Google DeepMind 发布 DiffusionGemma：文本生成速度提升 4 倍
Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，探索基于扩散的文本生成方法。
推荐理由：原文给出了性能数字、硬件需求和支持工具链，读者可以判断它是否适合自己的本地推理场景。
技术方向
开源生态 最新动态
开源模型、框架与仓库动态：权重开放、社区项目爆火、开源与闭源的力量消长。
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Google DeepMind精选AI 评分7272
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 Gemma 4 12B：统一架构的无编码器多模态模型
Google DeepMind 发布了 Gemma 4 12B，这是一款 12B 参数的统一无编码器多模态模型，支持本地运行于 16GB 显存的笔记本电脑。
推荐理由：Gemma 4 12B 首次在中等规模模型中加入原生音频支持，展示了 encoder-free 架构在端侧推理上的可行性，读者可据此评估本地 Agent 开发的新选项。
Google DeepMind精选AI 评分7575 Google DeepMind 发布 Gemma 4：逐字节打造最强大开源模型
Google DeepMind 发布 Gemma 4 系列开源模型，包含 E2B、E4B、26B MoE 和 31B Dense 四种规格，基于 Gemini 3 的研究和技术，在 Arena AI 文本排行榜上 31B 模型位列开源模型第三、26B 排名第六，可超越参数量 20 倍的模型。
推荐理由：Gemma 4 提供了从移动端到高端 GPU 的多尺寸选择，并采用 Apache 2.0 许可，开发者可据此评估其对现有部署方案的影响。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2：覆盖 Gemma 3 全系列的开源可解释性工具套件
Google DeepMind 发布 Gemma Scope 2，这是面向 Gemma 3 全系列（270M 到 27B 参数）的开源可解释性工具套件，包含稀疏自编码器和转码器，可用于追踪模型内部决策过程、研究越狱行为和安全干预。该工具套件存储了约 110 PB 数据并训练了超过 1 万亿参数，据称为目前 AI 实验室发布的最大规模开源可解释性工具集。
推荐理由：原文给出了工具覆盖规模和技术细节，读者可以据此判断这些可解释性工具对研究和安全工作的实际可用性。
Google DeepMind精选AI 评分6565 Google DeepMind 推出 FACTS 基准测试套件，系统性评估大语言模型事实准确性
Google DeepMind 联合 Kaggle 发布 FACTS 基准测试套件，包含参数基准、搜索基准、多模态基准和更新的 Grounding v2 四个子基准，共 3513 个样例。
推荐理由：Gemini 3 Pro 在搜索和参数基准上较 2.5 Pro 错误率大幅下降，但多模态基准仍是短板，读者可据此判断当前模型在事实性任务上的真实差距。