DeepSeek-V4 प्रीव्यू, Devin Security Swarm, Together AI 800 M USD और Fable 5 का वैश्विक पुनर्स्थापन

1 जुलाई 2026, IA पारिस्थितिकी तंत्र के लिए विशेष रूप से घना दिन है: DeepSeek दो API वेरिएंट और 24 जुलाई को निर्धारित डिप्रिकेशन के साथ V4 Preview लॉन्च करता है, Cognition Security Swarm प्रस्तुत करता है (90 डॉलर/स्कैन पर 50 वास्तविक CVE में 72 % रिकॉल), और Together AI 500 MW से अधिक कंप्यूट क्षमता के साथ Series C में 800 मिलियन USD की फंडिंग की घोषणा करता है। साथ ही, Anthropic Fable 5 को वैश्विक स्तर पर पुनर्स्थापित करता है और Amazon, Microsoft तथा Google के साथ सह-विकसित jailbreak मूल्यांकन के लिए एक साझा सेक्टरल फ्रेमवर्क प्रकाशित करता है, जबकि GitHub Copilot पाँच समकालिक अपडेट रोल आउट करता है और xAI अपना Voice Agent Builder बीटा में लॉन्च करता है।

Fable 5 और Mythos 5 का वैश्विक पुनर्स्थापन — और jailbreaks के विरुद्ध एक सेक्टरल फ्रेमवर्क

1 जुलाई — Anthropic आधिकारिक रूप से Claude Fable 5 और Claude Mythos 5 की वापसी की घोषणा करता है, जिससे 12 जून से अमेरिकी निर्यात नियंत्रणों द्वारा लगाए गए निलंबन का अंत होता है। यह पुनः खोलना AI सुरक्षा पर महत्वपूर्ण घोषणाओं के साथ आता है।

Fable 5 की उपलब्धता. मॉडल Claude Platform, Claude.ai, Claude Code और Claude Cowork पर उपलब्ध है। Pro, Max, Team और Enterprise premium योजनाओं के लिए, इसे 7 जुलाई तक साप्ताहिक उपयोग सीमाओं के 50 % तक शामिल किया गया है; उसके बाद यह उपयोग क्रेडिट्स में परिवर्तित हो जाता है। AWS, Google Cloud और Microsoft Foundry पर पुनर्सक्रियण जारी है। Mythos 5 फिलहाल 26 जून से अनुमोदित अमेरिकी संगठनों तक सीमित है, और Glasswing के अंतरराष्ट्रीय साझेदारों तक विस्तार जारी है।

निलंबन क्यों? Amazon के शोधकर्ताओं ने Fable 5 के guardrails को बायपास करने की एक विधि पहचानी थी, जिससे कुछ सॉफ़्टवेयर कमजोरियों के लिए exploit code उत्पन्न किया जा सकता था। जांच के बाद, Anthropic और अमेरिकी सरकार ने पुष्टि की कि वही व्यवहार बहुत कम शक्तिशाली मॉडलों के साथ भी दोहराया जा सकता था — जिनमें Claude Haiku 4.5, Sonnet 4.6, Opus 4.8 और कई GPT-5.x वेरिएंट शामिल हैं। इसलिए Mythos-स्तर की कोई अनूठी आक्रामक क्षमता उजागर नहीं हुई थी।

Anthropic ने इस बायपास तकनीक को विशेष रूप से लक्षित करने वाला एक नया सुरक्षा वर्गीकारक विकसित किया, जिसे अमेरिकी वाणिज्य विभाग के Center for AI Standards and Innovation (CAISI) के शोधकर्ताओं द्वारा मान्य किया गया: यह 99 % से अधिक प्रयासों को रोकता है।

jailbreaks के मूल्यांकन के लिए सेक्टरल फ्रेमवर्क. प्रमुख नीतिगत नवीनता Amazon, Microsoft, Google और Glasswing साझेदारों के साथ सह-विकसित एक साझा फ्रेमवर्क का प्रस्ताव है, जो चार मानदंडों के आधार पर jailbreak की गंभीरता का मूल्यांकन करने की अनुमति देता है:

मानदंड	विवरण
क्षमता लाभ	क्या हमलावर को ऐसी क्षमताएँ मिलती हैं जो अन्यथा उपलब्ध नहीं थीं?
विस्तार	क्या jailbreak अनेक अलग-अलग आक्रामक कार्यों को कवर करता है?
weaponization की सुगमता	वास्तविक हमले में बदलने के लिए कितने मानवीय प्रयास की आवश्यकता है?
खोजनीयता	क्या यह तकनीक पहले से व्यापक रूप से ज्ञात और ऑनलाइन उपलब्ध है?

