

> 谷歌DeepMind正式向全球成年用户免费开放新一代AI音乐生成模型Lyria 3。该模型凭借图文及视频全场景解析能力，大幅降低了复合音频内容的创作门槛。

## 全场景触发的零门槛创作
多模态AI的进化正在打破专业艺术的壁垒。谷歌DeepMind最新推出的Lyria 3测试版，目前已深度集成至Gemini应用生态中。该模型最大的突破在于构建了覆盖文本、图像与视频的全场景生成闭环。

即便是零音乐基础的用户，只需输入自然语言描述，系统即可自动匹配情绪与节奏，输出包含人声与完整编曲的30秒成曲。更为先进的是其跨模态感知能力 用户上传任意风景或人物照片，模型可直接解析画面氛围并生成专属配乐与专辑封面；短视频创作者更能借此实现画面与背景音乐的自动卡点融合，极大提升了内容产出效率。

![Generated Image February 20, 2026 - 7_03PM.png](https://static.downly.cn/images/6dff4acea79af10233586cbf8ae7b3de.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 当前应用边界与商业化展望
尽管技术表现亮眼，但当前的Lyria 3在实际应用落地中仍面临双重限制。首先是生成时长的瓶颈，固定的30秒输出难以满足播客、长视频或完整单曲的深度创作需求 。其次是严格的版权限制，目前所有生成的音频内容仅限非商业用途，截断了商业创作者的变现路径。

针对这些痛点，谷歌官方已明确了后续的进化路线图。未来Lyria有望解除时长枷锁，引入更广泛的语言支持，并开放商业授权选项。这一系列举措预示着AI音乐大模型正处于从技术试验向专业生产力工具过渡的关键阶段。

谷歌发布音乐大模型Lyria 3 重塑多模态创作流



> 谷歌新一代核心模型Gemini 3.1 Pro正式登场，凭借高达77.1%的ARC-AGI-2基准得分，将推理性能提升一倍，剑指前沿科学与复杂工程领域的深度应用。

## 突破复杂场景的算力重构
面对科学研究与高级工程领域的极端复杂性，谷歌对Gemini 3.1 Pro的底层逻辑进行了重构。这并非一次简单的参数升级，而是针对核心推理路径的定向优化。在评估逻辑模式处理能力的ARC-AGI-2测试中，新模型交出了77.1%的优异答卷。与上一代Gemini 3 Pro相比，其实际推理效能实现了百分之百的跨越式增长。这一数据表明，人工智能在处理需要多步逻辑推演的前沿难题时，精准度与计算效率已达到全新水准。

![Generated Image February 20, 2026 - 7_01PM (1).png](https://static.downly.cn/images/d9cbfbe2ed420eea89c36ffc0d78fdd9.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全矩阵生态的阶梯式部署
技术突破的最终导向是产业落地。为此，谷歌迅速拉开了多渠道并行的推送大网。开发者群体可率先通过Google AI Studio、智能体开发平台Antigravity等多端接口接入预览版。针对企业级客群，Vertex AI与Gemini Enterprise平台已做好算力承接准备。

在消费级市场，普通用户可通过Gemini应用直接调用基础功能。值得注意 对于订阅了Google AI Pro与Ultra的高级用户群体，谷歌赋予了更为宽裕的资源调用限额，并在NotebookLM平台向其独家开放了3.1Pro的完整权限，以满足高阶数字劳动者的生产力需求 。





谷歌发布Gemini 3.1 Pro 核心推理性能实现翻倍



> 谷歌近日正式推出通用商务协议 UCP 与智能客服系统 Gemini CX，旨在打造无需跳转的“搜索即交易”闭环。这一举措不仅打通了从发现到支付的全链路，更标志着 AI Agent 正式取代传统 APP 成为下一代消费互联网的核心入口。

