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Google DeepMind는 X에서 Gemini Embedding 2를 Gemini API와 Vertex AI를 통해 preview로 제공한다고 밝혔다. 이 모델은 Gemini architecture 기반의 첫 fully multimodal embedding model로, text·image·video·audio·documents 검색 계층을 하나로 묶는 것을 목표로 한다.
Google은 Gemini API 개발자를 위해 Project Spend Caps, 개편된 Usage Tiers, 새 billing dashboard를 AI Studio에 추가했다. Paid usage로 넘어가는 팀이 비용과 확장 조건을 더 예측 가능하게 관리하도록 설계된 업데이트다.
Google은 2026년 3월 12일 Ask Maps를 미국과 인도의 Android·iOS에서 순차 배포하고 desktop도 곧 지원한다고 밝혔다. 같은 업데이트에는 3D route context, alternate route tradeoff 안내, 도착 단계 지원을 강화한 Immersive Navigation도 포함됐다.
Google는 Google AI Ultra·Pro subscribers를 대상으로 Docs, Sheets, Slides, Drive용 Gemini beta 기능 rollout을 시작한다. Gemini가 파일·이메일·웹을 바탕으로 작업물을 만들고 편집할 수 있게 되며, Drive에는 AI Overview와 Ask Gemini 기능이 추가된다.
Google AI는 2026-03-13 X 게시물에서 Gemini가 Google Maps의 질문응답과 경로 계획 방식을 바꾸고 있다고 설명했다. Google 공식 글은 conversational place discovery용 Ask Maps와 시각·문맥 기반 안내용 Immersive Navigation을 함께 소개한다.
Google은 2026년 2월 4일 Developer Knowledge API와 오픈소스 MCP Server를 소개했다. 이 도구들은 문서, ADR, 코드 스니펫, 공개 URL 같은 팀 지식을 Gemini Code Assist와 AI agent workflow에 연결하는 것을 단순화하는 데 초점을 둔다.
Google이 Gemini API와 Vertex AI를 통해 Gemini Embedding 2를 preview로 공개했다. 이 모델은 text, image, video, audio, document를 하나의 embedding space에 넣는 Google의 첫 네이티브 멀티모달 embedding 시스템이다.
Google은 Gemini in Google Sheets가 전체 SpreadsheetBench에서 70.48%를 기록해 human expert 수준에 근접했다고 밝혔다. 회사는 이 결과가 product-specific tuning과 강화된 verbalization, coding capability에서 나왔다고 설명했다.
Google DeepMind는 Gemini 3.1 Flash-Lite가 Gemini API와 Google AI Studio를 통해 preview로 제공된다고 밝혔다. 회사는 이를 가장 cost-efficient한 Gemini 3 모델로 소개하며, 더 낮은 가격과 더 빠른 성능, 조절 가능한 thinking levels를 강조했다.
Google AI는 2026년 3월 6일 X를 통해 Nano Banana 2가 Google AI Studio와 Vertex AI의 Gemini API에서 바로 사용 가능하다고 밝혔다. 연결된 Google 글은 Nano Banana 2, 즉 Gemini 3.1 Flash Image를 실제 애플리케이션용 고품질·고속 image model로 소개한다.
Google의 3월 Pixel Drop은 Gemini의 앱 내 task 처리, multi-object Circle to Search, Magic Cue restaurant suggestion, Pixel Watch safety update를 묶어 몇 주에 걸쳐 배포된다. Scam Detection, Call Notes, Find Hub, Satellite SOS 지역 확대도 함께 포함된다.
Google와 Taiwan의 NHIA는 20년 넘게 축적한 건강 데이터, AI-on-DM model, Gemini 기반 assistant를 결합해 국가 단위 당뇨 위험 선별을 확대하고 있다고 밝혔다. Google에 따르면 1건 평가 시간을 20분에서 25초로 줄였고, 정부 앱 사용자 10 million명에게 개인화된 guidance도 제공할 계획이다.