यह फ्रेमवर्क AI डेवलपर्स को रिपोर्टों को सुसंगत तरीके से छाँटने और सरकारी तथा औद्योगिक साझेदारों को जोखिम स्तर मानकीकृत रूप से संप्रेषित करने में सक्षम बनाने का लक्ष्य रखता है। क्षेत्र की अन्य कंपनियों को इस पहल में शामिल होने के लिए आमंत्रित किया जाता है। Anthropic समानांतर रूप से HackerOne कार्यक्रम शुरू करता है, जो Fable 5 में jailbreaks की रिपोर्ट करने वाले शोधकर्ताओं के लिए समर्पित है।

अमेरिकी सरकार के प्रति सुदृढ़ प्रतिबद्धताएँ: सार्वजनिक लॉन्च से पहले मॉडलों तक प्रारंभिक पहुँच, jailbreaks और प्रतिपरिणामों पर त्वरित सूचना-साझाकरण, महत्वपूर्ण कंप्यूट आवंटन के साथ संयुक्त शोध दल, और फ्रंटियर मॉडलों के मूल्यांकन के लिए एक साझा स्वैच्छिक मानक की दिशा में कार्य।

🔗 Anthropic घोषणा — Fable 5 और Mythos 5 पुनर्स्थापित

Devin Security Swarm — अनुप्रयोग सुरक्षा के लिए एजेंटों का झुंड

1 जुलाई — Cognition Devin Security Swarm लॉन्च करता है, जो एक पूर्ण कोडबेस पर कमजोरियों की पहचान और सुधार के लिए समर्पित एक multi-agent प्रणाली है। इसकी वास्तुकला Agentic MapReduce मॉडल पर आधारित है: समानांतर एजेंट (Map) कोड के खंडों का निरीक्षण करते हैं, व्यापार-तर्क की खामियों, श्रृंखलाबद्ध authentication bypasses और इंटर-सर्विस exploitation पथों को पकड़ते हुए; एक केंद्रीय एजेंट (Reduce) व्यक्तिगत परिणामों को पूर्ण हमले के पथों में संयोजित करता है। फिर प्रत्येक कमजोरी को निष्पादन पर exploitability सत्यापित करने के लिए एक पृथक sandbox में पुनरुत्पादित किया जाता है, जिसके बाद Devin एक सुधार लिखता है और मानव समीक्षा के लिए PR खोलता है।

50 वास्तविक CVE पर benchmark (GHSA identifiers सहित):

उपकरण	रिकॉल	प्रति स्कैन लागत
Devin Security Swarm	36/50 (72 %)	$90,23
Claude Security	34/50 (68 %)	$131,87
Codex Security	24/50 (48 %)	$118,20
Cursor Security	13/50 (26 %)	$4,60

Devin एकमात्र उपकरण है जिसने अन्य उपकरणों द्वारा चूकी गई तीन महत्वपूर्ण कमजोरियाँ पाईं: template injection द्वारा PHP sandbox bypass, metadata parsing के माध्यम से argument injection, और Spring Kafka में अत्यधिक permissive deserialization surface। benchmark में शामिल भाषाओं में Go, Python, JavaScript, Rust, Ruby, C#, Java, Swift, PHP, Elixir, Erlang, C, Kotlin और Dart शामिल हैं।

परिचालन कार्यप्रणाली. प्रति-रिपॉजिटरी किसी कॉन्फ़िगरेशन या CI एकीकरण की आवश्यकता नहीं है। स्कैन प्रोफाइल मौजूदा threat-model दस्तावेज़ीकरण से स्वचालित रूप से उत्पन्न होते हैं, विशिष्ट attacker personas के अनुरूप अनुकूलन के साथ। स्कैन को निर्धारित किया जा सकता है (दैनिक, साप्ताहिक, कस्टम): पहला स्कैन एक पूर्ण baseline स्थापित करता है, और बाद वाले केवल संशोधित कोड का विश्लेषण करते हैं — जिससे समय के साथ लागत घटती है। विश्लेषण की गहराई को बजट के अनुसार समायोजित करने के लिए batch आकार प्रोफ़ाइल के अनुसार कॉन्फ़िगर किया जा सकता है। Devin Security Swarm, Claude Security की तुलना में 30 % सस्ता है, जो रिकॉल के मामले में निकटतम विकल्प है, और Codex Security से आधी लागत का है।

