MiniMax lance H3, un modèle multimodal généraliste avec son stéréo natif et poids ouverts annoncés « dans les prochains jours ». Together AI revendique une croissance spectaculaire de son volume de tokens servis, tandis que GitHub durcit la sécurité des jetons npm après une vague d’attaques par prise de contrôle de comptes. Autour de ces trois sujets, la journée est particulièrement dense côté génération d’image et vidéo (Runway, Wan Video, Luma, Black Forest Labs, Ideogram), outillage des agents de code (Devin, Replit, GitHub Actions) et transition de modèles chez OpenAI et Google.
MiniMax H3 : un modèle multimodal généraliste, poids ouverts annoncés
31 juillet — MiniMax lance H3, décrit comme un modèle de génération multimodale généraliste. Contrairement aux générations précédentes (Hailuo 01 et 02), qui séparaient les tâches par modèle spécialisé, H3 unifie ces capacités dans un seul modèle capable de comprendre un contexte mêlant texte, image, vidéo et audio. Sa caractéristique la plus marquante est le son stéréo natif généré conjointement à la vidéo, sur des séquences allant jusqu’à 15 secondes en résolution 2K.
MiniMax met en avant un positionnement prix-performance agressif : en 2K, le prix à la seconde serait inférieur au tiers de celui des modèles « mainstream », et en 768p, inférieur à la moitié du prix du 720p chez ces mêmes modèles. H3 repose sur plusieurs briques propriétaires (Contextual Omni Representation, H3-VAE, H3-Omni Transformer, In-Context Regeneration) et gère l’édition de façon généralisée : image-vers-image, image-vers-vidéo, audio-vers-audio, transfert de mouvement vidéo-vers-vidéo, avec un rendu précis du texte et des éléments de marque — un point souvent faible chez les modèles de génération vidéo.
MiniMax annonce aussi l’ouverture prochaine des poids du modèle, présentée comme un moyen d’accélérer la compatibilité matérielle et de soutenir la communauté open source dans un secteur historiquement dominé par des modèles fermés. Le lancement s’accompagne d’un déploiement day-0 chez une quinzaine de partenaires, dont Runway, Pika, Leonardo.Ai, OpenRouter et Krea.
| Caractéristique | Détail |
|---|---|
| Résolution | 2K par défaut |
| Durée maximale | 15 secondes |
| Audio | Stéréo natif, généré conjointement |
| Prix en 2K | Moins du tiers du prix/seconde des modèles mainstream |
| Prix en 768p | Moins de la moitié du prix du 720p mainstream |
| Poids ouverts | Annoncés « dans les prochains jours » |
MiniMax H3: An Open Model Breaking the Boundaries Between Tasks and Modalities — Today, we’re launching MiniMax H3, a general-purpose multimodal generation model. H3 understands unified context across text, images, video, and audio, generating video with native stereo sound, up to 15 seconds at 2K resolution.
🇫🇷 MiniMax H3 : un modèle ouvert qui efface les frontières entre tâches et modalités — Aujourd’hui, nous lançons MiniMax H3, un modèle de génération multimodale généraliste. H3 comprend un contexte unifié à travers le texte, les images, la vidéo et l’audio, générant des vidéos avec un son stéréo natif, jusqu’à 15 secondes en résolution 2K. — @MiniMax_AI sur X
🔗 Fil complémentaire — @MiniMax_AI sur X
Grok Imagine Video 1.5 disponible sur Runway
1er août — Runway continue d’élargir son catalogue de modèles tiers en intégrant Grok Imagine Video 1.5, la version vidéo du modèle de génération de xAI, directement accessible depuis sa plateforme. L’intégration s’inscrit dans la stratégie de Runway consistant à agréger les modèles frontières de plusieurs éditeurs — elle avait déjà accueilli MiniMax H3 la veille — au sein d’une même plateforme de production créative, plutôt que de miser uniquement sur ses propres modèles Gen.