## 打造零跳转的 AI 购物闭环

在传统的电商逻辑中，用户往往需要在搜索引擎、比价网站和电商 APP 之间反复横跳。而谷歌此次推出的 Agentic 电商解决方案，试图通过 UCP（Universal Commerce Protocol）通用商务协议彻底重构这一流程。

UCP 被设计为 AI Agent、商家与电商平台之间的标准化通信桥梁。它打破了不同平台间的数据壁垒，使得用户在谷歌搜索界面中即可完成复杂的购物任务。例如，当用户询问“适合敏感肌的防晒霜”时，AI 不再仅仅是一个信息检索工具，而是化身为全能导购——自动推荐商品、实时比价、领取优惠券、确认库存，并在获得授权后直接完成支付。

目前，UCP 初期聚焦于结账流程、用户身份绑定与订单管理三大核心环节，并已兼容现有行业标准，接入了多家主流零售商与支付平台。这意味着，“搜索”与“交易”的边界正在无限模糊。

![Google_AI_Studio_2026-01-14T03_34_09.218Z.png](https://static.downly.cn/images/733d03377b7886ce70520faded77f849.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## Gemini CX 赋能企业主动服务

面向 B 端市场，谷歌同步推出了 Gemini CX，这是一套覆盖全生命周期的 AI 客户服务系统。与传统客服机器人不同，Gemini CX 具备多模态交互能力，不仅能处理文本和图像，更拥有执行授权操作的“手脚”。

该系统可以代替人工客服执行修改订单、申请退换货或预约服务等具体操作。更具革新意义的是其 Business Agent 功能，它允许消费者直接与品牌的 AI 进行深度对话。这种交互模式将品牌服务从传统的“被动响应”转变为“主动服务”，AI 能够根据用户画像主动提供个性化的产品建议或售后支持，极大地提升了用户粘性与转化效率。

![Google_AI_Studio_2026-01-14T03_34_11.216Z.png](https://static.downly.cn/images/dfaf72c7967c9134fcbd3521c30946de.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 全球电商流量逻辑的代际更迭

谷歌此举无疑是在向全球电商巨头宣战。目前，包括阿里巴巴、京东、抖音在内的中国电商平台也在积极部署大模型技术，优化推荐算法与智能客服。然而，谷歌的优势在于其作为互联网“第一入口”的搜索地位与 Gemini 大模型的深度集成。

通过构建“发现—决策—交易—服务”的一体化 AI 原生范式，谷歌试图证明，未来的网购将不再依赖独立的 APP 或网站。这场由 UCP 协议开启的变革，预示着 AI 代理将成为新的流量分发中心，传统电商平台的“货架逻辑”正面临前所未有的挑战。

谷歌发布 UCP 协议与 Gemini CX 重构 Agentic 电商生态



> Google 在 NRF 2026 大会上发布通用商务协议（UCP），联手 Shopify 和沃尔玛等巨头，旨在为 AI 代理建立一套从发现到支付的标准语言，推动电商行业从“推荐”向“自动执行”的质变。

## AI 真正学会“购物”

在 2026 年美国国家零售联合会（NRF）大会上，Google 正式推出 Universal Commerce Protocol（UCP），这被视为电商领域的“TCP/IP”时刻。作为专为“代理式商务”（Agentic Commerce）时代打造的开放标准，UCP 的核心使命是消除 AI 代理与零售系统之间的隔阂。

通过 UCP，AI 不再仅仅是一个导购，而是具备了完整的执行力。用户在 Google Search 的 AI 模式或 Gemini 聊天中，只需用自然语言下达指令——例如“按上次地址帮我买那个黑色行李箱”——AI 即可跨平台完成商品匹配、个性化比价（包含会员折扣）、支付结算以及售后对接。整个过程用户无需离开对话界面，实现了真正的“零摩擦”购物体验。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_22_51.902Z.png](https://static.downly.cn/images/b7456a18563450c7ff54ef23d924a8a6.png) <center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 商家主权与数据护城河

