Anthropic अपने आईपीओ का रोडशो शुरू करता है, Google ने Gemini 4 Carbon को सामान्य रूप से उपलब्ध किया, OpenAI ने Businesses in ChatGPT लॉन्च किया

Anthropic अपने आरंभिक सार्वजनिक निर्गम का रोडशो शुरू करता है: श्रेणी A के 825 मिलियन शेयरों की पेशकश 70 से 78 डॉलर के बीच की गई है, जिन्हें Nasdaq पर « ANT » प्रतीक के तहत सूचीबद्ध किया जाएगा। Google ने Gemini 4 Carbon को डेवलपरों, उद्यमों और Ultra ग्राहकों के लिए खोल दिया है, जिसकी दरें 30 नवंबर तक प्रति मिलियन टोकन 2 और 10 डॉलर हैं। Cursor, GitHub Copilot, Perplexity और Devin ने उसी दिन इसे शामिल किया, और इनमें से कई ने अपने मूल्यांकन भी प्रकाशित किए। OpenAI ने Businesses in ChatGPT को बीटा में लॉन्च किया, Anthropic ने Claude में Whiteboards, Sheets और Data जोड़े, ByteDance और MiniMax ने Seedream 5.5 और H3-Image जारी किए, और फ़्रांसीसी राष्ट्रपति कार्यालय ने एआई सुरक्षा पर एक अपील प्रकाशित की, जिस पर 16 देशों, 10 कंपनियों और 7 संगठनों ने हस्ताक्षर किए हैं।

Anthropic अपने आरंभिक सार्वजनिक निर्गम का रोडशो शुरू करता है: 70 से 78 डॉलर के बीच 825 मिलियन शेयर

10 नवंबर — SEC के समक्ष अपना S-1 सार्वजनिक रूप से दाखिल करने के दो सप्ताह बाद, Anthropic अपने आरंभिक सार्वजनिक निर्गम का रोडशो शुरू करता है। यह मूल्य निर्धारण से पहले निवेशकों के लिए प्रस्तुतियों का दौर है। @AnthropicAI द्वारा साझा की गई उसकी Newsroom पोस्ट में श्रेणी A के 825 मिलियन साधारण शेयरों की पेशकश का विवरण है। इनमें से लगभग सभी, यानी 801 351 354 शेयर, Anthropic द्वारा पेश किए जा रहे हैं; शेष 23 648 646 शेयर कुछ मौजूदा शेयरधारक बेच रहे हैं, और उनकी बिक्री से कंपनी को कोई राशि नहीं मिलेगी।

निर्गम का प्रबंधन करने वाले बैंकों को श्रेणी A के अधिकतम 123 750 000 अतिरिक्त शेयर खरीदने के लिए 30 दिनों का विकल्प भी मिलेगा। अनुमानित मूल्य प्रति शेयर 70 से 78 डॉलर के बीच है। Anthropic ने अपने शेयरों को Nasdaq Global Select Market पर « ANT » प्रतीक के तहत सूचीबद्ध करने का अनुरोध किया है, और प्रारंभिक विवरणिका Goldman Sachs और Morgan Stanley से उपलब्ध है।

पेशकश का विवरण	प्रकाशित मूल्य
पेश किए गए श्रेणी A के शेयर	825 000 000
इनमें Anthropic द्वारा पेश किए गए शेयर	801 351 354
इनमें शेयरधारकों द्वारा बेचे जाने वाले शेयर	23 648 646
बैंकों का विकल्प (30 दिन)	अधिकतम 123 750 000 शेयर
प्रति शेयर मूल्य सीमा	70,00 से 78,00 डॉलर
बाज़ार और प्रतीक	Nasdaq Global Select, « ANT »

SEC के समक्ष दाखिल पंजीकरण विवरण अभी प्रभावी नहीं हुआ है: इसके प्रभावी होने से पहले कोई शेयर बेचा नहीं जा सकता और खरीद का कोई प्रस्ताव स्वीकार नहीं किया जा सकता। विज्ञप्ति में न तो मूल्यांकन, न जुटाई जाने वाली राशि और न ही पहली बार सूचीबद्ध होने की तारीख दी गई है। S-1 को 1 जून को गोपनीय रूप से दाखिल किया गया था, फिर 26 अक्टूबर को सार्वजनिक किया गया।

🔗 Anthropic ने रोडशो शुरू किया (Anthropic Newsroom)

Gemini 4 Carbon सामान्य रूप से उपलब्ध, 30 नवंबर तक प्रति मिलियन टोकन 2 और 10 डॉलर

10 नवंबर — Fairwind Program के साइबर सुरक्षा रक्षकों तक पहुँच सीमित रखने के दो सप्ताह बाद, Google ने Gemini 4 Carbon को सामान्य रूप से उपलब्ध कर दिया है। Google DeepMind के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और मुख्य एआई आर्किटेक्ट Koray Kavukcuoglu की लिखी पोस्ट के अनुसार, gemini-4-carbon मॉडल अब Gemini API के सशुल्क स्तर, Google AI Studio, Android Studio और Gemini for business के साथ-साथ उद्यमों के लिए Antigravity और CodeMender में सामान्य रूप से उपलब्ध है। इसे सभी Google AI Ultra ग्राहकों के लिए Antigravity, Gemini ऐप (डेस्कटॉप, मोबाइल और वेब) तथा Search के एआई मोड में भी जारी किया जा रहा है। साइबर संस्करण तक पहुँच अब भी Fairwind Program में आवेदन के माध्यम से मिलती है।

शुरुआती दर की समाप्ति तिथि अब तय हो गई है। API के संस्करण विवरण के अनुसार, 30 नवंबर 2026 तक Carbon की कीमत प्रति मिलियन इनपुट टोकन 2 डॉलर और प्रति मिलियन आउटपुट टोकन 10 डॉलर है, जिसके बाद ये दरें 4 और 20 डॉलर हो जाएँगी। ये राशियाँ 28 अक्टूबर को भी बताई गई थीं, लेकिन दर बदलने की तारीख नहीं दी गई थी। Google ने स्पष्ट किया है कि यह दर सार्वजनिक पहुँच वाले Carbon मॉडल पर लागू होती है।

दर का प्रकार (API, प्रति मिलियन टोकन)	30 नवंबर 2026 तक	30 नवंबर 2026 के बाद
इनपुट टोकन	2 डॉलर	4 डॉलर
आउटपुट टोकन	10 डॉलर	20 डॉलर

Google अधिकांश कोड और दस्तावेज़ संबंधी कार्यों के लिए Gemini 4 Argon को उपयुक्त विकल्प बताता है, जबकि Carbon को लंबे और जटिल कार्यों के लिए रखता है, जिनमें अधिक खोजबीन और सत्यापन की आवश्यकता होती है तथा टोकन की खपत अधिक होती है। पोस्ट के अनुसार, यह CursorBench 4.0, Perplexity के WANDR और Zapier के AutomationBench पर पहले स्थान पर है, और प्रति कार्य इसकी लागत अगले सर्वश्रेष्ठ बाहरी मॉडल की आधी से भी कम है (Cursor और Perplexity के आँकड़ों का विवरण अगले खंड में है)। वित्त के क्षेत्र में, यह Hebbia के एजेंट आधारित मूल्यांकन में परीक्षण किए गए सर्वश्रेष्ठ मॉडल की बराबरी करता है और Balyasny Asset Management के बेंचमार्क में 23 कॉन्फ़िगरेशन पर पहले स्थान पर आता है।

सुरक्षा के मामले में, Google का कहना है कि सिमुलेटेड परिवेशों में हमले के 99 % मार्ग अवरुद्ध किए गए:

Google द्वारा बताया गया सुरक्षा मापदंड	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon
प्रति प्रयास सुरक्षा भंग होने की दर (सिमुलेटेड साइबर परीक्षण)	0,8 %	3,1 %
हमले वाले अनुरोधों की सफलता (Gray Swan परीक्षण)	2,17 %	9,86 %
एजेंट की ईमानदारी (375 कार्यों का बेंचमार्क)	92 %	70 %

10 000 वैज्ञानिकों को छह महीने तक Argon मुफ़्त देने वाले कार्यक्रम में अब Carbon भी शामिल है। Google के शोधकर्ताओं ने AlphaProof Code के साथ इस मॉडल का उपयोग करके Signal प्रोटोकॉल के कोड के सुरक्षा गुणों को Lean में सिद्ध किया है।

🔗 Gemini 4 Carbon अब उपलब्ध है (blog.google) · Gemini API के संस्करण विवरण

MKA: Google और Artificial Analysis ने दृश्य दस्तावेज़ों पर काम के 200 कार्यों वाला बेंचमार्क लॉन्च किया

10 नवंबर — Google ने Artificial Analysis के साथ MKA (Multimodal Knowledge Agent) जारी किया है। यह बेंचमार्क दृश्य रूप से जटिल फ़ाइलों पर काम करने की एजेंटों की क्षमता मापता है: वास्तु योजनाएँ, तकनीकी आरेख, ग्राफ़ और तालिकाएँ। इसके 200 निजी कार्य 10 क्षेत्रों और 83 पेशों के विशेषज्ञों के साथ तैयार किए गए हैं; हर कार्य एक अनुभवी पेशेवर के लिए 3 से 8 घंटे के काम के बराबर है। लगभग 70 हाँ या नहीं वाले जाँच बिंदुओं की सूची से हर तैयार परिणाम का मूल्यांकन किया जाता है, जिसमें 75 % भार सटीकता और 25 % दृश्य डिज़ाइन का होता है।

सभी मॉडलों को एक ही मुक्त स्रोत परीक्षण ढाँचे, Stirrup, से चलाया जाता है। अंक देने का काम ऐसे मॉडल पर बने एजेंट को सौंपा गया है जो Google का नहीं है और जिसके निर्णय मानव विशेषज्ञों से 96 % मेल खाते हैं। पूरा कार्य संग्रह Artificial Analysis के पास निजी रहता है; 10 सार्वजनिक कार्य Hugging Face पर उपलब्ध हैं। परीक्षण किए गए मॉडल प्रति कार्य औसतन 30 से 130 चरणों का उपयोग करते हैं। Gemini 4 Carbon गुणवत्ता में दूसरे स्थान पर आता है, जबकि प्रति कार्य इसकी औसत लागत पहले स्थान वाले मॉडल की छठे हिस्से के बराबर है। पोस्ट में उस पहले मॉडल का नाम नहीं दिया गया है।

🔗 Multimodal Knowledge Agent बेंचमार्क (blog.google)

Gemini 4 Carbon उसी दिन Cursor, GitHub Copilot, Perplexity और Devin में आया, हर एक की अपनी शर्तें

पिछले दिन आए Claude Fable 5.2 की तरह, Carbon भी उपलब्ध होने के कुछ घंटों के भीतर मॉडल शामिल करने वाले टूलों में पहुँच गया। Cursor और Perplexity अपने मूल्यांकन प्रकाशित करते हैं, GitHub इसे Copilot में स्वतः सक्रिय करता है, और Cognition इसे Devin Desktop और Devin CLI में खोलता है। Cognition के अनुसार, वहाँ यह कम प्रयास स्तर पर ही Argon के सर्वश्रेष्ठ परिणाम से आगे निकल जाता है। Cognition अपनी लागत की गणना API की सार्वजनिक दरों पर करता है, जिसमें सार्वजनिक रूप से उपलब्ध छूट भी शामिल हैं (संक्षिप्त समाचार देखें)।

Cursor: उच्च प्रयास स्तर पर 60,4 % के साथ CursorBench 4.0 में पहला स्थान, 30 नवंबर तक आधी कीमत

10 नवंबर — Cursor ने Gemini 4 Carbon को उपलब्ध कर दिया है और अपने आंतरिक बेंचमार्क CursorBench 4.0 में इसे पहले स्थान पर रखा है: उच्च प्रयास स्तर (High) पर 60,4 %, जिसकी लागत प्रति कार्य 9,22 डॉलर है। मध्यम प्रयास स्तर 8,49 डॉलर पर 60,1 % के साथ उसके पीछे है, और अधिकतम प्रयास स्तर वाले Claude Fable 5.2 (60,0 %, 32,79 डॉलर) से आगे है। रैंकिंग पृष्ठ की एक दिलचस्प बात: कम प्रयास स्तर (58,6 %) Carbon के तीनों स्तरों में सबसे महँगा है, जिसकी लागत प्रति कार्य 11,89 डॉलर है और जिसमें 124 चरण लगते हैं, जबकि High में 71 चरण लगते हैं।

मॉडल और प्रयास स्तर	CursorBench 4.0 स्कोर	प्रति कार्य लागत
Gemini 4 Carbon High	60,4 %	9,22 डॉलर
Gemini 4 Carbon Medium	60,1 %	8,49 डॉलर
Claude Fable 5.2 Max	60,0 %	32,79 डॉलर
Gemini 4 Carbon Low	58,6 %	11,89 डॉलर
Claude Opus 5.5 Max	57,8 %	13,43 डॉलर
Gemini 4 Argon High	52,9 %	4,57 डॉलर

Cursor में Carbon 30 नवंबर तक आधी कीमत पर है, यानी प्रति मिलियन इनपुट टोकन 2 डॉलर और आउटपुट टोकन 10 डॉलर। इसके बाद 1 दिसंबर से पूरी दर, 4 और 20 डॉलर, लागू होगी। पृष्ठ में यह स्पष्ट नहीं किया गया है कि Carbon की प्रति कार्य लागत रियायती दर पर निकाली गई है या पूरी दर पर, और घोषणा के साथ कोई परिवर्तन विवरण नहीं दिया गया है।

🔗 @cursor_ai की घोषणा · CursorBench 4.0 रैंकिंग

GitHub Copilot: Carbon सामान्य रूप से उपलब्ध, संगठनों में स्वतः सक्रिय

10 नवंबर — GitHub ने Gemini 4 Carbon को Pro+, Max, Business और Enterprise योजनाओं के लिए Copilot में सामान्य रूप से उपलब्ध कर दिया है। यह मॉडल जटिल कोड कार्यों, एजेंट आधारित कार्यों और तर्क संबंधी कार्यों के लिए बनाया गया है, जिसमें सुरक्षित कोड बनाने और सुरक्षा कार्यों पर विशेष ध्यान दिया गया है। यह दस इंटरफ़ेस के मॉडल चयन मेन्यू में दिखाई देता है: VS Code, Visual Studio, Copilot CLI, कोड एजेंट, GitHub Copilot ऐप, github.com, GitHub Mobile, JetBrains IDE, Xcode और Eclipse; 13 अक्टूबर को Gemini 4 Argon आठ इंटरफ़ेस पर उपलब्ध था। इसे क्रमशः जारी किया जा रहा है।

Claude Fable 5.2 (अगला खंड) के विपरीत, Carbon के लिए Business और Enterprise संगठनों को कोई कदम नहीं उठाना पड़ता: वहाँ नए मॉडल डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय होते हैं, इसलिए यह अपने आप दिखाई देता है, जब तक कि व्यवस्थापक ने यह सेटिंग बंद न की हो या इस मॉडल को निष्क्रिय न किया हो। इसका शुल्क उपयोग के अनुसार प्रदाता की सूचीबद्ध दर पर लिया जाता है। परिवर्तन विवरण में न कोई राशि और न कोई प्रचारात्मक दर दी गई है, जबकि Argon को आने पर रियायती कीमत मिली थी।

🔗 GitHub Copilot में Gemini 4 Carbon (GitHub परिवर्तन विवरण)

Perplexity: प्रति कार्य 5,86 डॉलर पर WANDR में 0,857, Computer और Search में उपलब्ध

10 नवंबर — सामान्य उपलब्धता शुरू होने के दो घंटे से भी कम समय में Perplexity ने Carbon को अपने एजेंट Computer में Pro और Max ग्राहकों के लिए, तथा Search में केवल Max ग्राहकों के लिए उपलब्ध कर दिया। पिछले दिन Claude Fable 5.2 के साथ भी यही हुआ था।

Gemini 4 Carbon is now available in Perplexity Computer for Pro and Max subscribers, and in Search for Max subscribers. It scores 0.857 on our WANDR benchmark at $5.86 per task, matching Claude Fable 5.2 at 40% of the cost.

