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가벼운 보안 특화 모델이 V8에서 고유 취약점 55건을 찾으며 방어 자동화의 비용 구조를 흔들었다. Google DeepMind는 정부와 신뢰 파트너에게만 CodeMender 경유 파일럿을 연다.

임상 예시 문제가 아니라 실제 사용자가 말한 증상 대화 13,917건이 평가 대상이 됐습니다. Google Research의 SymptomAI 연구는 AI symptom checker 논의를 “의료 시험 문제 풀이”에서 원격 문진과 wearable biosignal 검증으로 옮깁니다.

Google의 새 Gemini Flash 라인업에서 관심은 모델 이름보다 토큰 효율과 agent workflow 비용에 모였다. 3.6 Flash는 3.5 Flash보다 출력 토큰을 17% 줄였고, Cyber 모델은 CodeMender와 묶였다.

Google DeepMind의 새 Flash 라인업은 대형 모델 경쟁의 축을 비용과 처리량으로 옮긴다. 3.6 Flash는 3.5 Flash보다 출력 토큰을 17% 줄이고, Flash-Lite는 초당 350개 출력 토큰을 내세운다.

Google의 알고리즘 탐색 agent AlphaEvolve가 Gemini Enterprise Agent Platform에서 일반 제공으로 풀렸다. BASF의 supply-chain digital twin, Coolblue의 28일 수요예측 5% 개선, FM Logistic의 창고 동선 10.4% 개선처럼 실제 최적화 숫자가 함께 나왔다.

Google의 개인 AI 에이전트가 Mac, MCP, 5개 외부 앱 연결로 확장된다. Canva, Dropbox, Instacart, OpenTable, Zillow Rentals까지 붙으면서 Spark는 챗봇보다 작업 실행 도구에 가까워졌다.

생성형 미디어 모델이 소비자 기능에서 개발자 워크플로로 들어가고 있다. Google DeepMind는 Nano Banana 2 Lite를 이미지 생성·편집용으로, Gemini Omni Flash를 대화형 영상 편집용으로 공개하며 속도와 비용을 전면에 세웠다.

241점을 받은 HN 논의는 기능 출시보다 실제 작업을 맡길 때의 신뢰 경계에 집중했다.

에이전트 경쟁의 초점이 답변 생성에서 화면 조작으로 이동하고 있다. Google DeepMind는 Gemini 3.5 Flash에 브라우저, 모바일, 데스크톱 인터페이스를 다루는 기본 computer use 도구를 넣었다고 밝혔다.

Google DeepMind의 Sierra Leone 교실 실험에서 학생들의 문제 접근 질문 비중이 68%에서 90%로 늘었다. 8주간 1,763명을 대상으로 한 RCT라는 점에서 교육용 AI 논의가 사용감이 아니라 행동 변화 지표로 이동했다.

Google DeepMind의 새 오디오 모델은 70개 이상 언어를 스트리밍 중 번역하고 말투와 속도, 음높이를 보존한다. Google Translate, Google AI Studio, Google Meet까지 배포 경로가 나뉜다.

Google Cloud가 Nano Banana 2와 Nano Banana Pro를 5월 29일 GA로 전환했다. 1K·2K 출력은 정식 지원, 4K는 preview로 남고, Nano Banana 2에는 video input prompt preview가 붙어 이미지 생성 API의 적용 범위가 넓어졌다.