圣诞假期期间，OpenAI、Anthropic与Google纷纷推出AI编程工具节日促销活动，通过模型升级、额度翻倍和价格优惠等方式吸引开发者。OpenAI上线“圣诞版Codex”，API额度翻倍，旨在抢占技术人群市场，掀起一场年终AI编程竞赛。
近日，Google Gemini和OpenAI的ChatGPT等生成式AI工具被曝遭恶意利用，用户通过特定提示词绕过安全审查，将正常照片中的女性篡改为暴露的“深伪”图像。相关教程曾在Reddit等平台传播，引发对AI安全边界的担忧。
瑞典AI初创公司Lovable完成3.3亿美元B轮融资，估值达66亿美元，较7月增长超三倍。本轮由CapitalG和Menlo Ventures领投，英伟达、Salesforce Ventures及德国电信跟投。公司核心技术为文本提示生成AI。
Google 在 Gemini 应用中推出新功能，用户上传视频即可检测其是否由 Google AI 创建或编辑。该功能基于 SynthID 数字水印技术，旨在提升 AI 内容透明度，帮助用户识别深度伪造，应对虚假信息挑战。
像Clay一样的AI数据提取工具，可在Google Sheets中快速提取网站数据。
基于Google Nano AI，可文本生成、编辑、提升图像质量的AI图像编辑器
Opal有多项配置，涉及授权、测量、API等多方面设置
可视化谷歌搜索结果，支持桌面与移动展示，可优化元标签
Google
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输入tokens/百万
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输出tokens/百万
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上下文长度
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$70
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uaritm
Gemma-UA-Cardio 是两款专为乌克兰语心脏病学领域设计的专业大语言模型。它们基于 Google 的 Gemma 和 MedGemma 模型，经过两阶段微调（语言适配与领域专业化），能够以乌克兰语精准提供心血管医学信息、解答临床问题，是面向医疗专业人士的辅助工具。
DejanX13
这是一个基于Google ViT-base模型微调的房屋状况分类器，能够将房屋图像分为良好、未知、破败和中等四个类别。模型在935张房屋图像数据集上训练，验证集准确率达到81.2%。
dogeater1612
这是一个基于Google Gemma 2 9B模型微调的荷兰语患者模拟模型，专门为医疗教育场景设计。模型始终以固定的JSON结构响应，模拟一位刚做完手术正在康复的患者'玛丽亚'，支持护理专业学生在安全环境中锻炼沟通和临床推理能力。
Foshie
这是一个基于Google mT5-small模型在亚马逊数据集上微调的英西翻译模型，专门用于文本摘要生成任务。模型在评估集上取得了Rouge1: 16.44, Rouge2: 8.04的评分。
aich007
FLAN-T5 Small是Google开发的指令微调文本生成模型，基于T5架构的小型版本。该模型在多种NLP任务上进行了指令微调，能够理解并执行各种文本生成指令。
mudasir13cs
这是一个基于Google Gemma-3-4B-IT模型微调的文本生成模型，专门用于根据演示模板元数据生成多样化且相关的搜索查询。该模型使用LoRA适配器进行高效微调，是结构化文档字段自适应密集检索框架的关键组成部分。
kirankumarpetlu
这是一个基于Google Gemma-2B-IT基础模型，使用PEFT（参数高效微调）和LoRA技术进行优化的文本生成模型。该模型通过参数高效的方法在保持基础模型能力的同时，针对特定任务进行了优化。
s3dev-ai
这是Google embeddinggemma-300m基础模型的各种GGUF格式量化版本，专门为高效部署和不同场景使用而优化。该模型专注于句子嵌入和相似度计算任务。
vanta-research
Scout是VANTA Research基于Google Gemma 3 4B Instruct架构微调的专业语言模型，在约束感知推理和自适应问题解决方面表现出色，擅长侦察式情报收集、系统问题分解和自适应解决方案生成。
ExaltedSlayer
Gemma 3 27B IT QAT的MLX MXFP4量化版本，是由Google开发的轻量级开源多模态模型。该模型能够同时处理文本和图像输入并生成文本输出，拥有128K大上下文窗口，支持超过140种语言，适用于多种文本生成和图像理解任务。
dario-mazzola
这是基于Google Gemma-3模型进行专门微调的文本生成模型，经过训练能够利用外部工具生成逐步计划。该模型在rewoo/planner_instruction_tuning_2k数据集上训练，使用LoRA技术进行高效微调。
shorecode
这是一个基于Google T5 Efficient Tiny架构的轻量级文本摘要生成模型，使用shorecode/summary-collection-200k-rows数据集训练，专门用于自动文本摘要任务，具有高效推理和资源占用低的特点。
edziocodes
基于google/medgemma-4b-it微调而来的版本，专门用于在OMAMA 256×256数据集上进行二元乳房X光图像分类。该模型通过LoRA（低秩适应）进行参数高效调整，在乳腺癌分类任务上表现出色，准确率从基础模型的12%提升至95%。
lapa-llm