🇮🇳 Gemini 4 Carbon अब Perplexity Computer में Pro और Max ग्राहकों के लिए और Search में Max ग्राहकों के लिए उपलब्ध है। यह हमारे WANDR बेंचमार्क पर प्रति कार्य 5,86 डॉलर की लागत में 0,857 स्कोर करता है, यानी Claude Fable 5.2 के बराबर प्रदर्शन उसकी लागत के 40 % में देता है। — X पर @perplexity_ai

WANDR पर मूल्यांकित मॉडल	WANDR स्कोर	प्रति कार्य लागत
Gemini 4 Carbon	0,857	5,86 डॉलर
Claude Fable 5.2	0,851	14,51 डॉलर
Gemini 4 Argon	0,802	7,88 डॉलर

Fable 5.2 के साथ बराबरी Perplexity की व्याख्या है: दोनों के बीच 0,006 अंक का अंतर है, और इन आँकड़ों के स्रोत, Perplexity के ग्राफ़ में Carbon को परेटो सीमा पर रखा गया है। प्रत्येक मॉडल के इस स्कोर की तुलना 5 नवंबर को प्रकाशित Agent API के अल्ट्रा स्तर के 85,9 % से नहीं की जा सकती, क्योंकि वह कई एजेंटों वाला कॉन्फ़िगरेशन है। API के परिवर्तन विवरण में google/gemini-4-carbon को Agent API में 30 नवंबर 2026 तक मान्य शुरुआती दर पर जोड़ा गया है (प्रति मिलियन इनपुट टोकन 2 डॉलर, कैश किए गए इनपुट के लिए 0,10 डॉलर और आउटपुट के लिए 10 डॉलर), साथ ही anthropic/claude-fable-5-2 को भी जोड़ा गया है। न तो WANDR के लिए इस्तेमाल किया गया प्रयास स्तर बताया गया है और न ही Computer में क्रेडिट के रूप में लागत।

🔗 Perplexity API का परिवर्तन विवरण

GitHub Copilot, Devin Security, Warp और Genspark में Claude Fable 5.2 और Mythos 5.2

लॉन्च के अगले दिन भी Fable 5.2 और Mythos 5.2 अन्य कंपनियों के टूलों में पहुँच रहे हैं। 9 नवंबर को Cursor, Devin, Perplexity और v0 के बाद, Warp ने Fable 5.2 को Warp Factories और अपने टर्मिनल में उपलब्ध किया है, और Genspark ने अपने Code Agent में (संक्षिप्त समाचार देखें)। दो एकीकरणों में विशेष शर्तें हैं: GitHub Copilot में डेटा प्रतिधारण और Devin Security में Mythos 5.2 तक सीमित पहुँच।

GitHub Copilot: Fable 5.2 सामान्य रूप से उपलब्ध, डिफ़ॉल्ट रूप से डेटा प्रतिधारण के साथ

9 नवंबर — Anthropic द्वारा लॉन्च किए जाने के दिन ही Claude Fable 5.2 को GitHub Copilot में Pro+, Max, Business और Enterprise के लिए सामान्य रूप से उपलब्ध कर दिया गया, उन्हीं दस इंटरफ़ेस पर जहाँ Carbon उपलब्ध है। GitHub के शुरुआती परीक्षणों के अनुसार, यह Fable 5.1 से अधिक कार्य हल करता है और इसके लिए कम चरणों तथा टूल कॉल की ज़रूरत पड़ती है, लेकिन कोई आँकड़ा प्रकाशित नहीं किया गया है। इसका शुल्क उपयोग के अनुसार प्रदाता की सूचीबद्ध दर पर लिया जाता है, और Copilot CLI के संस्करण 1.0.109 से यह उसके मॉडल चयन मेन्यू में दिखाई देता है।

Fable 5 और 5.1 की तरह, Anthropic अपने सुरक्षा वर्गीकारकों को चलाने के लिए प्रॉम्प्ट और आउटपुट को डिफ़ॉल्ट रूप से रखता है, लेकिन उनका उपयोग प्रशिक्षण के लिए नहीं करता। इसलिए Business और Enterprise में Claude Fable 5.2 की नीति डिफ़ॉल्ट रूप से निष्क्रिय है, और इसे सक्रिय करना इस डेटा प्रतिधारण की स्वीकृति माना जाता है; Copilot के अन्य Claude मॉडलों में डेटा प्रतिधारण शून्य रहता है (शून्य डेटा प्रतिधारण)। पात्र उद्यमों को कैलेंडर वर्ष के अंत तक Fable 5.2, 5.1 और 5 के लिए शून्य डेटा प्रतिधारण की छूट मिलती है। उसके बाद, इन मॉडलों के लिए Enterprise Frontier Safeguards (EFS) आवश्यक होगा, जो स्वचालित सुरक्षा निगरानी और डेटा रखने के विकल्प जोड़ता है, जिनमें ग्राहक के नियंत्रण वाली एन्क्रिप्शन कुंजियाँ भी शामिल हैं।

🔗 GitHub Copilot में Claude Fable 5.2 (GitHub परिवर्तन विवरण)

Devin Security : Cognition के आंतरिक साइबर बेंचमार्क पर Mythos 5.2 का स्कोर 73,5, जबकि Mythos 5.1 का 56,9

10 नवंबर — Cognition पात्र एंटरप्राइज़ ग्राहकों के लिए Devin Security की प्रबंधित सुरक्षा जाँचों में Claude Mythos 5.2 को शामिल कर रहा है। ये वे ग्राहक हैं जिन्हें Devin के ज़रिए अत्याधुनिक साइबर मॉडल का ऐक्सेस मिला हुआ है; अन्य ग्राहक इसके लिए अनुरोध कर सकते हैं। Devin स्वयं जाँच शुरू करता है: ग्राहक की सुरक्षा टीम को मॉडल के लिए अलग ऐक्सेस की ज़रूरत नहीं होती, जिसे Anthropic अपने सत्यापन कार्यक्रमों तक सीमित रखता है।

Cognition ने कमज़ोरियाँ खोजने का एक नया आंतरिक बेंचमार्क प्रकाशित किया है: C, Python, Go, PHP और TypeScript में 25 रिपॉज़िटरी, जिन्हें ऐसे कमिट पर स्थिर किया गया है जहाँ सार्वजनिक रूप से रिपोर्ट की गई 1 781 कमज़ोरियाँ अब भी मौजूद हैं। 100 में से दिया जाने वाला F2 स्कोर, रिकॉल को अधिक महत्व देते हुए रिकॉल और प्रिसिज़न को मिलाता है, और हर रिपॉज़िटरी पर तीन बार चलाने से मिले स्कोर का औसत लिया जाता है।

Cognition द्वारा मूल्यांकित मॉडल	औसत F2 स्कोर (आंतरिक बेंचमार्क)
Claude Mythos 5.2	73,5
Claude Mythos 5.1	56,9
Claude Opus 5.5	32,7

Mythos 5.2 के साथ घोषित « 100 मिलियन डॉलर से अधिक » के क्रेडिट, 26 अक्टूबर को पहले ही पेश किए गए सैकड़ों मिलियन डॉलर के Devin क्रेडिट देने के वादे को आगे बढ़ाते हैं; नई बात यह है कि अब इन्हें स्पष्ट रूप से Mythos 5.2 से जोड़ा गया है। कोई कीमत नहीं बताई गई है।

🔗 @cognition की घोषणा · Devin Security में Claude Mythos 5.2 (Cognition)

कंपनियों के लिए ChatGPT : Businesses in ChatGPT बीटा में, और तृतीय-पक्ष टूल में Business प्लान

10 नवंबर — OpenAI ने Businesses in ChatGPT को बीटा में लॉन्च किया है, जिससे कंपनियाँ इस सहायक में अपनी उपस्थिति प्रबंधित कर सकती हैं। OpenAI इसे हर सप्ताह ChatGPT का इस्तेमाल करने वाले 1,2 अरब लोगों तक पहुँचने का एक नया तरीका बताता है।

Now in beta: Businesses in ChatGPT. Claim your business, manage your information, and get insights on how people engage with you. Eligible businesses can also build a Business Agent to answer customers’ questions and help them explore what you offer.

🇮🇳 अब बीटा में: Businesses in ChatGPT। अपने व्यवसाय पर स्वामित्व का दावा करें, अपनी जानकारी प्रबंधित करें और देखें कि लोग आपके साथ कैसे संवाद करते हैं। पात्र व्यवसाय ग्राहकों के सवालों के जवाब देने और उन्हें अपनी पेशकश जानने में मदद करने के लिए Business Agent भी बना सकते हैं। — X पर @OpenAI

शुरुआत Business Hub से होती है, जो वेब पर ChatGPT के साइडबार से उपलब्ध है। कंपनी वहाँ अपनी सूचीबद्ध प्रोफ़ाइल पर स्वामित्व का दावा करती है; सत्यापन के बाद वह अपनी जानकारी अपडेट करती है और कीमत व उपलब्धता सहित उत्पाद फ़ीड जोड़ती है। रिलीज़ नोट्स के अनुसार, कुछ भी प्रकाशित करने से पहले Persona के ज़रिए पहचान का सत्यापन आवश्यक है। जहाँ ChatGPT उपलब्ध है, वहाँ स्थित कोई भी पात्र कंपनी ऐसा कर सकती है; Enterprise ग्राहक और विज्ञापनदाता अपने OpenAI प्रतिनिधि के ज़रिए आगे बढ़ते हैं, और Shopify व्यापारी Business Hub या Shopify के प्रशासन पैनल से जुड़ते हैं। Business Hub समेकित आँकड़े भी दिखाता है: उल्लेख, वेबसाइट पर जाने वाले क्लिक और खोज के विषय, यानी उन बातचीतों में बार-बार आने वाले विषय जिनमें वेबसाइट का उल्लेख होता है। उपयोगकर्ताओं की बातचीत और Business Agent के साथ हुए संवाद साझा नहीं किए जाते, और ये आँकड़े तय सीमाएँ पार होने के बाद ही दिखाई देते हैं।

दूसरा घटक Business Agent है: कंपनी एक ऐसा एजेंट बनाती है, उसका परीक्षण करती है और उसे प्रकाशित करती है, जो उसकी दी हुई जानकारी के आधार पर ग्राहकों के जवाब देता है। किसी उत्तर में कंपनी दिखाई देने पर उपयोगकर्ता उसकी प्रोफ़ाइल से एजेंट खोलता है। यह मूल बातचीत से अलग, स्पष्ट लेबल वाली बातचीत में खुलता है। कंपनी अपने एजेंट को प्रायोजित भी कर सकती है और स्पष्ट लेबल वाले विज्ञापन स्थानों के साथ उसे अपने ChatGPT Ads अभियानों का गंतव्य बना सकती है।

प्रस्तावित घटक	इससे क्या किया जा सकता है	घोषित उपलब्धता
Business Hub	अपनी प्रोफ़ाइल पर स्वामित्व का दावा करना, अपनी जानकारी अपडेट करना, उत्पाद फ़ीड जोड़ना	जहाँ ChatGPT उपलब्ध है, वहाँ की पात्र कंपनियाँ (बीटा)
आँकड़े	उल्लेख, वेबसाइट पर जाने वाले क्लिक, खोज के विषय (समेकित, तय सीमाओं के साथ)	Business Hub के साथ
Business Agent	कंपनी की जानकारी के आधार पर ग्राहकों के जवाब देने वाला एजेंट	पात्र ऑनलाइन व्यापार और सेवाएँ, केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में
प्रायोजन	ChatGPT Ads के गंतव्य के रूप में Business Agent	Business Agent वाली कंपनियाँ

कोई कीमत नहीं बताई गई है। OpenAI इसे अन्य बाज़ारों और श्रेणियों तक फैलाने तथा अधिक जटिल ज़रूरतों वाले संगठनों के लिए टूल जोड़ने की योजना बना रहा है, लेकिन कोई समयसीमा नहीं दी गई है।

🔗 Businesses in ChatGPT का परिचय (OpenAI)

ChatGPT से साइन इन करें के ज़रिए ChatGPT Business प्लान अब v0 और Warp सहित तृतीय-पक्ष टूल में उपलब्ध

