GoogleはGemini 4世代の最初のモデルGemini 4 Argonを一般公開し、Google AI ProとUltraの購読者がGeminiアプリで使えるようになった。Artificial Analysis Intelligence Indexでは53でGPT-6 Astraと並び、API導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10である。
選定理由：Google自社の比較表と第三者のIntelligence Indexを並べ、価格も競合と対比しているため、性能とコストの位置づけを把握しやすい。
Google DeepMindは、テキスト、画像、動画フレーム、音声を単一のベクトル空間に写像するオープンウェイトの埋め込みモデルEmbeddingGemma 2を公開した。パラメータ数は740Mで、Google Pixel 11 Pro上のアクティブRAMはテキストのみで約191MB、フルマルチモーダルで約567MBとされる。Google AI Edge GalleryとForesightでのデモに加え、MediaPipe TasksやLiteRTで開発できる。
Gemini 4 Argonが一般提供（GA）となり、Google はAPI、Geminiアプリ、AI Mode、Antigravityなどで提供を開始した。導入価格は入出力100万トークンあたり$2/$10で、11月30日以降は$4/$20に倍増する。同日のAI Engineer NYCには約20,000人が参加し、Anthropic、Vals AI、Coatueの基調講演が行われた。
Google DeepMindはGemini 4 Argonの安全性とセキュリティへの取り組みを公表した。シミュレーション型サイバー攻撃12シナリオをすべて解決し、コーディングでの不正近道は2%まで低下した。Argonの段階的な一般提供と、Fairwind Programの対象拡大も始まっている。
選定理由：悪用防止、ミスアラインメント監視、プロンプトインジェクション耐性の三層で、具体的な数値を挙げて安全対策を説明している。
Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア6060
Googleは、Gemini 4 Argonの安全性とセキュリティへの取り組みを公開した。サイバー攻撃シナリオ12件すべてを解決する一方、リアルタイム防御や監視を重ねている。プロンプトインジェクション耐性はGray SwanのIPIベンチマークで、15回の適応的攻撃での成功率を0.7%に抑えた。Argonは広く提供が始まり、Fairwind Programも拡大される。
選定理由：悪用防止、ミスアラインメント監視、プロンプトインジェクション耐性の三つの防御を、評価結果の数値とともに整理しており、設計の考え方を比較しやすい。
Google DeepMind@GoogleDeepMindAIスコア5353
Google DeepMindはGemini 4 Argonを公開した。物理理解、コード生成、視覚的・意味的推論が大きく進歩したとしており、Embodied Reasoning（ERQA）ベンチマークで純粋な推論により87%を記録し、他のフロンティアモデルを上回ると説明している。gemini-4-argonとしてGoogle AI Studio、Gemini API、Google Antigravityで利用できる。
選定理由：ロボット制御やReal2Simなど四領域の具体的なプロンプト例が並び、物理推論モデルの使い方を自分の作業に置き換えて検討しやすい。
Google DeepMindは最新のフロンティアモデルGemini 4 Argonを、API、Google Antigravity、Geminiアプリ、検索のAIモードで提供開始した。導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10で、Vals Indexで1位とされる。コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などの複雑な業務を想定している。
選定理由：コーディングや科学、安全性評価まで具体的な適用例と提供条件がまとまっており、実務での使いどころを比較しやすい。
GoogleはGemini 4 Argonを、AI StudioとGemini API、Google Antigravity、Geminiアプリ、Google検索のAIモードで順次提供開始した。導入価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力10ドルで、Vals Indexで1位を獲得したとしている。コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学などでの深い作業を想定し、安全性スタックも強化したという。