Lapa LLM 12B PT是基于Google Gemma 3-12B开发的开源大语言模型，专门针对乌克兰语处理优化。由乌克兰多所高校研究团队开发，在乌克兰语处理方面表现卓越，具备高效的指令微调和多模态能力。
google
VaultGemma是谷歌推出的基于差分隐私技术预训练的轻量级语言模型，具有强大的隐私保护能力。它采用差分隐私随机梯度下降（DP-SGD）进行预训练，为训练数据提供数学隐私保证，参数少于10亿，适用于多种自然语言处理任务。
mlx-community
这是一个转换为MLX格式的文本嵌入模型，基于Google的EmbeddingGemma-300m模型转换而来，专门用于句子相似度计算和文本嵌入任务。模型采用BF16精度，适用于苹果芯片设备上的高效推理。
EmbeddingGemma 300M 4bit是Google开发的轻量级文本嵌入模型，专门针对MLX框架优化。该模型能够将文本转换为高质量的向量表示，适用于各种自然语言处理任务，特别是句子相似度计算和特征提取。
ggml-org
embeddinggemma-300m-qat-q8_0 GGUF 是一款基于Google embeddinggemma-300m模型的量化版本，专门用于特征提取和句子相似度计算。该模型经过量化优化，在保持较高精度的同时显著减小了模型大小和推理开销。
embeddinggemma-300M是一个经过量化优化的轻量级文本嵌入模型，基于Google的embeddinggemma架构，采用QAT（量化感知训练）和Q4_0量化技术，参数量为300M。该模型专门用于生成高质量的文本嵌入向量，支持句子相似度计算和特征提取等任务。
pytorch
这是由PyTorch团队开发的FP8量化版本Gemma-3-27B模型，基于google/gemma-3-27b-it进行FP8量化处理。该模型通过vLLM和Transformers两种方式支持高效推理，在保持模型质量的同时显著降低了内存使用并提升了推理速度。
Coco AI是一个统一搜索平台，集成了企业应用和数据（如Google Workspace、Dropbox、GitHub等），提供跨平台搜索和AI驱动的团队聊天功能，旨在提升工作效率和协作体验。
Google Workspace MCP服务器是一个功能全面的多客户端协议服务器，通过自然语言控制Google日历、云端硬盘、Gmail、文档等全套办公套件，支持一键安装到Claude桌面端，提供高级OAuth认证和服务缓存。
一个基于Playwright的Node.js工具，能够绕过搜索引擎反爬机制执行Google搜索并提取结果，可作为命令行工具或MCP服务器为AI助手提供实时搜索能力。
这是一个Google日历的MCP服务器项目，提供与Google Calendar的集成功能，允许通过标准化接口读取、创建、更新和搜索日历事件。支持从图片添加事件、日历分析、出席情况检查、自动协调事件等功能。
该项目通过搭建Claude Code与Google Gemini AI的桥梁，实现在Claude Code环境中直接调用Gemini进行问答、代码审查和创意头脑风暴，提供便捷的AI协作工具。
该项目是一个MCP服务器，用于将代码部署到Google Cloud Run，支持通过AI代理、IDE和助手应用进行部署。
G-Search MCP是一个基于Playwright的Google并行搜索服务，支持多关键词同时搜索和结构化结果返回。
一个实现Claude Desktop与Google Gemini AI模型交互的MCP服务器项目
该项目提供了一个MCP服务器，用于将代码部署到Google Cloud Run服务，支持从AI辅助IDE、AI助手应用及代理SDK等多种方式进行部署。
一个基于SerpAPI的Google职位搜索MCP服务器，提供多语言支持、灵活搜索参数和智能错误处理。
一个基于Gemini API和Google搜索的MCP服务器，通过与AI助手（如Cline）结合使用，提供最新信息的智能回答功能。
一个基于TypeScript的MCP服务器，用于管理Google Tasks，提供任务创建、列表、删除、更新和状态切换功能，支持与LLM或其他应用集成。
这是一个与Google Drive集成的MCP服务器，支持文件列表、读取和搜索功能，能够自动转换Google Workspace文件格式并提供多种文件类型的原生格式访问。
该项目是一个概念验证(POC)，展示了如何通过自定义主机实现模型上下文协议(MCP)，用于测试代理系统。核心功能包括OpenAI兼容API、Google Gemini集成、流式响应支持及工具调用能力。
一个与Google Drive无缝集成的MCP服务器，提供文件搜索、列表和读取功能，支持多种文件格式转换。
该项目是一个基于Google Cloud Vertex AI Gemini模型的MCP服务器，提供丰富的工具集用于代码辅助和通用问答，支持网络搜索增强回答、文档解释生成、文件系统操作等功能。
一个结合Claude Code和Google Gemini AI的MCP服务器，通过多模型协作实现深度代码分析，Claude擅长本地上下文操作和CLI工作流，Gemini则利用其超大上下文窗口进行分布式系统调试和长轨迹分析。
一个连接YouTube与Google Sheets的MCP服务工具，支持视频搜索并自动保存结果到表格
Nexus MCP是一个强大的个人助手服务器，集成了Google日历、Obsidian笔记、Trello看板和网页解析功能，通过FastMCP构建提供统一数字生活管理接口。
Fetch Browser是一个强大的无头浏览器MCP服务器，专为AI代理设计，无需API密钥即可获取网页内容和执行Google搜索。支持多种内容格式转换和智能错误处理。
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