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机构实验室

谷歌 DeepMind（Google DeepMind）

总部位于伦敦的人工智能研究机构，2023 年由 DeepMind 与谷歌研究部门的 Brain 团队合并而成，以 AlphaGo、AlphaFold 和 Gemini 系列模型闻名。

成立 2010官网 deepmind.google 时代 统计学习

2024 · 15 20132026
每年事件数
79模型与产品57事件17人物2投资与合作

是什么

谷歌 DeepMind（Google DeepMind）是一家人工智能研究机构，总部设在伦敦，并在美国、加拿大、法国、德国和瑞士设有研究中心。[1] 它把自身使命表述为「以负责任的方式构建人工智能，造福人类」（to build AI responsibly to benefit humanity）。[2] 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）担任首席执行官（CEO），Lila Ibrahim 担任首席运营官（COO）。2024 年，公司营收为 13.3 亿英镑，净利润 1.74 亿英镑；2025 年约有 6000 名员工。[1]

由来

这家机构的前身是 DeepMind Technologies，2010 年 9 月 23 日在伦敦注册成立，同年 11 月 15 日正式对外启动。三位创始人是戴密斯·哈萨比斯、Shane Legg 和穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）；哈萨比斯与 Legg 是在伦敦大学学院（UCL）的盖茨比计算神经科学单元（Gatsby Computational Neuroscience Unit）相识的。[1] 早期投资方包括 Horizons Ventures 和 Founders Fund，以及 Scott Banister、彼得·蒂尔（Peter Thiel）和埃隆·马斯克（Elon Musk）；Jaan Tallinn 既是早期投资人，也担任顾问。[1]

2014 年 1 月 26 日，谷歌确认收购 DeepMind，据报道交易金额在 4 亿至 6.5 亿美元之间。[1] 此后，这个实验室以研究团队的形式留在谷歌内部，同时保留伦敦基地。

研究节点

这个实验室的研究里程碑包括：把深度强化学习（deep reinforcement learning）用于 Atari 游戏、AlphaGo 在 2016 年 3 月以 4:1 战胜李世石（Lee Sedol）、AlphaFold 在 2018 年 12 月的 CASP13 中胜出，以及 AlphaFold2 在 2020 年 CASP14 上的结果——后者被形容为与实验室技术相当。[1] 通俗地说，强化学习不预先告诉系统正确答案，而是根据结果好坏给出奖励，让它自己逐步调整策略；蛋白质结构预测要解决的，则是一条蛋白质链会折叠成什么样的三维形状。这些成果连起来，可以看到一条从游戏系统通向科学预测问题的线索。

2024 年，哈萨比斯与 John Jumper 因「蛋白质结构预测」（protein structure prediction）共同分享诺贝尔化学奖的一半。[5]

医疗项目与人事变动

2015 年 9 月，DeepMind 与皇家自由伦敦国民保健服务基金会信托（Royal Free London NHS Foundation Trust）就 Streams 应用签署数据共享协议，涉及约 160 万名患者。[1] 2017 年 7 月，英国信息专员办公室（UK Information Commissioner's Office）裁定皇家自由信托未能遵守《数据保护法》；2018 年 11 月 13 日，DeepMind 的医疗部门与 Streams 一并并入 Google Health。[1]

另外，联合创始人穆斯塔法·苏莱曼于 2019 年 12 月宣布离开 DeepMind，转投谷歌担任政策相关职务。[1]

Google DeepMind 与 Gemini 模型

2023 年 4 月 20 日，谷歌把 DeepMind 与谷歌研究部门的 Brain 团队合并，组成 Google DeepMind，由首席执行官戴密斯·哈萨比斯领导；Jeff Dean 出任谷歌研究与 Google DeepMind 的首席科学家。[3] 合并后的机构开发 Gemini 模型系列，该系列于 2023 年 12 月 6 日首次发布，为谷歌的 Gemini 应用和开发者 API 提供支持。[4]

Gemini 3 于 2025 年 11 月 18 日由桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）、哈萨比斯和 Koray Kavukcuoglu 共同发布，后者当时担任 Google DeepMind 的 CTO 兼谷歌首席 AI 架构师。[6] Gemini 4 系列从 Gemini 4 Argon 开始，于 2026 年 10 月 13 日全面开放；随后 Gemini 4 Carbon 于 2026 年 10 月 28 日推出，初期仅面向网络防御方开放。[7][8]

开放模型与今天的位置

谷歌 DeepMind 还发布 Gemma 系列开放模型。2026 年 4 月 2 日发布的 Gemma 4 是该系列首个以 Apache 2.0 许可发布的版本，当时 Gemma 系列的下载量已超过 4 亿次。[9]

十多年间，这家机构从三个人在伦敦创办的创业公司，变成了谷歌内部负责构建 Gemini 模型、并将其接入自家产品和开发者接口的团队，同时继续在游戏、蛋白质结构、开放权重模型等方向发表研究。它依然以伦敦为总部，并在另外五个国家设有研究人员。[1]

能力推理科学发现

技术路线基础模型深度学习

生态与地区欧洲 AI

历史研究史

20267

  1. 发布谷歌发布 Gemini 4 Carbon

    谷歌于2026年10月28日发布的前沿模型，先向网络安全防御者开放，并在智能、编程与安全基准上公布了领先成绩。

  2. 发布谷歌发布 Gemini 4 Argon

    谷歌先在 2026 年 9 月把 Gemini 4 Argon 交给可信安全伙伴使用，10 月 13 日再向全球开发者、企业和订阅用户开放，并将 Gemini 4 Carbon 列为该系列的下一个前沿模型。

  3. 发布谷歌以 Apache 2.0 许可发布 Gemma 4

    2026 年 4 月 2 日，谷歌 DeepMind 发布 Gemma 4，包含从端侧小模型到 310 亿参数稠密模型的多种规格，并改用商业友好的 Apache 2.0 许可。