Wan Video (Alibaba) lance un mode Realtime pour le croquis et le texte
31 juillet — Alibaba a mis en ligne, dans la section Labs de wan video, un mode Realtime permettant de transformer un croquis en scène photoréaliste au fur et à mesure du dessin — figure filiforme, rectangle approximatif, quelques traits — sans étape de génération explicite ni bouton « generate ». Le même jour, Alibaba a présenté un second mode Realtime, cette fois pour le texte : l’image se retouche en direct à mesure que l’utilisateur tape une description, phrase après phrase, sans écran de chargement. Ces deux fonctionnalités rapprochent l’expérience de génération d’images d’une interaction continue façon dessin ou traitement de texte, plutôt que d’un cycle prompt/génération classique.
🔗 Annonce — @Alibaba_Wan sur X
Luma lance Layers, édition d’image par calques propulsée par Uni-1
30 juillet — Luma a déployé Layers au sein de Luma Agents, propulsée par son modèle Uni-1. Le principe : demander à l’agent d’extraire les calques d’une image existante (générée par Luma ou importée par l’utilisateur), puis modifier un élément précis par simple conversation, en préservant le reste de l’image intacte — que ce soit le produit mis en avant, le fond, ou un texte. Luma illustre la fonctionnalité avec deux exemples : la reconception complète d’une affiche de rebranding à partir d’un simple JPG plat, et l’ajout d’un objet isolé dans une scène sans retoucher l’éclairage ni le décor. L’objectif est de permettre des retouches ciblées et itératives, plutôt que de régénérer une image entière pour changer un seul détail.
Black Forest Labs dévoile un aperçu de FLUX 3
30 juillet — Black Forest Labs (BFL), l’éditeur des modèles FLUX, a donné un premier aperçu public de son prochain modèle, FLUX 3, via un accès temporaire de 48 heures sur l’agent Hermes de Nous Research. Cet agent enchaîne plusieurs plans générés pour produire un court-métrage complet à partir d’un unique prompt de bout en bout. L’annonce s’accompagne d’un concours de courts-métrages organisé par Nous Research sur toute la semaine, et d’une présentation en personne de FLUX 3 lors d’un événement BFL à San Francisco le vendredi suivant. BFL n’a communiqué à ce stade ni date de disponibilité générale, ni détails techniques sur les capacités du modèle.
Ideogram lance P-Image-Ideogram, famille de modèles Pareto-optimaux avec Pruna AI
30 juillet — Ideogram a lancé, en collaboration avec Pruna AI, une nouvelle famille de modèles d’image baptisée P-Image-Ideogram, optimisée simultanément sur la qualité, la vitesse et le coût. Le modèle propose quatre modes de qualité (Very low, Low, Medium, High), une génération native en 1K et 2K, et un tarif de départ à 0,003 dollar par image, avec une latence annoncée entre 3 et 8 secondes selon le mode. Sur le classement Design Arena (votes humains en aveugle), Ideogram revendique une nouvelle frontière de Pareto préférence/coût et préférence/vitesse : en 1K, le mode le plus économique revient à 0,3 ¢/image pour une génération d’environ 3 secondes, soit environ 8,6 fois plus rapide que la moyenne des modèles évalués. Déploiement immédiat sur une quinzaine de plateformes partenaires, dont ComfyUI, Runware, Replicate, Leonardo.Ai et Together AI.