10 नवंबर — ChatGPT Business प्लान भी अब Go, Plus और Pro की तरह ChatGPT से साइन इन करें (Sign in with ChatGPT) में शामिल हो गया है: टीमें Notion, v0, Amp, Kilo Code, Warp, Nous Research के Hermes, OpenClaw या OpenCode जैसे टूल में अपनी सदस्यता का इस्तेमाल कर सकती हैं। उपयोग प्लान के Codex और ChatGPT Work आवंटन से कटता है, कोई अतिरिक्त आवंटन नहीं मिलता, और जुड़े हुए ऐप को बातचीत या स्मृतियों का ऐक्सेस नहीं मिलता।

नई बात प्रशासनिक नियंत्रण हैं। admin.openai.com पर प्रशासक हर ऐप को प्लान का उपयोग करने की अनुमति देता है, फिर तय करता है कि हर Standard या Premium सदस्य के आवंटन का कितना प्रतिशत इन सेवाओं में इस्तेमाल किया जा सकता है; इसके बाद, अधिकृत सदस्य कार्यक्षेत्र के क्रेडिट इस्तेमाल कर सकते हैं। Devin, Business प्लान के उपयोग का समर्थन नहीं करता।

v0 ने अपने बदलावों के विवरण में इस एकीकरण की जानकारी दी है: OpenAI मॉडल के पात्र उत्तरों का उपयोग v0 क्रेडिट के बजाय प्लान से काटा जाता है। जब प्रशासक की तय सीमा पूरी हो जाती है, तो v0 काम सुरक्षित रखते हुए जनरेशन रोक देता है और सीमा बढ़ाने का अनुरोध करने या अपने v0 क्रेडिट से जारी रखने का विकल्प देता है। Warp ने Business प्लान के समर्थन की पुष्टि की है, लेकिन कोई अन्य विवरण नहीं दिया।

🔗 @OpenAIDevs की घोषणा · ChatGPT से साइन इन करें का दस्तावेज़ीकरण · v0 के बदलावों का विवरण

Claude Whiteboards और Claude Sheets बीटा में, Claude Dashboards अब Claude Data नाम से सामान्य रूप से उपलब्ध

10 नवंबर — Anthropic ने Claude में सहयोग के लिए दो प्रकार के आर्टिफ़ैक्ट जोड़े हैं और तीसरे को बीटा से बाहर कर दिया है। Claude Whiteboards एक साझा व्हाइटबोर्ड है: उस पर बोलकर योजना बताई जा सकती है, Claude उसे समयरेखा, ज़िम्मेदार लोगों और तारीखों के साथ व्यवस्थित करता है, और टीम उसे उसी समय संपादित कर सकती है। किसी हिस्से को घेरकर Claude से उसके बारे में सवाल किया जा सकता है, फिर बोर्ड को दस्तावेज़ या प्रस्तुति में बदला जा सकता है, या Lucid, Miro अथवा Vani by Zoho में निर्यात किया जा सकता है। Claude Sheets टैब, फ़ॉर्मूले, फ़ॉर्मैटिंग और ड्रॉपडाउन सूचियों वाली स्प्रेडशीट बनाता है, अक्सर एक ही प्रॉम्प्ट से, और अपने हर बदलाव को हाइलाइट करता है। Anthropic स्वीकार करता है कि Sheets फ़िलहाल बुनियादी स्तर का है और .xlsx या CSV में निर्यात, Claude for Excel, या Airtable, Asana, monday.com और Smartsheet इस्तेमाल करने की ओर निर्देशित करता है।

8 अक्टूबर को बीटा में लॉन्च हुआ Claude Dashboards अब Claude Data नाम से सामान्य रूप से उपलब्ध है।

Claude Data (formerly Dashboards) is now generally available on paid plans. Along with dashboards, Claude can draft data stories and narrated videos from your metrics, for you to review before sharing. Certified queries and live sharing are in beta.

🇮🇳 Claude Data (पहले Dashboards) अब सशुल्क प्लान पर सभी के लिए उपलब्ध है। डैशबोर्ड के अलावा, Claude आपके मेट्रिक्स के आधार पर डेटा का व्याख्यात्मक विवरण और वाचन वाले वीडियो तैयार कर सकता है, जिन्हें आप साझा करने से पहले समीक्षा करते हैं। प्रमाणित क्वेरी और लाइव साझाकरण बीटा में हैं। — X पर @claudeai

Claude Data में डेटा टीम द्वारा प्रमाणित मेट्रिक्स की परिभाषाएँ जुड़ी हैं, जिन्हें चार्ट पर बैज से दर्शाया जाता है। इसमें लाइव साझाकरण भी है, जहाँ पाठक स्वीकृत क्वेरी के नतीजे देख सकते हैं, लेकिन आपके ऐक्सेस का इस्तेमाल करके अन्य क्वेरी नहीं चला सकते। इसके अलावा डिज़ाइन सिस्टम का समर्थन, हर डैशबोर्ड के लिए समायोजित किया जा सकने वाला कैश और पुराने संस्करण पर लौटने की सुविधा सहित बदलावों का इतिहास भी मिलता है। इसके लिए डेटा कनेक्टर (डेटा वेयरहाउस या CRM) आवश्यक है; Amplitude, Mixpanel, Omni, PostHog और Sigma साझेदार हैं।

Claude उत्पाद	10 नवंबर को स्थिति	Enterprise पर सक्रियण
Claude Whiteboards	बीटा, सशुल्क प्लान	डिफ़ॉल्ट रूप से निष्क्रिय
Claude Sheets	बीटा, सशुल्क प्लान	डिफ़ॉल्ट रूप से निष्क्रिय
Claude Data	सामान्य रूप से उपलब्ध (प्रमाणित क्वेरी और लाइव साझाकरण बीटा में)	19 नवंबर 2026 को डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय
Claude Meetings	घोषित, कोई तारीख नहीं	निर्दिष्ट नहीं

तीनों उत्पाद सभी सशुल्क प्लान पर, वेब, डेस्कटॉप और मोबाइल पर धीरे-धीरे उपलब्ध कराए जा रहे हैं; Team पर ये डिफ़ॉल्ट रूप से सक्रिय हैं। उसी दिन प्रकाशित एक व्यापक लेख में Anthropic ने Claude Meetings की भी घोषणा की, लेकिन कोई तारीख नहीं दी: Claude नोट्स लेने और बातचीत के दौरान दस्तावेज़ अपडेट करने के लिए कॉल में शामिल होगा। इनके साथ कौशलों सहित Salesforce (बीटा), NetSuite और Workday (बीटा) प्लगइन भी आए हैं, और Anthropic के अनुसार Claude Marketplace में 9 000 से अधिक कनेक्टर और प्लगइन हैं।

🔗 Sheets, Whiteboards और Data (claude.com) · Claude के साथ काम करने के और तरीके (claude.com)

इंटरैक्टिव कनेक्टर अब Claude में पूरे खुलते हैं, और MCP Apps में ऐप टूल तथा एम्बेड की गई वेबसाइटें जुड़ीं

10 नवंबर — इंटरैक्टिव कनेक्टर, जो जनवरी से बातचीत में किसी टूल का छोटा दृश्य दिखाते थे, अब बातचीत के बगल में या पूरी स्क्रीन पर पूरे खुलते हैं: उदाहरण के लिए उपयोगकर्ता के खाते से जुड़ा Confluence या Notion का पूरा संपादक। Claude खुले हुए पेज, पंक्ति या फ़ाइल को बदल सकता है। इसके लिए कनेक्टर की कार्रवाइयों जैसी ही मंज़ूरी ली जाती है और बदलाव लाइव दिखाई देते हैं; टूल को बिना प्रॉम्प्ट के भी खोला जा सकता है और साइडबार में पिन किया जा सकता है। यह सुविधा सभी प्लान पर वेब और Claude Desktop में, चैट और Cowork को एक साथ लाने वाले नए अनुभव के तहत उपलब्ध कराई जा रही है। शुरुआती टूल हैं: Asana, Canva, Carta, Dropbox, monday.com, Smartsheet, Vercel और Webflow; Figma, Harvey और Shopify अपने एकीकरण तैयार कर रहे हैं।

डेवलपर के लिए, Claude अब MCP Apps एक्सटेंशन के और हिस्सों का समर्थन करता है, जिनमें ऐप टूल और एम्बेड की गई वेबसाइटें (embedded sites) शामिल हैं। ये सार्वजनिक पूर्वावलोकन में हैं: @ClaudeDevs के अनुसार, कार्यान्वयन का विवरण अभी बदल सकता है। दस्तावेज़ीकरण स्पष्ट करता है कि इनके लिए दूरस्थ सर्वर और निर्देशिका में शामिल होने के लिए सत्यापित प्रोफ़ाइल आवश्यक है।

🔗 इंटरैक्टिव कनेक्टर (claude.com) · @ClaudeDevs की पोस्ट शृंखला

Seedream 5.5 किसी छवि को 100 चरणों तक संपादित करता है और सीधे पारदर्शी छवियाँ बनाता है

9 नवंबर — ByteDance की Seed टीम ने अपना नया छवि निर्माण मॉडल Seedream 5.5 लॉन्च किया है, जिसका उद्देश्य पेशेवर उत्पादन कार्यप्रवाहों में भरोसेमंद नतीजे देना है। पहला सुधार: कई चरणों में संपादन 100 चरणों तक स्थिर रहता है और बिना रंग भटके, असंपादित क्षेत्रों को हर पिक्सेल तक जस का तस रखता है। दूसरा: पारदर्शी या अर्ध-पारदर्शी RGBA छवियों का सीधे निर्माण, जिन्हें पृष्ठभूमि हटाए बिना अन्य दृश्यों में जोड़ा जा सकता है। तीसरा: रोशनी, सामग्री और त्वचा का अधिक स्वाभाविक चित्रण, कम चमक और कम अत्यधिक एक्सपोज़र के साथ, तथा छोटे आकार के सघन पाठ का बेहतर चित्रण।

ByteDance ने अपने MagicArena प्लेटफ़ॉर्म पर छह उपयोगों (ई-कॉमर्स, विपणन, फ़िल्म और टेलीविज़न, वीडियो गेम, कार्यालय का काम, फ़ैशन) में मूल्यांकन किया। उसके अनुसार, Seedream 5.5 इन सभी छह क्षेत्रों में Seedream 5.0 Pro के मुकाबले गुणवत्ता स्कोर और उपयोगिता दर बेहतर करता है। ByteDance के ही अनुसार, जोड़ीवार तुलना में यह पाठ की संरचना के मामले में GPT Image 2.5 Sunburst और Nano Banana 2.1 से आगे है।

Seedream 5.5 का मूल्यांकन (ByteDance के अनुसार)	प्रकाशित परिणाम
5.0 Pro के मुकाबले उपयोगिता (फ़िल्म और टेलीविज़न, कार्यालय का काम)	दोगुने से अधिक
पिछले संस्करण के मुकाबले छवि-से-छवि यथार्थपरकता में GSB वरीयता	+55,62 %
बुरी तरह बिगड़ा हुआ पाठ	0,4 %
थोड़ा बिगड़ा हुआ पाठ	1,7 %

मॉडल Dreamina, CapCut और BytePlus पर आ रहा है। 10 नवंबर से Pika ने इसे अपने Creator और Fancy सदस्यों के लिए Image Studio में मुफ़्त जोड़ दिया है। इसमें 100 से अधिक परतों में विभाजन और पारदर्शी PNG निर्यात की सुविधा भी है। Genspark इसे शुरुआती ऐक्सेस में उपलब्ध करा रहा है (संक्षिप्त समाचार देखें)। इस शृंखला का Pro संस्करण बाद में आएगा, लेकिन कोई तारीख नहीं दी गई है; न खुले वेट की घोषणा हुई है, न किसी कीमत की।

🔗 Seedream 5.5 का परिचय (ByteDance Seed)

MiniMax H3-Image 16 मेगापिक्सेल की छवियाँ बनाता और संपादित करता है, सामुदायिक लाइसेंस के तहत खुले वेट के साथ

10 नवंबर — MiniMax ने H3-Image प्रकाशित किया है। यह उसके H3 परिवार का खुले वेट वाला छवि निर्माण और संपादन मॉडल है। इस परिवार के पहले मॉडल की घोषणा 31 जुलाई को हुई थी और उसके वेट 3 अगस्त से खुले हैं। निर्माण और संपादन, दोनों एक ही चेकपॉइंट में समाहित हैं। मॉडल बिना आकार बढ़ाने की प्रक्रिया से गुज़रे, सभी आकार अनुपातों में लगभग 16 मेगापिक्सेल की छवियाँ सीधे बनाता है, वर्गाकार 4096x4096 से लेकर 21:9 अनुपात में 6272x2688 तक, और अधिकतम 16 संदर्भ छवियाँ स्वीकार करता है। MiniMax 10 सेकंड में एक 4K छवि बनाने का दावा करता है, लेकिन इस्तेमाल किए गए हार्डवेयर का विवरण नहीं देता।

H3-Image की विशेषता	प्रकाशित मान
मूल रिज़ॉल्यूशन	लगभग 16 मेगापिक्सेल, 4096x4096 (1:1) से 6272x2688 (21:9) तक
आर्किटेक्चर	33,1 अरब पैरामीटर और 50 परतों वाला सघन डिफ़्यूज़न ट्रांसफ़ॉर्मर (DiT)
सैंपलिंग	CFG मार्गदर्शन के बिना, 6 चरणों में डिस्टिल किया गया
प्रकाशित वेट	BF16, ट्रांसफ़ॉर्मर के लिए 66,28 Go, 2,34 Go का VAE
संदर्भ छवियाँ	अधिकतम 16
लाइसेंस	MiniMax-H3-Image Community License Agreement

ट्रांसफ़ॉर्मर में MiniMax H3 का ही आर्किटेक्चर है, लेकिन ऑडियो परतें हटा दी गई हैं और टेक्स्ट एनकोडर जस का तस है। MiniMax प्रॉम्प्ट को समृद्ध करने वाला मॉडल MiniMax-H3-Image-PE और vLLM-Omni पर तैनाती की विधि भी देता है; मॉडल विवरण में कोई बेंचमार्क प्रकाशित नहीं किया गया है। Hugging Face ने भी यह घोषणा साझा की है।