  4. 发布谷歌发布 Gemini 3.1 Pro

    2026 年 2 月 19 日，谷歌以预览形式发布 Gemini 3.1 Pro。它在 ARC-AGI-2 上得分 77.1%，为上一代 Pro 的两倍多。

  5. 发布Apptronik A 轮扩至 9.35 亿美元

    2026 年 2 月，人形机器人公司 Apptronik 把 A 轮融资扩大到 9.35 亿美元，投后估值约 53 亿美元。

  6. 合作苹果与谷歌宣布以 Gemini 支撑苹果下一代基础模型

    2026 年 1 月 12 日，苹果与谷歌宣布多年期合作：谷歌的 Gemini 模型和云技术将支撑苹果的下一代基础模型，苹果则表示其隐私标准保持不变。

  7. 发布波士顿动力与 Google DeepMind 合作开发 Atlas

    2026 年 1 月 5 日，波士顿动力与 Google DeepMind 在 CES 2026 上宣布合作，把 DeepMind 的人工智能基础模型用到波士顿动力的机器人上，人形机器人 Atlas 是第一个试验对象。

202513

  1. 发布谷歌发布 Nano Banana Pro

    2025年11月20日，谷歌发布基于 Gemini 3 Pro 的图像模型 Nano Banana Pro，主打多语言文字的正确渲染、结合搜索的信息图，以及 2K、4K 分辨率输出。

  2. 发布谷歌发布 Gemini 3

    2025 年 11 月 18 日，谷歌发布 Gemini 3，先以预览形式推出 Gemini 3 Pro，另有一个面向更难推理的 Deep Think 版本，并公布了公开基准上的成绩和发布当天接入搜索的安排。

  3. 发布Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 1.5

    2025年9月25日，Google DeepMind 发布 Gemini Robotics 1.5 与 Gemini Robotics-ER 1.5 两款机器人模型：前者先推理再行动，后者负责高层规划。

  4. 发布Google DeepMind 发布实时世界模型 Genie 3

    2025 年 8 月 5 日，Google DeepMind 发布 Genie 3：一个能从文字实时生成可漫游环境的世界模型，输出为每秒 24 帧、720p，以面向部分学者和创作者的研究预览形式开放。

  5. 评测Gemini Deep Think 在国际数学奥赛达到金牌水平

    2025 年 7 月 21 日，Google DeepMind 宣布搭载 Deep Think 的 Gemini 在 2025 年国际数学奥林匹克中取得金牌水平。

  6. 合作谷歌 24 亿美元招揽 Windsurf 核心团队，OpenAI 30 亿美元收购告吹

    2025 年 7 月，OpenAI 以 30 亿美元收购 AI 编程公司 Windsurf 的交易告吹；同一天谷歌 DeepMind 招走了 Windsurf 的 CEO 和核心研究员，并支付 24 亿美元获得其技术授权。

  7. 发布谷歌发布可原生生成音频的 Veo 3

    2025 年 5 月 20 日的 Google I/O 上，谷歌发布视频生成模型 Veo 3，可在生成画面的同时生成音频，同场还推出图像模型 Imagen 4、音乐模型 Lyria 2 和 AI 电影制作工具 Flow。

  8. 发布Google DeepMind 发布 AlphaEvolve

    2025 年 5 月 14 日，Google DeepMind 发布 AlphaEvolve——一个由 Gemini 驱动、用于设计算法的编程智能体，并公布了它在计算调度、4×4 矩阵乘法和若干开放数学问题上的结果。

  9. 发布谷歌发布首个“思考模型” Gemini 2.5 Pro

    2025 年 3 月 25 日，谷歌宣布 Gemini 2.5 并推出 Gemini 2.5 Pro Experimental；这一「思考模型」首次登上 LMArena 即位列第 1，并于 2025 年 6 月 17 日正式可用。

  10. 发布NVIDIA 发布 Isaac GR00T N1

    2025 年 3 月 18 日，NVIDIA 在 GTC 上发布人形机器人基础模型 Isaac GR00T N1，即日向机器人开发者开放，并称它是可完全定制的一系列预训练模型中的第一个。

  11. 发布Google DeepMind 发布 Gemini Robotics

    Google DeepMind 发布基于 Gemini 2.0 的两个机器人模型：直接输出动作的 Gemini Robotics，以及侧重空间与具身推理的 Gemini Robotics-ER。

  12. 发布谷歌发布 Gemma 3

    2025年3月12日，谷歌发布 Gemma 3，包含 1B 到 27B 四种规模，支持图像输入和 128,000 词元的上下文窗口，同时发布图像安全检查模型 ShieldGemma 2。

  13. 任职前谷歌 DeepMind 副总裁吴永辉加入字节跳动 Seed

    据报道，前谷歌 DeepMind 研究副总裁吴永辉于 2025 年 2 月 17 日加入字节跳动，担任 Seed 大模型团队的基础研究负责人，直接向首席执行官梁汝波汇报。

202415

  1. 发布谷歌发布 Veo 2

    2024 年 12 月 16 日，谷歌发布文生视频模型 Veo 2，称其可生成最高 4K 分辨率的视频，并在 VideoFX 实验中上线；2025 年 4 月进入 Gemini 应用。

  2. 发布谷歌发布面向“智能体时代”的 Gemini 2.0

    2024年12月11日，谷歌发布 Gemini 2.0，称其为面向“智能体时代”的新模型，首个版本 Gemini 2.0 Flash 先向开发者与 Gemini 应用用户开放。