उपलब्धता: आज से ही enterprises के लिए। छह-सप्ताह का एक साथ देने वाला कार्यक्रम (“Devin Security Vulnerability Remediation Program”) Cognition की embedded engineering टीम के साथ प्रस्तावित है।

🔗 Cognition घोषणा — Devin Security Swarm

DeepSeek-V4 Preview — दो API वेरिएंट, 24 जुलाई को डिप्रिकेशन

1 जुलाई — DeepSeek DeepSeek-V4 का Preview लॉन्च करता है, जो अब web, mobile app और API पर उपलब्ध है। घोषणा में उन्नत Agent capabilities और बेहतर reasoning पर जोर दिया गया है। API दो अलग वेरिएंट पेश करता है:

API पहचानकर्ता	मोड	प्रतिस्थापित करता है
`deepseek-v4-flash`	Non-thinking	`deepseek-chat`
`deepseek-v4-pro`	`reasoning_effort` के साथ reasoning	`deepseek-reasoner`

पुराने पहचानकर्ता deepseek-chat और deepseek-reasoner 24 जुलाई 2026, 15:59 UTC को deprecated हो जाते हैं और अस्थायी रूप से V4 Flash के alias बने रहते हैं। जो डेवलपर इन पहचानकर्ताओं का उपयोग करते हैं, उन्हें इस तारीख से पहले माइग्रेट करना चाहिए।

V4 Pro के उल्लेखनीय पैरामीटर:

"thinking": {"type": "enabled"} — स्पष्ट reasoning सक्रिय करता है
"reasoning_effort": "high" — reasoning intensity नियंत्रित करता है (मान: low, medium, high)

विस्तारित API संगतता. DeepSeek API अब दो अलग-अलग base_url के माध्यम से OpenAI और Anthropic दोनों प्रारूप स्वीकार करता है:

OpenAI प्रारूप: https://api.deepseek.com
Anthropic प्रारूप: https://api.deepseek.com/anthropic

यह दोहरी संगतता किसी एक या दूसरे पारिस्थितिकी तंत्र से माइग्रेशन को सरल बनाती है। घोषित एकीकरण: Claude Code, GitHub Copilot और OpenCode, कोड में बदलाव किए बिना DeepSeek-V4 को backend मॉडल के रूप में उपयोग कर सकते हैं। पैरामीटरों का पूर्ण दस्तावेज़ीकरण api-docs.deepseek.com पर उपलब्ध है।

🔗 DeepSeek — V4 Preview

उत्पादन में open source AI के लिए Together AI ने Series C में 800 M USD जुटाए

1 जुलाई — Together AI 800 मिलियन USD की Series C फंडिंग की घोषणा करता है, साथ ही नए निवेशकों द्वारा स्वतंत्र रूप से पूँजीकृत 500 MW से अधिक कंप्यूट क्षमता के लिए प्रतिबद्धताओं के साथ।

निवेश दौर:

निवेशक	प्रोफ़ाइल
Aramco Ventures	Aramco की निवेश शाखा
NVIDIA	GPU नेता (रणनीतिक साझेदार)
Vista Equity	तकनीकी private equity फंड
General Catalyst	प्रमुख AI/SaaS venture capital
Emergence Capital	एंटरप्राइज़ venture capital
Schneider Electric	ऊर्जा और दक्षता
Pegatron	हार्डवेयर निर्माता
Salesforce Ventures	Salesforce की venture capital शाखा
March Capital, DTCP Growth, Lux Capital, Geodesic, PSP Partners	पूरक फंड

