神秘 AI 新創公司 Hark 宣布完成高達 7 億美元的 A 輪融資,資金將用於開發其「通用」AI 介面。Hark 預計於今年夏天推出首款多模態模型,旨在驅動一個能與現有產品和服務協同運作的個人 AI 平台。此外,該公司未來還計劃推出專為這些系統量身打造的硬體設備。
Latent Space 報導 Google I/O 2026 最新進展。本次大會亮點包括新一代輕量快速模型 Gemini 3.5 Flash、專注於影片處理的 Omni (NanoBanana)、主打背景運作的 Agent 框架 Spark,以及技術升級的 Antigravity 2.0。這些發布顯示 Google 持續在多模態影片、自主 Agent 及模型效能上發力。
Simon Willison 宣布其命令列工具外掛 `llm-gemini` 升級至 0.32 版本,正式加入對 Google 最新一代輕量高速模型 Gemini 3.5 Flash 的支援。使用者現在可以直接透過 `llm` CLI 工具調用此模型,進行快速的文字與多模態測試。
Google DeepMind 發表新一代「Gemini Omni」模型,採用原生端到端全模態架構,能同時處理並輸出文字、音訊與視覺資訊。該模型顯著降低了互動延遲,實現如同真人般的流暢對話與即時視訊引導,未來將深度整合至 Android 系統與 Google 生態系,並透過 API 開放給開發者。
Google DeepMind 宣布推出「Gemini for Science」計畫,整合了一系列專為科學研究設計的 AI 工具與實驗。該計畫旨在利用 Gemini 的多模態與推理能力,協助科學家擴大研究規模並提升探索的精準度。這標誌著 AI 從通用助手邁向深度的科學發現夥伴,為材料科學、生物醫學等領域帶來新的可能性。
NVIDIA 推出全新輕量級多模態模型 Nemotron 3 Nano Omni,主打「長文本」與「多模態」處理能力。該模型專為文件分析、語音與影片理解的 AI Agent 所設計,能在資源受限的設備上運行。這標誌著邊緣端(On-device)多模態 Agent 應用的重大突破。
Hugging Face 發布最新指南,展示如何利用 Sentence Transformers 框架進行多模態嵌入與 Reranker 模型的訓練與微調。此更新簡化了將文字與影像對齊至同一向量空間的流程,並支援雙塔(Bi-Encoder)與交叉編碼器(Cross-Encoder)架構。這對於建構多模態 RAG(檢索增強生成)系統與跨模態搜尋引擎的開發者來說,提供了極低門檻的實作路徑。
Hugging Face 宣布其熱門開源庫 Sentence Transformers 正式支援多模態(Multimodal)嵌入與重排(Reranker)模型。開發者現在可以使用統一的 API 同時處理文本與影像,將它們映射到相同的向量空間中。這項更新大幅降低了建構多模態 RAG、圖文搜尋與跨模態推薦系統的門檻。
Google 正式推出 Gemma 4 開放模型家族,將前沿的多模態智能帶入裝置端。Gemma 4 體積輕量、適合在手機與筆電運行,並具備強大的視覺與文字理解能力。Hugging Face 已在第一時間提供完整支援,開發者可立即透過 Transformers 進行微調與部署。
阿聯酋技術創新研究所(TII)在 Hugging Face 上發表了「Falcon Perception」模型。這標誌著著名的 Falcon 開源家族正式擴展至多模態與視覺感知領域。該模型旨在提升開源社群在視覺問答、圖像理解及多模態任務上的能力,延續了 TII 一貫的高效能與開源精神,為開發者提供強大的視覺感知工具。
Vercel 宣布其 AI Gateway 正式支援智譜 AI(Zhipu AI)推出的 GLM 5V Turbo 多模態模型。開發者現在可以透過 Vercel AI Gateway 統一管理、監控並優化 GLM 5V Turbo 的 API 呼叫。此更新為開發多模態 AI 應用的團隊提供了更強大的快取、速率限制與分析功能。
