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Google AI

Google AI 涵蓋 Gemini、DeepMind 與研究論文到產品整合，重點在模型能力、長上下文、推論成本與搜尋／Workspace 場景。這些變化直接影響開發者怎麼部署 agent、處理文件與控制算力開銷。

6 篇文章

Google 把 Gemini 3.5 Pro 延到 7 月

Google 把 Gemini 3.5 Pro 從 6 月延到 7 月，重點在早期測試回饋、token 效率與 agent 工作流。這次延後也反映 Google 在 OpenAI 和 Anthropic 壓力下，選擇先把模型磨好再上線。

Google 先在 9 月更新 Gemini 1.5 Pro-002、Flash-002，12 月再推 2.0 Flash Experimental，補上即時多模態、圖像生成、語音與搜尋整合。

5 項 Google 2026 年 5 月 AI 更新，從 Gemini 3.5 到健康與氣候計畫，清楚看出代理式 AI 正進入日常應用。

到 2026 年，OpenAI 和 DeepMind 的差距不只在模型分數，也在產品體驗。ChatGPT 仍靠 app 生態守住日常使用，Gemini 則靠搜尋與 Workspace 整合搶場景。

Google 的 TurboQuant 盯上 LLM 的 KV cache 瓶頸，用低位元量化降低記憶體用量與推論成本。這篇帶你看它在解什麼問題、和其他優化法差在哪。

Gemini 3.1 Pro 以 77.1% ARC-AGI-2、94.3% GPQA Diamond、1M token 上下文登場，價格仍維持 Gemini 3。這次重點不是噱頭，而是長文檔、程式碼與 agent 工作流的實戰成本。