Google ने Gemini 4 Hydrogen लॉन्च किया, Inkling 2 Small के वज़न खुले रूप में जारी, OpenAI ने Daybreak Red Team उपलब्ध कराया

Google ने Gemini 4 Hydrogen लॉन्च किया है। यह एक तेज़ मॉडल है जो Artificial Analysis के Intelligence Index पर Gemini 4 Argon से आगे निकलता है और उसी दिन Search, Gemini ऐप, Antigravity, Cursor और Devin में उपलब्ध हो रहा है। Thinking Machines ने Apache 2.0 के तहत Inkling 2 Small के वज़न जारी किए हैं, OpenAI ने साइबर रक्षा के दो उत्पाद, Daybreak Red Team और Daybreak Defense Factory, उपलब्ध कराए हैं, और Google ने Gemini वाले अपने स्मार्ट चश्मों की अग्रिम बुकिंग शुरू की है। Anthropic की ओर से, Claude अब Google Meet की बैठकों में शामिल होता है, Managed Agents को पूरी तरह स्वयं होस्ट किया जा सकता है और शेयर बाज़ार में सूचीबद्ध होने के लिए बनाई गई वेबसाइट पर इसकी समय-सारणी दी गई है।

Gemini 4 Hydrogen : Gemini 3.8 Flash से 2,5 गुना तेज़, Intelligence Index पर Argon से आगे, प्रति दस लाख टोकन 1,50 डॉलर की दर पर

12 नवंबर — Google ने Argon और Carbon के बाद Gemini 4 Hydrogen के साथ Gemini 4 शृंखला का विस्तार किया है। जहाँ वे दोनों मॉडल सबसे कठिन समस्याओं पर लंबे तर्क-विचार के लिए बनाए गए हैं, वहीं Hydrogen को गति के लिए तैयार किया गया है: रोज़मर्रा की कोडिंग, एक के बाद एक टूल इस्तेमाल करने वाले एजेंट और मल्टीमोडल दस्तावेज़ों के सार तैयार करना। Google इसे Gemini 3.8 Flash और उससे पहले के Gemini 3 तथा 2.5 मॉडल के उन्नत संस्करण के रूप में प्रस्तुत करता है।

Meet Gemini 4 Hydrogen: built for rapid coding, multimodal synthesis, and everyday workflows. It finishes tasks 2.5x faster than 3.8 Flash and surpasses Argon on the @ArtificialAnlys Intelligence Index.

🇮🇳 पेश है Gemini 4 Hydrogen, जिसे तेज़ कोडिंग, मल्टीमोडल सार तैयार करने और रोज़मर्रा के कार्यों के लिए बनाया गया है। यह 3.8 Flash की तुलना में कार्य 2,5 गुना तेज़ी से पूरा करता है और @ArtificialAnlys के Intelligence Index पर Argon से आगे है। — X पर @GoogleDeepMind

Artificial Analysis के Intelligence Index पर Hydrogen अपनी डिफ़ॉल्ट सेटिंग में 51 अंक प्राप्त करता है, जबकि Argon के 50 अंक हैं, और तर्क-विचार के उच्चतम स्तर पर इसका स्कोर 54 है। Google के अनुसार, 3.8 Flash की तुलना में यह कार्य 2,5 गुना तेज़ी से पूरा करता है, Terminal-Bench 4.1 पर इसका स्कोर तीन गुने से अधिक है और मनगढ़ंत दावों की संख्या में 5 गुना से अधिक कमी आई है: अनुमान लगाने के बजाय मॉडल अधूरे संदर्भ की जानकारी देता है।

बेंचमार्क या मापदंड (Google के आँकड़े)	Gemini 4 Hydrogen	तुलना का आधार
Artificial Analysis Intelligence Index	51 (high), 54 (xhigh)	Gemini 4 Argon : 50
Terminal-Bench 4.1	57 %	Gemini 3.8 Flash : 18,2 %
कार्यों की गति (high सेटिंग)	2,5 गुना तेज़	Gemini 3.8 Flash
HLE-Diamond	58,8 %	अपनी श्रेणी में सबसे आगे
Vals Tax Agent Bench	52,3 %	समग्र रैंकिंग में 1वाँ स्थान
Agents’ Last Exam v1.1	71,6 %	Google के अनुसार, अन्य मॉडलों से आगे

