型，生成速度提高 15 倍、支持 128k 上下文，目前面向 ChatGPT Pro 用户开放研究预览。

模型#openai

推荐理由：它给出 15 倍生成速度与 128k 上下文两项具体参数，并说明当前只对 ChatGPT Pro 开放研究预览，读者能直接判断可用性。

08:00OpenAI News精选评分 80

OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex，把前沿编码与通用推理合成一个长任务代理

Introducing GPT-5.3-Codex

OpenAI 发布 GPT-5.3-Codex，这是一个 Codex 原生的代理，把前沿编码性能与通用推理结合，用来支撑长时间跨度的真实技术工作。

模型#openai

推荐理由：它把前沿编码性能与通用推理合进一个面向长时任务的代理模型，编码方向的读者可以据此判断是否迁移工作流。

08:00OpenAI News精选评分 61

OpenAI 将于 2026 年 2 月 13 日在 ChatGPT 中下线 GPT-4o、GPT-4.1 等模型

Retiring GPT-4o, GPT-4.1, GPT-4.1 mini, and OpenAI o4-mini in ChatGPT

OpenAI 宣布在 2026 年 2 月 13 日，连同此前已公布的 GPT-5（Instant、Thinking、Pro）退役，一并在 ChatGPT 中下线 GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.1 mini 与 OpenAI o4-mini，并称 API 此时不作改动。

产品#openai

推荐理由：下线时间与被移除的模型都写清了，正在使用这些模型的用户可以直接安排迁移，API 不受影响的口径也一并给出。

19:58Google DeepMind精选评分 67

Gemini 3 Flash 发布：定位为速度而生的前沿智能，首发至今 API 日处理超 1 万亿 token

Gemini 3 Flash: frontier intelligence built for speed

Google DeepMind 扩展 Gemini 3 家族，发布 Gemini 3 Flash——以更低的成本提供其上那一档前沿智能的速度版本，并把 Gemini 3 这一代能力铺到全线 Google 产品。文章披露 Gemini 3 首发以来的生态数据：API 日处理已超 1 万亿 token；用户拿 Gemini 3 做过的事情包括 vibe code 仿真来学习复杂概念、搭交互式游戏、理解各类多模态内容。Flash 保留了 Gemini 3 在复杂推理、多模态与视觉理解、智能体与 vibe coding 上的底子。

模型#Google

推荐理由：把这一档模型的定位、保有数据与成本取向讲清，是选型时判断便宜档能顶多少的参考。

23:11Google DeepMind精选评分 63

开发者可用 Nano Banana Pro：Gemini 3 Pro 图像模型在 AI Studio 与 Vertex AI 付费预览，文本渲染更准、可控性更强

Build with Nano Banana Pro, our Gemini 3 Pro Image model

面向开发者的配套文：Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）是基于 Gemini 3 Pro 的高保真图像生成与编辑模型，已在 Google AI Studio 的 Gemini API 与企业版 Vertex AI 以付费预览放开。文中梳理社区此前用 Nano Banana 跑通的四类用法——角色一致性、老照片修复、无限画布里的局部编辑，并说明新模型在高保真出图、更高的文本渲染准确率上的改进。

教程#Google

推荐理由：把开发者入口、付费状态与已验证的用法一并给出，接入前这一份最省事。

23:05Google DeepMind精选评分 66

Nano Banana Pro 发布：基于 Gemini 3 Pro 的图像生成编辑模型，文本渲染与世界知识显著增强

Introducing Nano Banana Pro

Google DeepMind 发布 Nano Banana Pro（即 Gemini 3 Pro Image），定位为 studio-quality 的图像生成与编辑模型，距几个月前的 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）仅数月。它借助 Gemini 的推理与真实世界知识来更好地可视化信息：可生成更准确、上下文更丰富的画面，文本渲染明显改善，并把一张手写笔记转成示意图这类用法变成了主场景——从原型到把数据画成信息图都在射程内。

