Three years ago we launched NotebookLM as an experimental AI product from Google Labs to help you understand anything. Today we're introducing across the board upgrades to NotebookLM that deliver new agentic capabilities in chat and more advanced reasoning to tackle the most complex research projects.
升级 1：底层换模型 + 安全云端计算
NotebookLM 跑在 Gemini 3.5 和 Antigravity 上——更准、更可靠、thinking process 可见性更好。
每个 notebook 现在配一台 secure cloud computer——NotebookLM 能写并运行 code，做更深入的研究和更复杂的分析。系统内含 100+ curated software skills——解锁了一系列深读你 notebook 里源的新能力。
Google 内部 side-by-side 评估（vs 之前的系统）：
- 平均 win rate 65%（比 parity 高 15 个百分点）
- 大文档分析 69.9% win rate
- 高级 web 搜索和源发现 78.2% win rate
评估维度 5 个：source-grounded Q&A、multilingual interactions、long-form document understanding、content generation、multi-source research。
升级 2：更多输出格式 + 可编辑
NotebookLM 现在能用更多格式输出，带详细指令引导。它从你的源里组 context，产出 PDF 报告（含图表）、详细预算 spreadsheet、定制学生 worksheet——全部从 studio panel 直接下载。
生成后你还可以编辑。
新格式清单：
- 数据可视化 / charts（png, svg）
- Documents（PDFs, docx, markdown, text files）
- Images with Nano Banana（png, jpg, gif）
- Structured data（csv, json）
- Microsoft Excel（xlsx）
- Microsoft PowerPoint（pptx）
升级 3：研究启动门槛降低
以前 NotebookLM 最好用是当你带自己的源、对自己项目有清楚把握的时候。现在可以以「loose ideas and questions」起步。
NotebookLM 在 chat 里引导你建 source repository——你想找其他语言的一手 source 来理解新视角、或者你最近发现一个作者想找他的相关作品，它能用 Google Search 找相关 high quality web 源加到你的 notebook 里。
你还是 notebook 源的控制者——你的工作 grounded 在你信任的信息里，所有源都继续被明确 attribution。
升级 4：更多场景更实用
研究人员：数据分析师能合并多个国家格式冲突的数据，让 NotebookLM 跑 web 搜索找额外 context、写 code 做准确的数据分析、生成 chart 和 PDF 报告展示结果。
技术专业人员：项目经理能把复杂的客户集成 spec 直接变成 polished 简化指南 + slide deck + 团队 step-by-step roadmap。
小企业主：健身房老板能跑一个 media campaign，用 NotebookLM 算 campaign 的 financial impact，决定要不要扩张到其他城市。
推出节奏
今天起全球 web 端逐步推出——所有 Google AI Ultra 用户、所有 Workspace business 客户（带 AI Ultra Access 和 AI Expanded Access） 都能用，计划后续扩展到其他用户。
这次升级在 2026 AI 工具栈里的位置
NotebookLM 这次升级不只是新能力——是 NotebookLM 这个产品形态本身的迁移。
三年里 NotebookLM 一直是「基于你给的源做摘要、问答、Audio Overview」的研究笔记本。这次它变成「基于你给的源 + 写代码 + 出可编辑 artifact + 自己搜源」的轻量 agent 平台。
最值得划重点的是secure cloud computer + 100+ curated software skills——
- 之前 NotebookLM 是只读源
- 现在它能在 sandbox 里跑 code
- 加上 Google Search 找源这一步——curator 这部分 NotebookLM 自己也做了一部分，不再强求用户带完整 source 集
研究工具的 agent 化在 2026 年是关键拐点——NotebookLM 是这个拐点最早冲到前线的几个产品之一。
这次升级没碰「honest limits」的问题：Google 内部 eval 65% 平均 win rate 是一个 scalar——它没说取得这个 win rate 用的是什么 inference budget。报告本身仍是 scalar 风格。
研究启动门槛降低不等于研究质量门槛降低——loose ideas 起步、NotebookLM 用 Google Search 帮你加源，对源质量的控制权还是在你手里。但**「用 Google Search 找源并自动加进 notebook」这一步是新的**——它意味着 NotebookLM 首次长出 curation 能力。它现在既是 narrator 也是 curator——用户得自己决定信任哪些自动加进来的源。