डेवलपर के लिए, gemini-4-hydrogen अब Gemini API में सामान्य रूप से उपलब्ध है, जिसमें दर-सीमा वाला मुफ़्त स्तर भी शामिल है। दस लाख टोकन की पूरी संदर्भ सीमा में सशुल्क दर एक जैसी है: इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर 1,50 डॉलर, आउटपुट पर 7,50 डॉलर (तर्क-विचार सहित) और इम्प्लिसिट कैश वाले इनपुट पर 0,075 डॉलर। Gemini 3.8 Flash की प्रचार अवधि समाप्त होने पर उसकी दर भी यही होगी; यह अवधि 31 दिसंबर तक चलती है (0,75 और 3,75 डॉलर)। Hydrogen में low, medium और high के ऊपर तर्क-विचार का चौथा स्तर xhigh जोड़ा गया है; इसमें डिफ़ॉल्ट high है, जबकि 3.8 Flash में medium था। एकीकृत संदर्भ सीमा 1 048 576 टोकन है, जिसमें प्रति सिंक्रोनस अनुरोध 65 536 आउटपुट टोकन और पृष्ठभूमि में निष्पादन के ज़रिए दस लाख तक आउटपुट टोकन मिल सकते हैं। 3.8 Flash से माइग्रेशन के लिए कुछ बदलाव ज़रूरी हैं: एक्सप्लिसिट कैश अब उपलब्ध नहीं है, temperature, top_p और top_k पैरामीटर अनदेखे किए जाते हैं, और न्यूनतम तर्क-विचार स्तर स्वीकार नहीं किया जाता।

यह मॉडल उसी दिन दुनिया भर में Gemini ऐप में उपलब्ध हो रहा है (मुफ़्त उपयोगकर्ताओं को स्वचालित मॉडल चयन के ज़रिए पहुँच मिलती है), Google Search में सभी के लिए, Google Sheets के Gemini में पहले Google AI Pro और Ultra ग्राहकों के लिए, और Antigravity में सशुल्क Pro और Ultra ग्राहकों के लिए। यह Gemini Managed Agents के Antigravity एजेंट का डिफ़ॉल्ट मॉडल भी बन रहा है। हालाँकि, हमारी जानकारी संकलित करने के समय तक Gemini CLI के रिपॉज़िटरी में Hydrogen का उल्लेख करने वाला कोई पुल रिक्वेस्ट नहीं मिला था।

सुरक्षा के मामले में, Google एजेंट संबंधी कार्यों में निर्देशों के उल्लंघन में 81 % तक कमी, उद्देश्य से भटकने वाली कार्रवाइयों और शॉर्टकट की संख्या में 12 गुना कमी, ईमानदारी के अपने आंतरिक मूल्यांकन में 96,7 % स्कोर और अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन के विरुद्ध 2,3 गुना से अधिक बेहतर प्रतिरोध (Gray Swan) का दावा करता है। मॉडल का विवरणपत्र भी प्रकाशित किया गया है।

🔗 Gemini 4 Hydrogen की घोषणा (blog.google) · API के लिए Gemini 4 Hydrogen की नई सुविधाएँ (Google AI Studio) · Gemini API की दरें · मॉडल का विवरणपत्र (PDF)

Google Search ने Hydrogen अपनाया, Google के अनुसार यह Search का « अब तक का सबसे बड़ा मॉडल अपडेट » है