UCP 在设计上最关键的原则是明确了 AI 的“代操作”角色，而非“中间商”地位。协议规定，真正的订单主体（Merchant of Record）始终是商家。

这意味着客户关系、交易数据所有权以及售后服务责任完全归属于商家，而非平台。这一设计巧妙地化解了零售商对科技巨头垄断用户数据的长期担忧，避免了平台过度介入带来的隐私风险，确保了商家在 AI 时代的独立性与核心控制权。

## 开放生态对抗封闭割据

为了构建这一基础设施，Google 组建了豪华的生态联盟。UCP 由 Shopify、Wayfair、Target、Walmart 等零售巨头共同开发，并获得了 Stripe、Visa、Mastercard 等支付巨头的背书。

该协议完全开放、中立且与厂商无关，兼容 Agent2Agent（A2A）等现有行业标准。这意味着任何 AI 平台或零售商均可接入，中小商家也能通过标准化接口获得 AI 流量入口。Google 此举意在通过开放互操作性，打破电商领域的封闭割据，让谁拥有最好的代理体验，谁就能定义未来的购物方式。

![Google_AI_Studio_2026-01-12T03_23_08.139Z.png](https://static.downly.cn/images/a3de080f2b4c97e5f2fc49f02cc51849.png)<center>图源备注：图片由AI生成</center>

谷歌发布 UCP 通用商务协议：开启“代理式商务”新纪元



> 导语：谷歌发布新一代轻量级模型 Gemini 3 Flash，响应速度提升三倍并实现近乎“零延迟”，在多项权威基准测试中反超前代旗舰 Pro 版本，且向全球免费开放。

## 降维打击的突破性表现

谷歌今日正式推出的 Gemini 3 Flash 不仅响应速度极快，更在性能上实现了对同代旗舰的逆袭。作为史上首个在同期对比中性能超越 Pro 版本的 Flash 模型，它在多个高难度领域表现亮眼

*   **代码修复** 在权威榜单 SWE-bench 上，以 78% 的得分超越 Gemini 3 Pro。
*   **博士级推理** 在 GPQA Diamond 测试中拿下 90.4% 的高分。
*   **综合评估** 在极难的 Humanity’s Last Exam（无工具模式）中取得 33.7% 的成绩，显著优于前代旗舰 Gemini 2.5 Pro。
*   **文本能力** 在 LMArena 排名中跃居全球第三。

![Google_AI_Studio_2025-12-18T01_40_35.277Z.png](https://static.downly.cn/images/1fb7c709d21958733790cf52c3db6832.png)

<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 深度优化造就性能奇迹

这一性能突破源于谷歌对模型架构的深度打磨。在保持极低推理成本的同时，通过知识蒸馏、推理路径压缩与多模态对齐等技术，使小模型具备了接近大模型的逻辑深度。用户上传一张图像或视频，Flash 可在数秒内解析内容并生成可执行计划，从识别电路故障到规划旅行路线，响应如同闪电般迅速。

## 三种交互模式适配全场景

为满足不同用户的需求，新版 Gemini App 推出了三种针对性的交互模式

*   **极速模式** 默认启用 Gemini 3 Flash，适合日常快速问答。
*   **思考模式** 激活 Flash 的深度推理链，专门处理复杂的逻辑问题。
*   **专业模式** 保留 Gemini 3 Pro，专注解决高难度数学与编程任务。

这意味着普通用户无需付费，即可享受过去仅限高端订阅的智能体验。你在 Google 搜索中提出的每一个复杂问题，背后都将由融合顶级推理能力的 AI 引擎驱动。

![Google_AI_Studio_2025-12-18T01_39_20.073Z.png](https://static.downly.cn/images/f40f8b270570f811075378cd246d9b50.png)

<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 市场策略与普惠愿景

市场数据有力印证了这一策略的成功。Gemini App 月活用户在一个季度内激增至 6.5 亿，API 调用量同比翻了三倍。随着 Flash 的加入，Gemini 3 产品线形成了清晰的“Deep Think 深度推理、Pro 专业攻坚、Flash 普惠极速”梯队。

