Google DeepMind 开始广泛推送 Gemini 4 Argon，并同步公开其安全与安保报告。该模型在网络安全测试中解出全部 12 个端到端模拟攻击场景，上一代为 5 个；在对抗测试集上违规请求减少近一半。防护上采用输入筛查、激活探针内省和持续监控三层实时保护，在 Gray Swan 间接提示注入基准上把 15 次自适应攻击的成功率压到 0.7%。
推荐理由：原文披露了 Gemini 4 Argon 在网络安全与生物风险上的防护设计，以及智能体越界行为的实时监控机制。
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 Embodied Reasoning（ERQA）基准上以纯推理取得 87%，称超过其他前沿模型。
推荐理由：官方给出 Argon 在 ERQA 的得分与四类机器人工作流示例，可据此判断物理推理模型的实际用法。
Google DeepMind 发布前沿模型 Gemini 4 Argon，面向开发者、企业、科研人员和消费者开放，API 定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元。
推荐理由：官方给出定价、可用渠道和多领域实测案例，可据此判断前沿模型在工程与科研任务中的落地方式。
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，将文本、图像、音频和视频映射到统一嵌入空间，采用 Apache 2.0 许可，参数量 740M。
推荐理由：原文给出 740M 参数、模块化编码器和端侧内存占用，读者可据此判断多模态嵌入在本地检索中的可行性。
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方开放，之后再逐步扩展到开发者、企业和消费者。
推荐理由：官方披露了 Gemini 4 Argon 在编码、企业知识工作和网络安全防御上的基准表现与内部落地案例，可据此判断前沿模型的能力边界。