产品#Google

推荐理由：产品主文把能力边界与典型用法讲得完整，适合作为图像模型选型的引用。

01:49Google DeepMind精选评分 68

Gemini 3 开发者上手：Gemini 3 Pro 200k 以内输入 $2/百万 token、输出 $12/百万，AI Studio 免费额度可用

Start building with Gemini 3

面向开发者的 Gemini 3 上手文：Gemini 3 Pro 称之为最智能模型，在主要基准上超过 2.5 Pro，代码能力兼具智能体工作流与复杂零样本任务。接入侧给出明确口径——20 万 token 以内的提示，经 Gemini API（Google AI Studio）与企业版 Vertex AI 预览价每百万输入 2 美元、输出 12 美元；生态内的开发者工具可直接调用，Google AI Studio 也有带速率限制的免费额度。文章按「有经验开发者」与「vibe coder」两条路给出现有工作流迁移与新用例的建议。

教程#Google

推荐理由：把定价、入口与两条接入路径写在一起，是团队评估迁移成本时可直接引用的那一篇。

00:06Google DeepMind精选评分 72

Google 发布 Gemini 3：Sundar Pichai 称其为最智能模型，AI Overviews 月活 20 亿、Gemini app 月活超 6.5 亿

A new era of intelligence with Gemini 3

Google 与 Alphabet CEO Sundar Pichai 署名宣布 Gemini 3：在公司看来这是 Gemini 时代以来最大的科学与产品投入之一。文中给出一组规模数据——AI Overviews 月活 20 亿、Gemini app 月活超过 6.5 亿、逾七成云客户在用其 AI、1300 万开发者基于其生成模型构建；Gemini 3 Pro 称在各项主要基准上较前代有跨越式结果，代码上超过 2.5 Pro，覆盖智能体工作流与复杂零样本任务。

模型#Google

推荐理由：CEO 署名的发布主文把规模数据与定位一次讲清，是判断这一代模型分量与可用面的首选引用。

23:09Google DeepMind精选评分 60

WeatherNext 2 发布：预报生成快 8 倍、分辨率最高到 1 小时，可一次给出数百种可能情景

WeatherNext 2: Our most advanced weather forecasting model

Google DeepMind 与 Google Research 发布迄今最先进也最高效的天气预报模型 WeatherNext 2：生成预报的速度快 8 倍、最高可达 1 小时分辨率，关键在于新模型能一次提供数百种可能情景——团队已用这套技术的试验性气旋预测，支持气象机构在一系列情景上做决策。研究也已走出实验室：WeatherNext 2 的预报数据已在 Earth Engine 与 BigQuery 开放。

模型#Google

推荐理由：8 倍加速、数百种情景，加上数据已开放，对气象与供应链场景可以直接接。

16:00OpenAI News精选评分 60

OpenAI 发布 Sora：把视频生成模型当作世界模拟器——在时长、分辨率、宽高比各异的视频与图像上联合训练文条件扩散模型，最大模型能生成一分钟高保真视频

Video generation models as world simulators

OpenAI 研究团队发表《作为世界模拟器的视频生成模型》一文，介绍在大规模视频数据上训练生成式模型的进展。具体做法是在时长、分辨率与宽高比各异的视频和图像上，联合训练文条件的扩散模型；架构上用一个作用于视频与图像隐码时空 patch 的 Transformer。其最大模型 Sora 能生成一分钟的高保真视频。团队认为，扩展视频生成模型是通向构建通用物理世界模拟器的一条有前景的路径。

模型#OpenAI

推荐理由：把文生视频定位为世界模拟器，是这一代视频生成路线的标志性一手；发布主文与论断俱在。

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主题由这一份内容包的词表定义（标签词与判定抽出来的分类、主体对词）， 读数与「精选」那一屏同一把尺子。范围始终只有当前工作区的行业包。