12 नवंबर — Google Search दुनिया भर में अपने सभी उपयोगकर्ताओं के लिए Gemini 4 Hydrogen अपना रहा है। Search के उत्पाद उपाध्यक्ष रॉबी स्टाइन इसे Search का अब तक का सबसे बड़ा मॉडल अपडेट बताते हैं। सर्च इंजन को उपयोगकर्ता की मंशा बेहतर समझनी चाहिए, जिसमें कई हिस्सों वाले, बहुत विशिष्ट या टाइपिंग की गलतियों वाले प्रश्न भी शामिल हैं। यह अपनी बहु-दिशीय क्वेरी तकनीक (query fan-out) का विस्तार करता है, जो किसी प्रश्न के उपविषयों पर समानांतर खोज चलाती है, और इसलिए लिंक की अधिक विस्तृत शृंखला प्रस्तुत करता है। एआई मोड द्वारा समर्थित सभी भाषाओं में उत्तर अब अधिक दृश्यात्मक होते हैं, जिनमें चित्र, तुलनात्मक तालिकाएँ और प्रश्न के लिए बनाए गए टूल शामिल हैं। Google ने इस हिस्से के लिए कोई आँकड़ा प्रकाशित नहीं किया है।

🔗 Search में Gemini 4 Hydrogen (blog.google)

Antigravity Orchestrator एक ही सत्र में Carbon और Hydrogen के बीच बारी-बारी से काम बाँटता है, 24 % कम कोटा इस्तेमाल करता है

12 नवंबर — Google Antigravity ने अपने मॉडल चयनक में Orchestrator विकल्प जोड़ा है। यह पूरे कार्य के लिए एक मॉडल नहीं चुनता: एक ही सत्र के दौरान यह Gemini 4 Carbon और Gemini 4 Hydrogen के बीच दोनों दिशाओं में काम सौंपता रहता है। Carbon कोड को केवल पढ़ते हुए जाँचता है, अस्पष्टताएँ दूर करता है और योजना बनाता है; Hydrogen बदलाव लिखता है, पैकेज अपडेट करता है और परीक्षण चलाता है, फिर अटकने पर काम वापस Carbon को सौंप देता है।

Antigravity की पोस्ट के अनुसार, Terminal-Bench 4.1 पर Orchestrator अकेले Carbon की सफलता दर के करीब पहुँचता है, जबकि औसतन 24 % कम कोटा इस्तेमाल करता है और 19 % जल्दी काम पूरा करता है; blog.google की पोस्ट इन्हीं आँकड़ों को Terminal-Bench 4.0 से जोड़ती है। Orchestrator शुरुआत में केवल Google AI Ultra ग्राहकों के लिए उपलब्ध है, जबकि अकेला Hydrogen सशुल्क Pro और Ultra ग्राहकों के लिए उपलब्ध है। Antigravity के अनुसार, /swarm आने के बाद कुछ ही दिनों में एजेंटों के « दसियों हज़ार » झुंड (swarms) भी चलाए गए हैं।

🔗 Google Antigravity में Gemini 4 Hydrogen

Cursor : डिफ़ॉल्ट प्रयास स्तर पर CursorBench में 54,3 %, जबकि Gemini 3.8 Flash के 39,6 %

12 नवंबर — Gemini 4 Hydrogen अपने लॉन्च के दिन ही Cursor में उपलब्ध हो गया है। Cursor के ट्वीट के अनुसार, मॉडल अपने डिफ़ॉल्ट प्रयास स्तर पर संपादक के अपने बेंचमार्क CursorBench में 54,3 % प्राप्त करता है, जबकि Gemini 3.8 Flash का स्कोर 39,6 % है। एक दूसरे ट्वीट में Cursor के भीतर इसकी दर दी गई है: इनपुट के प्रति दस लाख टोकन पर 1,50 डॉलर और आउटपुट पर 7,50 डॉलर। Cursor का मूल्यांकन पृष्ठ प्रयास के तीन स्तरों का विवरण देता है।

मॉडल और प्रयास स्तर (Cursor का मूल्यांकन पृष्ठ)	CursorBench स्कोर	प्रति कार्य लागत
Gemini 4 Hydrogen, प्रयास High	54,3 %	5,59 डॉलर
Gemini 4 Hydrogen, प्रयास Medium	46,7 %	1,76 डॉलर
Gemini 4 Hydrogen, प्रयास Low	27,9 %	0,28 डॉलर
Gemini 4 Carbon, प्रयास High (तुलना के लिए)	60,4 %	9,22 डॉलर

