17 結果
2025年5月12日 / Cloud
Apigee APIM Operator が一般提供版となりました。Kubernetes のような YAML 構成を使って GKE 環境に API 管理やゲートウェイ機能を導入したり、デベロッパーネイティブなツールを利用したり、齟齬を減らしたり、Apigee Hybrid と同等のポリシー管理を利用したりできるようになります。
2025年5月9日 / DeepMind
Gemini 2.5 marks a major leap in video understanding, achieving state-of-the-art performance on key video understanding benchmarks and being able to seamlessly use audio-visual information with code and other data formats.
2025年5月7日 / Gemini
Gemini 2.0 Flash's image generation capabilities, now available in preview in Google AI Studio and Vertex AI, feature higher rate limits, enhanced visual quality, more precise text rendering, and more, allowing developers to create applications for product recontextualization, collaborative image editing, and dynamic SKU generation.
2025年5月6日 / Gemini
An updated I/O edition preview of Gemini 2.5 Pro is being released for developers, featuring best-in-class front-end and UI development performance, ranking #1 on the WebDev Arena leaderboard, and showcasing applications like video to code and easier feature development through starter apps.
2025年4月18日 / Gemma
量子化対応トレーニング（QAT）で最適化した Gemma 3 モデルの int4 量子化バージョンがリリースされました。メモリ要件が大幅に削減され、ユーザーは Gemma 3 27B などの強力なモデルを NVIDIA RTX 3090 などのコンシューマグレード GPU で実行できるようになります。
2025年4月17日 / Gemini
Gemini 2.5 Flash がプレビュー版になりました。「思考」プロセスによって推論機能が向上しており、デベロッパーは費用とレイテンシのトレードオフを制御できます。このアップデート版の目的は、パフォーマンスと価格のバランスをとりながら、複雑なタスクに対応できる費用対効果の高いソリューションを実現することです。
2025年4月16日 / Gemini
Google AI Studio のスターター アプリのギャラリーが拡張されました。これまで以上に直感的になったプロンプト エクスペリエンス、ネイティブ コード編集、Gemini モデルの能力を示すさまざまなインタラクティブ サンプル、UI の刷新など、その他のアップデートも行われています。Gemini API を使った開発を続けましょう。
2025年4月9日 / Cloud
Google デベロッパー プログラムは進化を続けており、Gemini Code Assist などの AI を搭載したツール、新しいプレミアム版およびエンタープライズ版を含むリソースの拡充、プロダクトのプレビュー版へのアクセス、ワークスペース容量の増加などを通して、デベロッパーの皆さんが簡単に開発してイノベーションを起こせるようにしています。
2025年3月12日 / Gemma
ShieldGemma 2 は、Gemma 3 をベースに開発された 40 億パラメータのモデルです。微妙な意味合いを含むさまざまな画像に幅広く対応できるように設計されており、視覚言語モデルの入力フィルタや画像生成システムの出力フィルタとして利用できます。
2025年3月7日 / Gemini
Gemini API で、新しい試験運用版 Gemini Embedding テキストモデルが利用できるようになりました。このモデルは、Massive Text Embedding Benchmark（MTEB）リーダーボードでトップ ランキングを獲得しており、言語サポートが拡張された高次元エンベディングを提供します。