IBM 於 Hugging Face 發布全新 Granite 4.0 3B Vision 模型。這款僅有 30 億參數的輕量級多模態模型,專為企業級文件理解、圖表分析與 OCR 數據提取而設計。其小巧的體積不僅大幅降低了部署門檻與運算成本,更在處理複雜商業報表與 PDF 文件時展現出極高的實用性,是企業本地化部署的理想選擇。
Hugging Face 發布 2026 年春季開源報告,揭示開源 AI 生態的最新趨勢。報告指出,具備推理能力的開源模型(如 DeepSeek 與 Qwen 系列)已成為社群主流;同時,以 smolagents 為首的輕量級 Agent 框架與本機端(On-Device)小模型正快速普及。此外,開源多模態與影片生成技術的下載量也創下歷史新高,展現出開源社群強大的創新動能。
Hcompany 在 Hugging Face 上推出了 Holotron-12B 開源模型,專為「電腦操作(Computer Use)」設計。該模型具備 120 億參數,主打「高吞吐量」特性,旨在提升 AI 代理在操作作業系統與應用程式時的反應速度與執行效率,為輕量高效的 Agent 邁出重要一步。
Vercel 發表 AI SDK 6,這是專為 Web 開發者打造的 AI 框架重大更新。本次升級重點在於「Agentic AI」的簡化,引入了全新的多步驟工具調用與循環機制。此外,新版本原生支援 Anthropic 推動的 MCP(Model Context Protocol),讓 AI 能更輕鬆地存取外部資料。同時,針對語音與多模態即時互動提供了更完善的 React Hooks 支援,大幅提升邊緣端效能。
Google DeepMind 宣布推出改進後的 Gemini 音訊模型,專為即時語音體驗進行優化。新模型採用原生多模態架構,無需經過「語音轉文字」的中介步驟,即可直接理解並生成語音,大幅降低延遲。這項升級將賦予開發者構建更具情感表現力、反應更迅速的語音助理與互動應用的能力,並已陸續在 Google AI Studio 與 Vertex AI 上線。
Google DeepMind 宣布推出名為「Nano Banana Pro」的 Gemini 3 Pro 圖像模型。作為 Gemini 3 世代的專業級視覺模型,它旨在為開發者提供更強大的影像生成或理解能力。標題「Build with...」顯示該模型已開放 API 或開發工具,鼓勵開發者將其整合至各式應用中。
Vercel 宣布在其 AI Gateway 中新增支援 Google 的「Nano Banana Pro」(即 Gemini 3 Pro Image)模型。開發者現在可以透過 Vercel 的統一 API 閘道,輕鬆整合、監控並優化這款最新的多模態影像模型。這項更新為建構圖像生成或視覺分析應用的開發者提供了更強大的基礎設施支援。
Google DeepMind 宣布推出其最新一代旗艦模型 Gemini 3,並全面開放開發者進行建構。此版本在多模態理解、邏輯推理與生成速度上皆有顯著提升。開發者現在可以透過 Google AI Studio 和 Vertex AI 存取 Gemini 3 API,體驗更強大的上下文處理能力與更低的延遲,為下一代 AI 應用與 Agent 開發奠定基礎。
Google DeepMind 宣布推出全新一代旗艦模型 Gemini 3。此版本在多模態理解、複雜邏輯推理及長文本處理能力上皆有顯著突破。Gemini 3 更加強調「主動式智能體(Agentic AI)」的實用化,能自主規劃並執行跨平台的複雜任務,並大幅降低了延遲與運算成本,為個人與企業應用帶來全新變革。