🔗 @cursor_ai की घोषणा · Cursor का मूल्यांकन पृष्ठ

Devin : प्रति कार्य 2,40 डॉलर की लागत पर FrontierCode 2.0 में 38,2 %

12 नवंबर — Cognition ने भी Devin Desktop और Devin CLI में Gemini 4 Hydrogen उपलब्ध कराया है। वास्तविक कार्यों पर बनाए गए कोड की गुणवत्ता और उसे मर्ज किए जा सकने की क्षमता आँकने वाले अपने बेंचमार्क FrontierCode 2.0 पर Hydrogen का स्कोर 38,2 % है, जो GPT-6.1 Sol से एक अंक से भी कम पीछे और Gemini 4 Carbon के करीब है। Cognition विशेष रूप से लागत पर ज़ोर देता है: प्रति कार्य 2,40 डॉलर, जो Carbon के 4,04 डॉलर से लगभग 40 % कम है। मध्यम प्रयास स्तर पर ही Hydrogen, Gemini 4 Argon के सर्वश्रेष्ठ परिणाम से आगे निकल जाता है, जबकि प्रति कार्य उसकी लागत Argon की लागत के सातवें हिस्से से भी कम है।

मूल्यांकित मॉडल (Cognition के ग्राफ़ का अंश)	FrontierCode 2.0 स्कोर
Claude Fable 5.2	49,1 %
Claude Opus 5.5	45,5 %
Gemini 4 Carbon	40,0 %
GPT-6.1 Sol	39,0 %
Gemini 4 Hydrogen	38,2 %
Gemini 4 Argon	26,3 %

🔗 Devin में Gemini 4 Hydrogen (Cognition)

Inkling 2 Small : Thinking Machines ने अपने 594B पैरामीटर वाले मल्टीमोडल MoE के वज़न Apache 2.0 के तहत जारी किए, जिनमें 17B सक्रिय हैं

12 नवंबर — बंद वज़नों के साथ लॉन्च करने के एक सप्ताह बाद, Thinking Machines ने Inkling 2 Small के वज़न Apache 2.0 लाइसेंस के तहत Hugging Face पर जारी किए हैं। मॉडल 5 नवंबर से प्रयोगशाला के फ़ाइन-ट्यूनिंग प्लेटफ़ॉर्म Tinker पर उपलब्ध था, ताकि बाहरी सुरक्षा परीक्षण और रेड-टीमिंग पूरी की जा सके। यह उसी प्रक्रिया का हिस्सा था जिसका वर्णन Thinking Machines ने « खुले वज़नों तक पहुँचने का सुरक्षित रास्ता » में किया था।

Inkling 2 Small’s weights are now available for download on HuggingFace under an Apache 2.0 license. Make Inkling your own!

🇮🇳 Inkling 2 Small के वज़न अब Apache 2.0 लाइसेंस के तहत HuggingFace पर डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। Inkling को अपना मॉडल बनाएँ! — X पर @thinkymachines

Inkling-Small (276B पैरामीटर, जिनमें 12B सक्रिय हैं) के बाद यह प्रयोगशाला के मॉडलों की दूसरी पीढ़ी है: विशेषज्ञों के मिश्रण (Mixture-of-Experts) वाला 594 अरब पैरामीटर का मॉडल, जिनमें 17 अरब सक्रिय हैं। यह इनपुट में चित्र स्वीकार करता है, ऑडियो नहीं, और इसमें प्रयास स्तर समायोजित किया जा सकता है। वज़नों के साथ तैनाती का पूरा पारिस्थितिकी तंत्र भी उपलब्ध है: Unsloth, SGLang, vLLM और TokenSpeed के साथ एकीकरण, Miles, SkyRL और Snowflake Cortex Training के साथ पोस्ट-ट्रेनिंग, तथा NVIDIA, Fireworks, Together, Baseten, Nebius, Modal और Cloudflare पर API। Hugging Face पर मॉडल के विवरणपत्र में दस लाख टोकन तक की संदर्भ सीमा बताई गई है।

Thinking Machines ने Artificial Analysis के Intelligence Index पर 31 का स्कोर घोषित किया है (उसकी तालिका में 30,6), जो DeepSeek-V4.1-Flash-1017 (32,6), GLM 5.3 (31,7) और Gemini 3.8 Flash (30,8) से पीछे है, और Claude Haiku 5.5 (36,5) से भी पीछे है। अपने मापों में मॉडल कोडिंग के अधिकांश बेंचमार्क पर DeepSeek-V4.1-Flash-1017 से पीछे, लेकिन GLM-5.3-Flash से आगे रहता है।