| Mode qualité | Résolution | Prix en 1K | Latence approximative |
|---|---|---|---|
| Very low | 1K/2K natif | 0,3 ¢/image | ~3 s |
| Low | 1K/2K natif | 0,75 ¢/image | ~3 s |
| Medium | 1K/2K natif | non précisé | jusqu’à 8 s |
| High | 1K/2K natif | non précisé | jusqu’à 8 s |
🔗 Annonce — @ideogram_ai sur X
Devin lance Outposts, exécution native d’applications sur n’importe quel ordinateur
31 juillet — Cognition, l’éditeur de Devin, a annoncé une nouvelle fonctionnalité baptisée Outposts. Elle permet à l’agent Devin d’exécuter et de tester nativement des applications directement sur n’importe quel ordinateur, plutôt que de dépendre uniquement d’environnements cloud isolés. Cette capacité s’inscrit dans la continuité des annonces récentes de Cognition sur l’exécution native — support iOS natif via agents cloud macOS, annoncé la veille — et vise à élargir le périmètre des tâches que Devin peut prendre en charge de bout en bout, y compris sur des configurations matérielles ou logicielles spécifiques au poste de l’utilisateur.
Replit déploie Model Selector, Follow-up Tasks et une nouvelle page d’usage
31 juillet — Dans son récapitulatif hebdomadaire « This Week in Replit », Replit détaille plusieurs nouveautés. Le Model Selector est désormais disponible pour les plans Core et Pro, avec un choix élargi incluant des modèles à poids ouverts en plus des modèles propriétaires — l’utilisateur garde le contrôle, ou laisse Replit recommander automatiquement. Follow-up Tasks passe en disponibilité pour tous les utilisateurs cette semaine : après avoir terminé une tâche, l’Agent propose des étapes suivantes activables en un clic, exécutées en arrière-plan. Deux ajustements complètent la semaine : une page d’usage reconstruite offrant un suivi quasi temps réel par date, ressource, projet, workspace, groupe et utilisateur, et une session utilisateur prolongée (déconnexion par défaut portée de 7 à 14 jours).
| Fonctionnalité | Statut |
|---|---|
| Model Selector | En ligne, plans Core et Pro, modèles ouverts inclus |
| Follow-up Tasks | Déployé à tous les utilisateurs |
| Page d’usage | Reconstruite, suivi quasi temps réel |
| Durée de session | Étendue de 7 à 14 jours |
Together AI : passage à l’échelle de l’inférence ouverte
Together AI multiplie les annonces autour de l’inférence dédiée cette semaine, sur deux angles distincts : un chiffre de croissance spectaculaire côté usage, et un article technique détaillé sur l’autoscaling de l’infrastructure sous-jacente.
Une croissance de tokens servis multipliée par plus de 10 000
1er août — Together AI affiche un chiffre de croissance frappant : son volume de tokens servis serait passé de 30 milliards par mois à 400 000 milliards (400 trillions) par mois, soit plus de 10 000 fois plus. L’entreprise explique cette progression par la migration de charges de travail à grande échelle vers des modèles à poids ouverts plutôt que vers des API propriétaires fermées. Le chiffre est présenté sans période de référence précise, ce qui limite sa valeur comparative.
Josh had to stop @vipulved and ask him to repeat the number: @wolfejosh Together AI went from serving 30B tokens a month to 400T. Over 10,000x growth as AI-native companies and enterprises move scaled workloads to open model.
🇫🇷 Josh a dû interrompre @vipulved et lui demander de répéter le chiffre : Together AI est passé de 30 milliards de tokens servis par mois à 400 000 milliards. Une croissance de plus de 10 000 fois, portée par la migration d’entreprises AI-native et de grands comptes vers des modèles ouverts pour leurs charges de travail à grande échelle. — @togethercompute sur X
Huit métriques pour piloter l’autoscaling de l’inférence dédiée
31 juillet — Together AI publie un article technique sur l’autoscaling de sa Dedicated Model Inference. Le constat de départ : les métriques classiques héritées du monde web (utilisation CPU/GPU) ne reflètent pas la pression réelle d’un moteur d’inférence LLM — un GPU peut afficher 60 % d’utilisation alors que sa file d’attente est déjà saturée, car l’utilisation mesure l’intensité de calcul, pas la charge en attente. L’article détaille huit métriques natives à l’inférence, regroupées en trois familles (concurrence, SLO, efficacité), et recommande inflight_requests comme métrique par défaut. Il chiffre aussi le coût réel d’un cold start sur GPU H100 : environ 86 secondes pour un modèle de base, 145 secondes pour un fine-tune de 18 Go, et environ 2,5 minutes pour ajouter un réplica.
