Google stellt Gemini 2.0 Flash-Lite für den Produktionseinsatz in der Gemini API bereit, nutzbar in Google AI Studio und auf Vertex AI. Das Modell soll gegenüber Gemini 1.5 Flash bei Reasoning, Multimodalität, Mathematik und Faktentreue besser abschneiden und bei langen Kontextfenstern kostengünstiger sein.
Google veröffentlicht mit Gemma 3 eine neue Familie leichter offener Modelle in den Größen 1B, 4B, 12B und 27B, die auf einzelner GPU- oder TPU-Hardware laufen sollen. Parallel erscheint mit ShieldGemma 2 ein offener 4B-Sicherheitsprüfer für Bilder mit drei Sicherheitskategorien.
Google stellt die native Bildausgabe von Gemini 2.0 Flash als experimentelle Funktion in Google AI Studio und über die Gemini API für Entwickler in den unterstützten Regionen bereit. Das Modell kombiniert multimodale Eingaben, Reasoning und Sprachverständnis, um Text und Bilder mit einem einzigen Modell zu erzeugen.
Google DeepMind skizziert einen mehrschichtigen Sicherheitsansatz für Gemini Robotics und Gemini Robotics-ER, der von motorischer Kontrolle bis zu semantischem Verständnis reicht. Zusätzlich kündigt das Unternehmen das ASIMOV-Dataset sowie einen Rahmen für datengetriebene, in natürlicher Sprache formulierte Constitutions für Roboter an.
Google führt mit Gemini 2.5 eine neue Modellgeneration ein und veröffentlicht zunächst Gemini 2.5 Pro Experimental. Das Modell wird als Thinking Model beschrieben, ist in Google AI Studio und für Gemini-Advanced-Nutzer in der Gemini-App verfügbar und soll bald auch zu Vertex AI kommen.
Google DeepMind beschreibt ein neues Framework, das aufkommende offensive Cyberfaehigkeiten fortgeschrittener KI ueber die gesamte Angriffskette hinweg bewertet. Es basiert auf etablierten Cybersecurity-Frameworks und auf der Analyse von mehr als 12.000 realen Versuchen, KI fuer Cyberangriffe zu nutzen.
