O Google lançou o EmbeddingGemma 2: embedding multimodal open source, Apache 2.0, que coloca imagem e texto no mesmo espaço vetorial e roda no celular. Veja os números do model card, um indexador de screenshots com pgvector, a comparação com o Gemini Embedding 2 e onde o OCR ainda é obrigatório.
O Google abriu o código do Harness2, framework em que o agente reescreve o próprio harness (prompt, tools, memória, skills, subagentes) sem tocar nos pesos e sem gabarito. O que ele edita, o que os números provam, como rodar e como governar um harness que se edita.
O Gemini 4 Argon vence o Claude Opus 5.5 em 14 de 18 benchmarks do Google e custa metade do preço. Mas perde justamente no Terminal-Bench, onde vive o agente de código, e em 1º de dezembro o preço empata. Os números lado a lado (do Google e independentes), quanto custa uma sessão agentic nos três com o GPT-6.1 Sol de régua, o que quebra na migração e um fallback em Laravel trocando por .env.
O Google repetiu a jogada e soltou o Flash antes do Pro. Só que o US$ 0,75/M que tomou a timeline não é preço baixo: a tabela oficial mostra que é o preço do 3.6 Flash com 50% de desconto até 31/12/2026, e a fatura dobra em 1º de janeiro. Aqui estão os dois valores, os benchmarks reais (FrontierCode 43,6%, AutomationBench 30,4%), o que quebra na migração vindo do 3.6, e o dado que o release não conta: a alucinação subiu de 55,6% para 64,5%.
O Gemini 3.5 Pro ainda não saiu, e a cada semana tem uma data nova circulando. Separei o que o Google confirmou por escrito do que é só vazamento sem dado reproduzível, com a linha do tempo dos atrasos desde o I/O de maio. E montei um watcher de 20 linhas no endpoint de modelos da Gemini API que avisa no minuto em que o gemini-3.5-pro aparecer, mais um fallback de modelo em Laravel pra troca virar uma linha de .env.
Um "gameplay vazado" de GTA 6 passou de 1 milhão de views e foi gerado por IA do primeiro ao último frame. Desmontamos o pipeline de 5 etapas por trás desses vídeos, por que o Sora saiu do jogo no meio da onda, e como cada artefato que denuncia o fake é consequência direta de uma decisão técnica de quem produziu.
A Cactus pós-treinou o Gemma 4 E2B com uma probe de confiança nativa: cada resposta sai com um score de 0 a 1 e, abaixo do threshold, a query escala sozinha pra nuvem. Iguala o Gemini 3.1 Flash-Lite roteando só 15-55% das queries. Destrinchamos como a probe funciona, o código de integração (o roteamento é um if), a conta de custo e onde isso quebra.
O Google lançou o Gemini 3.6 Flash prometendo qualidade de Pro com preço de Flash. Testei o anúncio contra os números: benchmarks oficiais, preço por token, o tier Flash-Lite — e o que é fato e o que é rumor na história do Pro que não chega.
O Google lançou o Gemini Omni Flash prometendo criar vídeo a partir de qualquer coisa. Testei na prática: como usar, quanto custa, onde impressiona e onde quebra.
Este post explora a trajetória da indexação e pesquisa do Google — desde os primeiros mecanismos de indexação com base em palavras-chave até os avanços mais recentes em semântica e embeddings.