選定理由：価格、提供先、社内事例、安全性評価がまとまって示されており、コーディングや科学分野での使いどころと導入条件を比較しやすい。
Google DeepMindは、テキスト、画像、音声、動画、コードを共通の埋め込み空間に写像するオープンな埋め込みモデルEmbeddingGemma 2を公開した。Gemma 4アーキテクチャをベースに740Mパラメータで、Apache 2.0ライセンスで提供される。MTEB Codeのスコアは68.76から78.68に向上し、コンテキストウィンドウは8Kトークンに拡大した。
Googleは新しいフロンティアモデル Gemini 4 Argon を発表した。複雑で長期的なワークフローで深い推論を持続できるよう構築され、Fairwind Program を通じて信頼できるサイバーセキュリティ担当者へ順次展開する。導入価格は100万入力トークンあたり2ドル、100万出力トークンあたり10ドルで、キャッシュ済み入力トークンは入力トークン価格の95%オフとなる。
選定理由：価格、出力トークン上限、各ベンチマークの数値に加え、段階的公開とセーフガードの内容が一続きで示されており、位置づけを把握しやすい。
Google DeepMindはフロンティアモデルGemini 4 Argonを発表し、信頼されたサイバー防御担当者向けのFairwind Programで提供を始めた。DeepSWE v1.1で77.9%を記録し、出力トークン上限は従来の64Kから1Mに拡大された。開発者、企業、一般向けにはガードレールの改良後、できるだけ早く提供する方針で、導入価格は入力$2、出力$10（いずれも100万トークンあたり）である。
選定理由：社内での活用例やベンチマーク結果、段階的な提供方針と安全対策が一つの発表にまとまっており、モデルの位置づけを把握しやすい。
Google DeepMindは、音声生成モデルGemini 3.8 Flash TTSとGemini 3.8 Flash-Lite TTSを発表した。Flash TTSは自然言語プロンプトによる声の新規作成や行単位の演技指示に対応し、Flash-Lite TTSは大量処理とコスト効率に特化している。両モデルは本日からGemini APIとGoogle AI Studioで提供が始まっている。
Google DeepMindは、音声対話モデルGemini 3.8 LiveとGemini 3.8 Live Extended Thinkingを発表した。前者は規模とコスト効率、後者は複雑なタスク向けの設計である。Extended ThinkingはArtificial AnalysisのSpeech to Speech Quality Indexで総合1位（82.6）となり、両モデルとも本日から順次提供される。
選定理由：コスト重視のLiveと高難度向けExtended Thinkingの2モデルの位置づけと、ベンチマーク結果、提供範囲が一度に整理されている。
Google DeepMindとGoogle Researchは、グローバル気象AIモデルWeatherNext 3を発表した。リアルタイムの衛星データを学習に用い、最大5kmの解像度で毎時予報を生成する。Search、Gemini、Maps、Google Maps Platform、Cloudなどに今日から順次組み込まれ、降水予報は1日以上先で最大50%精度が向上するとしている。
選定理由：衛星データの直接学習や5km解像度など、前世代WeatherNext 2との差分が数値で整理されており、改良点を把握しやすい。
Google DeepMindは音声認識モデルGemini 3.5 Transcribeを発表した。生の音声から言い直しやフィラーを整えた整形済みテキストを直接出力し、85以上の言語を自動検出して書き起こす。Gemini APIとGemini Enterprise Agent Platformでパブリックプレビューとして提供される。
Google DeepMindは、コーディングとエージェント向けの最新Flashモデル Gemini 3.7 Flash を発表した。3.6 Flashの3週間後の公開で、FrontierCode 1.1 Mainは43.6%対34.4%、DeepSWE v1.1は65.3%対49.0%と向上した。導入価格は入力$0.75/1Mトークン、出力$3.75/1Mトークンで、年末まで適用される。
Google Researchは、GeminiとProject Astraを基盤に、リアルタイムの映像診察を行う研究用AIシステムAMIE (Video)を公開した。100シナリオ、300件の模擬診療を対象にした無作為化研究で、中核的な臨床能力は一次診療医（PCP）と同等と評価された。ただし評価は模擬患者を使った環境に限られ、実患者での検証が次の課題とされている。