थीसिस. Together AI की स्थिति एक प्रलेखित निष्कर्ष पर आधारित है: बंद proprietary LLM की अर्थव्यवस्था बड़े पैमाने पर उत्पादन में अस्थिर होती जा रही है। Open-weights मॉडल — DeepSeek, Nemotron, MiniMax, Kimi, GLM — गुणवत्ता अंतर को कम करते हुए 6 से 20 गुना लागत में कमी प्रदान करते हैं। प्रलेखित उदाहरण: Decagon ने Together AI पर माइग्रेशन के बाद अपने inference लागत को 6 गुना घटाया।

Together AI स्वयं को विश्व के सबसे बड़े AI token उत्पादकों में से एक के रूप में प्रस्तुत करता है। हाल की प्रमुख उपलब्धियाँ: NVIDIA Blackwell के लिए FlashAttention-4, production kernel optimization के लिए Together Megakernel और together.compile, और frontier open source मॉडलों के लिए सबसे तेज़ endpoints। अतिरिक्त 500 MW क्षमता का उद्देश्य मालिकाना बंद अवसंरचनाओं से बड़े पैमाने पर open-weights परिनियोजन की ओर एंटरप्राइज़ माइग्रेशन का समर्थन करना है।

🔗 Together AI घोषणा — Series C

Runway × Bertelsmann — एक यूरोपीय मीडिया समूह के पैमाने पर AI वीडियो मॉडल

1 जुलाई — Runway Bertelsmann के साथ एक रचनात्मक साझेदारी की घोषणा करता है, जो एक अंतरराष्ट्रीय मीडिया समूह है जिसका पोर्टफोलियो RTL Group, BMG और Bertelsmann Marketing Services को शामिल करता है, कुल 75,000 कर्मचारियों और 2024 में 19 अरब यूरो राजस्व के साथ।

यह साझेदारी, जिसे 2024 में Bertelsmann AI Hub के माध्यम से शुरू किया गया था, अब समूह के रचनात्मक workflows में परिचालन एकीकरण के चरण में प्रवेश करती है। तीन इकाइयाँ शामिल हैं:

Fremantle (RTL Group का production studio) — ने अपना AI studio Imaginae लॉन्च किया है, और Runway मॉडलों का उपयोग करके अपनी पहली productions प्रकाशित की हैं। RTL Germany उनका उपयोग advertising और marketing assets बनाने के लिए करता है
BMG (Bertelsmann Music Group) — एल्बम रिलीज़ और कलाकारों के लिए marketing visuals का निर्माण
Bertelsmann Marketing Services — समूह के marketing workflows में परिनियोजन

“Runway’s models are built to enable creativity at scale. This partnership is a reflection of what we think AI in media actually looks like at scale.”

🇮🇳 Runway मॉडल बड़े पैमाने पर रचनात्मकता को संभव बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह साझेदारी इस बात को दर्शाती है कि हमारे विचार में AI का मीडिया में बड़े पैमाने पर क्या ठोस अर्थ है। — Michelle Kwon, COO, Runway

यह साझेदारी एक प्रमुख यूरोपीय मीडिया समूह के पैमाने पर Runway AI वीडियो मॉडलों के पहले प्रलेखित परिनियोजन का प्रतिनिधित्व करती है। Bertelsmann के पास Penguin Random House (प्रकाशन) और Arvato Group (BPO सेवाएँ) भी हैं, जो एकीकरण के संभावित दायरे को केवल ऑडियोविज़ुअल रचनात्मक प्रस्तुतियों से आगे बढ़ाता है।

🔗 Runway घोषणा — Bertelsmann साझेदारी

Grok Voice Agent Builder — 2 मिनट से कम में production vocal agents

1 जुलाई — xAI बीटा में Grok Voice Agent Builder लॉन्च करता है, एक no-code प्लेटफ़ॉर्म जो दो मिनट से कम में production vocal agents बनाने की अनुमति देता है। यह Grok Voice Think Fast 1.0 पर आधारित है, एक नatively एकीकृत speech-to-speech मॉडल — जिसमें transcription, language model और voice synthesis को अलग-अलग संयोजित करने की आवश्यकता नहीं है।

मुख्य विशेषताएँ:

कॉल फ्लो का प्राकृतिक भाषा में वर्णन, मॉडल वास्तविक समय में तर्क करता है
ज्ञान आधार: दस्तावेज़ अपलोड (text, Markdown, Word, PowerPoint, Excel, HTML, JSON) को संग्रहों में व्यवस्थित किया जाता है जिन्हें agents के बीच साझा किया जा सकता है
अंतर्निहित कनेक्टर: Google Calendar, Outlook, Google Drive, OneDrive, Linear, Notion, web search, मानव को स्थानांतरण, वास्तविक समय सूचनाएँ
टेलीफोनी: मुफ्त प्रदान किया गया नंबर, प्रत्यक्ष SIP, WebSocket क्लाइंट
80+ आवाज़ें अंतर्निहित या ~2 मिनट ऑडियो से voice cloning
अवलोकनीयता: प्रत्येक कॉल की रिकॉर्डिंग और transcription, उपयोग किए गए tools का audit
कॉन्फ़िगर करने योग्य guardrails, 25+ भाषाओं का समर्थन

मूल्य निर्धारण:

उपयोग	दर
Audio (शामिल आवाज़ें, बिना अलग platform शुल्क)	$0,05/मिन
मुफ्त प्रावधानित नंबर पर telephony	+$0,01/मिन

τ-voice Bench benchmark (यथार्थवादी स्थितियाँ: खराब telephony audio, accents, interruptions, multi-tool conversations) — xAI द्वारा उत्पादित benchmark:

मॉडल	रैंकिंग
Grok Voice Think Fast 1.0	1st
Gemini 3.1 Flash Live	2nd
GPT Realtime 1.5	3rd

इस benchmark के लिए इस समय कोई विस्तृत परिणाम या स्वतंत्र कार्यप्रणाली उपलब्ध नहीं है।

🔗 xAI घोषणा — Grok Voice Agent Builder

GitHub Copilot — 1 जुलाई को पाँच अपडेट

GitHub Copilot के लिए एक साथ पाँच नई विशेषताएँ जारी करता है: multimodal vision, browser control, एक प्रथम open-weight मॉडल तक पहुँच, और AI credits नियंत्रण के दो उपकरण।

Copilot Vision सामान्य उपलब्धता में

1 जुलाई — Copilot Vision अब सामान्य उपलब्धता में है। उपयोगकर्ता चैट Copilot के प्रॉम्प्ट में सीधे छवियाँ (JPEG, PNG, GIF, WebP) और PDF जोड़ सकते हैं, जो VS Code, github.com और CLI में उपलब्ध है। उपलब्धता : सभी योजनाएँ (Free, Pro, Pro+, Business, Enterprise), बिना किसी प्रशासक कार्रवाई के। Business और Enterprise योजनाओं में अब Editor Preview Features नीति को सक्रिय करने की आवश्यकता नहीं है — Vision अब डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय है। GitHub इन योजनाओं के लिए संलग्न फ़ाइलें लगभग 24 घंटे तक रखता है।

🔗 Changelog — Copilot Vision GA

Copilot के लिए ब्राउज़र टूल्स VS Code में सामान्य उपलब्धता में

1 जुलाई — Copilot एजेंट अब VS Code में एक वास्तविक ब्राउज़र को नियंत्रित कर सकते हैं: नेविगेट करना, क्लिक करना, टाइप करना, स्क्रीनशॉट लेना और कंसोल पढ़ना। एजेंट टैब उपयोगकर्ता की कुकीज़ तक पहुँच के बिना अलग-थलग रहते हैं; उपयोगकर्ता टैब “Share with Agent” पर क्लिक करने तक निजी रहते हैं। समानांतर एजेंट अपने-अपने टैब एक-दूसरे से निजी रखते हैं। उद्यमों के लिए: नया स्विच workbench.browser.enableChatTools और नेटवर्क व्हाइटलिस्ट/ब्लैकलिस्ट (chat.agent.allowedNetworkDomains, chat.agent.deniedNetworkDomains) wildcard समर्थन के साथ।

🔗 Changelog — ब्राउज़र टूल्स GA

Kimi K2.7 Code — Copilot चयनकर्ता में पहला open-weight मॉडल

1 जुलाई — Moonshot AI का Kimi K2.7 Code, Copilot मॉडल चयनकर्ता में चयन योग्य पहला open-weight मॉडल बन जाता है, जिसे GitHub ने Microsoft Azure पर होस्ट किया है। Pro, Pro+ और Max योजनाओं के लिए चरणबद्ध रोलआउट VS Code 1.127.0+, Visual Studio 17.14.6+, JetBrains 1.9.1-251+, CLI, github.com और GitHub Mobile पर है। Business और Enterprise: आने वाले हफ्तों में रोलआउट, डिफ़ॉल्ट रूप से निष्क्रिय — प्रशासक द्वारा मैन्युअल सक्रियण आवश्यक है, जिसे open-weight मॉडल की संगतता को अपनी सुरक्षा और डेटा शासन आवश्यकताओं के साथ सत्यापित करना होगा।