Google DeepMind 推出新一代 AI 代理 SIMA 2,全面導入 Gemini 模型的能力。SIMA 2 不僅能在多個 3D 虛擬與遊戲世界中執行任務,還具備更強的推理、語言理解與即時決策能力。這項技術展示了 AI 如何從單純的指令接收者,演變為能在複雜互動環境中與人類協同合作的智慧夥伴。
Google DeepMind 宣布在 MedGemma 系列中推出全新的多模態模型,這是目前用於醫療 AI 開發最強大的開源模型。該系列基於 Gemma 架構構建,旨在協助醫療研究人員與開發者進行臨床問答、醫學影像分析等任務。透過開放權重,Google 期望能加速全球醫療 AI 的創新與安全應用。
Google DeepMind 宣佈 Gemini 2.5 Flash-Lite 結束預覽階段,正式推出穩定版(GA)。這款主打高性價比的輕量級模型,在維持小體積與低成本的同時,依然提供極高的輸出品質。它完整繼承了 Gemini 2.5 家族的強大功能,包含 100 萬 token 的超長上下文視窗與多模態處理能力,非常適合開發者與企業用於需要大規模部署與快速響應的生產環境。
Google DeepMind 發表全新實驗性 AI 工具「Backstory」,旨在幫助使用者探索網路圖片的脈絡與起源。該工具能分析圖片的傳播歷史、原始出處及可能的修改痕跡,協助使用者在假訊息充斥的網路環境中辨識真偽。這項技術展現了多模態 AI 在提升數位素養與打擊不實資訊方面的潛力。
Google DeepMind 發表 Gemini Robotics 1.5,旨在將 AI Agent 的能力帶入實體世界。透過此系統,機器人將具備更強大的環境感知、多步驟任務規劃、邏輯思考、工具使用以及實體行動能力。這項進展代表著「實體代理(Physical Agents)」時代的開啟,能更有效率地解決現實世界中複雜且多步驟的實體任務。
Google DeepMind 發表全新的 Gemini 2.5 Computer Use 專用模型,目前已透過 API 提供預覽。該模型基於 Gemini 2.5 Pro 的強大能力進行微調,旨在賦能 AI 代理(Agents)直接與作業系統及應用程式的用戶介面(UI)進行互動。這項技術將加速自動化工作流程的開發,讓 AI 能夠像人類一樣執行點擊、輸入和導覽等電腦操作。
Hugging Face 宣布為其試算表 AI 工具「AI Sheets」引入影像處理功能。使用者現在可以直接在試算表儲存格中插入影像,並調用各類視覺語言模型(VLM)進行批次處理,例如自動生成描述、提取文字(OCR)、進行圖像分類或物件偵測。這項更新大幅降低了非開發人員處理大量影像資料的門檻,將試算表的便利性與先進的電腦視覺技術完美結合。
Hugging Face 旗下的 TRL(Transformer Reinforcement Learning)套件迎來重大更新,正式支援視覺語言模型(VLM)的對齊訓練。開發者現在可以直接使用 DPOTrainer 或 ORPOTrainer 來處理包含圖像與文字的偏好資料集。此更新簡化了 LLaVA、PaliGemma 等主流多模態模型的微調流程,並支援 QLoRA 與 DeepSpeed 等顯存優化技術,大幅降低了 VLM 對齊的門檻。
Vercel 發表 AI SDK 5,此版本專為構建複雜的 AI 應用與 Agentic 工作流而設計。新版本強化了多模態輸入輸出、多代理(Multi-agent)協作架構,並內建更完善的 OpenTelemetry 監控支援。此外,針對 React Server Components (RSC) 與主流前端框架的整合也獲得進一步優化,讓開發者能更輕鬆地打造高效能的 AI 體驗。
Hugging Face 介紹了全新的影片多模態基準測試「TimeScope」,旨在評估 Video LMM 處理長影片的能力。現有基準多侷限於短影片,而 TimeScope 挑戰模型在長時段影片中的時間推理、事件排序與資訊檢索。測試結果顯示,多數現行模型在影片長度增加時,理解與推理能力會顯著下降,揭示了現有技術的瓶頸。