当免费模型开始超越付费旗舰，AI 的竞争已不再只是参数规模的比拼，而是效率、体验与普惠性的综合较量。谷歌用 Gemini 3 Flash 宣告，下一代 AI 既要聪明，更要快、要省、要人人可用。

Gemini 3 Flash 震撼发布 免费极速 性能反超旗舰 谷歌开启 AI 零延迟时代



> 导语 谷歌抢先发布 Gemini Deep Research 智能体，主打深度研究与第三方 API 嵌入，意在定义“代理式 AI”时代。然而 OpenAI 紧随其后发布 GPT-5.2 并宣称全面超越，两大巨头在 AI 代理赛道的角力进入白热化阶段。

## 深度研究代理 解决幻觉难题

就在 OpenAI 发布代号“Garlic”的新模型前夕，谷歌抢先一步推出了 Gemini Deep Research。这款基于最新 Gemini 3 Pro 大模型构建的智能体，专为处理海量信息与超长上下文提示而设计。

该工具能高效整合庞杂数据流，适用于尽职调查、药物安全评估等高要求场景。为应对“幻觉”问题，Gemini 3 Pro 特别优化了事实准确性，确保在多步骤自主决策链条中的可靠性。更关键的是，它首次通过 Interactions API 向开发者开放，允许将谷歌的高级研究能力嵌入第三方应用。

![image.png](https://static.downly.cn/images/e24c9a26af93d8733adfc26475681552.png)

## 激烈的基准测试攻防战

为了验证技术优势，谷歌推出了 DeepSearchQA 新基准测试，并在“人类终极考试”中表现优异。然而，讽刺的是，这些数据发布当天即遭遇挑战。

OpenAI 紧随其后正式推出了 GPT-5.2，宣称在包括自家基准和浏览器自动化任务（BrowserComp）在内的多项测试中全面超越竞品。这场发布时点的精准卡位，凸显了双方在代理智能赛道上的激烈角力：一方主打深度研究，另一方强调通用推理，真正的 AI 代理战争才刚刚开始。



谷歌发布 Gemini 深度研究智能体 抢跑 OpenAI GPT-5.2



> 导语 谷歌发布 AI 虚拟试穿重磅升级，借助 Gemini 2.5 Flash 模型，用户仅需一张自拍即可生成逼真的全身试穿效果。结合 Doppl 应用的视频流推荐，谷歌正试图用 AI 重塑电商购物体验。

## 自拍变全身照 试衣零门槛

只需上传一张自拍，就能在几秒内生成专属的全身数字形象，试穿心仪服装——谷歌周四宣布，其 AI 虚拟试穿功能迎来关键升级。

过去，用户必须提供全身照才能使用该功能。如今，借助名为 Nano Banana 的 Gemini 2.5 Flash 图像模型，系统能从一张普通自拍中智能“脑补”出用户的全身轮廓，并生成逼真的虚拟试穿效果。这项升级显著降低了使用门槛，让虚拟试衣从“需要准备”变为“随手可做”。

![image.png](https://static.downly.cn/images/1bda96ab6bf59aa31361ee8c679af6e5.png)

## 多样化选择与电商布局

新功能支持用户输入常穿尺码，AI 会据此生成多张不同姿态的试穿图像。用户既可以使用自己的生成形象，也可以继续选择平台提供的多样化虚拟模特。目前，该功能已整合进 Google Search 和 Shopping 中。

此外，谷歌还运营着一款名为 Doppl 的独立应用。本周 Doppl 更新了“可购物发现流”，通过 AI 生成的短视频推荐穿搭，视频中的商品可直接跳转购买。谷歌正通过短视频、个性化推荐和即时试穿的组合拳，复刻社交媒体的互动逻辑，押注“看图购物”的未来。