  3. 发布Google DeepMind 发布世界模型 Genie 2

    Genie 2 是 Google DeepMind 于 2024 年 12 月 4 日发布的世界模型，能由单张图像生成可玩、动作可控的 3D 世界，人可以用键盘鼠标进入其中，AI 智能体也可以。

  4. 里程碑哈萨比斯与江珀因 AlphaFold 分享诺贝尔化学奖

    2024年诺贝尔化学奖一半授予大卫·贝克，表彰其计算蛋白质设计；另一半授予谷歌DeepMind的哈萨比斯与江珀因，表彰其用人工智能预测蛋白质结构。

  5. 合作谷歌授权 Character.AI 技术并招回 Noam Shazeer

    2024 年 8 月，谷歌以非独占授权方式获得 Character.AI 的大语言模型技术，并招回其联合创始人兼 CEO Noam Shazeer，据报道授权费用为 27 亿美元。

  6. 评测AlphaProof 与 AlphaGeometry 2 达到国际数学奥赛银牌水平

    2024年7月25日，Google DeepMind 称 AlphaProof 与 AlphaGeometry 2 解出国际数学奥赛6题中的4题，得28/42分，达到银牌水平，距29分金牌线仅差1分。

  7. 政策Google DeepMind 发布“前沿安全框架”

    2024 年 5 月 17 日，Google DeepMind 公布“前沿安全框架”，用一组协议主动识别可能造成严重危害的 AI 能力，通过关键能力水平评估模型，并在模型到达这些水平时启动缓解方案。

  8. 发布谷歌在 I/O 2024 发布 Gemini 1.5 Flash

    2024年5月14日，谷歌在 I/O 大会上发布 Gemini 1.5 Flash：它由 Gemini 1.5 Pro 蒸馏而来，比 Pro 更轻量，是当时 API 中速度最快的 Gemini 模型。

  9. 发布谷歌在 I/O 发布 Imagen 3 与 Veo

    2024年5月14日，谷歌在 I/O 大会上发布当时质量最高的文生图模型 Imagen 3，以及能生成 1080p、时长超过一分钟视频的 Veo，两者均以私密预览形式向部分创作者开放。

  10. 发布Google DeepMind 在 I/O 展示 Project Astra

    2024 年 5 月 14 日 Google I/O 上，Demis Hassabis 展示了 Project Astra：把视频和语音持续编码成可快速调取的事件时间线。

  11. 发布Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 发布 AlphaFold 3

    AlphaFold 3 于 2024 年 5 月 8 日由 Google DeepMind 与 Isomorphic Labs 发布，可预测蛋白质、DNA、RNA 与配体等分子的结构及相互作用。

  12. 发布英伟达发布 Blackwell 平台

    2024 年 3 月 18 日，英伟达在 GTC 上发布 Blackwell 平台，作为 Hopper 的继任者，称其能以低至 25 倍的成本与能耗，在万亿参数模型上运行实时生成式 AI。

  13. 发布谷歌发布 Gemma 开放模型

    2024年2月21日，谷歌发布开放模型系列 Gemma，提供 2B 与 7B 两种规模以及预训练、指令微调版本，权重通过 Kaggle 与 Hugging Face 分发，使用条款允许任何规模的组织商用。

  14. 发布谷歌发布支持百万 token 上下文的 Gemini 1.5 Pro

    2024年2月15日发布的 Gemini 1.5 Pro 采用混合专家架构，默认上下文窗口为 128,000 个 token，私下预览中可达 100 万个 token，大幅提高了模型一次能读入的材料量。

  15. 论文AlphaGeometry 解出奥赛几何题

    2024 年 1 月 17 日，Google DeepMind 公布 AlphaGeometry：它把一个语言模型与一个符号推演引擎结合起来，在 30 道奥赛几何题中解出 25 道，接近人类金牌得主平均 25.9 道的水平。

20235

  1. 发布Google DeepMind 发布 Gemini

    2023年12月6日，Google 发布 Gemini 1.0，这是一组从训练起就同时学习文本、图像、音频和视频的模型。公司称其中最大的版本是迄今最强大、最通用的模型。

  2. 论文Google DeepMind 的 GNoME 发现 220 万种新晶体

    2023年11月29日，Google DeepMind 发布深度学习系统 GNoME，一次预测出 220 万种新晶体结构，其中 38 万种被认为最稳定；已有数百种预测被外部研究者独立合成出来。

  3. 论文GraphCast 天气预报模型登上《科学》

    2023年11月14日，Google DeepMind 发布 GraphCast。论文称其在 90% 以上的测试变量和预报时效上优于 ECMWF HRES；实时模型更早预测飓风“李”登陆。

  4. 发布Google DeepMind 发布视觉-语言-动作模型 RT-2

    2023 年 7 月 28 日，Google DeepMind 发布视觉-语言-动作模型 RT-2，把从网络数据中学到的知识迁移到机器人控制上，在未见场景中的泛化成功率由前代 RT-1 的 32% 提升到 62%。

  5. 里程碑Google Brain 与 DeepMind 合并为 Google DeepMind

    2023 年 4 月 20 日，谷歌宣布将 Brain 团队与 DeepMind 合并为 Google DeepMind，由德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）领导，旨在加快 AI 研发进度。

20222

  1. 里程碑AlphaFold 数据库扩展到 2 亿多个蛋白质结构

    2022 年 7 月 28 日，DeepMind 与 EMBL-EBI 把 AlphaFold 蛋白质结构数据库从近 100 万个预测结构扩展到 2 亿多个，覆盖了科学界已编目的几乎所有蛋白质。

  2. 发布DeepMind 发布编程竞赛系统 AlphaCode

    2022 年 2 月 2 日，DeepMind 发布 AlphaCode，它能以竞赛水平编写计算机程序，在 10 场 Codeforces 比赛中的平均排名位于参赛者的前 54%。