| Étape mesurée | Durée sur 1×H100 |
|---|---|
| Déploiement modèle de base | 86 s |
| Déploiement fine-tune (18 Go) | 145 s |
| Montée de 1 à 2 réplicas | ~2,5 min |
Ai2 — une étude à base d’infini-gram trace la langue empruntée dans les livres écrits par IA
31 juillet — Ai2 (Allen Institute for AI) met en avant une étude construite sur son moteur infini-gram, un outil qui indexe des corpus de texte massifs et compte la fréquence exacte d’apparition de n’importe quelle phrase, permettant de remonter jusqu’aux sources probables d’une formulation. L’équipe de Tuhin Chakrabarty (Stony Brook University) a isolé des « expressions rares » — des tournures apparaissant dans cinq livres Google Books maximum et absentes du web indexé — et comparé leur taux de présence entre livres autopubliés à fort contenu IA détecté, livres autopubliés sans IA détectée, et littérature primée. Résultat : les livres à fort contenu IA affichent une proportion nettement plus élevée d’expressions rares, ce qui suggère une dépendance plus marquée aux motifs issus des données d’entraînement.
| Groupe évalué | Couverture en expressions rares |
|---|---|
| Top 200 autopubliés, IA fortement détectée | 41,6 % |
| Top 200 autopubliés, IA non détectée | 37,2 % |
| Littérature récompensée ou nominée (référence) | 19,1 % |
Gemini 3.5 Flash Cyber, un modèle dédié à la cybersécurité à accès restreint
31 juillet — Google a discrètement ajouté un nouveau membre à sa famille de modèles Flash : Gemini 3.5 Flash Cyber. Contrairement aux versions grand public annoncées ce mois-ci (3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite), ce modèle vise un usage très spécifique — détecter et corriger des vulnérabilités logicielles à grande échelle — et reste un modèle économique optimisé pour ce seul cas d’usage. L’accès est volontairement restreint aux gouvernements et aux partenaires de confiance, ce qui en fait un outil de cybersécurité défensive plutôt qu’un produit commercial ouvert à tous. Aucune page produit dédiée, aucun benchmark ni détail d’architecture n’accompagnent cette annonce : l’unique source disponible est un fil récapitulatif bimensuel de @GoogleAI, ce qui limite la profondeur de ce qu’on peut en dire pour l’instant.
Le même fil récapitulatif annonce par ailleurs Collections dans Gemini Notebook (ex-NotebookLM), une nouvelle façon de regrouper ses notebooks. Là encore, une seule phrase, sans capture ni documentation associée.
🔗 Fil récapitulatif — @GoogleAI sur X
Copilot déprécie Gemini 2.5 Pro et Gemini 3 Flash
31 juillet — GitHub retire Gemini 2.5 Pro et Gemini 3 Flash de l’ensemble de ses expériences Copilot (Chat, inline edits, modes ask et agent, complétions de code), sans action requise côté utilisateur — les modèles disparaissent automatiquement des sélecteurs. Les utilisateurs sont invités à basculer vers Gemini 3.1 Pro (Preview) et Gemini 3.6 Flash. Côté administration, les organisations Entreprise doivent vérifier que leurs politiques de modèles autorisent bien ces remplaçants avant que leurs équipes ne les retrouvent dans le sélecteur de Copilot Chat sur VS Code et github.com. Cette dépréciation illustre le rythme de rotation rapide des modèles proposés dans Copilot, où les versions Gemini de génération précédente cèdent la place aux itérations les plus récentes de Google.