Google DeepMindは、サイクロンの進路、強度、風の構造を単一モデルで予測するWeatherNextをNature論文で発表し、WeatherNext 2とWeatherNext Cyclonesのコードとモデルウェイトを公開した。3日先の予測が従来モデルの2日先の精度に相当し、平均で1日分の予測精度が上乗せされるとしている。コンパクト版のWeatherNext 2-miniも公開され、無料のColabノートブックで単一のTPU上で動作する。
選定理由：単一モデルで進路、強度、風の構造を予測する手法と、重みとコードの公開範囲が具体的に示されており、気象分野での再利用を考える材料になる。
Google DeepMindはロボット向けの「身体性推論」モデルGemini Robotics ER 2を公開した。動画理解、タスクのオーケストレーション、マルチロボット連携に対応し、ER 1.6から強化されている。Gemini API、Google AI Studioで開発者に提供され、Gemini Enterprise Agent Platformではプライベートプレビューとなる。
Google DeepMindはロボット向けのGemini Robotics 2を発表した。VLAのGemini Robotics 2、推論モデルのGemini Robotics ER 2、オンデバイス向けのGemini Robotics On-Device 2の3モデルで構成し、ヒューマノイドの全身制御や複数ロボットの協調を可能にする。ER 2はGoogle AI Studioで利用でき、VLAとOn-Deviceモデルは早期アクセスパートナー向けに提供される。
選定理由：全身制御、器用な手の操作、複数ロボットの協調を3つのモデルの役割分担で整理しており、提供範囲や適応に必要なデータ量も確認しやすい。
Googleは、エージェント構築向けにGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyberを発表した。3.6 FlashはArtificial Analysis Indexで3.5 Flashより出力トークンが17%少なく、価格は入力$1.50/1M、出力$7.50/1Mである。3.6 Flashと3.5 Flash-Liteは同日からGemini APIなどで利用できる。
選定理由：3.6 FlashとFlash-Liteの価格、速度、ベンチマーク数値が並んで示されており、エージェント用途でのモデル選択を比較しやすい。
Google DeepMindは、最速かつ低コストの画像モデルNano Banana 2 Liteと、動画生成・対話型編集モデルGemini Omni Flashを開発者向けに提供開始した。Nano Banana 2 Liteは1K画像あたり$0.034、text-to-imageの出力は4秒で、Omni Flashは動画出力1秒あたり$0.10である。どちらもGoogle AI Studioとgemini APIから利用できる。
選定理由：画像生成と動画生成の2モデルを連結する使い方と、価格や制限事項が具体的に示されており、開発での採用判断の材料になる。
Google DeepMindは、テキスト拡散を採用した26B MoEのオープンモデルDiffusionGemmaをApache 2.0ライセンスで公開した。専用GPU上で最大4x高速な推論を実現し、単一のNVIDIA H100で1000+トークン/秒、NVIDIA GeForce RTX 5090で700+トークン/秒を出す。出力品質は標準のGemma 4より低く、高品質が必要な用途にはGemma 4を推奨している。
選定理由：自己回帰モデルとの速度差が生じる仕組みと、ローカル推論に向く条件、クラウド配信で利点が薄れる点が整理されており、用途の見極めに使いやすい。
Google DeepMindはノートPC向けのマルチモーダルモデルGemma 4 12Bを発表した。画像と音声の入力をエンコーダーなしでLLM本体に直接渡す構成で、16GBのVRAMまたはユニファイドメモリで動作する。Apache 2.0ライセンスで公開され、Hugging FaceとKaggleから重みを入手できる。
選定理由：画像と音声をエンコーダーなしでLLM本体に直接入力する構成と、16GBで動作するメモリ要件が示されており、ローカル運用の判断材料になる。
Google DeepMindはGemini 3.5ファミリーの第1弾としてGemini 3.5 Flashを公開した。Terminal-Bench 2.1で76.2%、GDPval-AAで1656 Elo、MCP Atlasで83.6%を記録し、Gemini 3.1 Proを上回るとしている。Gemini appとAI Mode、Google AI Studio、Gemini Enterpriseなどで本日から利用でき、3.5 Proは来月の展開を予定している。
選定理由：Terminal-Bench 2.1やMCP Atlasの数値と提供先が併記され、速度と性能のバランスを判断する材料になる。