20212

  1. 论文DeepMind 发布 2800 亿参数语言模型 Gopher

    2021年12月8日，DeepMind 连发三篇语言模型论文：2800亿参数的 Transformer 模型 Gopher、梳理 21 项伦理与社会风险的调查，以及从大型文本数据库检索段落的 RETRO。

  2. 论文AlphaFold2 蛋白质结构预测论文发表于《自然》

    2021 年 7 月，《自然》（Nature）发表了 DeepMind 的 AlphaFold2 论文。该系统可根据氨基酸序列预测蛋白质三维结构，DeepMind 随后公开代码并推出免费数据库。

20201

  1. 评测AlphaFold2 在 CASP14 达到接近实验的精度

    2020年11月30日，DeepMind 宣布 CASP14 组织方认定其 AlphaFold 系统解决了悬置50年的蛋白质折叠问题，预测精度已接近实验方法。

20192

  1. 论文DeepMind 发布无需规则即可规划的 MuZero

    2019年11月19日，DeepMind在arXiv发布MuZero：用学习模型而非规则规划，在围棋、国际象棋和将棋比肩AlphaZero，并在57款Atari游戏取得最优成绩。

  2. 论文AlphaStar 在《星际争霸 II》中达到宗师级

    2019年10月30日，DeepMind 宣布 AlphaStar 在《星际争霸 II》三个种族均达到宗师级，排名高于 99.8% 的活跃玩家，并在接近人类的界面限制下比赛。[^1]

20181

  1. 评测AlphaFold 在 CASP13 蛋白质结构预测评测中夺冠

    2018 年 12 月，DeepMind 的 AlphaFold 在蛋白质结构预测盲测 CASP13 上总排名第一，并在最难的 43 个目标中为其中 25 个给出了最佳预测。

20173

  1. 论文DeepMind 的 AlphaZero 精通国际象棋、将棋和围棋

    DeepMind 在 2017 年 12 月 5 日发布于 arXiv 的预印本介绍了一种通用强化学习算法：只给定规则，它便通过自我对弈学会国际象棋、将棋和围棋，并在 24 小时内于三项棋类上都达到超人类水平。

  2. 论文AlphaGo Zero 从零自学围棋

    2017年，DeepMind 宣布 AlphaGo Zero：它从随机下棋开始，仅靠自我对弈学习，用单个神经网络和更少硬件超过了此前的 AlphaGo 版本。

  3. 里程碑AlphaGo 以 3:0 战胜柯洁后退役

    2017 年 5 月，AlphaGo 在中国乌镇举行的围棋峰会上与当时世界排名第一的柯洁下三番棋并全部取胜，随后 DeepMind 让 AlphaGo 退出竞技。

20164

  1. 论文DeepMind 发布原始音频生成模型 WaveNet

    2016 年 9 月 8 日，DeepMind 公布 WaveNet——一个逐个采样点生成原始音频波形的深度神经网络。盲听测试中它胜过 Google 原有的语音合成系统，并把与人声的差距缩小一半以上。

  2. 里程碑AlphaGo 在首尔以 4:1 击败李世石

    2016 年 3 月，DeepMind 的 AlphaGo 在首尔与拥有 18 个世界冠军头衔的职业九段棋手李世石进行五番棋对决，以 4:1 取胜；据 DeepMind 统计，全球有超过 2 亿人观看了这场比赛。

  3. 论文AlphaGo 论文登上《自然》，披露击败樊麾

    2016 年 1 月 27 日，DeepMind 公布 AlphaGo，并同步发表《自然》论文，披露它在 2015 年 10 月以 5∶0 击败欧洲围棋冠军樊麾，这是计算机程序首次战胜职业围棋棋手。

  4. 合作Partnership on AI 成立

    一个由六家全球最大科技公司的研究者于 2016 年底正式成立的多方参与组织，旨在研究和分享人工智能最佳实践、增进公众理解，并为讨论人工智能对人和社会的影响提供开放平台。

20141

  1. 收购谷歌收购 DeepMind

    2014年1月26日，谷歌确认收购2010年在伦敦成立的人工智能公司DeepMind。这家以深度强化学习研究起家的小团队由此进入谷歌，其名称与人员后来并入与Google Brain合并后的新机构。

20131

  1. 论文DeepMind 发布深度 Q 网络雅达利游戏论文

    2013年12月19日，DeepMind 研究人员发布论文，展示一个卷积网络用 Q 学习变体直接从原始像素学习雅达利 2600 游戏控制策略，在七个游戏中的六个优于此前方法。

模型与产品时间线

79
  1. 2013
    • 2013 年 12 月 19 日 深度 Q 网络（DQN） 模型

      DeepMind 提出的强化学习智能体，把 Q 学习与卷积神经网络结合，直接从原始像素学会玩雅达利 2600 游戏，在数十款游戏上达到人类水平，且事先不知道游戏规则。

  2. 2016
    • 2016 年 1 月 27 日 AlphaGo 模型

      AlphaGo 是 DeepMind 开发的围棋程序，把深度神经网络与蒙特卡洛树搜索结合起来。2016 年它战胜顶尖职业棋手李世石，比赛吸引大量观众，成为学习型系统能力的一个标志性事件。

    • 2016 年 9 月 8 日 WaveNet 模型

      DeepMind 提出的原始音频生成模型，逐个采样点预测波形，把神经语音合成的自然度大幅拉近人类水平，后来成为 Google Assistant 与云端语音合成的基础。

  3. 2017
    • 2017 年 10 月 18 日 AlphaGo Zero 模型

      DeepMind 开发的围棋程序，不用人类棋谱，只靠自我对弈从随机下法起步学会围棋，几天之内就击败了此前版本的 AlphaGo。

    • 2017 年 10 月 19 日 Mastering the game of Go without human knowledge 论文

      DeepMind 的 AlphaGo Zero 从随机落子开始，只靠自我对弈学会围棋，训练三天便以 100 比 0 击败此前击败人类冠军的 AlphaGo 版本。相关论文于 2017 年 10 月发表在《自然》。