npm restreint les jetons GAT à contournement de 2FA
31 juillet — GitHub limite ce que peuvent faire les jetons d’accès granulaires (GAT) npm configurés pour contourner la double authentification (2FA). Jusqu’ici, un jeton de ce type fuité pouvait servir à prendre le contrôle complet d’un compte : créer d’autres jetons, ajouter un mainteneur, modifier les droits d’accès à un paquet. Désormais, ces opérations sensibles exigent un défi 2FA interactif, même pour un jeton normalement dispensé de 2FA. La mesure est effective immédiatement ; une seconde étape est planifiée pour janvier 2027, date à laquelle ces jetons perdront aussi leur capacité à publier directement des paquets, ce qui pousse les équipes d’automatisation vers la publication de confiance (trusted publishing, basée sur OIDC). Seuls les jetons npm sont concernés — les jetons GitHub classiques (PAT, GitHub App, Actions) continuent de fonctionner sans changement. C’est une réponse directe à la vague d’attaques par prise de contrôle de paquets npm observée ces derniers mois dans l’écosystème open source.
Syntaxe self-repository pour référencer des actions dans GitHub Actions
30 juillet — GitHub Actions introduit une nouvelle syntaxe, $/, pour référencer une action ou un workflow réutilisable situé dans le même dépôt que le workflow appelant. Jusqu’ici, ce type de référence interne obligeait soit à utiliser ./ couplé à une étape de checkout explicite, soit à figer une version en dur. Avec $/, la référence pointe automatiquement vers le commit exact en cours d’exécution, sans étape de checkout supplémentaire, et fonctionne partout où ./ était utilisé : étapes de workflow, actions composites, composition imbriquée et appels de workflows réutilisables. Cette nouveauté nécessite un runner en version 2.336.0 ou plus récente. Son intérêt principal : permettre aux organisations d’appliquer des politiques exigeant l’épinglage des actions sur des SHA de commit complets, tout en gardant des références internes automatiquement synchronisées avec le ref en cours d’exécution.
OpenAI retire GPT-5.4 et GPT-5.4 mini de ChatGPT au 31 août
31 juillet — OpenAI a annoncé le retrait de GPT-5.4 et GPT-5.4 mini de l’interface ChatGPT pour les utilisateurs connectés via un compte, à compter du 31 août. Les deux modèles restent toutefois accessibles via l’API OpenAI ainsi que dans les sessions Codex authentifiées par clé API — une distinction qui touche donc les utilisateurs de l’app/web ChatGPT, mais pas les développeurs passant par l’API ou Codex avec clé API. Cette annonce s’inscrit dans la continuité de la mise à jour tarifaire GPT-5.6 (Luna/Terra) de fin juillet, qui accélère la bascule de la gamme ChatGPT vers les modèles les plus récents.
ImageGen dans Codex CLI : nouvelle lightbox et canvas
30 juillet — OpenAI Devs a mis à jour la fonction ImageGen intégrée à Codex CLI avec une nouvelle interface de type « lightbox » et un canvas dédié. Cette évolution vise à simplifier l’exploration et l’affinage des images générées directement dans le flux de travail Codex, sans changer de contexte. Il s’agit d’une amélioration d’ergonomie plutôt que d’un nouveau modèle, mais elle touche directement l’outil CLI suivi en priorité chez OpenAI.