वेट Hugging Face पर MiniMax के अपने लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं: उसके खंड IV में उल्लिखित अलग लिखित अनुमति के लिए फ़ॉर्म से अनुरोध करना होता है। मॉडल MiniMax के API में भी उपलब्ध है, जहाँ Highspeed संस्करण और अधिकतम 20 मिलियन पिक्सेल के आउटपुट मिलते हैं। यह MiniMax Code और Hailuo AI में भी उपलब्ध है, और लॉन्च सप्ताह के दौरान 16 मेगापिक्सेल तथा उससे बड़ी छवियों पर 50 % की छूट है।

🔗 @MiniMax_AI की घोषणा · MiniMax-H3-Image का Hugging Face विवरण

Gemini Robotics 2.5 अब 30 से 100 % अधिक कार्य सफलतापूर्वक पूरा करता है, और Mercedes-Benz में किटिंग में 96 % सफलता हासिल करता है

10 नवंबर — Google DeepMind ने कैरोलिना पराडा के लिखे एक लेख में अपना अब तक का सबसे उन्नत विज़न-लैंग्वेज-एक्शन (VLA) मॉडल Gemini Robotics 2.5 प्रस्तुत किया है। चिमटों से चीज़ें परोसने से लेकर तरल की पिपेटिंग करने और पैकेट पर रिबन बाँधने तक, 200 से अधिक अलग-अलग कार्यों पर इसका मूल्यांकन किया गया। कार्य के प्रकार के अनुसार, यह पिछले मानक मॉडलों की तुलना में 30 % से 100 % अधिक कार्य सफलतापूर्वक पूरा करता है और उन्हें 20 % से 30 % अधिक तेज़ी से करता है। यह Apptronik के ह्यूमनॉइड Apollo 2 पर काम करता है, जिसमें पाँच उँगलियों और 22 डिग्री ऑफ़ फ़्रीडम वाला SharpaWave हाथ लगा है, और समानांतर चिमटों वाले Franka Duo प्लेटफ़ॉर्म पर भी चलता है। मॉडल को Google DeepMind के रोबोटिक्स साझेदारों के यहाँ तैनात किया जा रहा है; सार्वजनिक पहुँच की कोई घोषणा नहीं की गई है।

सबसे ठोस परीक्षण Apptronik के साथ Mercedes-Benz की केचकेमेत (हंगरी) और ज़िंडेलफ़िंगेन (जर्मनी) स्थित उत्पादन लाइनों पर हो रहा है। अवधारणा के इस परीक्षण में Apollo 2 कार के पुर्ज़ों की किट तैयार करने (किटिंग) में 96 % सफलता हासिल करता है: तर्क करने वाला मॉडल Gemini Robotics ER काम की प्रगति पर नज़र रखता है, जबकि Gemini Robotics 2.5 हाथों और बाँहों को नियंत्रित करता है।

Google DeepMind द्वारा बताया गया मापदंड	प्रकाशित मान
मूल्यांकन किए गए कार्य	200 से अधिक
कार्य के प्रकार के अनुसार सफलता में बढ़ोतरी	30 % से 100 %
कार्य पूरा करने की गति में बढ़ोतरी	20 % से 30 %
Mercedes-Benz में किटिंग (Apollo 2)	96 % सफलता
बाधाओं / लोगों के आसपास सुरक्षित ढंग से पूरे किए गए कार्य	+33 % / +43 %
ASIMOV-Jailbreak: Gemini 4 Argon / Robotics ER 2	99,5 % / 82 %

सुरक्षा के मामले में, इन्फ़रेंस के समय तर्क-आधारित मार्गदर्शन से बाधाओं के आसपास बिना जोखिम पूरे किए गए कार्यों में 33 % और लोगों के पास किए गए ऐसे कार्यों में 43 % की बढ़ोतरी होती है। Google DeepMind ने ASIMOV-Jailbreak भी जारी किया है। यह रोबोटिक्स की सुरक्षा पाबंदियों को दरकिनार करने के प्रयासों का एक ओपन सोर्स बेंचमार्क है, जिसमें सैकड़ों प्रॉम्प्ट दर्जनों परिस्थितियों में ख़तरनाक अनुरोधों को छिपाकर प्रस्तुत करते हैं: Gemini 4 Argon इनमें 99,5 % प्रयासों का प्रतिरोध करता है, जबकि Gemini Robotics ER 2 के लिए यह आँकड़ा 82 % है। Argon ने फ़िल्माए गए एक दृश्य से हज़ारों सिमुलेशन बनाकर विकास की गति भी बढ़ाई है।

🔗 Gemini Robotics 2.5 (Google DeepMind)

NVIDIA ने OpenShell को CNCF को सौंपा और Kubernetes पर चलने वाले एआई कारखानों के लिए NVKE, NVKR और Snapshot पेश किए

10 नवंबर — सॉल्ट लेक सिटी में आयोजित KubeCon + CloudNativeCon North America में NVIDIA ने OpenShell को Linux Foundation का हिस्सा Cloud Native Computing Foundation (CNCF) को सौंपा है। यह ओपन सोर्स रनटाइम स्वायत्त एजेंटों को सुरक्षित रखता है और उनका संचालन नियंत्रित करता है: यह उनकी फ़ाइलों, नेटवर्क, क्रेडेंशियल और उनके द्वारा इस्तेमाल किए जाने वाले मॉडलों के एंडपॉइंट को नियंत्रित करता है। अब यह CNCF का Sandbox प्रोजेक्ट बन गया है; NVIDIA के अनुसार, सैकड़ों संगठन इसका इस्तेमाल करते हैं और एक साल से भी कम समय में इसे दसियों हज़ार योगदान मिले हैं।

NVIDIA, Agent Substrate में भी योगदान दे रहा है। Google से शुरू हुआ यह प्रोजेक्ट उसी Sandbox में स्वीकार किया गया है। यह निष्क्रिय एजेंट परिवेशों को निलंबित करता है और फिर उन्हें Pods के साझा पूल पर दोबारा शुरू करता है। NVIDIA के तकनीकी लेख के अनुसार, इसमें सामान्य कंटेनरों की तुलना में 10 गुना अधिक घनत्व मिलता है और इसका लक्ष्य लाखों एजेंटों को संभालना है; NVIDIA और Google, OpenShell और Agent Substrate को एकीकृत करने पर काम कर रहे हैं।

एआई कारखानों के लिए NVKE (NVIDIA Kubernetes Engine) और NVKR (NVIDIA Kubernetes Recipes), NVIDIA DSX AI Factory प्लेटफ़ॉर्म के घटकों के रूप में सार्वजनिक पूर्वावलोकन में उपलब्ध हो रहे हैं। ये Apache 2.0 लाइसेंस के तहत ओपन सोर्स हैं। NVKE, एआई कारखाने में स्थापित प्रबंधित Kubernetes सेवा का सॉफ़्टवेयर उपलब्ध कराता है, जिसमें क्लस्टर तैयार करना और उनका प्रबंधन शामिल है; NVKR सत्यापित, हस्ताक्षरित और तय संस्करणों वाली रेसिपी से सिस्टम इमेज, कंटेनर इमेज और पैकेज बनाता है। Mirantis, Netris, OpenNebula Systems, Rafay, Spectro Cloud, vCluster, Firmus और SK Telecom ने एकीकरण की योजनाएँ बनाई हैं।

NVIDIA Snapshot इन्फ़रेंस के कोल्ड स्टार्ट की समस्या को हल करने पर केंद्रित है: यह ओपन सोर्स घटक पहले से आरंभ किए गए GPU कार्यभार को उसकी CPU और GPU मेमोरी सहित कैप्चर करता है और उसे उसी GPU तथा उसी ड्राइवर वाले नोड पर पुनर्स्थापित करता है। इसके साथ vLLM, SGLang और TensorRT LLM के उदाहरण दिए गए हैं।

Snapshot का मापदंड और इस्तेमाल किया गया GPU	Snapshot के बिना	Snapshot के साथ
Crusoe, GLM-5.3 का अनुरोध संभालने के लिए तैयार होना (HGX B300)	लगभग 8 मिनट	31 सेकंड
Saturn Cloud, vLLM का शुरू होना (HGX B300)	2 से 8,5 मिनट	6 से 34 सेकंड
जाँचे गए सभी कॉन्फ़िगरेशन (तकनीकी लेख, B200)	कोल्ड स्टार्ट	45 सेकंड से कम, 8 से 36 गुना अधिक तेज़

कोई मूल्य नहीं बताया गया है: ये ओपन सोर्स प्रोजेक्ट हैं।

🔗 OpenShell और ओपन सोर्स अवसंरचना (NVIDIA ब्लॉग) · CNCF की प्रेस विज्ञप्ति

आवाज़ और अवतार: ElevenLabs के Scribe v3 और Scribe v3 Live, Synthesia के इंटरैक्टिव क्लोन

10 नवंबर — ElevenLabs ने वास्तविक ऑडियो के लिए तैयार किए गए दो वाक् पहचान मॉडल पेश किए हैं, जहाँ लोग एक-दूसरे की बात काटते हैं और भाषा बदलते हैं: रिकॉर्ड किए गए ऑडियो के लिए Scribe v3 और रियल-टाइम के लिए कम विलंबता वाला Scribe v3 Live। 102 भाषाओं पर किए गए परीक्षण में (FLEURS बेंचमार्क का आंतरिक संस्करण), Scribe v3 में Scribe v2 की तुलना में शब्दों से जुड़ी 27 % कम त्रुटियाँ होती हैं। परीक्षण की गई हर भाषा में सुधार हुआ है: जर्मन में -42 %, स्पेनिश में -35 %, अंग्रेज़ी में -23 %। यह इस बात की पहचान भी बेहतर करता है कि कौन-सा वक्ता बोल रहा है: कुल मिलाकर डायराइज़ेशन की त्रुटियाँ 12 % कम हैं और तीन या अधिक वक्ता होने पर 17 % कम हैं।

Scribe v3 Live, Scribe v2 Realtime की तुलना में अर्थ-संबंधी त्रुटि दर को 43 % और शब्द त्रुटि दर को 31 % कम करता है। यह पहली बार रियल-टाइम डायराइज़ेशन उपलब्ध कराता है। ElevenLabs के अनुसार, इसमें परीक्षण किए गए अन्य रियल-टाइम मॉडलों में सर्वश्रेष्ठ मॉडल की तुलना में 39 % कम त्रुटियाँ होती हैं। वॉइस एजेंटों के लिए, बोलने की बारी समाप्त होने का पता बातचीत के संदर्भ से लगाया जाता है और बहुभाषी मोड वाक्य के बीच में होने वाले भाषा परिवर्तन को भी संभालता है। नीदरलैंड में 2 मिलियन से अधिक घरों और व्यवसायों को ऊर्जा देने वाली कंपनी Eneco में एजेंट पहली कोशिश में पोस्टल कोड 40 % अधिक बार और मकान नंबर 15 % अधिक बार सही पहचानता है।

ElevenLabs द्वारा प्रकाशित तुलना	घोषित सुधार
Scribe v3 बनाम v2, 102 भाषाओं में शब्द त्रुटियाँ	-27 %
Scribe v3 बनाम v2, 3 या अधिक वक्ताओं का डायराइज़ेशन	-17 %
Scribe v3 Live बनाम v2 Realtime, अर्थ-संबंधी त्रुटि	-43 %
Scribe v3 Live बनाम v2 Realtime, शब्द त्रुटियाँ	-31 %
Scribe v3 Live, नंबर 2 रियल-टाइम मॉडल के मुकाबले डायराइज़ेशन	-39 %

Scribe v3 Live, ElevenAgents में उपलब्ध है, जिसमें चिकित्सकीय बातचीत के लिए अनुकूलित एक संस्करण भी शामिल है। दोनों मॉडल ElevenAPI (scribe_v3, scribe_v3_live) में और ElevenLabs ऐप में डिफ़ॉल्ट रूप से उपलब्ध हैं। डिफ़ॉल्ट रूप से प्रोसेसिंग संयुक्त राज्य अमेरिका में होती है। यूरोपीय संघ, भारत और सिंगापुर में अलग परिवेश तथा डेटा न रखने वाला मोड भी उपलब्ध हैं। कोई मूल्य घोषित नहीं किया गया है।

🔗 Scribe v3 (ElevenLabs)

Synthesia ने मुफ़्त इंटरैक्टिव एआई क्लोन उपलब्ध कराए, जिनसे बोलकर बातचीत की जा सकती है

10 नवंबर — Synthesia अब मुफ़्त में अपना इंटरैक्टिव एआई क्लोन बनाने की सुविधा देता है। उपयोगकर्ता एक छोटा वीडियो क्लिप रिकॉर्ड करता है और लगभग दो मिनट में क्लोन तैयार हो जाता है। इसके बाद उससे बोलकर बात की जा सकती है और वह उपयोगकर्ता के रूप तथा आवाज़ में रियल-टाइम में जवाब देता है। इसे बनाने के लिए नाम और ईमेल पते की ज़रूरत होती है।

क्लोन को लिंक के ज़रिए साझा किया जा सकता है और हर प्राप्तकर्ता उससे बात करने के बाद अपना क्लोन बना सकता है। तीन लहजे उपलब्ध हैं: सामान्य, उत्साही (हाइप) या मज़ाक उड़ाने वाला (रोस्ट)। Synthesia ने इस्तेमाल किए गए मॉडल, बातचीत की अवधि या इस मुफ़्त पेशकश की सीमाओं के बारे में जानकारी नहीं दी है और कोई ब्लॉग लेख भी प्रकाशित नहीं किया है।

🔗 @synthesiaIO की घोषणा · इंटरैक्टिव क्लोन का पृष्ठ (Synthesia)

एआई सुरक्षा: 16 देशों, 10 कंपनियों और 7 संगठनों ने पेरिस आह्वान पर हस्ताक्षर किए, और OpenAI ने Control Room प्रस्तुत किया

9 नवंबर — एलिज़े ने « एआई की सुरक्षा और संरक्षा के लिए पेरिस आह्वान » प्रकाशित किया है। इस घोषणा पर 9 नवंबर को एमानुएल मैक्रों के निमंत्रण पर पेरिस में आयोजित एआई और सुरक्षा संबंधी बैठक के अंत में हस्ताक्षर किए गए। इसमें 16 देश, 10 कंपनियाँ और नागरिक समाज के 7 संगठन शामिल हैं और नए समर्थकों के लिए यह अब भी खुला है। प्रकाशन के समय के हस्ताक्षरकर्ता:

हस्ताक्षरकर्ताओं की श्रेणी	हस्ताक्षरकर्ताओं की संख्या	हस्ताक्षरकर्ताओं की सूची
देश और सरकारें	16	ऑस्ट्रिया, बहरीन, कनाडा, क्रोएशिया, साइप्रस, एस्टोनिया, फ़िनलैंड, फ़्रांस, आयरलैंड, केन्या, लातविया, लिख़्टेनश्टाइन, लक्ज़मबर्ग, नीदरलैंड, नॉर्वे, पुर्तगाल
कंपनियाँ	10	Anthropic, Black Forest Labs, Cohere, Domyn, Hugging Face, Microsoft, Mistral AI, OpenAI, Sakana AI, Synthesia
नागरिक समाज	7	LawZero, SaferAI, AI Safety Connect, Ifri, Geopolitical Center for the Datasphere, GPAI Policy Lab, CeSIA

कंपनियों की सूची में Google, Meta और SpaceXSI शामिल नहीं हैं, और देशों की सूची में संयुक्त राज्य अमेरिका, यूनाइटेड किंगडम तथा जापान शामिल नहीं हैं।

घोषणा में तीन प्रतिबद्धताएँ हैं। पहली प्रतिबद्धता अग्रणी मॉडलों के जोखिमों के मूल्यांकन और प्रबंधन के लिए एक साझा ढाँचा बनाने की है, जो साझा मानकों और मूल्यांकन उपकरणों पर आधारित होगा। इसका केंद्र ख़तरनाक उपयोगों (साइबर, परमाणु, विकिरण-संबंधी, जैविक, रासायनिक) और बढ़ती स्वायत्तता या लक्ष्यों से विचलन से जुड़े जोखिमों पर होगा, जिनमें नियंत्रण खोना भी शामिल है; मूल्यांकन के गैर-संवेदनशील परिणाम एक मानकीकृत प्रारूप में, सार्वजनिक रूप से सुलभ साझा संग्रह में प्रकाशित किए जाएँगे। दूसरी प्रतिबद्धता ज़िम्मेदारी से जुड़ी है: अग्रणी मॉडल विकसित करने वाले उनकी क्षमताओं, सीमाओं और ज्ञात जोखिमों का खुलासा करने, जोखिम के अनुपात में उचित होने पर स्वतंत्र मूल्यांकन का समर्थन करने और ऐसे सुरक्षा तंत्र (फेल-सेफ मैकेनिज़्म) रखने की प्रतिबद्धता जताते हैं, जो प्रशिक्षण और आंतरिक इस्तेमाल के दौरान भी उनके मॉडलों को रोक सकें। घोषणा खुले वज़न वाले मॉडल विकास के लाभों को बनाए रखते हुए सुरक्षा उपाय हटाए जाने के जोखिम को स्वीकार करती है। तीसरी प्रतिबद्धता सूचना साझा करने से संबंधित है: शुरुआती चेतावनी प्रणालियाँ, साइबर और एआई नियंत्रण संबंधी घटनाओं का साझा वर्गीकरण तथा अनियमितताओं की सूचना देने वालों के लिए गोपनीय माध्यम, जिन्हें खोलने की प्रतिबद्धता नीति-निर्माताओं ने जताई है।

बैठक में भाग लेने के बाद Sakana AI ने 10 नवंबर को X पर हस्ताक्षर करने की घोषणा की।

🔗 एआई की सुरक्षा और संरक्षा के लिए पेरिस आह्वान (एलिज़े) · Sakana AI की घोषणा

Control Room: OpenAI अपने शोध के किसी भी कार्यभार को अधिकतम 35 सेकंड में रोक सकता है

9 नवंबर — उसी दिन OpenAI ने Control Room का विवरण दिया। यह केंद्रीय प्रणाली उसकी पूरी शोध अवसंरचना में मॉडल कार्यभारों पर नज़र रखती है: प्रशिक्षण और मूल्यांकन के लिए एजेंट-आधारित सैंपलिंग तथा डेटा प्रोसेसिंग। हर कार्य शुरू होते समय एक पहचानकर्ता (job_id) माँगता है और हर इन्फ़रेंस इंजन किसी अनुरोध को पूरा करने से पहले Control Room से अनुमति माँगता है; किसी कार्य को रोक दिए जाने पर सभी इंजनों पर उसके सभी अनुरोध अस्वीकार कर दिए जाते हैं। रोकने के निर्णय और वास्तव में जनरेशन रुकने के बीच अधिकतम 35 सेकंड का समय लगता है। इसकी वजह अनुमतियों को कैश करने वाली एक परत है और OpenAI इस देरी को शून्य करना चाहता है।

नियंत्रण प्रयोगों के कोड के बजाय केंद्रीकृत इन्फ़रेंस परत में रखा गया है। Control Room डिफ़ॉल्ट रूप से अनुरोध अस्वीकार करता है: यदि यह बंद पड़ जाए, निष्क्रिय कर दिया जाए या इसमें छेड़छाड़ की जाए, तो सभी इन्फ़रेंस अनुरोध अस्वीकार कर दिए जाते हैं। यह सिद्धांत अत्याधुनिक मॉडलों के शोध कार्यभारों पर पहले से लागू है और आने वाले दिनों में अन्य कार्यभारों तक बढ़ाया जाएगा; हर एजेंट-आधारित शोध कार्यभार के लिए एक स्वीकृत सुरक्षा तर्कपत्र (सेफ़्टी केस) भी अनिवार्य है।

🔗 Control Room (OpenAI)

कोड एजेंट: Cursor Projects में बहु-उपयोगकर्ता सहयोग, Amp Boxes, Delta, Antigravity का /swarm, Gemini CLI और Qwen Code

कोड एजेंटों के क्षेत्र में आज का दिन मुख्य रूप से सहयोग पर केंद्रित है: Cursor कई सहकर्मियों के एजेंटों को मिलकर काम करने देता है, Antigravity एजेंटों के झुंडों का समन्वय करता है, Amp अपने एजेंटों द्वारा बनाए गए ऐप्लिकेशन होस्ट करता है और Delta, Conductor के उपयोगकर्ताओं का स्वागत कर रहा है। छोटे अपडेट (Claude Code, Codex CLI, Copilot CLI, Vibe CLI, Kimi Code…) संक्षिप्त समाचारों में दिए गए हैं।

Cursor ने Projects में बहु-उपयोगकर्ता सहयोग जोड़ा: सहकर्मियों के एजेंट संदर्भ, योजनाएँ और कार्य साझा करते हैं

10 नवंबर — Projects की शुरुआत के दो महीने बाद Cursor ने इसमें कई लोगों को साथ काम करने की सुविधा जोड़ी है। Projects में एक समन्वयक एजेंट पूरे काम पर एजेंटों के समूह का नेतृत्व करता है। उपयोगकर्ता अपने सहकर्मियों को एक Project में आमंत्रित करता है: हर व्यक्ति अपने समन्वयक और काम करने वाले एजेंटों के साथ अपनी चैट बनाए रखता है, लेकिन सभी एक साझा संदर्भ परत (आवश्यकताएँ, आरेख, विनिर्देश, मॉकअप) और कार्य बोर्ड साझा करते हैं। इस बोर्ड पर दिखता है कि कौन क्या कर रहा है, हर व्यक्ति के एजेंट किस पर काम कर रहे हैं और कौन-सी PR किस कार्य से जुड़ी है। किसी चैट में लिया गया निर्णय Project के सभी एजेंटों के लिए उपलब्ध हो जाता है।

अलग-अलग सहकर्मियों के एजेंट भी आपस में संवाद करते हैं: Cursor के अनुसार, वे काम शुरू करने से पहले अपनी योजनाएँ साझा करते हैं, काम के दौरान टकरावों की सूचना देते हैं और एक-दूसरे के कार्यों की बाधाएँ दूर करते हैं। Cursor में टीमें पहले से साझा Project में अपनी ऑन-कॉल ड्यूटी चला रही हैं। कंपनी Projects को ऐसा पहला कार्यक्षेत्र बताती है, जहाँ सॉफ़्टवेयर टीमें अपने सभी एजेंटों के साथ मिलकर काम करती हैं; यह सुविधा 10 नवंबर से सभी उपयोगकर्ताओं के लिए बीटा में उपलब्ध कराई जा रही है। कोई मूल्य घोषित नहीं किया गया है।

🔗 Projects में अब बहु-उपयोगकर्ता सहयोग (Cursor) · @cursor_ai की पोस्ट शृंखला

Amp ने Boxes लॉन्च किए, उसके एजेंटों की बनाई चीज़ों को होस्ट करने के लिए हमेशा चालू रहने वाली मशीनें

10 नवंबर — विकास के लिए orbs और चल रहे काम को साझा करने के लिए portals के बाद, Amp अब बनाई गई चीज़ों को लंबे समय तक होस्ट करने के लिए boxes जोड़ रहा है। एक बॉक्स एक स्थायी वर्चुअल मशीन है, जिसमें कोई कंटेनर या अन्य अमूर्त परत नहीं होती। इस पर एजेंट एक या अधिक ऐप्लिकेशन तैनात करता है, जिनमें से हर एक का अपना URL होता है। तैनात ऐप्लिकेशन निजी हो सकते हैं या Sign In With Amp से सुरक्षित किए जा सकते हैं। कार्यक्षेत्र के साथ साझा किए गए बॉक्स पर हर सदस्य नए संस्करण तैनात कर सकता है। हर बॉक्स का अपना रनर भी होता है, जिससे ऐसे एजेंट चलाए जा सकते हैं जो चालू ऐप्लिकेशन की स्थिति बदलते हैं, जैसे टीम के विकी का डेटाबेस साफ़ करना।

बॉक्स का शुल्क प्रति मिनट लिया जाता है और उन्हें समय-सारणी के अनुसार चालू और बंद किया जा सकता है। पोस्ट में चार आकार दिए गए हैं, लेकिन यह नहीं बताया गया है कि यह तालिका किस योजना के लिए है; इसमें केवल इतना कहा गया है कि वीडियो में दिखाई गई कीमतें Enterprise योजना की हैं और Personal तथा Team के बॉक्स सस्ते हैं।

बॉक्स का आकार	मशीन का कॉन्फ़िगरेशन	प्रति घंटे मूल्य	लगातार 30 दिन
b1.tiny	0,5 vCPU (अधिकतम 2), 2 Go	0,025 डॉलर	18 डॉलर
b1.small (डिफ़ॉल्ट)	1 vCPU (अधिकतम 2), 4 Go	0,042 डॉलर	30 डॉलर
b1.medium	2 vCPU, 8 Go	0,069 डॉलर	50 डॉलर
b1.large	4 vCPU, 16 Go	0,139 डॉलर	100 डॉलर

🔗 Boxes (Amp)

Delta बंद हो रहे Conductor की बातचीत आयात करता है और 11 नवंबर के लिए अपने Cloud Runners की घोषणा करता है

10 नवंबर — Zed की टीम Conductor के उपयोगकर्ताओं को Delta पर आने का प्रस्ताव दे रही है। यह एजेंटों के साथ मिलकर कोड लिखने का उसका बहु-उपयोगकर्ता परिवेश है। Delta की पोस्ट के अनुसार, Conductor की टीम ने पिछले सप्ताह Meta में शामिल होने और अपना उत्पाद बंद करने की घोषणा की थी; Delta के ही अनुसार, Conductor Cloud 13 नवंबर से नए संदेश स्वीकार नहीं करेगा और 20 नवंबर को बंद हो जाएगा। उसी दिन डेटा मिटाना शुरू होगा।

इसलिए Delta, Conductor की बातचीत आयात करता है। यह मेनू से किया जा सकता है या मशीन पर बातचीत मिलने पर साइडबार से; वे Conductor लेबल वाले निजी थ्रेड बन जाते हैं। आयात में केवल बातचीत आती है: फ़ाइलें और संलग्नक Conductor से सहेजने होंगे, और Cloud कार्यक्षेत्रों को 20 नवंबर से पहले स्थानीय मशीन पर स्थानांतरित करना होगा। Delta ने अगले दिन, 11 नवंबर के लिए अपने Cloud Runners की भी घोषणा की है, हालाँकि वे अभी लॉन्च नहीं हुए हैं: Cloud पर सेट किया गया थ्रेड अपना एजेंट एक होस्ट किए गए रनर पर चलाएगा और कंप्यूटर, वेब तथा फ़ोन के बीच सिंक रहेगा। Claude Code के सत्र Delta की CLI के ज़रिए पहले ही इसमें सिंक होते हैं; Pi और Codex को आगे जोड़ा जाना है, और Agent Client Protocol (ACP) का समर्थन जोड़ने का काम चल रहा है।

🔗 Conductor की अपनी बातचीत आयात करें (Delta) · @zeddotdev का थ्रेड

Antigravity ने /swarm का पूर्वावलोकन लॉन्च किया, और उसके 2.30.0 तथा 2.31.0 संस्करणों में Knowledge Work इंटरफ़ेस जोड़ा गया

9 और 10 नवंबर — Gemini 4 Carbon के आगमन के साथ Antigravity ऐप्लिकेशन और CLI में /swarm का पूर्वावलोकन ला रहा है: एक समन्वयक एजेंट समानांतर काम करने वाले एजेंटों के बीच काम बाँटता है। हर एजेंट अपने अलग git worktree में काम करता है, जबकि विरोधी परीक्षक परीक्षण चलाते हैं और कोड के बदलावों पर सवाल उठाते हैं। सभी एक साझा संदेश बोर्ड पर संवाद करते हैं, जिसमें केवल नए संदेश जोड़े जा सकते हैं, और प्रतीक्षा कर रहा एजेंट टोकन खर्च नहीं करता। हर भूमिका का अपना मॉडल हो सकता है: समन्वय और ऑडिट के लिए Carbon, काम करने के लिए Argon या उससे हल्का मॉडल। लेकिन Google चेतावनी देता है कि एजेंटों का झुंड सामान्य बातचीत की तुलना में कोटा बहुत तेज़ी से खर्च करता है।