    • 2017 年 12 月 5 日 AlphaZero 模型

      AlphaZero 是 DeepMind 研发的通用棋类系统，2017 年 12 月以预印本形式公布。它只被给定规则，从随机走子开始，在 24 小时内于国际象棋、将棋和围棋上都达到了超越人类的水平。

    • 2017 年 12 月 5 日 A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play 论文

      2017 年挂在 arXiv、后于 Science 发表的论文：同一个自我对弈强化学习算法 AlphaZero 学会了国际象棋、将棋和围棋，并在三种棋里都战胜了强力的专门程序。

  4. 2018
    • 2018 年 12 月 AlphaFold（第一代） 模型

      DeepMind 研发的第一代蛋白质结构预测系统，2018 年在 CASP13 盲测中综合排名第一，做法是估计残基间距离的概率分布，而不只依赖接触图。

  5. 2019
    • 2019 年 1 月 AlphaStar 模型

      AlphaStar 是 DeepMind 开发的《星际争霸 II》AI。2019 年它在三个种族上都达到宗师水平，在 Battle.net 活跃玩家中排名超过 99.8%。

    • 2019 年 11 月 19 日 MuZero 模型

      MuZero 是 DeepMind 的强化学习算法，将树搜索与学习到的模型结合，在未被告知环境规则的情况下，于 Atari、围棋、国际象棋和将棋上达到超人类水平。

    • 2019 年 11 月 19 日 Mastering Atari, Go, chess and shogi by planning with a learned model 论文

      MuZero 是 DeepMind 提出的强化学习算法，它自己学出一个环境模型，并在该模型中做规划，在不被告知规则的情况下掌握了 Atari、围棋、国际象棋和将棋。

  6. 2020
    • 2020 年 11 月 30 日 AlphaFold2 模型

      AlphaFold2 是 DeepMind 于 2020 年公布的蛋白质结构预测系统，在多数情况下达到与实验结构相当的精度；相关领域的工作获得 2024 年诺贝尔化学奖的一半奖项。

  7. 2021
    • 2021 年 12 月 8 日 Gopher 模型

      Gopher 是 DeepMind 于 2021 年 12 月公布的 2800 亿参数大语言模型，同时被用来研究规模究竟能带来什么、不能带来什么。

  8. 2022
    • 2022 年 2 月 2 日 AlphaCode 模型

      AlphaCode 是 DeepMind 面向竞赛编程的代码生成系统，2022 年公布，在训练数据之后的 Codeforces 比赛上估计排名接近中位水平。

    • 2022 年 4 月 28 日 Flamingo 模型

      Flamingo 是 DeepMind 于 2022 年 4 月公布的视觉语言模型：输入可以是图像、视频和文字交错混排的提示，输出相应的语言，并能只靠几个示例学会新任务。

    • 2022 年 5 月 12 日 Gato 模型

      Gato 是 DeepMind 于 2022 年 5 月公布的通用智能体。同一套网络权重可处理文本、图像、Atari 游戏和机器人控制，目标是覆盖多种任务与具身形态。

    • 2022 年 12 月 24 日 Learning skillful medium-range global weather forecasting 论文

      GraphCast 是一个基于图神经网络的全球天气模型，用四十年的再分析资料训练，能在不到一分钟内给出 0.25 度分辨率、未来 10 天的全球预报，并在多数检验指标上超过当时最准确的业务确定性预报系统。

  9. 2023
    • 2023 年 2 月 6 日 Gemini 应用 产品

      谷歌面向消费者的 AI 助手，2023 年以 Bard 之名发布，2024 年更名为 Gemini。普通用户由此接触谷歌的 Gemini 模型：从对话框起步，扩展到语音、研究代理与订阅档位。

    • 2023 年 7 月 12 日 NotebookLM 产品

      Google 推出的 AI 研究与笔记工具，只依据用户自己提供的资料作答，并标注所引用的原文。2023 年以 Project Tailwind 之名亮相，后因能把文档变成播客式「音频概览」而广为人知。

    • 2023 年 7 月 28 日 RT-2（机器人 Transformer 2） 模型

      RT-2 是 Google DeepMind 2023 年 7 月 28 日公布的视觉-语言-动作模型，把图像和文字指令转成机器人动作，陌生场景成功率从 32% 升至 62%。

    • 2023 年 11 月 14 日 GraphCast 模型

      GraphCast 是 Google DeepMind 的机器学习天气预报模型，能在单台 TPU 上不到一分钟生成 10 天全球预报，并在多数测试变量上优于 ECMWF 的 HRES。

    • 2023 年 11 月 16 日 Lyria 模型

      Lyria 是 Google DeepMind 的音乐生成模型系列，2023 年 11 月首次公布。它能生成含器乐与人声的音乐，音频带 SynthID 水印。

    • 2023 年 11 月 29 日 GNoME（材料探索图网络） 模型

      GNoME 是 Google DeepMind 于 2023 年 11 月 29 日公布的深度学习工具，用于预测新型无机晶体；它给出 220 万个候选晶体，其中 38 万个被预测为最稳定。

    • 2023 年 11 月 29 日 Scaling deep learning for materials discovery 论文

      2023 年发表于《自然》的一篇论文，报告了一套用于材料发现的规模化深度学习方案：预测出 220 万个位于凸包之下的结构，并把稳定性预测的成功率从约 50% 提升到 80%。