Brèves
- Amp — démarrage des orbs 20 % plus rapide, assistant Puck basculé sur GPT-5.6 Sol — Amp annonce un démarrage des orbs (machines distantes) environ 20 % plus rapide et bascule son assistant Puck sur GPT-5.6 Sol suite à des retours utilisateurs très critiques. 🔗 source
- Hugging Face déploie un endpoint public gratuit pour DeepSeek-V4-Flash-0731 — Un employé Hugging Face met en ligne, le jour même de sa sortie, un endpoint gratuit sans token, compatible OpenAI, pour tester le modèle. 🔗 source
- Sakana AI — 5e place au CTF OSINT Diver 2026 — Une équipe défense/renseignement de Sakana AI, utilisant un agent OSINT basé sur Fugu-ultra 1.1, termine 5e sur plus de 850 équipes participantes. 🔗 source
- Kimi K3 sur Together AI — prix le plus bas et meilleur taux de cache selon OpenRouter — Des données du tableau de bord OpenRouter montrent que Together AI propose l’un des tarifs les plus bas pour Kimi K3, avec l’un des meilleurs taux de succès de cache de prompt. 🔗 source
- Un modèle vidéo ouvert (Marlin-2B) rend consultable 370 heures d’archives publiques pour environ 10 dollars — Un membre de la communauté indexe 1 864 films des Prelinger Archives avec Marlin-2B sur Hugging Face Jobs, générant 23 148 moments recherchables. 🔗 source
- GitHub sonde l’usage des outils d’accessibilité par les développeurs — Enquête ouverte jusqu’au 31 août 2026 auprès des développeurs en situation de handicap sur leurs usages des technologies d’accessibilité. 🔗 source
- Seedance 2.5 annoncé également sur Luma — Luma tease l’arrivée prochaine de Seedance 2.5 sur sa plateforme, sans date précisée. 🔗 source
- Ideogram Object Remover disponible sur Runware — L’outil de suppression d’objets d’Ideogram revendique le meilleur score FID sur le benchmark OmniEraser, sans prompt requis. 🔗 source
- SGLang ajoute le support d’Inkling-Small sur cluster NVIDIA DGX Spark — Débit mesuré de 24 tokens/seconde en concurrence 1, sur 2 systèmes DGX Spark reliés en ConnectX-7. 🔗 source
- ChatGPT desktop — vue Activité et raccourci Voix via l’icône animal — Nouvelle vue Activity regroupant conversations en attente et mises à jour de projets, plus un raccourci vers ChatGPT Voice. 🔗 source
- Dix avancées en mathématiques et informatique théorique — OpenAI partage dix résultats sur des problèmes ouverts en géométrie, cryptographie et complexité ; contenu détaillé non consultable, source bloquée aux robots. 🔗 source
- Faire progresser une IA responsable en Europe — OpenAI présente ses pratiques de sécurité, transparence et provenance en soutien à la gouvernance de l’IA en Europe face à l’AI Act ; contenu détaillé non consultable, source bloquée. 🔗 source
- Univé construit une main-d’œuvre prête pour l’IA avec ChatGPT Enterprise — Étude de cas de l’assureur néerlandais Univé sur le déploiement de ChatGPT Enterprise ; contenu détaillé non consultable, source bloquée. 🔗 source
- OpenAI dit avoir démantelé un réseau d’escroquerie basé au Cambodge — Utilisation de ChatGPT pour des arnaques à l’investissement, aux sentiments, aux jeux d’argent et à l’usurpation d’identité ; contenu détaillé non consultable, source bloquée. 🔗 source
- avatarin construit un agent retail 24/7 avec GPT-Realtime — Support client multilingue pour Yamada Denki : 30 000 utilisateurs en deux semaines, 92 % d’avis positifs selon le résumé officiel ; contenu détaillé non consultable, source bloquée. 🔗 source
Ce que ça signifie
La génération media accélère sa course à la distribution large et à l’édition conversationnelle. MiniMax H3 ouvre la marche avec un modèle unifié texte/image/vidéo/audio et des poids ouverts promis « dans les prochains jours », déployé day-0 chez une quinzaine de partenaires. Le même mouvement se retrouve chez Ideogram (P-Image-Ideogram, quatre modes de qualité et un tarif dès 0,003 dollar par image), Wan Video (mode Realtime sans bouton « generate ») et Luma (Layers, édition d’un calque à la fois par conversation) : la valeur ajoutée ne se joue plus seulement sur la qualité brute d’un modèle, mais sur la vitesse d’itération et l’intégration multi-plateformes dès le lancement. Black Forest Labs, avec un aperçu de 48 heures de FLUX 3 réservé à un agent tiers, adopte une approche inverse — teaser contrôlé plutôt que disponibilité générale immédiate.
