Google DeepMind、全球天気予報 AI モデル WeatherNext 3 を公開
Google DeepMind と Google Research は WeatherNext 3 を公開し、現時点で最も高度で正確な全球天気モデルとした。リアルタイムの静止地球観測衛星データから直接学習し、毎時予報を生成する。主要地表変数の解像度は5 kmで、全体では WeatherNext 2 の約5倍鮮明だ。
モデル発表
すべてのトピック新しいモデルの発表、公開、更新：大手のフラッグシップ更新、オープンウェイトの公開、性能と価格の変化をいち早く記録。
最新の精選
21–40 件目 · 全 63 件9月3日
Google DeepMind、Gemini 3.8 Flash と 3.8 Flash Cyber を公開
Google DeepMind は Gemini 3.8 Flash と Gemini 3.8 Flash Cyber を公開した。前者は長時間のコーディングと自律エージェント向けで、料金は3.7 Flash と同じく入力100万トークン当たり0.75ドル、出力100万トークン当たり3.75ドルだ。
8月28日
Google DeepMind、Gemini Omni 1.1 Flash を公開
Google DeepMind は Gemini Omni 1.1 Flash を公開した。動画生成の制御性を高め、Google AI Studio の Gemini API から開発者に提供する。
8月27日
Google DeepMind、音声文字起こしモデルGemini 3.5 Transcribeを公開
Google DeepMindはGemini 3.5 Transcribeを公開し、現在最も正確な音声文字起こしモデルと説明した。生の音声を直接、正確で整形済みの文字に変換する。
8月14日
Google DeepMind、コーディング・エージェント向け Gemini 3.7 Flash を公開
Google DeepMind は Gemini 3.7 Flash を公開し、コーディングとエージェント向けの最強の主力モデルと位置付けた。Gemini 3.6 Flash 公開からわずか3週間だ。
8月12日
Google DeepMind、手話からテキストの SL2T、Pixel 11 の Gboard と Live Transcribe に初導入
Google DeepMind は多言語手話からテキストへのモデル SL2T を公開し、初めて消費者製品に導入した。Pixel 11 の Gboard と Live Transcribe で米国手話（ASL）を英語テキストに変換し、今後さらに多くの端末と言語へ拡大する。
8月10日
Meta、ローカルエージェント向けのオープンソース多モーダルモデルMuse Glimmer 30Bを公開
MetaはMuseから30Bパラメーターへ蒸留したマルチモーダルモデルMuse GlimmerをApache 2.0で公開した。コーディング、文書分析、個人アシスタントなどのローカルエージェント用途を主に想定する。
8月6日
Google DeepMind、WeatherNext のサイクロン予報モデルをオープンソース化
Google DeepMind は WeatherNext AI モデルを公開した。サイクロンの進路、強度、風の構造の予報で最先端性能に達し、平均で警報を1日早く出せる。気象分野の約10年分の進歩に相当する。
8月4日
Mistral AI、3Bのオープンなマルチモーダル安全分類器Shieldstralを公開
Mistral AIは30億パラメーターのオープンウェイト安全分類器ShieldstralをApache 2.0で公開した。16GBのNVIDIA GPU1枚で動く。コンテンツ審査を方針に適応する質問回答として扱い、推論時に方針を自然言語で記述すれば、再学習なしで校正済みの安全スコアを返す。文字と画像を共通に処理する。公式説明では、文字の安全性で最大7倍の規模のモデルに匹敵し、マルチモーダル審査のベンチマークで新たな最高成績を達成した。
7月30日
Google DeepMind、具身推論モデル Gemini Robotics ER 2 を公開
Google DeepMind は Gemini Robotics ER 2 を公開した。ロボットの高位の頭脳として、動画理解、複数段階の作業計画、複数ロボットの協働に対応し、動作実行を下位の VLA モデルへ任せられる。
Google DeepMind、Flow MusicでLyria 3.5音楽生成モデルを公開
Google DeepMindは新世代の音楽生成モデルLyria 3.5を公開し、Google Flow Musicで提供を開始した。音楽性、歌詞、歌声、創作の制御の4分野を改善したという。より複雑で自然な旋律構造、指示への追従と構造理解を改善した歌詞、感情表現と発音を改善した歌声、出力のリズムと長さの操作性向上を含む。
7月28日
Google DeepMind、ロボットに全身知能をもたらす Gemini Robotics 2 を公開
Google DeepMind は次世代ロボット知能層 Gemini Robotics 2 を公開した。初めて人型ロボット全体の全身制御を実現し、両手とグリッパーの精密操作に対応する。
7月21日
Google DeepMind、Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyberを公開
Google DeepMindはGemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、サイバーセキュリティー向け3.5 Flash Cyberの3モデルを公開した。
7月17日
Google DeepMind、Gemini 3.5 Flash Cyber安全モデルを公開
Google DeepMindは3.5 Flashを微調整した軽量サイバーセキュリティモデルGemini 3.5 Flash Cyberを公開した。脆弱性を素早く発見、検証、修正し、CyberGymなどでは複数回の呼び出しにより大規模モデルに近い成績を示す。
7月15日
Thinking Machines、マルチモーダル公開モデル Inkling と Inkling-Small を発表
Thinking Machines は Hugging Face で Inkling を公開した。約1兆パラメーター、100万コンテキストのマルチモーダル MoE モデルで、画像、テキスト、音声を直接受け取る。同時に総2,760億・稼働120億パラメーターの Inkling-Small も公開した。
7月8日
Mistral AI、具身ナビゲーションモデル Robostral Navigate を公開
Mistral AI は初の具身ナビゲーションモデル Robostral Navigate を公開した。8B モデルで、一般的な RGB カメラ1台だけを使い LiDAR や深度センサーを必要としない。R2R-CE 検証セットの未見環境で成功率76.6%を達成し、最良の単眼方式を9.7ポイント、深度や複数カメラを使う最良システムを4.5ポイント上回った。
7月2日
Mistral、形式検証モデルLeanstral 1.5を公開
MistralはApache-2.0のLeanstral 1.5を公開した。総パラメーター119B、稼働パラメーター6Bで形式検証を大幅強化した。miniF2Fで100%、PutnamBenchの672問中587問を解き、FATE-Hで87%、FATE-Xで34%の現時点の最高成績を達成した。
7月1日
Google DeepMind、Nano Banana 2 LiteとGemini Omni Flashを公開
Google DeepMindはNano Banana 2 Lite（gemini-3.1-flash-lite-image）とGemini Omni Flash（gemini-omni-flash-preview）の2モデルを公開した。
6月30日
Google、表データのゼロショット基盤モデルTabFMを公開
Google Researchは表データの分類と回帰向けTabFMを公開した。予測を文脈内学習として捉え直し、手動学習、ハイパーパラメーター調整、特徴量設計なしで、1回の順伝播で予測する。
6月23日
Mistral、文書解析モデル OCR 4 を公開
Mistral は OCR 4 を公開した。文字抽出に加え、境界ボックス、ブロック種別、ページ・単語ごとの信頼度を返す。170言語に対応し、単一コンテナで自社運用できる。600超の文書で独立した評価者による盲検評価を行い、平均72%が OCR 4 を好んだとする。OlmOCRBench は85.20、OmniDocBench は93.07だが、両基準の採点方式には既知の限界があると注意する。