    • 2023 年 12 月 Imagen 2 模型

      谷歌第二代文生图模型，2023 年 12 月发布，最突出的特点是能在生成的图像里画出可读的文字和标志。

    • 2023 年 12 月 6 日 Gemini 1.0（Ultra、Pro、Nano） 模型

      Gemini 1.0 是 Google DeepMind 多模态模型家族的第一代，2023 年 12 月 6 日发布，分 Ultra、Pro、Nano 三档；Google 称 Ultra 是首个在 MMLU 上超过人类专家的模型。

  10. 2024
    • 2024 年 1 月 17 日 AlphaGeometry 模型

      AlphaGeometry 是 Google DeepMind 开发的几何解题系统，把神经语言模型与符号推演引擎结合在一起，在一组 30 道奥赛几何题上达到接近人类金牌选手的水平。

    • 2024 年 2 月 15 日 Gemini 1.5 Pro 模型

      Google Gemini 1.5 代的中型多模态模型，2024 年 2 月公布，以上百万 token 的上下文窗口著称，可在单次提示中处理长视频、整段音频和大规模代码。

    • 2024 年 2 月 21 日 Gemma 模型

      Gemma 是 Google DeepMind 于 2024 年 2 月发布的轻量级开放模型系列，有 2B 和 7B 两个规模，技术与 Gemini 同源，并按 Google 的使用条款开放商用。

    • 2024 年 2 月 23 日 Genie 模型

      Google DeepMind 的生成式世界模型，110 亿参数，能根据文本、图像或草图生成可逐帧操控的虚拟世界；是首个在无标注互联网视频上训练、无需动作标签的生成式交互环境。

    • 2024 年 5 月 8 日 AlphaFold 3 模型

      AlphaFold 3 是 DeepMind 于 2024 年 5 月发布的结构预测模型，可预测蛋白质、DNA、RNA、配体等分子的结构与相互作用。[^1]

    • 2024 年 5 月 8 日 Accurate structure prediction of biomolecular interactions with AlphaFold 3 论文

      AlphaFold 3 于2024年5月发表于《自然》，把结构预测扩展到生物分子相互作用，在蛋白质—配体结合上准确率高于对接工具，抗体—抗原预测高于 AlphaFold-Multimer v.2.3。

    • 2024 年 5 月 14 日 Project Astra 智能体

      Project Astra 是 Google DeepMind 的通用 AI 助手研究原型，能一边看一边听并即时回应，2024 年 5 月在 Google I/O 上展示，后基于 Gemini 2.0 更新。

    • 2024 年 5 月 14 日 谷歌搜索 AI 概览与 AI 模式 产品

      AI 概览是显示在谷歌搜索结果顶部的 AI 生成摘要，2024 年 5 月起在美国全面上线，后来又衍生出独立的搜索实验 AI 模式。它成为生成式 AI 面向普通用户规模最大的应用之一。

    • 2024 年 5 月 14 日 Imagen 3 模型

      谷歌在 2024 年 5 月 I/O 大会上宣布的文生图模型，谷歌称其为当时质量最高的图像生成模型，画面瑕疵更少，文字渲染也有改善。

    • 2024 年 5 月 14 日 Veo 模型

      Veo 是 Google DeepMind 的生成式视频模型，2024 年 5 月发布，可生成超过一分钟的 1080p 视频，同年 12 月由 Veo 2 接替。

    • 2024 年 5 月 14 日 Gemini 1.5 Flash 模型

      Gemini 1.5 Flash 是 Google Gemini 1.5 系列中的轻量模型，2024 年 5 月 14 日发布，由 1.5 Pro 蒸馏训练而来，上下文窗口为 100 万 token，主打快速与低成本。

    • 2024 年 6 月 27 日 Gemma 2 模型

      Google 于 2024 年 6 月 27 日发布的第二代 Gemma 开放模型，含 90 亿与 270 亿参数两个版本，采用分组查询注意力与 8192 词元上下文窗口，许可证允许商业使用。

    • 2024 年 7 月 25 日 AlphaProof 模型

      AlphaProof 是 Google DeepMind 研发的强化学习系统，能在 Lean 形式语言中证明数学命题。在 2024 年国际数学奥林匹克中解出三道题，与 AlphaGeometry 2 合计达到银牌水平。

    • 2024 年 12 月 4 日 Genie 2 模型

      Genie 2 是 Google DeepMind 开发的基础世界模型，于 2024 年 12 月 4 日公布，能把一张提示图像变成一个可玩的 3D 环境，人和 AI 智能体都能用键盘鼠标在其中行动。

    • 2024 年 12 月 11 日 Gemini 深度研究（Deep Research） 智能体

      Gemini 应用中的代理式研究功能：先给出多步骤研究计划由用户确认，再花几分钟浏览网页，产出带原文链接的报告；后来也作为托管代理进入 Gemini API。

    • 2024 年 12 月 11 日 Project Mariner 智能体

      Project Mariner 是 Google 随 Gemini 2.0 公布的浏览器智能体研究原型，以实验性 Chrome 扩展运行，通过理解屏幕内容完成网页任务。

    • 2024 年 12 月 11 日 Jules 智能体

      Jules 是 Google 的异步 AI 编程智能体：接手任务后在安全的云虚拟机中完成，交出改动差异供开发者审阅。2024 年 12 月预览，2025 年 8 月正式可用。

    • 2024 年 12 月 11 日 Gemini 2.0 Flash 模型

      Gemini 2.0 Flash 是 Google Gemini 2.0 世代的首个模型，2024 年 12 月以实验模型形式发布，新增多模态输出与原生工具调用，2025 年 2 月正式开放。