🔗 Changelog — Copilot में Kimi K2.7 GA

Copilot CLI और SDK में सत्र-आधारित AI क्रेडिट सीमाएँ

1 जुलाई — अब एक सत्र में किसी एजेंट द्वारा उपभोग किए गए AI क्रेडिट को सीमित करना संभव है: गैर-संवादात्मक मोड में --max-ai-credits विकल्प, संवादात्मक मोड में /limits आदेश (यदि सत्र के दौरान सीमा पहुँच जाती है तो समायोजन प्रस्ताव के साथ)। यह सीमा एक सॉफ्ट कैप (soft cap) है — चल रहा उत्तर रुकने से पहले पूरा होता है, और वास्तविक उपयोग थोड़ा अधिक हो सकता है। Copilot CLI 1.0.66+ और SDK 1.0.5+ पर सार्वजनिक पूर्वावलोकन में उपलब्ध। copilot update के माध्यम से अद्यतन करें।

🔗 Changelog — सत्र-आधारित क्रेडिट सीमाएँ

Copilot CLI में मॉडल की स्वचालित चयन

1 जुलाई — Copilot CLI में Auto मोड कार्य के अनुसार सर्वोत्तम मॉडल की ओर मार्गित करता है (तर्क, कोड निर्माण, बग निदान, उपकरण ऑर्केस्ट्रेशन), उपलब्धता और विश्वसनीयता का वास्तविक समय में विश्लेषण करते हुए। मूल्य लाभ: Auto द्वारा उपभोग किए गए AI क्रेडिट पर −10 % (legacy वार्षिक योजनाओं के लिए गुणक पर −10 %)। /model के माध्यम से मैन्युअल स्विच संभव। किसी कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता नहीं — Copilot CLI अपडेट करें और Auto चुनें।

🔗 Changelog — Copilot CLI मॉडल की ऑटो चयन

Hugging Face + Cerebras : वास्तविक समय की आवाज़ के लिए Gemma 4

1 जुलाई — Hugging Face और Cerebras HF Realtime Voice लॉन्च करते हैं, जो Gemma 4 (Google open-weights) द्वारा संचालित एक संवादात्मक आवाज़ API (speech-to-speech) है, जो Cerebras हार्डवेयर (WSE प्रोसेसर) पर चलती है। आर्किटेक्चर WebSocket प्रोटोकॉल पर आधारित है और 100 ms से कम विलंबता को लक्षित करता है, जिससे वॉयस इंटरैक्शन प्रोडक्शन में संवादात्मक सहायक के लिए पर्याप्त रूप से सहज बनते हैं।

लक्षित उपयोग: वॉयस असिस्टेंट, संवादात्मक एजेंट, हैंड्स-फ़्री इंटरफ़ेस (hands-free)। यह साझेदारी पहले के HF–Cerebras समझौते का विस्तार करती है और उसे कम-विलंबता वाली वॉयस परिस्थितियों पर लागू करती है। एक डेमो “HF Realtime Voice 🎙” लेबल के अंतर्गत उपलब्ध है।

🔗 Hugging Face Blog — HF Realtime Voice

Gemini Spark : macOS, जुड़े हुए ऐप्लिकेशन और वास्तविक समय ट्रैकिंग

30 जून — Google, Gemini ऐप में एकीकृत अपने उन्नत AI एजेंट Gemini Spark के अपडेट जारी करता है, जिनके चार मुख्य आयाम हैं।

macOS (Beta, Google AI Ultra सदस्य, संयुक्त राज्य)। Spark चैट विंडो के बाहर भी कार्य कर सकता है और पूरे macOS डेस्कटॉप पर कार्यों को स्वचालित कर सकता है — फ़ाइलें छाँटना, स्थानीय बिलों से बजट तालिकाएँ बनाना, अपडेट शेड्यूल करना। आने वाले हफ्तों के लिए एक दूरस्थ निष्पादन घोषित किया गया है: फोन से कार्य शुरू करें और उसे आपकी अनुपस्थिति में Mac पर चलने दें। डाउनलोड gemini.google/mac पर।

