Anthropic 发布 Claude Haiku 5.5，定价对齐 GPT-6 Luna
Anthropic 发布时隔约一年的 Haiku 层级更新 Claude Haiku 5.5，定价与 OpenAI 的 GPT-6 Luna 一致，同日下调 Sonnet 5.5 缓存读取价格和订阅套餐价格。
推荐理由：除发布本身外，还汇总了第三方评测的 token 消耗与分层定价，便于判断真实成本。
Latent Space精选AI 评分8080
Google DeepMind精选AI 评分7171 Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，轻量开源多模态嵌入模型
Google DeepMind 发布 EmbeddingGemma 2，这是基于 Gemma 4 架构、采用 Apache 2.0 许可的开源多模态嵌入模型，可将文本、图像、音频、视频映射到统一嵌入空间。
推荐理由：Google DeepMind 开源 740M 参数多模态嵌入模型，给出端侧内存占用与向量截断方法，可供本地检索与 RAG 选型参考。
Google Research精选AI 评分6363 Google 发布基于 TEE 的可验证隐私联邦学习系统
Google Research 发布新一代联邦学习系统，利用可信执行环境（TEE）为数据匿名化提供可验证、可审计的保证，并已应用于 Gboard。系统中，客户端设备本地加密训练数据并上传，只有符合访问策略的 TEE 工作负载才能解密处理，访问策略发布到公开透明日志 Rekor，相关二进制可从开源仓库 Confidential Federated Compute 复现构建。
推荐理由：Google 公布基于 TEE 的新一代联邦学习系统设计，读者可了解其如何让服务端处理过程可外部验证。
Google DeepMind精选AI 评分7373 Google DeepMind 发布 Gemini 4 Argon 前沿模型
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者开放，随后逐步向开发者、企业和消费者推出。
推荐理由：原文给出 Argon 在编码与网络安全防御上的基准成绩和 Google 内部落地案例，读者可据此判断前沿模型的能力边界。
Google DeepMind精选AI 评分6262 Google DeepMind 推出 SynthID Bio，为 AI 生成蛋白质嵌入可验证水印
Google DeepMind 推出 SynthID Bio，将水印技术用于合成生物学，把不可感知的签名嵌入生物代码，使其不仅在数字模型上可验证，在合成出的实体蛋白质上也能被检测，同时实验室测试显示不影响生物功能。
推荐理由：SynthID 水印能力从数字媒体延伸到合成生物，读者可了解蛋白质与结构水印的验证方式和生物安全筛查意义。
Google DeepMind精选AI 评分7474 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live with Live Avatar，把近实时视频生成与语音结合，为 Gemini 的实时对话模型带来视觉形象。
推荐理由：官方给出 Live Avatar 在对话中实时生成视频与语音的能力，读者可据此评估企业虚拟客服的交互形态变化。
Google DeepMind精选AI 评分7272 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 与 Flash-Lite TTS
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Flash TTS 和 Gemini 3.8 Flash-Lite TTS 两款文本转语音模型，前者面向深度创作与角色设计，后者面向高并发、低成本场景。
推荐理由：官方给出两款 TTS 模型的语音定制能力、基准排名和上线渠道，可据此判断多语言语音生成的可用性。
Google DeepMind精选AI 评分7777 Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 与 3.8 Live Extended Thinking
Google DeepMind 发布 Gemini 3.8 Live 和 Gemini 3.8 Live Extended Thinking 两款实时语音对话模型。
推荐理由：两款实时语音对话模型同时给出语音质量榜单分数和逐步开放的入口，可用于判断语音智能体的可用边界。
Google DeepMind精选AI 评分8080 Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，覆盖人类基因组全部 90 亿个单核苷酸变异
Google DeepMind 发布 AlphaGenome Atlas，收录人类基因组中全部 90 亿个单核苷酸变异的分子效应预测，规模达 1PB，为 AlphaFold Database 的 30 多倍。
推荐理由：官方给出 90 亿单核苷酸变异预测数据集的构成与开放方式，可了解基因组预测资源的规模与使用入口。
已经到底了