2025年8月，谷歌DeepMind团队在最新开发者节目中展示了Gemini 2.5 Flash Image模型，该模型具备原生图像生成与编辑能力，支持多轮对话式场景一致性操作，堪称图像生成领域的革命性突破。其亮点包括创意解读模糊指令、文本渲染改进及复杂任务的交错生成机制，适用于家居设计、人物OOTD等场景。团队核心成员包括Logan Kilpatrick、Kaushik Shivakumar、Robert Riachi、Nicole Brichtova和Mostafa Dehghani，他们在AI、多模态学习等领域有深厚积累。相比专注文本到图像的Imagen，Gemini更适合复杂多模态任务，未来目标是迈向通用人工智能（AGI）。

3月13日，据财联社报道，Google DeepMind宣布与机器人公司Apptronik合作，基于谷歌大模型Gemini 2.0开发下一代人形机器人。双方计划推出Gemini Robotics-ER，并向多家领先机构（如Agile Robots、波士顿动力及Enchanted Tools等）开放测试。该项目旨在创建可在各类机器人平台上运行的通用AI系统，涵盖双臂平台Alpha 2、Franka以及Apptronik自主开发的Apollo。未来，这一技术有望推动人形机器人在更多领域的应用落地。

7月8日，Google DeepMind发布新研究JEST，一种AI训练方法，声称能提升13倍训练速度和10倍能效，助力环保。JEST通过联合示例选择机制，对比学习者和参考模型评估数据批次，精准挑选关键学习数据，适用于多领域。尽管对高质量数据依赖，但研究或缓解AI算力焦虑。随着AI能耗问题关注，JEST可能被用于降低成本，但实际应用中，可能面临效率与能耗竞赛的挑战。