ऐप्लिकेशन का 9 नवंबर का संस्करण 2.31.0, /swarm, फ़ॉन्ट का आकार बदलने की सेटिंग और ब्राउज़र एजेंट के फ़ाइल डाउनलोड करने से पहले अनिवार्य स्वीकृति लाता है। उसी दिन का संस्करण 2.30.0, Knowledge Work लेआउट जोड़ता है, जो शोध, लेखन और रोज़मर्रा के कामों के लिए कोड में बदलाव और डेवलपर टूल छिपाता है; यह वॉइस मोड का रोलआउट पूरा करता है (व्यावसायिक और उद्यम खातों को छोड़कर), साथ ही दूरस्थ एजेंटों का भी (Ultra और सशुल्क Pro ग्राहकों के लिए), और Claude Code, Codex या Cursor का कॉन्फ़िगरेशन एक प्लगइन में आयात करता है (MCP सर्वर, स्किल, कमांड, उप-एजेंट, निर्देश)।

🔗 Gemini 4 Carbon और /swarm (Antigravity ब्लॉग)

छह दिनों तक कोई रिलीज़ न आने के बाद Gemini CLI ने स्थिर v0.68.0 और पूर्वावलोकन v0.69.0 जारी किए

10 नवंबर — रात्रिकालीन बिल्ड न मिलने के कारण छह दिनों तक कोई रिलीज़ न आने के बाद (5 नवंबर से वर्कफ़्लो हर रात विफल हो रहा है), Gemini CLI ने बारह मिनट के अंतर पर एक स्थिर और एक पूर्वावलोकन संस्करण जारी किया। स्थिर v0.68.0 में केवल 4 नवंबर के v0.68.0-preview.0 को स्थिर रिलीज़ का दर्जा दिया गया है: एक्सटेंशन का सत्यापन, 429 त्रुटियों पर उलटी गिनती और फ़ॉलबैक के बाद मॉडल का चयन बरकरार रहना।

पूर्वावलोकन v0.69.0-preview.0 आख़िरकार वे बदलाव जारी करता है जो मुख्य शाखा पर अटके थे: टोकन के रोज़ाना उपयोग के लिए /stats heatmap, अलग theme.json फ़ाइल में थीम, मॉडल के नाम की जाँच करने वाला और सीधे आर्ग्युमेंट स्वीकार करने वाला /model, तथा पहले हेडर मिलने से पहले की 60 सेकंड की समय-सीमा, जिसे अब बदला जा सकता है। इसमें लगभग बीस नए सुधार भी हैं: हेडलेस मोड में व्यवधान आने पर चाइल्ड प्रोसेस बंद हो जाते हैं और सिग्नल का एग्ज़िट कोड बरकरार रहता है; शेल मोड अब एक gemini सत्र के भीतर दूसरा सत्र नहीं खोलता; macOS पर Seatbelt सैंडबॉक्स से पहले फ़ोल्डर की विश्वसनीयता तय की जाती है; PDF से जुड़े कई मेमोरी लीक ठीक किए गए हैं।

🔗 Gemini CLI v0.69.0-preview.0 · Gemini CLI v0.68.0

Qwen Code v0.27.2 ने WeChat, QQ और ईमेल को Web Shell से जोड़ा और Mods के लिए तीन API उपलब्ध कराए

10 नवंबर — v0.27.1 के अगले दिन Qwen Code v0.27.2 स्थिर संस्करण के रूप में जारी हुआ। इसमें 55 प्रविष्टियाँ हैं, जिनमें 20 सुविधाएँ और 20 सुधार शामिल हैं। Web Shell में अब WeChat, QQ और ईमेल चैनल कॉन्फ़िगर किए जा सकते हैं। पहले दो के लिए QR कोड से कनेक्शन होता है, और इनपुट क्षेत्र के नीचे संवाद के दौरों की संख्या, आउटपुट की गति, खर्च हुए टोकन और कैश की सफलता दर दिखाई जाती है।

इस टूल के एक्सटेंशन Mods को तीन API मिले हैं: टूल या इतिहास के बिना एकबारगी उत्तर तैयार करने के लिए $.model.complete, सहेजे गए पाठ को बदले बिना किसी उत्तर के प्रदर्शित पाठ को दोबारा लिखने के लिए ui.render हुक, और एक सत्र से दूसरे सत्र तक मान बनाए रखने के लिए $.store। टर्मिनल के पृष्ठभूमि में होने पर लंबित स्वीकृतियाँ घंटी या डेस्कटॉप सूचना सक्रिय करती हैं, और Managed Agent सत्र के सारांश उपलब्ध कराता है, जिन्हें विकल्प चुनकर स्वचालित किया जा सकता है। संगतता तोड़ने वाला बताया गया एकमात्र बदलाव SDK और Web Shell की निर्भरताओं के संस्करण बढ़ाना है।

🔗 Qwen Code v0.27.2

आंतरिक MCP सर्वरों तक पहुँचने के लिए Grok Bot निजी Tailscale नेटवर्क से जुड़ता है

10 नवंबर — SpaceXSI का एजेंट Grok Bot अब किसी व्यक्ति या कंपनी के निजी Tailscale नेटवर्क (tailnet) से जुड़ सकता है, ताकि निजी MCP सर्वरों, आंतरिक टूल और इंटरनेट से बाहर रहने वाले ऐप्लिकेशन तक पहुँच सके। इसे Grok Bot के डेस्कटॉप ऐप्लिकेशन के Tailscale प्लगइन से सक्रिय किया जाता है।

यह एकीकरण Tailscale की OAuth apps पर आधारित है, जो Tailscale के अनुसार एक दिन पहले सामान्य रूप से उपलब्ध हुई थीं। साझा सेवा पहचान के बजाय, Grok Bot उस उपयोगकर्ता की पहचान से जुड़े डिवाइस के रूप में tailnet में शामिल होता है जो उसे अधिकृत करता है। इसके लिए कोई कुंजी या सीक्रेट चिपकाने की ज़रूरत नहीं होती: पहुँच के नियम, ऑडिट लॉग और डिवाइस कोटा उसके अन्य उपकरणों की तरह ही लागू होते हैं। Tailscale की Premium और Enterprise योजनाओं पर Grok Bot को एक विशेष पोस्चर एट्रिब्यूट (custom:grokbot) मिलता है, जिससे उसके मालिक की पूरी नेटवर्क पहुँच दिए बिना उसे केवल कुछ MCP सर्वरों तक पहुँच दी जा सकती है; दूसरी योजनाओं पर प्रमाणीकरण के बाद लगाया गया टैग यह भूमिका निभाता है। दूसरे एजेंट बनाने वाली कंपनियाँ OAuth apps के दस्तावेज़ की मदद से इस एकीकरण को दोहरा सकती हैं।

Grok Bot अक्टूबर से ही MCP सर्वरों का उपयोग कर रहा था; नई बात निजी सर्वरों तक पहुँच है। एक दिन पहले उसके खाते से उसके सभी उपयोगकर्ताओं की साप्ताहिक सीमाएँ भी रीसेट की गई थीं।

🔗 @bot की घोषणा · Tailscale की पोस्ट

उपकरणों और सॉफ़्टवेयर में Gemini: Pixel 10, motorola signature 27 और Adobe के साथ साझेदारी

Google किसी नए मॉडल के बिना, फ़ोन और एक साझेदार के सॉफ़्टवेयर में Gemini का विस्तार कर रहा है।

10 नवंबर — मई में घोषित Android की पहल करने वाली एआई परत Gemini Intelligence का विस्तार नए उपकरणों तक हो रहा है। Motorola ने अपना पहला Gemini Intelligence उपकरण motorola signature 27 पेश किया है, जिसके अग्रिम ऑर्डर अमेरिका में 19 नवंबर से शुरू होंगे। नवंबर का Pixel Drop, Pixel 10, Pixel 10 Pro XL और Pixel 10 Pro Fold पर नवीनतम सुविधाएँ लाता है। बोली गई बात को साफ़-सुथरे लिखित पाठ में बदलने वाला Rambler इन उपकरणों पर आ रहा है, और ऐप्लिकेशन में कामों का स्वचालन (भोजन या VTC की सवारी मँगाना, आरक्षण करना) यूनाइटेड किंगडम, भारत और जापान तक फैल रहा है।

Create My Widget किसी विवरण के आधार पर होम स्क्रीन का विजेट बनाता है और इसके लिए Gmail, Agenda तथा Search से जानकारी लेता है; इसे आने वाले हफ़्तों में उपलब्ध कराया जाएगा, Pixel Watch पर भी। Device Assistance की मदद से Gemini को जगह खाली करने, लोकेशन की अनुमतियाँ जाँचने या महत्वपूर्ण कॉल आने देते हुए ध्यान भटकाने वाली चीज़ों को बंद करने के लिए कहा जा सकता है। Android Auto में पहले से ज़रूरत भाँपकर सुझाव देने की सुविधा जल्द आने की घोषणा की गई है, लेकिन कोई तारीख नहीं दी गई है।

🔗 Gemini Intelligence: नवंबर की नई सुविधाएँ (blog.google)

Google और Adobe: Drive और Gmail में Acrobat, तथा Photoshop के लिए Google DeepMind के एक इमेज मॉडल की संभावनाओं की पड़ताल

10 नवंबर — Adobe MAX के अवसर पर Google ने Adobe के साथ अपनी साझेदारी के विस्तार की घोषणा की है। इसकी सभी पहल अभी आने वाली हैं और उनके लिए कोई तारीख नहीं दी गई है। Acrobat सीधे Google Drive और Gmail से उपलब्ध होगा (सुझाए गए ऐप्लिकेशन के रूप में, फ़ाइलों के पूर्वावलोकन में « इसके साथ संपादित करें » विकल्प के साथ), Gemini और Gemini Enterprise के Adobe कनेक्टर Acrobat तथा दूसरे रचनात्मक टूल तक फैलेंगे, और ये टूल Search के एआई मोड में आएँगे। कंपनियाँ Gemini Enterprise में Adobe के CX Enterprise Coworker एजेंट का उपयोग कर सकेंगी, जो दृश्य सामग्री बनाता है, PDF पर काम करता है और विपणन अभियान चलाता है।

दूसरी ओर, Google के अत्याधुनिक मॉडल Adobe के ऐप्लिकेशन में आएँगे, हालाँकि किसी मॉडल का नाम नहीं बताया गया है। Adobe और Google DeepMind नई संपादन क्षमताओं की संभावनाएँ भी तलाशेंगे। इसकी शुरुआत Photoshop के लिए एक इमेज मॉडल से होगी, जो लगभग तत्काल तस्वीरों में सुधार संभव बना सकता है: यह अभी अध्ययन की दिशा है, किसी उत्पाद की घोषणा नहीं।

🔗 Adobe और Google ने अपनी साझेदारी का विस्तार किया (blog.google)

काम और एआई: OpenAI और Upwork दिखाते हैं कि एआई फ़्रीलांस काम की जगह लेने के बजाय उसका स्वरूप बदल रही है

10 नवंबर — OpenAI की « काम की अग्रिम पंक्ति » शृंखला की नई कड़ी: Upwork के साथ मिलकर उसके अर्थशास्त्री « एआई युग में फ़्रीलांस काम का पुनर्गठन » रिपोर्ट में ChatGPT के उपयोग और फ़्रीलांस काम के विज्ञापनों का मिलान करते हैं। पहला निष्कर्ष यह है कि दोनों के पैटर्न अलग हैं: ChatGPT के उपयोग में लेखन का हिस्सा कहीं अधिक है, जबकि Upwork के विज्ञापनों में वीडियो और एनीमेशन का हिस्सा अधिक है।

मिलान की गई 63 उपश्रेणियों में से 43 में एक ही पैटर्न दिखाई देता है: ChatGPT में अपेक्षाकृत आम गतिविधियों का हिस्सा Upwork पर घटता है। बाकी 20 में इसका उलटा दिखता है, और लेखक इस निष्कर्ष पर पहुँचते हैं कि अकेले ChatGPT का उपयोग इन बदलावों को नहीं समझाता।

Upwork पर काम की श्रेणी	विज्ञापनों में हिस्सा, S1 2025 से S1 2026
मोबाइल विकास	+2,27 अंक
वीडियो और एनीमेशन	+1,38 अंक
QA परीक्षण	+0,58 अंक
सामग्री लेखन	-0,57 अंक
वेब और मोबाइल डिज़ाइन	-0,68 अंक
वेब विकास	-1,98 अंक

एआई से जुड़ी परियोजनाएँ पेशों का स्वरूप बदल रही हैं: 2023 की शुरुआत से 2025 के अंत के बीच, उनके विज्ञापनों में माँगे गए कामों की विविधता 45 % बढ़ी है, और समान आवृत्ति वाले कामों की संख्या 14,6 से बढ़कर 21,2 हो गई है। उनकी विज्ञापित प्रति घंटे दरें दूसरे कामों के करीब रहती हैं, लेकिन उनके एकमुश्त बजट और कुल काम के घंटे अधिक होते हैं।

🔗 फ़्रीलांस काम पर एआई का प्रभाव (OpenAI) · OpenAI और Upwork की पूरी रिपोर्ट (PDF)

खुले डेटा और शोध: Transformers में निर्णय मॉडल, MotionGraphicsBench, जोड़े गए विशेषज्ञ और Dory1.0-4B

खुले तौर पर उपलब्ध चार प्रकाशन: एक लाइब्रेरी से लेकर एक मॉडल तक, और इनके बीच एक बेंचमार्क तथा प्रशिक्षण की एक विधि।

DecisionPipeline और AutoModelForDecision, Transformers में आ रहे हैं; बदलाव मर्ज हो चुके हैं लेकिन जारी संस्करणों में उपलब्ध नहीं हैं

10 नवंबर — Hugging Face ने निर्णय मॉडलों पर एक संदर्भ मार्गदर्शिका प्रकाशित की है। ये मॉडल पाठ नहीं बनाते, बल्कि पहले से तय उत्तरों को प्रायिकताएँ देते हैं (कोई सेवा, तात्कालिकता का स्तर, हाँ या नहीं)। अरित्र रॉय गोस्थिपति, लिसांद्र, पेद्रो कुएंका और टॉम आर्सेन द्वारा लिखी गई यह मार्गदर्शिका Transformers में DecisionPipeline, AutoModelForDecision और DecisionConfig क्लास के आने की घोषणा करती है, जिनसे pipeline("decision", ...) को वर्गीकरण पाइपलाइन की तरह कॉल किया जा सकता है।