    • 2024 年 12 月 16 日 Veo 2 模型

      Veo 2 是 Google 于 2024 年 12 月 16 日公布的视频生成模型，强调对真实物理和人体动作的理解，输出分辨率最高 4K、时长可延伸至数分钟。

  11. 2025
    • 2025 年 2 月 5 日 Gemini 2.0 Pro 模型

      Google 于 2025 年 2 月发布的实验性模型，属于 Gemini 2.0 系列，被 Google 称为当时在编程和复杂提示上最好的模型，支持 200 万 token 的上下文窗口与工具调用。

    • 2025 年 3 月 12 日 Gemini Robotics 模型

      Gemini Robotics 是 Google DeepMind 的视觉-语言-动作模型，建立在 Gemini 2.0 之上，直接输出物理动作控制机器人，2025 年 3 月 12 日公布。

    • 2025 年 3 月 12 日 Gemma 3 模型

      Gemma 3 是 Google 于 2025 年 3 月发布的第三代 Gemma 开放模型，共有 1B 到 27B 四种规模，支持 128,000 词元的上下文，较大版本可处理图像，预训练阶段覆盖 140 多种语言。

    • 2025 年 3 月 25 日 Gemini 2.5 Pro 模型

      Gemini 2.5 Pro 是 Google Gemini 2.5 系列的首个模型，2025 年 3 月以实验版发布，主打「思考」能力和 100 万 token 上下文，发布时即在 LMArena 登顶。

    • 2025 年 4 月 17 日 Gemini 2.5 Flash 模型

      Google Gemini 2.5 系列中的模型，2025 年 4 月发布预览版、6 月正式可用。Google 称它是其首个完全混合推理模型，开发者可以用思考预算把思考打开或关闭。

    • 2025 年 5 月 14 日 AlphaEvolve 模型

      AlphaEvolve 是 Google DeepMind 于 2025 年 5 月 14 日发布的进化式编程智能体，用 Gemini 模型配合自动评估器发现和优化算法，成果包括 Borg 调度启发式、更快的算子与新的数学结果。

    • 2025 年 5 月 20 日 Imagen 4 模型

      Imagen 4 是 Google 于 2025 年 5 月 20 日发布的文生图模型，最高输出 2K 分辨率，细节与文字排版有所改进，接入 Gemini 应用等产品。

    • 2025 年 5 月 20 日 Veo 3 模型

      Veo 3 是 Google 于 2025 年 5 月 20 日在 Google I/O 上发布的视频生成模型，能生成带原生音频的视频，包括口型同步的角色对白；其输出带有 SynthID 水印。

    • 2025 年 6 月 17 日 Gemini 2.5 Flash-Lite 模型

      Gemini 2.5 Flash-Lite 是 Google Gemini 2.5 系列中价格最低的模型，面向分类、摘要等高吞吐量任务，默认关闭思考，并提供可调节的思考预算。

    • 2025 年 6 月 25 日 Gemini CLI 智能体

      Gemini CLI 是 Google 于 2025 年 6 月 25 日发布的开源 AI 智能体，把 Gemini 模型带进终端；个人账号登录即可获得免费额度，并支持模型上下文协议。

    • 2025 年 6 月 26 日 Gemma 3n 模型

      Gemma 3n 是 Gemma 家族中以移动端为先的开放模型，2025 年 6 月发布，有 E2B 与 E4B 两个规格，运行时占用约 2 至 3 GB 内存，原生支持图像、音频、视频和文本输入。

    • 2025 年 8 月 1 日 Gemini 2.5 Deep Think 模型

      Gemini 2.5 Pro 的一种增强推理模式，会在作答前并行展开多个假设并加以比较，2025 年以实验形式发布，并因在国际数学奥林匹克中达到金牌水平而受到关注。

    • 2025 年 8 月 5 日 Genie 3 模型

      Genie 3 是 Google DeepMind 的通用世界模型，于 2025 年 8 月 5 日公布。它用文字提示生成可实时导航的 720p 交互环境，帧率为每秒 24 帧，以有限研究预览的形式发布。

    • 2025 年 8 月 26 日 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image） 模型

      Nano Banana 是谷歌 Gemini 2.5 Flash Image 的昵称，2025 年 8 月 26 日发布，能融合多张图片、在多次编辑中保持人物一致，并按自然语言指令做局部修改。

    • 2025 年 9 月 25 日 Gemini Robotics 1.5 模型

      Google DeepMind 的机器人模型组合：负责动手的 Gemini Robotics 1.5 与负责规划、会调用工具的 Gemini Robotics-ER 1.5。

    • 2025 年 10 月 15 日 Veo 3.1 模型

      Veo 3.1 是 Google 于 2025 年 10 月 15 日发布的 Veo 3 更新版本，为 Flow 带来音频能力和新的编辑功能；其 API 预览版已于 2026 年 10 月 22 日停止服务。

    • 2025 年 11 月 18 日 Google Antigravity 智能体

      Google Antigravity 是 2025 年 11 月 18 日发布的免费「智能体优先」软件开发平台，支持三大桌面系统，可调用 Gemini 与对手模型，后扩展出 CLI、SDK 与 API 受管智能体。

    • 2025 年 11 月 18 日 Gemini 3 Pro 模型

      Gemini 3 Pro 是 Google Gemini 3 系列的首个模型，2025 年 11 月以预览版发布，拥有 100 万 token 上下文窗口，并在 LMArena 等榜单登顶，在推理、编程与多模态基准上取得高分。

    • 2025 年 11 月 20 日 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image） 模型

      Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）是 Google 2025 年 11 月 20 日发布的图像生成模型，能在图中排文字，输出最高 4K。

    • 2025 年 12 月 3 日 Gemini 3 Deep Think 模型

      Gemini 3 Deep Think 是 Gemini 3 的增强推理模式，2025 年 12 月向订阅用户开放，2026 年 2 月推出升级版。

    • 2025 年 12 月 17 日 Gemini 3 Flash 模型

      Gemini 3 Flash 是 Google Gemini 3 系列中主打速度与低成本的模型，2025 年 12 月 17 日发布。它在多项基准上接近 Gemini 3 Pro，同时消耗更少 token、单 token 价格更低。

