AI快訊

Claude 向付費計劃推出 Google Workspace 協同編輯測試版

Claude 已向所有付費計劃開放 Google Workspace 整合測試版，用戶可在對話界面旁開啟並協同編輯文件、試算表或簡報，同時遵循 Google 原有的共享權限設定。

Claude推出與Google Docs、Sheets及Slides的雙向整合

Claude現已可在Google Docs、Sheets和Slides內運作，支援在側邊欄直接編輯，並可直接在Claude內開啟這些Google Workspace檔案。

Perplexity Developers 發布 pplx-decider-v1.1-27b 多模態決策模型

Perplexity Developers 推出更新後的開放權重多模態決策模型 pplx-decider-v1.1-27b。該模型輸入定價為每百萬 token 0.02 美元，成本僅為 v1 的一半，團隊亦指出其在 Hugging Face 的 Decision Index 0.3 基準測試中排名最高。

Nano Banana 2.1 現已登陸 Replicate

Nano Banana 2.1 已於 Replicate 上線，擴展了該平台上的模型存取，並支援與 Agent 工作流技能整合。

jev Decision Index v0.3 引入私有評估集並新增視覺支援

Apolinário 於 Hugging Face Spaces 發布 jev Decision Index v0.3，推出了包含私有評估拆分集的經修訂基準測試套件，用以追蹤公開基準之外的模型能力，並新增了視覺支援。

Sydney Runkle 藉 Harness 模型路由器將編程智能體成本降低 64%

Sydney Runkle 表示，在編程智能體的 harness 中集成模型路由器可在不降低輸出質素的前提下削減 64% 的運作成本。該四步工作流程涵蓋理解任務與模型、將路由器直接嵌入 harness，以及追蹤任務結果。

OpenAI 選用 AMD EPYC Turin 處理器承載 Jalapeño AI ASIC 部署

AMD 表示，OpenAI 已選用 AMD EPYC Turin 處理器來承載其 Jalapeño AI ASIC 部署，原因包括平台實力、合作夥伴經驗及降低風險。

Claude公布Claude Startups計劃申請資格與活動參與規則

過去5年內成立或在過去2年內獲得融資的初創企業均可申請Claude Startups計劃。合資格創辦人亦可預約Anthropic應用AI團隊的線上諮詢，並在名額允許下參與社群活動。

Claude 為初創企業提供最高 7,500 美元額度及一年免費 Team 方案

Claude 詳細說明初創企業計劃的產品及額度條款，為合資格企業提供最高 7,500 美元權益，包括獲批後即時發放的 1,000 美元 API 額度，以及向新團隊提供一年免費 Claude Team 服務。

Claude Startups 計劃向更多創辦人開放

Claude Startups 計劃正面對更多創辦人開放，入選成員可獲為期一年的 Claude Team、API 額度以及諮詢支援。

Harness-Aware Distillation 將小型模型 Agent 在 ALFWorld 的成功率提升至 63.4%

一篇研究論文提出 Harness-Aware Distillation 訓練框架，透過對比教師模型的決策，訓練小型語言模型 Agent 利用 harness 資訊。最終訓練出的學生模型在未見過的 ALFWorld 任務上達到 63.4% 成功率，表現超越其 8B 教師模型。

Surge AI 盲測編程能力：Mistral Large 4 位列總榜第二

Surge AI 配合 Mistral Large 4 發布評估了五款前沿模型的代碼審查質素，該模型在開放權重模型中排名第一，總榜僅次於 Opus 5 位列第二。

EmbeddingGemma 2 運行記憶體佔用介乎 191MB 至 567MB，配備 8K 上下文視窗

Google 公佈了 EmbeddingGemma 2 的運行規格。這款 740M 模型運行時的活動記憶體佔用介乎約 191MB 至 567MB，上下文視窗擴展至 8K，單次最多可處理 5.5 分鐘音訊、29 張圖像或 58 幀影片。

Google Gemma 指 EmbeddingGemma 2 程式碼效能提升 9.92 分

Google Gemma 表示，EmbeddingGemma 2 在 MTEB (Code) 與 MIEB (Lite) 等基準測試中取得同尺寸級別最佳成績，程式碼效能較 EmbeddingGemma 提升 9.92 分。

Google for Developers 詳述 EmbeddingGemma 2 離線運行與模組化部署

EmbeddingGemma 2 可完全離線處理多模態工作負載，毋須調用伺服器。該模型採用模組化設計，開發者可移除未使用的視覺或音訊組件以節省記憶體；同時提供靈活的維度大小，最多可減少 6 倍本地數據庫儲存空間，並能與 Gemma 4 搭配建立高效的裝置端 RAG 流程。

EmbeddingGemma 2 權重登陸 Hugging Face 與 Kaggle，支援 LiteRT 及 MediaPipe

Google for Developers 在 Hugging Face 與 Kaggle 上發布 EmbeddingGemma 2 模型權重，並開箱即用支援 LiteRT、MediaPipe、LangChain 及 llama_index。

Google DeepMind 採用 Apache 2.0 授權條款釋出 740M EmbeddingGemma 2

EmbeddingGemma 2 具備 7.4 億參數並以 Apache 2.0 授權條款發布，可在裝置端提供多模態搜尋與本地檢索增強生成功能。

Google DeepMind 推出裝置端多模態嵌入模型 EmbeddingGemma 2

Google DeepMind 推出 EmbeddingGemma 2。這是其首個專為裝置端嵌入設計的原生多模態開放模型，將文字、程式碼、圖像、音訊與影片整合至統一空間。

Hassan 發布 GeoGuess Bench，用於評估 AI 模型的 GeoGuessr 定位表現

GeoGuess Bench 透過 210 項全球照片定位任務評估 AI 模型。Claude Opus 5.5 總排名第一，開源模型則以更低的推論成本展現出具競爭力的準確率。

Google 開始在 GeminiApp、搜尋及開發者平台推出 Nano Banana 2.1

Google 已開始在多個平台推出 Nano Banana 2.1，涵蓋 GeminiApp、搜尋中的 AI 模式、GoogleAIStudio、FlowByGoogle、StitchByGoogle、Google Ads 和 Gemini Enterprise Platform。