नए जुड़े हुए ऐप्लिकेशन। Google Tasks और Google Keep के अलावा, Spark अब Canva, Dropbox, Instacart, OpenTable और Zillow Rentals के साथ एकीकृत होता है। वेब और मोबाइल पर सप्ताह के भीतर चरणबद्ध रोलआउट, बाद के हफ्तों में macOS।

कस्टम MCP सर्वर। Spark अब किसी भी ऐप्लिकेशन को सीधे एजेंट में जोड़ने के लिए कस्टम Model Context Protocol (MCP) सर्वरों को स्वीकार करता है।

वास्तविक समय विषय ट्रैकिंग। Spark घटनाओं की निरंतर निगरानी कर सकता है: खेल परिणाम, स्टॉक मूल्य सीमा, ब्लॉग, सोशल नेटवर्क, मौसम और समाचार — केवल ईमेल से परे।

🔗 Google Blog — Gemini Spark जून 2026 अपडेट

NVIDIA — अमेरिकी निर्माण और Blackwell इन्फ़रेंस स्टैक

2026 में अमेरिकी GDP में 485 अरब USD का योगदान

1 जुलाई — NVIDIA संयुक्त राज्य में अपने विनिर्माण प्रभाव का एक आकलन प्रकाशित करता है, जिसे Public First के आँकड़ों का समर्थन प्राप्त है। NVIDIA और उसके साझेदार 43 राज्यों में उपस्थित हैं; NVIDIA द्वारा संचालित AI मांग 2026 में $485 अरब अमेरिकी GDP में योगदान देगी, AI अवसंरचना में पाँच वर्षों के $1 000 अरब संचयी निवेश के हिस्से के रूप में।

साझेदार	स्थान	भूमिका
TSMC	Phoenix, Arizona	Blackwell वेफ़र का बड़े पैमाने पर निर्माण
Foxconn	Houston, Texas	AI सिस्टम GB300 NVL72
Wistron	Fort Worth, Texas	AI सिस्टम का असेंबली और परीक्षण
Coherent	Sherman, Texas	लेज़र, ऑप्टिकल घटक, अर्धचालक
Corning	North Carolina + Texas	उन्नत ऑप्टिकल कनेक्टिविटी

यह लेख 4 जुलाई के निकट राजनीतिक और आर्थिक प्रभाव के साथ प्रकाशित किया गया है।

🔗 NVIDIA Blog — Build in America

Blackwell इन्फ़रेंस स्टैक : एक महीने में −5× टोकन लागत, +20× थ्रूपुट

30 जून — NVIDIA बताता है कि उसका इन्फ़रेंस सॉफ़्टवेयर स्टैक (TensorRT-LLM, Dynamo, SGLang, vLLM) Blackwell प्लेटफ़ॉर्म पर लागत कैसे घटाता है:

DeepSeek V4 पर एक महीने में टोकन लागत 5 गुना तक कम (vLLM + SGLang के माध्यम से)
चार अनुकूलनों का संयोजन — disaggregated serving, NVLink के माध्यम से बड़े expert parallelism, NVFP4, multi-token prediction (MTP) — : 20 गुना तक थ्रूपुट
DFlash speculative decode : मौजूदा हार्डवेयर पर 15 गुना तक थ्रूपुट
FastVideo : PyTorch में 5 सेकंड से कम में 1080p वीडियो जनरेशन

साझेदार	परिनियोजन	मापा गया लाभ
Baseten	DeepSeek V4 Pro (reasoning, coding)	TensorRT-LLM के माध्यम से +50 % tokens/s
Cognition	Dynamo के माध्यम से RL workloads	घर-भर्ती अवसंरचना के बिना scaling
DigitalOcean + Hippocratic AI	Healthcare AI (10 M मरीज कॉल)	+30 % थ्रूपुट, <0,5 s TTFR
Together AI + Cursor	वास्तविक समय coding endpoints	मॉडल → production तेज

