Model Card 里有一批智能体（Agentic）相关的基准测试，这类测试是现在 AI 圈讨论最多的评测维度。和做一道数学题或者背知识点不同，智能体任务要求模型连续决策、调用工具、在失败时自己修正——更接近真实工作中的使用场景。我把 G
Google 又放大招了。
我们都知道现在的 AI 能读文章、能看图。但如果我直接扔给它一部 1 小时的电影视频，它能看懂吗？
2026 年 2 月，Anthropic、OpenAI 和 Google 几乎同时发布了新一代编程模型。本文从企业 IT 团队的实际需求出发，围绕运维自动化、安全合规、成本管控和团队协作四个方面，对三个模型做横向对比，给出落地选型参考。
这个二月简直让人没法睡。
三个模型都在 2 月发布，先列个参数卡：
Claude Opus 4.6 适合想清楚再动手的人，GPT-5.3-Codex 适合先动手再说的人，Gemini 3.1 Pro 适合钱不够但活儿不少的人。
二月份发生了一件挺魔幻的事。
对于电商和营销行业来说，AI 生图不是为了艺术，而是为了带货。一直以来，AI 生图在商业落地上面临两大痛点：产品变形（不像卖的东西）和 文字乱码（无法生成海报）。
Google 最新发布的 Gemini 3.1 Flash Image Preview（Nano Banana 2）宣称在保持低延迟的同时提供 Pro 级画质。本文将通过多组对照实验，从技术角度量化评估其图像生成能力，重点关注文本渲染、细节
Google 最近发布的 Gemini 3.1 Flash Image Preview（代号 "Nano Banana 2"）在 AI 圈引发热议。从参数上看，它试图用“Flash 速度”和“低成本”挑战 Midjourney 和 Stab
兄弟们，谷歌是彻底放飞自我了吗？
作为一名被 Midjourney 虐过无数遍的创作者，我对 AI 生图的感情是复杂的：爱它的惊艳，恨它的不可控。每次为了抽出一张满意的图，都要经历无数次的 Retry 和 Upscale，简直像是在买彩票。
大家都在聊 Google 新出的 Gemini 3.1 Flash Image Preview（代号 Nano Banana 2）有多便宜，参数有多强。但我只关心一件事：它画图到底好不好用？
这两天 AI 圈子又热闹了，Google 悄无声息地发布了 NanoBanana 2。
在 Nano Banana 2 还没发布之前，Nano Banana Pro 毫无疑问是整个 Banana 系列（Gemini 生图模型）中“最能打”的存在——无论是画质的细腻度还是对复杂语义的理解，它都稳坐头把交椅，几乎没有对手。
最近 AI 绘画圈子里出了个有意思的事儿：谷歌的 Gemini 系列生图模型被大家戏称为 "Nano Banana"（纳米香蕉？），而且还分成了 Pro 和 2 两个版本。
DeepSeek V3 刚发布的时候，大家都在喊“真香”，API 便宜得让人怀疑人生。结果 V4 的消息一出，GitHub 上的 Issue 区直接变成了“大型吃瓜现场”。
最近技术圈又炸锅了。
大家好，我是 147。