यह कोड PR 50054 से आया है, जिसे 9 नवंबर को मुख्य शाखा में मर्ज किया गया था, और अभी किसी जारी संस्करण में शामिल नहीं है: नवीनतम संस्करण v5.22.2, 6 नवंबर का है। पोस्ट में JEV-9B पर Trainer API से निर्णय मॉडल को फ़ाइन-ट्यून करना भी दिखाया गया है। मार्गदर्शिका का बाकी हिस्सा पहले से उपलब्ध घटकों को एक साथ लाता है (transformers serve का /v1/systemone एंडपॉइंट, llama.cpp से सर्विंग, Hub का टैग)। प्रदर्शन का कोई आँकड़ा प्रकाशित नहीं किया गया है।

🔗 Hugging Face में निर्णय मॉडल · Transformers की PR 50054

MotionGraphicsBench: GPT-6 Astra 67,7 % के साथ आगे, और केवल चार मॉडल 50 % से ऊपर

10 नवंबर — जियाजू मा (Stanford और Figma) और Figma के तीन सहलेखकों ने MotionGraphicsBench प्रकाशित किया है। यह बेंचमार्क मौजूदा वेक्टर ग्राफ़िक को एनिमेट करने की मॉडलों की क्षमता मापता है। वास्तविक Lottie एनीमेशन के आधार पर विशेषज्ञों द्वारा तैयार किए गए 100 कार्यों में से हर एक में एक स्थिर SVG और एनीमेशन का निर्देश दिया जाता है; एक नियतात्मक सत्यापन प्रोग्राम नतीजे की जाँच करता है। इन जाँचकर्ताओं के नतीजे मानव निर्णयों से 93,3 % मेल खाते हैं, जबकि GPT-6 Astra पर आधारित दृश्य निर्णायक के लिए यह दर 83,3 % है।

12 प्रदाताओं के 32 मॉडलों में से केवल चार अपने अधिकतम प्रयास स्तर पर पहले प्रयास में 50 % से अधिक सफलता पाते हैं, और GPT-6 Astra 67,7 % के साथ आगे है। सर्वश्रेष्ठ खुले मॉडल भी काफ़ी पीछे हैं।

मूल्यांकन किया गया मॉडल (प्रयास)	pass@1
GPT-6 Astra (max)	67,7 %
GLM 5.3 (max)	39,8 %
Qwen 3.8 (xhigh)	39,4 %
Qwen 3.8 Flash-Next (xhigh)	34,0 %
16 मालिकाना मॉडलों का औसत	38,8 %
16 खुले मॉडलों का औसत	21,8 %

🔗 MotionGraphicsBench (Hugging Face ब्लॉग, Figma) · arXiv शोधपत्र

TNG ने Qwen3.5-35B-A3B में Rust और Haskell विशेषज्ञ जोड़े, जिन्हें दोबारा प्रशिक्षण दिए बिना मिलाया जा सकता है

10 नवंबर — TNG Technology Consulting पुराने विशेषज्ञों को छुए बिना विशेषज्ञों के मिश्रण वाले मॉडल (MoE) में नए विशेषज्ञ जोड़ता है: वे पैरामीटर के एक अलग क्षेत्र में रहते हैं, और राउटर सीखता है कि उन्हें कब बुलाना है। Qwen3.5-35B-A3B-Base पर, Rust विशेषज्ञ Rust कोड जनरेशन का pass@1 स्कोर 0,62 से बढ़ाकर 0,73 कर देता है, और Haskell विशेषज्ञ Haskell का स्कोर 0,32 से बढ़ाकर 0,51 करता है; इनकी सामान्य क्षमताओं के स्कोर क्रमशः 0,78 और 0,80 हैं, जबकि मूल मॉडल का स्कोर 0,80 है।

अलग-अलग प्रशिक्षित दो विशेषज्ञों को एक ही चेकपॉइंट में मिलाने पर उनके सुधार का अधिकांश हिस्सा बना रहता है (0,70 और 0,50)। सर्वश्रेष्ठ LoRA अडैप्टर अलग-अलग इस्तेमाल करने पर लगभग उतना ही अच्छा प्रदर्शन करते हैं (0,74 और 0,48), लेकिन उनका औसत लेने पर स्कोर गिरकर 0,67 और 0,36 हो जाता है। विशेषज्ञ केवल निरंतर पूर्व-प्रशिक्षण के दौरान जोड़े गए थे, और ब्लॉग पोस्ट में किसी प्रकाशित वेट का लिंक नहीं है।

मूल्यांकित विन्यास	Rust	Haskell
मूल मॉडल	0,62	0,32
Rust विशेषज्ञ जोड़ा गया	0,73	—
Haskell विशेषज्ञ जोड़ा गया	—	0,51
दो विशेषज्ञों का संयोजन	0,70	0,50
दो LoRA का औसत	0,67	0,36

🔗 अपना विशेषज्ञ खुद लाएँ! (Hugging Face ब्लॉग, TNG)

Dory1.0-4B: NVIDIA ने छोटा लूप वाला मॉडल जारी किया, जिसकी गणना इन्फ़रेंस के समय समायोजित की जा सकती है

16 अक्टूबर, 10 नवंबर को फिर सामने लाया गया — NVIDIA ने Hugging Face पर Dory1.0-4B जारी किया है, जो Nemotron Labs का एक मुक्त भाषा मॉडल है और जिसका इस समाचार संकलन में अभी तक उल्लेख नहीं हुआ था। परतों को एक के ऊपर एक जोड़ने के बजाय, यह 20 परतों वाले एक ही ब्लॉक को कई बार लागू करता है। यह ब्लॉक इनपुट और आउटपुट के दो ब्लॉकों के बीच स्थित है, जिनमें से प्रत्येक में 8 परतें हैं, और हर लूप में इनपुट दोबारा डाला जाता है। दोबारा प्रशिक्षण दिए बिना इन्फ़रेंस के समय लूप की संख्या बदली जा सकती है, ताकि अधिक गणना के बदले अधिक सटीकता मिले; केवल अंतिम लूप का KV कैश रखा जाता है।

मूल रूप से NVFP4 में पूर्व-प्रशिक्षित और फिर BF16 में आगे प्रशिक्षित Dory, BF16, MXFP8, NVFP4 और Q5_K_M स्वरूपों में उपलब्ध है। इसमें 256K टोकन का संदर्भ है, यह अंग्रेज़ी के लिए है, और इसका OpenMDW-1.1 लाइसेंस व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। vLLM में इसके समर्थन की समीक्षा चल रही है, और पिछले महीने BF16 संस्करण 13 488 बार डाउनलोड हुआ। NVIDIA ने 10 नवंबर को इस पर « विशेषज्ञों से पूछें » नामक प्रसारण किया।

🔗 Dory1.0-4B (Hugging Face)

संक्षिप्त समाचार

कोड एजेंट

Claude Code 2.1.322 — केवल एक बदलाव वाला संस्करण: Vertex के global, us और eu क्षेत्रों में तेज़ मोड उपलब्ध हो रहा है; अगर Vertex इसे अस्वीकार करे, तो सामान्य गति पर वापसी होती है। दस्तावेज़ों के अनुसार, यह Google Cloud के Agent Platform पर Fable 5.2 का तेज़ मोड है, जिसे /fast या लॉन्च विकल्पों से चालू किया जा सकता है। 🔗 स्रोत
Codex CLI 0.167.1 — रिलीज़ नोट्स के बिना सुधार: इसके दो पुल रिक्वेस्ट के अनुसार, डिफ़ॉल्ट रूप से बंद विकल्प incremental_tools_legacy बातचीत आगे बढ़ने के साथ टूल घोषित करता है और केवल Amazon Bedrock प्रदाताओं के लिए उपलब्ध है। उसी दिन, openai-python 3.49.0 और openai-node 7.55.0 में एसिंक्रोनस फ़ंक्शन की टाइपिंग जोड़ी गई। 🔗 स्रोत
Copilot CLI 1.0.109 और 1.0.110-0 — स्थिर संस्करण 1.0.109 में 158 प्रविष्टियाँ हैं: मॉडल चयनकर्ता में Fable 5.2, CIDR में सैंडबॉक्स होस्ट नियम, और /share के किसी सिम्बॉलिक लिंक का अनुसरण करने से पहले पुष्टि। पूर्वावलोकन संस्करण 1.0.110-0 पुराने रिमोट नियंत्रण को हटाकर AHP परिवेश अपनाता है और 90 % उपयोग होते ही एआई क्रेडिट फिर से भरने का विकल्प देता है। 🔗 स्रोत
Copilot CLI का C++ Language Server — सर्वर में अब MSBuild के संकलन कमांड निकालने वाला अपना एक्सट्रैक्टर शामिल है, जिसे वह प्रोजेक्ट खोलते समय खुद चलाता है; किसी कॉन्फ़िगरेशन स्किल या हाथ से बनाए गए compile_commands.json की ज़रूरत नहीं होती। CMake प्रोजेक्ट के लिए अब भी स्किल का इस्तेमाल होता है। Copilot सदस्यता आवश्यक है। 🔗 स्रोत
GitHub Agentic Workflows 1.2.2 — 1.2 शृंखला का पहला स्थिर संस्करण: अधिक वर्कफ़्लो तय मॉडल के बजाय किफ़ायती मॉडल रूटिंग का इस्तेमाल करते हैं, दस और Copilot वर्कफ़्लो में अनावश्यक निष्पादन रोकने वाली जाँचें जोड़ी गई हैं, और cancel-work --obsolete अप्रासंगिक हो चुके कार्य रद्द करता है। एजेंटों की बाहरी नेटवर्क पहुँच की सुरक्षा सख्त की गई है। 🔗 स्रोत
Antigravity CLI 1.5.3 — 7 नवंबर का संस्करण: हर उप-एजेंट का मॉडल और प्रयास स्तर दिखाई देता है, प्लगइन हुक को PLUGIN_ROOT और PLUGIN_DATA मिलते हैं, और टर्मिनल सैंडबॉक्स की एक सुरक्षा खामी ठीक की गई है (एक कमांड उस परिवेश को बदल सकता था जिसे बाद में सैंडबॉक्स के बाहर लोड किया जाता था)। 🔗 स्रोत
Vibe CLI 3.1.2 — Mistral का कमांड लाइन एजेंट किसी प्लगइन को अनइंस्टॉल किए बिना बंद करने देता है, /skills को नया रूप देता है (खोज, चालू-बंद करना, रजिस्ट्री से साझा स्किल जिनका संस्करण तय रखा गया हो) और हेडलेस मोड में हर कम्प्लीशन से पहले --max-tokens और --max-price का पालन सुनिश्चित करता है। 🔗 स्रोत
mistral CLI 0.18.0 — Mistral का ऐप्लिकेशन और एजेंट तैनात करने वाला टूल 401 त्रुटि देकर विफल होने के बजाय समाप्त हो चुके सत्र को नवीनीकृत करता है, mistral context show --json जोड़ता है और Mistral सैंडबॉक्स में चलने वाले एजेंटों को आवश्यक भूमिका देता है। 🔗 स्रोत
Kimi Code 2.5.3 — दिशा देने वाला संदेश अब मॉडल को भेजे गए चालू अनुरोध को रोक देता है, और आगे की प्रक्रिया उसी टर्न में जारी रहती है; इसके लिए समर्पित steer एंडपॉइंट है। npx से शुरू किए गए MCP सर्वर Windows पर फिर से शुरू हो पाते हैं। 🔗 स्रोत
v0 की सुरक्षा समीक्षा — अनुरोध करने पर, v0 किसी बातचीत के बदलावों (या प्रोजेक्ट के सबसे जोखिमपूर्ण कोड) की समीक्षा करके अनुपस्थित प्रमाणीकरण, इंजेक्शन या SSRF ढूँढ़ता है, हर निष्कर्ष को पूरे प्रोजेक्ट में सत्यापित करता है और सुधार सुझाता है, जिसे केवल सहमति मिलने पर लागू किया जाता है। यह केवल सशुल्क योजनाओं में, v0 क्रेडिट पर उपलब्ध है। 🔗 स्रोत
Replit का Performance Scanner — Replit एक ऐसे टूल को सामने ला रहा है जो ऐप्लिकेशन में संभावित धीमेपन का पता लगाता है और Agent को उसे ठीक करने का शुरुआती आधार देता है; ट्वीट में उपलब्धता की तारीख, योजनाओं या कीमत का उल्लेख नहीं है, और यह सुविधा दस्तावेज़ों में भी अभी दिखाई नहीं दे रही थी। 🔗 स्रोत
Devin में Gemini 4 Carbon — Cognition ने Devin Desktop और Devin CLI में Carbon उपलब्ध कराया है; उसकी ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, कम प्रयास स्तर पर ही यह Gemini 4 Argon के सर्वोत्तम परिणाम से आगे निकल जाता है, और इसका सर्वोत्तम स्कोर पाने की लागत Argon की प्रति-कार्य लागत के दो-तिहाई से भी कम है। FrontierCode 2.0 पर इसका 40,0 % स्कोर पहले ही 30 अक्टूबर को प्रकाशित हो चुका था। 🔗 स्रोत
Warp में Fable 5.2 — 9 नवंबर की शाम को Warp ने Warp Factories और अपने टर्मिनल में Claude Fable 5.2 उपलब्ध कराया, और सलाह दी कि उससे ऐप्लिकेशन की अंतर्निहित स्टेट मशीनों की पहचान करने को कहें, ताकि एजेंट उसे अधिक आसानी से समझ सकें; न कीमत बताई गई, न बेंचमार्क। 🔗 स्रोत
Genspark के Code Agent में Fable 5.2 — Genspark ने अपने Code Agent में Claude Fable 5.2 जोड़ा है और FrontierCode 2.0 पर Opus 5.5 से आगे सर्वोत्तम स्कोर वाले दावे को दोहराया है, लेकिन कोई आँकड़ा, प्लान या क्रेडिट लागत नहीं बताई। 🔗 स्रोत

