r/artificial의 한 게시물은 Google DeepMind의 Gemma 4 공개를 가리켰고, 이 모델은 Apache 2.0 아래에서 advanced reasoning과 agentic feature를 묶어 제공한다. Google은 네 가지 크기의 family, larger model 기준 최대 256K context, 그리고 Hugging Face부터 llama.cpp까지 이어지는 day-one ecosystem support를 강조했다.
Google DeepMind가 Gemini 3 research를 바탕으로 한 open model family Gemma 4를 공개했다. E2B·E4B는 edge device, 26B·31B는 consumer GPU 기반 local workflow를 겨냥하며 function calling, multimodal reasoning, 140개 언어 지원을 전면에 내세웠다.
Google DeepMind가 9건의 연구와 1만명 이상 참가자 데이터를 바탕으로 AI harmful manipulation을 측정하는 평가 툴킷을 공개했다. 금융과 건강처럼 도메인별로 조작 위험이 다르게 나타난다는 점도 함께 제시했다.
Google DeepMind는 February 11, 2026 Gemini Deep Think가 수학·물리·computer science 전문 연구 문제를 푸는 단계로 확장됐다고 발표했다. 회사는 수학 연구 agent인 Aletheia, up to 90%의 IMO-ProofBench Advanced 성과, 18개 연구 문제 협업 사례를 통해 AI가 과학 연구의 보조 수단을 넘어 협업 도구로 이동하고 있다고 설명했다.
Google DeepMind는 2026년 3월 26일 대화형 AI가 감정을 악용하거나 사람을 해로운 선택으로 유도할 수 있는지를 다룬 새 연구를 공개했다. 회사는 영국·미국·인도 참가자 1만 명 이상이 참여한 9개 연구를 바탕으로, harmful AI manipulation을 측정하는 첫 empirically validated toolkit을 만들었다고 밝혔다.
Google DeepMind는 2026년 3월 26일 Gemini 3.1 Flash Live가 Google AI Studio의 Live API를 통해 preview로 제공된다고 밝혔다. Google 블로그에 따르면 이 모델은 실시간 voice·vision agent를 겨냥하며, noisy 환경에서의 tool triggering을 개선하고 90개가 넘는 언어의 multimodal 대화를 지원한다.
Google DeepMind와 Agile Robots는 2026년 3월 24일 Gemini Robotics foundation models와 Agile Robots hardware를 결합해 industrial environment용 reasoning robot을 개발하겠다고 밝혔다. 초기 초점은 reliability와 scale이 중요한 manufacturing 등 고가치 automation use case다.
Google DeepMind는 2026년 3월 12일 X에서 AlphaGo 10주년 podcast를 소개하며, 게임에서 다듬은 AI 기법이 이제 scientific discovery로 이어지고 있다고 강조했다. 이 post는 3월 10일 공개된 DeepMind의 AlphaGo 10주년 글과 맞물려 biology, mathematics, algorithms까지 이어지는 기술 계보를 다시 부각한다.
Google DeepMind가 2026년 3월 17일 AGI 진전을 평가하기 위한 cognitive framework를 공개했다. benchmark leaderboard 대신 인간 인지 능력 분해와 capability profile 비교로 논의를 옮기려는 시도다.
Google DeepMind는 X에서 20만 달러 상금 규모의 Kaggle hackathon을 열어 AI용 새로운 cognitive evaluation을 만들겠다고 밝혔다. 연결된 Google 글은 이 노력이 단일 benchmark가 아니라 10개의 cognitive ability 전반에서 AGI 진행 상황을 측정하려는 더 큰 프레임워크의 일부라고 설명한다.
Google DeepMind는 X에서 EMBL-EBI, NVIDIA, 서울대와 함께 AlphaFold Database에 수백만 개의 AI-predicted protein complex structures를 추가한다고 밝혔다. 이번 공개는 AlphaFold를 단일 protein 구조 예측에서 protein interactions를 연구하는 공개 인프라로 한 단계 확장하는 조치다.
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.