🔗 NVIDIA Blog — Blackwell इन्फ़रेंस स्टैक

संक्षेप

Codex CLI 0.142.5 — trace logs सुरक्षा सुधार — जुलाई की पहली Codex CLI रिलीज़: WebSocket Responses अनुरोधों के पूर्ण payload अब trace फ़ाइलों में नहीं लिखे जाते (PR #30771 द्वारा @dylan-hurd-oai का सुधार)। अद्यतन: npm install @openai/codex@0.142.5. 🔗 Codex CLI Changelog

इसका क्या अर्थ है

ओपन सोर्स और इन्फ़रेंस अर्थव्यवस्था : एक अवरोध टूट रहा है। DeepSeek-V4 (Anthropic + OpenAI API संगतता), Together AI (800 मिलियन USD और open-weights मॉडलों के लिए +500 MW), Copilot में Kimi K2.7 (Copilot चयनकर्ता में पहला open-weight मॉडल) और NVIDIA का Blackwell स्टैक (एक महीने में −5× टोकन लागत) का संयोजन एक ऐसा संदर्भ बनाता है जहाँ खुले मॉडलों का गुणवत्ता/लागत अनुपात स्वामित्व वाले बंद मॉडलों की तुलना में संरचनात्मक रूप से अधिक तेज़ी से सुधार रहा है। खुले और बंद के बीच चुनाव अब अधिकाधिक शासन और अनुपालन का प्रश्न बनता जा रहा है, केवल प्रदर्शन या कीमत का नहीं।

एजेंटिक सुरक्षा एक समन्वित प्राथमिकता बन रही है। Devin Security Swarm और Anthropic का क्षेत्रीय ढाँचा (Amazon, Microsoft, Google) एक ही समस्या के दो पहलुओं को दर्शाते हैं: जैसे-जैसे AI एजेंटों को वास्तविक कोडबेस और आक्रामक क्षमताओं तक पहुँच मिलती है, सुरक्षा को अब हर अभिनेता पर अलग-अलग नहीं छोड़ा जा सकता। Cognition उपकरणीकरण के माध्यम से जवाब देता है (समानांतर एजेंटों की झुंड, sandbox सत्यापन, स्वचालित PR)। Anthropic और उसके साझेदार मूल्यांकन के मानकीकरण के माध्यम से जवाब देते हैं (गंभीरता के चार मानदंड, >99 % classifier, HackerOne कार्यक्रम)। ये दोनों दृष्टिकोण पूरक हैं और 1 जुलाई को उनकी समकालिकता संभवतः संयोग नहीं है।

वॉयस और मल्टीमॉडल एजेंट उत्पादन में प्रवेश कर रहे हैं। Grok Voice Agent Builder ($0,05/min सभी शामिल, 25+ भाषाएँ, कैलेंडर/ड्राइव/व्यावसायिक उपकरण कनेक्टर) और HF Realtime Voice (Cerebras पर Gemma 4, 100 ms से कम विलंबता, WebSocket प्रोटोकॉल) एक बदलाव को चिह्नित करते हैं: वॉयस इंटरफ़ेस अब सम्मेलन डेमो नहीं, बल्कि मापने योग्य विलंबता प्रतिबद्धताओं वाले बिल योग्य उत्पाद हैं। Copilot Vision और Copilot ब्राउज़र टूल्स की सामान्य उपलब्धता में तैनाती मल्टीमॉडल पक्ष में इस तस्वीर को पूरा करती है — ये सुविधाएँ महीनों से पूर्वावलोकन में थीं और अब सभी योजनाओं के लिए मानक बन गई हैं, बिना किसी प्रशासक कार्रवाई के।

रचनात्मक और औद्योगिक साझेदारियाँ एक मूल्य श्रृंखला को आकार देती हैं। Runway × Bertelsmann (19 Md EUR राजस्व, RTL, BMG, Fremantle/Imaginae पहले से प्रोडक्शन में) और NVIDIA Build in America ($485 Md GDP योगदान, 43 राज्य, TSMC/Foxconn/Wistron) यह दर्शाते हैं कि जनरेटिव AI मापनीय परिणामों के साथ दस्तावेज़ित उत्पादन श्रृंखलाओं में एकीकृत हो चुका है। इन घोषणाओं का एक राजनीतिक और औद्योगिक आयाम भी है, जो केवल तकनीकी क्षेत्र से आगे जाता है।