消息称，谷歌正与三星晶圆代工部门洽谈生产其自研 TPU 芯片。目前谷歌第七代 Ironwood TPU 超 60% HBM 由三星提供。内部人士透露，谷歌推进代号“冰鱼”的 TPU v10，其计算引擎仍由台积电代工，而内存 I/O Die 可能交由三星 2nm 工艺生产。TPU 性能与英伟达 H100 相当，成本降低约 80%。双方尚未签署正式协议。

Anthropic 已签署十多份美国数据中心初步租约，总容量超 1GW，同时寻求谷歌母公司 Alphabet 提供财务担保，传闻谷歌将为其共同设计芯片。2026 年 4 月，谷歌决定向 Anthropic 投资 100 亿美元，承诺后续再投 300 亿美元。作为协议部分，Anthropic 承诺五年内向谷歌云支出高达 2000 亿美元。此外，亚马逊此前已投资 40 亿美元，Anthropic 将在十年内从 AWS 采购超 1000 亿美元算力。

karminski-牙医@karminski3

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karminski-牙医: 单卡 700TPS! Diffusion Gemma 来了! Google 刚刚发布了 Gemma 小模型的 Diffusion 版本! 大小26B, 激活参数量4B, 最重要的是, 这次还跟 NVIDIA 合作针对4090和5090优化了...

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog

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Logan Kilpatrick: Gemini Omni Flash is SOTA at image to video, text to video, and video editing : ) Excited to get this to developers in t...

karminski-牙医@karminski3

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Google 推出 Diffusion Gemma，大小 26B、激活参数量 4B，与 NVIDIA 合作针对 RTX 4090/5090 优化，5090 上速度达 700+ token/s。该扩散文本模型以“刮奖式”并行生成而非逐 token 生成，输出质量略逊但优于此前同类模型：AIME 2026（数学）达 Gemma4-26B-A4B 的 94%，tau2 bench（Agent）达 82%。4bit 量化版仅需 16G 显存即可运行。

一篇署名为 mayrhofer.eu.org 的文章在 Hacker News 上获得 107 个点赞。作者直言谷歌管理层的道德指南针已经失效，认为自己被迫离开。文章没有提供具体事件或数据，核心论点是谷歌在价值观层面出现严重偏离。

meng shao@shao__meng

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Joscha Bach: Btw, Anthropic is not the first company that keeps the good models to themselves. Google's internal coding models are tr...

Xcode 27 Beta 新增原生谷歌 Gemini 集成，成为继 OpenAI Codex 和 Anthropic Claude Agent 之后第三个内置的 AI 编程智能体。开发者无需切换工具或窗口，即可在 Xcode 内完成构建新功能、审查代码和修复 Bug 等复杂多步骤任务。通过 Intelligence 设置面板配置 Gemini 后，Gemini 能理解项目上下文、辅助生成样板代码，并根据项目文档和文件结构更新整个项目。

小互@xiaohu

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Google 开源 DiffusionGemma，基于扩散架构，一次性生成大段文本再逐步优化。H100 上达 1000+ tokens/s，RTX 5090 上 700+ tokens/s。26B 参数仅需 18GB 显存，一次生成 256 tokens。多轮迭代自我纠错，可修改已生成内容。

一群独立音乐人起诉谷歌，指控其未经许可用YouTube上传歌曲训练Lyria 3模型。谷歌提交驳回动议，辩称用户上传时已授予广泛许可，即便指控属实也不成立。谷歌拒绝评论是否用YouTube视频训练Lyria 3，但YouTube CEO 2024年4月称内容用于训练Gemini等模型，官方博文也确认用上传内容优化产品。谷歌还向CNBC证实使用YouTube内容训练Gemini和Veo，却始终未对Lyria明确表态，刻意保留辩解空间以应对诉讼。

Demis Hassabis@demishassabis

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Google Gemma: Meet DiffusionGemma! An experimental open model that explores a fast approach to text generation, released under an Apac...