उद्यम

JPMorganChase — बैंक Claude का उपयोग इंजीनियरों से आगे बढ़ा रहा है: पुल रिक्वेस्ट की समीक्षा, खुद सुधार करने वाले एजेंट, घटनाओं का विश्लेषण, उत्पाद बैकलॉग, जोखिम मूल्यांकन। Claude Code उसकी कंटेनर आधारित प्लेटफ़ॉर्म Devspace में चलता है, जहाँ एजेंटों को क्रेडेंशियल तक सीधी पहुँच नहीं मिलती, और स्वचालित जाँचें Claude को अपना काम खुद मान्य करने से रोकती हैं; कोई आँकड़ा प्रकाशित नहीं हुआ। 🔗 स्रोत
Curative — अमेरिकी स्वास्थ्य बीमा कंपनी Claude पर बने अपने एजेंट Gwen के साथ हर सप्ताह सेवा प्रदाताओं के 2 000 से 2 400 अनुबंध पर हस्ताक्षर करती है (मुख्यतः Opus, समीक्षा के लिए Sonnet, निर्णय के लिए Haiku), जबकि पूरे वर्ष 2025 में यह संख्या 2 100 थी। हर अनुबंध पर लगभग 20 मिलियन टोकन लगते हैं; प्रतिपूर्ति विवादों में लगने वाला समय लगभग 90 दिन से घटकर 30 मिनट से भी कम हो गया है। 🔗 स्रोत
CodeRabbit — OpenAI के 9 नवंबर के केस अध्ययन में CodeRabbit का कहना है कि Codex के साथ छह महीनों में उसने लगभग 20 गुना अधिक सॉफ़्टवेयर दिया; उसके मुफ़्त Deep Scan ने 13 000 गहन विश्लेषणों में 43 000 से अधिक सुरक्षा खामियाँ खोजीं, और GPT-6 Astra उसके आंतरिक बेंचमार्क की 50 % समस्याएँ पहचानता है। 🔗 स्रोत
Gemini for healthcare — Google Cloud ने पूर्वावलोकन में ऐसा समाधान लॉन्च किया है जो मानवीय निगरानी में कई चरणों वाले कार्यों (रोगी रिकॉर्ड का सार बनाना, पूर्व-अनुमोदन की समीक्षा) के लिए रोगी रिकॉर्ड, बिलिंग, चिकित्सकीय दिशानिर्देश और Medicare डेटा जोड़ता है। इसमें HCA Healthcare, Highmark Health और Northwell Health शामिल हैं। 🔗 स्रोत

शिक्षा और समाज

EMEA के स्कूलों में एआई — OpenAI एस्टोनिया, स्लोवाकिया, ग्रीस और इटली में अपनी शैक्षिक साझेदारियों से मिले सबक साझा करता है, जिसके लिए वह ThinkYoung के एक अध्ययन का सहारा लेता है: सर्वेक्षण में शामिल 79 % छात्र अपने गृहकार्य के लिए एआई का उपयोग करते हैं, लेकिन केवल 47 % कहते हैं कि उन्हें इसका इस्तेमाल करना सिखाया गया है। 🔗 स्रोत
देखभाल करने वालों के लिए कार्यशालाएँ — OpenAI Academy तीन संगठनों के साथ 10 नवंबर को ओकलैंड, टाम्पा, पिट्सबर्ग, अटलांटा और डेट्रॉइट में परिवार के सदस्यों की देखभाल करने वालों के लिए मुफ़्त ChatGPT कार्यशालाएँ आयोजित कर रही है; OpenAI के अनुसार, अमेरिका में स्वास्थ्य से जुड़े हर सप्ताह के 40 मिलियन से अधिक संदेश किसी प्रियजन से संबंधित होते हैं। 🔗 स्रोत

आवाज़

GPT-Live पर वॉइस एजेंट — OpenAI का डेवलपर ब्लॉग Juno, Treater, Picsart और Weekend के अनुभव साझा करता है। Juno में पृष्ठभूमि में चलने वाला एक छोटा मॉडल टेक्स्ट एजेंट को काम सौंपने की संख्या 40 % घटाता है और एक परीक्षण कॉल में सबसे लंबी चुप्पी को 9,3 से घटाकर 3,2 सेकंड करता है; Treater में बातचीत की माध्यिका अवधि 26 से 30 % बढ़ती है। 🔗 स्रोत

छवियाँ

Genspark में Seedream 5.5 — Genspark ने Genspark Design और AI Media Studio में BytePlus के Seedream 5.5 की शुरुआती पहुँच उपलब्ध कराई है, जिसमें सभी उपयोगकर्ताओं को एक महीने तक 40 % छूट मिलेगी। 🔗 स्रोत
Ideogram 4.5 — Ideogram का दावा है कि Rapidata के उस बेंचमार्क में वह 20 मॉडलों में पहले स्थान पर है, जो मानवीय निर्णायकों की मदद से मापता है कि लगातार पाँच संपादनों के बाद भी चेहरा पहचानने योग्य रहता है या नहीं। वह FLUX 3 Image, Muse Image और MAI-Image-2.6 से आगे है; कोई स्कोर प्रकाशित नहीं हुआ। 🔗 स्रोत
AMD GPU पर Pika H3 Flex — एक योगदानकर्ता ने Pika के खुले वेट वाले वीडियो मॉडल के इन्फ़रेंस को AMD GPU पर चलाने के लिए अनुकूलित किया है, जिसकी अलग शाखा Instinct MI350X के लिए है; Pika ने AMD डेवलपरों से योगदान माँगा है, लेकिन प्रदर्शन का कोई माप नहीं दिया। 🔗 स्रोत

Hugging Face और मुक्त प्रयोगशालाएँ

Google Cloud के बिल में Hugging Face — कोई संगठन अब Google Cloud Marketplace के ज़रिए Team और Enterprise सदस्यताओं, Jobs, Inference Endpoints, Inference Providers, GPU Spaces, ZeroGPU और स्टोरेज का भुगतान Hugging Face की सार्वजनिक दरों पर कर सकता है, बशर्ते हर सदस्यता को Hugging Face से मंज़ूरी मिले। 🔗 स्रोत
Google Cloud पर Muse — 9 नवंबर की शाम को Meta ने घोषणा की कि Muse Ember और Muse Wonder Google Cloud पर आ रहे हैं, जहाँ Muse Spark 1.3 सितंबर से पूर्वावलोकन में है; सेवा, स्थिति या कीमत का विवरण नहीं दिया गया। 🔗 स्रोत
Hugging Face पर 20 मिलियन निर्माता — क्लेमेंट डेलांग के अनुसार, Hugging Face पर 20 मिलियन एआई निर्माता हैं और वहाँ 300 Po मॉडल, डेटासेट, एजेंट ट्रेस और RL परिवेश होस्ट किए जाते हैं, जिनमें से 9 Po एक सप्ताह में जोड़े गए; सक्रिय उपयोगकर्ताओं और राजस्व के लिहाज़ से अक्टूबर उसका सबसे अच्छा महीना रहा, लेकिन कोई राशि नहीं बताई गई। 🔗 स्रोत
Trainium3 पर GLM-5 — डेविड कॉर्वोइज़िए ने प्रकाशित Transformers कोड के साथ GLM-5 (754 अरब पैरामीटर) को एक ही trn3.48xlarge इंस्टेंस पर चलाया: लोड होने में 43 मिनट, पहला टोकन 4,1 सेकंड में, और 1 के बैच में प्रति सेकंड 6,9 टोकन। लेखक के अनुसार, यह बिना अनुकूलन किया गया पहला मापन है। 🔗 स्रोत
OpenMed में रोगों की पहचान — मज़ियार पनाही ने Apache-2.0 के तहत 194M से 576M पैरामीटर वाले तीन मुक्त मॉडल प्रकाशित किए हैं, जो CPU पर अंग्रेज़ी चिकित्सा पाठ में रोगों की पहचान करते हैं; NCBI Disease पर फ़ाइन-ट्यून किए गए ये मॉडल BC5CDR पर लगभग 14 F1 अंकों का सुधार हासिल करते हैं। 🔗 स्रोत
बिना परीक्षण किए काम सौंपने वाले एजेंट — तुर्की में लिखे एक ब्लॉग पोस्ट में सेरकान पेकर दिखाते हैं कि SWE-agent की 47 293 प्रस्तुतियों में से 39,4 % अंतिम बदलाव के बाद परीक्षण किए बिना सौंपी जाती हैं, और उनके समाधान की संभावना लगभग एक-तिहाई कम होती है (ऑड्स अनुपात 0,68); परिकल्पना पहले से पंजीकृत थी और परिणाम Claude Code तथा gpt-oss-120b के साथ भी दोहराए गए। 🔗 स्रोत
उधार लिया गया तर्क — तिमोफ़ेय क्ल्यूबिन Qwen3.8-27B के तर्क ट्रेस Qwen3-8B में डालते हैं, जिससे LiveCodeBench की 300 समस्याओं पर उसका स्कोर 51,1 % से बढ़कर 80,9 % हो जाता है; इन ट्रेस को उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित दो 8B मॉडल मदद नहीं करते। 🔗 स्रोत
FiftyOne में EgoDex — हरप्रीत सहोता ने Apple द्वारा प्रकाशित EgoDex के परीक्षण डेटासेट को रूपांतरित किया है: हेरफेर के 111 कार्यों के 3 243 एपिसोड, कुल 7 घंटे, जिनमें 68 जोड़ों की स्थिति Apple Vision Pro से रिकॉर्ड की गई है। 🔗 स्रोत

इसका क्या मतलब है

पिछले दिन Fable 5.2 की तरह, Gemini 4 Carbon को भी उसे एकीकृत करने वालों ने उसी दिन मापा, और हर किसी ने अपना बेंचमार्क इस्तेमाल किया: Cursor में CursorBench 4.0 पर 60,4 %, Perplexity में WANDR पर 0,857, और Devin में ऐसा परिणाम जो कम प्रयास स्तर पर ही Argon के सर्वोत्तम परिणाम से आगे निकल जाता है। Google अपनी ब्लॉग पोस्ट में भी इन बाहरी रैंकिंग का हवाला देता है। इन आँकड़ों को उनकी लागत के साथ देखना ज़रूरी है: Cursor में Carbon का कम प्रयास स्तर प्रति कार्य उच्च प्रयास स्तर से अधिक महँगा पड़ता है, और Perplexity 0,006 अंक के अंतर तथा 40 % लागत पर Fable 5.2 से बराबरी की बात करता है। GitHub कोई आँकड़ा नहीं देता, लेकिन Carbon को डिफ़ॉल्ट रूप से चालू करता है, जबकि Fable 5.2 तब तक बंद रहता है जब तक प्रशासक Anthropic की डेटा रखने की नीति स्वीकार नहीं कर लेता।

30 नवंबर एक अहम तारीख बन रही है। Google ने Carbon की शुरुआती दर समाप्त होने की तारीख यही रखी है (प्रति मिलियन टोकन 2 और 10 डॉलर, फिर 4 और 20), Cursor 1 दिसंबर से पूरी दर लागू करेगा, और Perplexity अपने Agent API में यही शुरुआती दर अपनाता है। छवियों के क्षेत्र में भी शुरुआती छूट बढ़ रही हैं: MiniMax H3-Image की 16 मेगापिक्सेल छवियों पर एक सप्ताह के लिए 50 % छूट, और Genspark में Seedream 5.5 पर एक महीने के लिए 40 % छूट। इसलिए इस दिन प्रकाशित प्रति-कार्य लागत को उसकी मूल दर के साथ पढ़ना चाहिए: Devin स्पष्ट करता है कि उसने API की सार्वजनिक दर पर मापन किया है, जिसमें सार्वजनिक छूट शामिल हैं, जबकि Cursor का पेज नहीं बताता कि उसकी लागत में छूट का हिसाब रखा गया है या नहीं।

सहायक काम और व्यापार की जगह बन रहे हैं। OpenAI उन कंपनियों के लिए ChatGPT खोल रहा है जो अपनी प्रोफ़ाइल प्रबंधित करना, अपने उल्लेखों पर नज़र रखना और उसमें ऐसा एजेंट स्थापित करना चाहती हैं जिसे ChatGPT Ads के ज़रिए प्रायोजित किया जा सके। वह Business टीमों को अपने प्लान की राशि v0, Warp या Notion में खर्च करने भी देता है। Anthropic, Claude को ऐसी जगह बना रहा है जहाँ योजना का खाका बनाया जा सकता है, स्प्रेडशीट संभाली जा सकती है, प्रमाणित मेट्रिक्स साझा किए जा सकते हैं और Confluence या Notion को पूरी तरह खोला जा सकता है। उसी दिन, Anthropic ने अपने आईपीओ का रोडशो शुरू किया, जिसमें केवल दो आँकड़े प्रकाशित किए गए: श्रेणी A के 825 मिलियन शेयर और 70 से 78 डॉलर की मूल्य सीमा; मूल्यांकन, जुटाई जाने वाली राशि या सूचीबद्ध होने की तारीख नहीं बताई गई।

मॉडल को रोकने की क्षमता सिद्धांत से इंजीनियरिंग तक पहुँच रही है। Paris Call पर हस्ताक्षर करने वाले डेवलपरों, जिनमें OpenAI, Anthropic और Mistral AI शामिल हैं, ने ऐसे तंत्र रखने की प्रतिबद्धता जताई है जो उनके मॉडलों को रोक सकें, जिसमें प्रशिक्षण और आंतरिक उपयोग भी शामिल हैं; उसी दिन OpenAI ने अपने तंत्र Control Room का वर्णन किया, जिसमें अधिकतम 35 सेकंड का विलंब है और सिस्टम ठप पड़ने पर डिफ़ॉल्ट रूप से अनुमति नहीं दी जाती। उधर NVIDIA ने OpenShell को CNCF के हवाले किया है, जो एजेंटों की फ़ाइलों, नेटवर्क और क्रेडेंशियल को नियंत्रित करता है। Tailscale, Grok Bot को उपयोगकर्ता की पहचान के तहत निजी नेटवर्क में प्रवेश दे रहा है, और प्रशासक उसकी अनुमतियाँ सीमित कर सकता है।