谷歌 AI 试衣黑科技升级 一张自拍即可脑补全身穿搭





> 导语
> Adobe正式入驻ChatGPT实现对话修图，阿里Qwen3系列在语音与全模态领域迎来重大升级，谷歌发布FACTS基准揭示顶尖模型幻觉问题，Cloudflare与JetBrains重塑开发工具生态。

## Adobe全家桶入驻ChatGPT 对话即可修图改文档

Adobe与OpenAI达成了一项重磅合作，正式将旗下的核心生产力工具Photoshop、Express和Acrobat集成到了ChatGPT中。这意味着用户不再需要在不同的软件之间来回切换，只需通过ChatGPT的对话框输入自然语言指令，即可直接进行图片编辑、平面设计以及PDF文档处理。

这一整合标志着创意工作流程的重大变革，极大地降低了专业工具的使用门槛。无论是需要“一句话修图”，还是通过对话修改复杂的PDF合同，用户都能在同一个AI平台上高效完成。这不仅是Adobe“AI优先”战略的关键一步，也让ChatGPT从单纯的文本交互工具进化为更强大的多媒体生产力中心。

![image.png](https://static.downly.cn/images/7ec4d3f801779792ebe1601aacdf72c6.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 阿里Qwen3火力全开 49种音色TTS与全模态模型齐发

阿里巴巴通义千问团队近日动作频频，发布了多项重要更新。首先是免费开放的新一代语音合成模型Qwen3-TTS，该模型不仅词错误率极低，还一口气提供了49种多角色音色。它支持10种语言和10种中国方言，内置了诸如“撒娇搞怪茉兔”等极具拟人化的声音库，满足了开发者对多样化声音的迫切需求。

与此同时，全模态大模型Qwen3-Omni-Flash-2025-12-01也正式亮相。该模型支持文本、图像、音频和视频的无缝输入，并能实时流式输出高质量的文本及自然语音。其语音交互的自然度已逼近真人水平，并具备处理119种语言的能力。此外，团队还推出了新型强化学习方法SAPO，通过自适应调整更新幅度，有效解决了大模型训练中的不稳定性问题。

![image.png](https://static.downly.cn/images/61ff7af9c104c000824da86734325bb9.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 谷歌揭露AI事实墙 顶尖模型准确率集体不及格

谷歌与Kaggle联合发布了一项名为FACTS的基准测试套件，旨在填补生成式AI评估领域的空白。这项测试专注于考察模型输出内容的事实性与真实性，特别是针对图表信息的解读能力。测试结果令人咋舌，在面对法律、金融等关键行业的严谨需求时，目前市场上所有的顶尖AI模型准确率均未超过70%，揭示了一道难以逾越的“事实墙”。

此外，谷歌还对自身的AI搜索功能进行了升级。为了帮助用户更好地甄别信息，新功能在搜索结果中内嵌了来源链接和AI生成的说明，直观地展示了查询结果与原始链接之间的逻辑关系，试图在提升搜索体验的同时增加信息的可信度。

![image.png](https://static.downly.cn/images/dd0b0972e8ccd7c59da8e8d39cb40652.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

## 开发圈大地震 JetBrains转战Agentic IDE Cloudflare推出零代码神器

开发者工具领域正在经历一场洗牌。老牌IDE巨头JetBrains面对VS Code和Cursor的强力挑战，决定调整战略，放弃了Fleet项目，转而全力打造全新的Agentic IDE，试图在下一代AI编程工具的争夺战中通过高度智能化的Agent代理重夺王座。

另一边，Cloudflare则致力于降低开发门槛，推出了开源工具VibeSDK。这是一款不仅GitHub星标迅速破4k的热门工具，它允许用户仅通过自然语言描述，就能实现全栈应用的零成本生成、测试和部署。这一工具的出现，让普通人创建复杂的网站或应用变得像说话一样简单，极大地简化了软件开发流程。

![image.png](https://static.downly.cn/images/ad0fb4fd090e93134901b553d3747669.png)
<center>图源备注：图片由AI生成</center>

搜索结果: 谷歌发布