  12. 2026
    • 2026 年 2 月 19 日 Gemini 3.1 Pro 模型

      Gemini 3.1 Pro 是 Google 于 2026 年 2 月 19 日以预览形式发布的大语言模型，在 ARC-AGI-2 上取得 77.1% 的验证成绩，并取代了 gemini-3-pro-preview。

    • 2026 年 2 月 26 日 Nano Banana 2（Gemini 3.1 Flash Image） 模型

      Nano Banana 2 是 Google 的图像生成与编辑模型 Gemini 3.1 Flash Image，2026 年 2 月 26 日预览发布。

    • 2026 年 3 月 3 日 Gemini 3.1 Flash-Lite 模型

      Gemini 3.1 Flash-Lite 是 Google Gemini 3 系列中低成本、低延迟的多模态模型，2026 年 3 月先出预览版、5 月正式可用，面向高频、轻量的任务。

    • 2026 年 4 月 2 日 Gemma 4 模型

      Gemma 4 是 Google 在 2026 年 4 月发布的第四代开放权重模型，与 Gemini 3 建立在同一套研究和技术之上，覆盖从手机可跑的 E2B、E4B，到 26B 混合专家模型和 31B 稠密模型。

    • 2026 年 5 月 19 日 Gemini Spark 智能体

      Gemini Spark 是 Gemini 应用内的个人 AI 智能体，2026 年 5 月 19 日发布于 Google I/O，24 小时运行，按用户指示代为执行任务。

    • 2026 年 5 月 19 日 Gemini Omni Flash 模型

      Gemini Omni Flash 是 Google DeepMind 的视频生成模型，能用文本、图像、音频和视频参考生成并修改视频。

    • 2026 年 5 月 19 日 Gemini 3.5 Flash 模型

      Gemini 3.5 Flash 是 Google 于 2026 年 5 月 19 日发布的 Gemini 3.5 系列首个模型，面向智能体与编程任务，并成为 Gemini 应用和搜索 AI 模式的默认模型。

    • 2026 年 7 月 21 日 Gemini 3.5 Flash-Lite 模型

      Gemini 3.5 系列中最快的模型，2026 年 7 月发布，面向智能体检索与文档处理等高吞吐任务，并将接替 gemini-3.1-flash-lite。

    • 2026 年 7 月 21 日 Gemini 3.6 Flash 模型

      Gemini 3.6 Flash 是 Google 于 2026 年 7 月 21 日发布的主力模型，在编程、知识工作和多模态上优于 3.5 Flash，输出更省词元，并把计算机操作做成内置工具。

    • 2026 年 8 月 13 日 Gemini 3.7 Flash 模型

      Google 于 2026 年 8 月 13 日发布的主力模型，主打编程与智能体，定价分阶段上调，三周后即被 3.8 Flash 接替。

    • 2026 年 9 月 2 日 Gemini 3.8 Flash 模型

      Gemini 3.8 Flash 是 Google 于 2026 年 9 月 2 日发布的快速低成本模型，同日推出网络安全变体 Gemini 3.8 Flash Cyber，其介绍性价格在 2027 年初翻倍。

    • 2026 年 10 月 13 日 Gemini 4 Argon 模型

      Gemini 4 Argon 是 Google Gemini 4 系列首个模型，2026 年 10 月 13 日全面开放，面向软件工程、金融、法律等多步骤复杂任务。

    • 2026 年 10 月 28 日 Gemini 4 Carbon 模型

      Gemini 4 Carbon 是 Google DeepMind 于 2026 年 10 月 28 日发布的前沿模型，距 Gemini 4 Argon 仅两周，Google 称其网络安全与长程能力达到当前最好水平。

成员17

扬·莱克（Jan Leike）–2021何恺明戴密斯·哈萨比斯2010–诺姆·沙泽尔（Noam Shazeer）2024–2026穆斯塔法·苏莱曼（Mustafa Suleyman）2010–2019阿蒂尔·门施（Arthur Mensch）2020–2023杰夫·迪恩（Jeff Dean）2023–科拉伊·卡武克丘奥卢（Koray Kavukcuoglu）约翰·江珀（John Jumper）大卫·席尔瓦（David Silver）2013–2026理查德·萨顿2017–2023伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）2022–奥里奥尔·维尼亚尔斯（Oriol Vinyals）2016–2026谢恩·莱格（Shane Legg）2010–吴永辉2023–2025巴雷特·佐夫（Barret Zoph）2026–阿拉文德·斯里尼瓦斯

前代1

谷歌大脑（Google Brain）2023–

隶属于1

谷歌（Google）

注释与来源

  1. Google DeepMindhttps://en.wikipedia.org/wiki/Google_DeepMind
  2. About Google DeepMindhttps://deepmind.google/about/
  3. Google DeepMind: Bringing together two world-class AI teamshttps://blog.google/technology/ai/april-ai-update/
  4. Introducing Gemini: our largest and most capable AI modelhttps://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/
  5. Press release: The Nobel Prize in Chemistry 2024https://www.nobelprize.org/prizes/chemistry/2024/press-release/
  6. A new era of intelligence with Gemini 3https://blog.google/products/gemini/gemini-3/
  7. Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problemshttps://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/
  8. Gemini 4 Carbon: our next frontier modelhttps://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-carbon/
  9. Gemma 4: Byte for byte, the most capable open modelshttps://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/gemma-4/

引用本页: 谷歌 DeepMind（Google DeepMind）. TellWorld, https://www.tellworld.net/zh/companies/google-deepmind. 更新于 2026-11-08