L’inférence de modèles ouverts change d’échelle, et l’usage se documente autant que la technique. Together AI revendique une croissance de plus de 10 000 fois de son volume de tokens servis en un mois, portée par la migration d’entreprises vers des modèles ouverts, et publie en parallèle un article technique détaillé sur les limites des métriques d’autoscaling classiques pour l’inférence LLM. En complément, l’étude Ai2 construite sur infini-gram apporte un éclairage inattendu sur cette même vague de modèles ouverts : elle documente, à partir de livres autopubliés, à quel point les textes générés par IA restent proches des formulations rencontrées à l’entraînement — un rappel que la scalabilité de l’inférence n’efface pas les questions de fond sur l’originalité des contenus produits.
L’outillage des agents de code et la sécurité de la chaîne d’approvisionnement progressent en parallèle, pas toujours dans le même sens. Devin élargit son périmètre d’exécution à n’importe quel ordinateur avec Outposts, Replit multiplie les fonctionnalités d’autonomie (Follow-up Tasks, Model Selector) et GitHub Actions simplifie le référencement d’actions internes avec la syntaxe $/. Dans le même temps, GitHub resserre la sécurité npm en imposant un défi 2FA interactif même aux jetons configurés pour le contourner, en réponse directe à la vague de prises de contrôle de comptes observée ces derniers mois — un signal que l’automatisation croissante des agents s’accompagne d’un durcissement parallèle des contrôles d’accès.
Deux acteurs resserrent l’accès à certains de leurs modèles, pour des raisons différentes. OpenAI retire GPT-5.4 et GPT-5.4 mini de ChatGPT pour les utilisateurs connectés dès le 31 août, tout en les maintenant disponibles via API — une clarification de gamme plutôt qu’un retrait pur. Google, de son côté, réserve Gemini 3.5 Flash Cyber, un modèle économique dédié à la détection et à la correction de vulnérabilités logicielles, aux seuls gouvernements et partenaires de confiance : un signe que certains laboratoires distinguent désormais explicitement des modèles à usage défensif restreint des modèles grand public.
Sources
- MiniMax — Annonce H3 sur X
- MiniMax — Fil complémentaire
- Runway — Grok Imagine Video 1.5
- Alibaba Wan — Mode Realtime
- Luma — Layers
- Black Forest Labs — Aperçu FLUX 3
- Ideogram — P-Image-Ideogram
- Cognition — Devin Outposts
- Replit — This Week in Replit
- Together AI — Croissance de tokens servis
- Together AI — Autoscaling de l’inférence dédiée
- Ai2 — Étude infini-gram sur les livres
- GitHub — Dépréciation Gemini 2.5 Pro / Gemini 3 Flash
- GitHub — Restriction jetons npm 2FA
- GitHub — Syntaxe self-repository
- OpenAI — Retrait GPT-5.4
- OpenAI — ImageGen dans Codex CLI
- Amp — Orbs et Puck
- Hugging Face — Endpoint DeepSeek-V4-Flash-0731
- Sakana AI — CTF OSINT Diver 2026
- Kimi K3 sur Together AI
- Marlin-2B — Archives Prelinger
- GitHub — Enquête accessibilité
- Seedance 2.5 sur Luma
- Ideogram Object Remover sur Runware
- SGLang — Inkling-Small sur DGX Spark
- ChatGPT desktop — Vue Activité
- OpenAI — Dix avancées en mathématiques
- OpenAI — IA responsable en Europe
- OpenAI — Univé
- OpenAI — Démantèlement réseau d’escroquerie
- OpenAI — avatarin