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Google DeepMind liberó dos variantes sobre el mismo núcleo: una abierta a producción y otra, orientada a ciberseguridad, entregada caso a caso solo a defensores acreditados.
Google habilitó el modo agéntico de comprensión de video en sus modelos Flash: en vez de tragarse la línea de tiempo completa a un cuadro por segundo, el modelo decide qué mirar.
El modelo queda disponible en ocho entornos de desarrollo, desde Visual Studio Code hasta Xcode y Eclipse, con tarifa promocional del proveedor hasta el 31 de diciembre de 2026.
Google presenta su tercer modelo Flash en seis semanas y suma Gemini 3.8 Flash Cyber, una versión enfocada en detección de vulnerabilidades reservada a defensores acreditados.
Google habilita el modo agéntico en Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash y 3.5 Flash-Lite: el modelo elige qué tramos del video revisar y a qué resolución, con una baja de 66% en el costo por consulta.
Google publicó su tercer modelo económico en seis semanas, pero el nuevo Flash razona más y quema cerca de 30% más tokens de salida por tarea.
El nuevo modelo base de Google llega con 330 millones de parámetros y entrenamiento sobre más de un billón de puntos temporales, pero sus pesos prohíben el uso comercial.
La capa programable envuelve entornos congelados sin tocar el simulador ni los verificadores humanos, y suma hasta 9 puntos en tareas que el agente nunca vio.
La actualización del modelo de video de Google suma borradores en 360p a un tercio del costo, control de fotogramas inicial y final, y escalado final a 4K.
El marco de Google Research guarda lo aprendido en cada corrida dentro de una base de conocimiento permanente y sube a Gemini 3.5 Flash de 49,5% a 68,1% de promedio.
Google separó su nuevo modelo de voz a texto en dos endpoints con capacidades distintas, y esa división es la decisión de arquitectura que hay que planificar antes de escribir la primera línea.
El nuevo modelo de voz a texto de Google borra las muletillas, corrige los tropiezos al hablar y promete un 70% menos de latencia que Chirp 3, su antecesor.
Google presentó el modelo apenas tres semanas después de Gemini 3.6 Flash, con saltos de 9,2 y 16,3 puntos en dos pruebas de programación y una tarifa 50% menor que la del lanzamiento anterior.
El tutorial oficial de Raspberry Pi mide 433,17 tokens por segundo de prefill con Gemma 3 270M sobre la placa de 8 GB, sin enviar una sola consulta a la nube.
Más de 353,000 personas participaron en el curso intensivo de cinco días sobre agentes de IA, utilizando lenguaje natural para prototipar y crear proyectos.
La función permitía redibujar cualquier punto del planeta con Nano Banana 2, y los usuarios demostraron en cuestión de horas lo fácil que era fabricar imágenes satelitales falsas convincentes.
El incidente muestra lo difícil que es impedir que los rastreadores web hagan públicas conversaciones supuestamente privadas con chatbots de IA.
El nuevo backend compila el lenguaje de kernels de PyTorch a Pallas y alcanza 838 TFLOPs en atención flash sobre una TPU v7, cerca del 79% de utilización de un tensor core.
Alphabet aumenta su inversión en IA a 205 mil millones de dólares mientras Google busca cerrar la brecha con sus competidores mediante modelos de mayor escala.
El sistema NAVI-Orbital ejecutó Gemma 3 sobre un Jetson Orin AGX a bordo del satélite YAM-9 y describió imágenes en texto, la primera demostración de un modelo visión-lenguaje operando en el espacio.
Los nuevos 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber apuntan a eficiencia y agentes de IA, mientras el modelo insignia sigue sin renovarse desde febrero.
Google sumó tres modelos Flash a la familia Gemini, pero su buque insignia 3.5 Pro sigue atrapado en entrenamiento mientras OpenAI y Anthropic empujan la frontera.
El nuevo chip de servidor de Alphabet, previsto para 2028, prometería ser entre 6 y 10 veces más eficiente que sus aceleradores actuales, mientras la industria busca depender menos de NVIDIA.
El chip, atribuido a Jeff Dean, grabaría el plano de Gemini en el hardware para ser 6 a 10 veces más eficiente que los TPU actuales. Google lo desplegaría desde 2028 para abaratar la inferencia.
El modelo reutiliza un generador de video preentrenado para resolver tareas clásicas de visión artificial usando hasta 500 veces menos datos que los sistemas especializados.
Google cambió la forma de medir el uso de sus apps de IA: ahora cuenta la potencia de cómputo de cada petición y no la cantidad de solicitudes.
Google publicó una revisión de su modelo abierto que activa Flash Attention 4, corrige fallos en el llamado a herramientas y elimina respuestas cortadas, todo bajo el mismo nombre.
El modelo fundacional de Google Research se entrenó con un billón de minutos de datos de cinco millones de usuarios de Fitbit y Pixel Watch, y gana en 34 de 35 tareas de salud.
Google amplía los Managed Agents de la Gemini API con ejecución asincrónica, conexión a servidores MCP remotos, funciones personalizadas y rotación de credenciales sin perder estado del sandbox.
El resumen mensual de la compañía condensa un modelo abierto para laptops con 16 GB de RAM, ventanas flotantes en Android 17 y el estreno del Nano Banana 2 Lite en la API.
Google añade a la familia Nano Banana un modelo económico enfocado en pipelines de alto throughput y estrena Gemini Omni Flash para generar y editar video de hasta 10 segundos vía API.
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