谷歌6月11日发布开源文本扩散模型DiffusionGemma，本地推理速度较自回归模型提升4倍。采用Apache 2.0许可证，可从Hugging Face下载权重。采样速度1479 tokens/秒，开销0.84秒。代码生成HumanEval达89.6%，数学AIME 2025达23.3%超越对比模型。在H100 GPU上每秒生成1000 token，DGX Station上可达2000 token。

Berryxia.AI@berryxia

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Google 发布实验性开源模型 DiffusionGemma（Apache 2.0），采用并行 diffusion 方式代替传统自回归“逐词预测”，可同时起草、纠错和精炼整块文本，生成速度达 4 倍提升（1000+ token/s）。模型在 18GB 消费级显卡即可本地运行，适用于代码、数学、复杂编辑等任务，已开源权重至 Hugging Face。

Google: Meet DiffusionGemma ⚡ Our latest experimental open model (Apache 2.0) that generates text up to 4x faster. Instead of pr...

Orange AI@oran_ge

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小互: 今天被很多人忽略的大新闻 Google 发布实时翻译模型 :Gemini 3.5 Live Translate - 能在70多种语言之间做到边听边译 - 同时保留说话人的语调、节奏和音高 - 不用等说完才翻,全程只比说话人慢几秒 - 自动滤...

Google 将去年 5 月短暂发布的 Gemini Diffusion 研究成果转化为开放权重的 Gemma 模型，模型名为 google/diffusiongemma-26B-A4B-it，采用 Apache 2 许可证开源。NVIDIA 正通过其 NIM 云 API 免费托管该模型。实测生成 2,409 个模型 token 仅需 4.4 秒，速度至少达到 500 token/s。

Google DeepMind 发布 DiffusionGemma，一款利用扩散模型加速文本输出的新模型，本地 AI 推理速度达到传统模型的 4 倍。

Google 发布 260 亿参数的 DiffusionGemma 模型，文本生成方式不再逐 token 预测，而是通过扩散过程从噪声直接生成，类似图像 AI 将噪声转化为图片。Nvidia 测试显示，该模型在单块 H100 GPU 上可达约每秒 1,000 tokens，速度约为可比自回归模型的四倍。代价是输出质量较低，因此 Google 目前将其定位为面向开发者的实验性工具。模型已开源。

Google DeepMind 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，参数量 26B，采用混合专家（MoE）架构，通过文本扩散（text diffusion）技术实现在 GPU 上最高 4 倍生成速度提升。模型权重已开放。

DiffusionGemma 是 Google 推出的文本生成模型，其文本生成速度相比前代提升 4 倍。该模型详情已发布在 Google 官方博客。

Rohan Paul@rohanpaul_ai

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Google 推出开源实验性模型 DiffusionGemma，基于 Gemma 4 的文本扩散研究。该模型为 26B MoE 架构，仅激活 3.8B 参数，量化后可适配 18GB VRAM。核心突破在于每轮前向传播并行生成 256 个 token，实现推理速度提升 4 倍：H100 上可达 1000+ tokens/s，RTX 5090 达 700+ tokens/s。DiffusionGemma 通过初始化随机占位符画布并运行多轮并行去噪，同时生成整段文本，许可证为 Apache 2.0。

Sundar Pichai: DiffusionGemma is an open, experimental model that brings our text diffusion research to Gemma 4. It's a racehorse 🏇ach...

一群独立音乐人起诉谷歌，指控其未经许可使用他们上传至 YouTube 的歌曲训练 Lyria 3 音乐 AI 模型。谷歌提交驳回动议，称起诉基于“未经证实的假设”，即便原告指控属实，其已通过 YouTube 服务条款获得广泛授权。案件仍在审理中。

德国法院在一起针对 Google 的诉讼中作出裁决，认为用户不需要用 AI 来搜索互联网。该判决导致 Google AI Overview 败诉，并可能对 AI 搜索行业造成严重打击。

🚨 AI News | TestingCatalog@testingcatalog

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Google Gemma: Meet DiffusionGemma! An experimental open model that explores a fast approach to text generation, released under an Apac...

Google AI Developers@googleaidevs

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Google AI 发布实验性开源模型 DiffusionGemma，采用 Apache 2.0 许可证。该模型基于文本扩散方法，将生成瓶颈从内存带宽转向计算，在专用 GPU 上 token 输出速度最高提升 4 倍。推理时仅激活 3.8B 参数，量化后可适配 24GB VRAM 消费级 GPU。并行 token 生成支持自我纠错，适用于代码填充、行内编辑等非线性结构。DiffusionGemma 优先速度而非极致质量，生产场景仍推荐标准 Gemma 4。