Thinking Machines का मापदंड	Inkling 2 Small	DeepSeek-V4.1-Flash-1017	GLM-5.3-Flash	Kimi K3	Claude Haiku 5.5
सक्रिय / कुल पैरामीटर (B)	17 / 594	16 / 552	18 / 320	104 / 2 800	बताया नहीं गया
AA Index v5.0	30,6	32,6	27,8	बताया नहीं गया	36,5
FrontierCode v2.0	25,4 %	28,5 %	17,6 %	17,3 %	34,9 %
DeepSWE v1.1	72,1 %	77,0 %	63,4 %	68,5 %	59,9 %
SWE-Bench Pro v2 (Hard)	86,3 %	89,7 %	82,8 %	88,2 %	52,9 %
MMMU Pro (दृश्य क्षमता)	81,6 %	80,6 %	79,0 %	80,5 %	79,1 %

GPU कर्नेल के अनुकूलन (PMPP-Hard) में Inkling 2 Small दस घंटे में 69 में से 54,25 कार्य हल करता है, जबकि GPT-6 Astra का परिणाम 63 और Claude Opus 5.5 का 60 है। पोस्ट में प्रशिक्षण विधि का विवरण दिया गया है: NVIDIA GB300 NVL72 रैक पर पूरी तरह NVFP4 में 68 घंटे के दौरान 8 400 अरब टोकन का पूर्व-प्रशिक्षण, फिर संदर्भ सीमा को दस लाख टोकन तक ले जाने के लिए क्रमिक चरण, जिनमें मुख्यतः Kimi K3 सहित पिछले मॉडलों से नमूना लिए गए कार्य-पथों का उपयोग किया गया। पोस्ट-ट्रेनिंग पुनर्बलन अधिगम के एक ही रन में पूरी हुई: 1 075 चरण, 1 करोड़ 70 लाख से अधिक रोलआउट, नौ दिनों तक 2 048 GPU। मॉडल का परीक्षण OpenCode में Fledge-Alpha कोडनाम के तहत किया गया था।

Thinking Machines इसकी सीमाएँ भी बताता है: मॉडल सबसे संक्षिप्त नहीं है, कई स्किल्स उपलब्ध होने पर हमेशा सही टूल नहीं चुनता और बातचीत में कम परिष्कृत है। सुरक्षा के मामले में, प्रयोगशाला इसकी आक्रामक साइबर सुरक्षा क्षमताओं को खुले मॉडलों के अग्रणी स्तर से नीचे मानती है, और उसका आकलन है कि इसका « helpful-only » संस्करण CBRN ज्ञान में केवल मामूली वृद्धि करता है।

🔗 Inkling 2 Small (Thinking Machines) · Hugging Face पर Inkling-2-Small

Daybreak Red Team और Daybreak Defense Factory: OpenAI ने एजेंटों के ज़रिए पैठ परीक्षण और सुरक्षा खामियों को सुधारों में बदलने वाला उपकरण पेश किया

12 नवंबर — OpenAI ने उस दिन PT के अनुसार सुबह 10 बजे साइबर सुरक्षा से जुड़ी अपनी घोषणाओं पर केंद्रित मुख्य संबोधन Cyber at the Frontier दिया। उसके पृष्ठ पर Daybreak ब्रांड के अंतर्गत आने वाले दो उत्पादों और Daybreak तक पहुँच के आवेदन के लिंक हैं। हमारे अवलोकन के समय OpenAI ने इस मुख्य संबोधन पर न कोई ब्लॉग पोस्ट प्रकाशित की थी, न कोई ट्वीट: नीचे दी गई जानकारी उत्पाद पृष्ठों और दस्तावेज़ों से ली गई है।

Daybreak उत्पाद	12 नवंबर की स्थिति	यह क्या करता है
Daybreak Red Team	पंजीकरण पर शुरुआती पहुँच	एजेंटों की टीम द्वारा वेब अनुप्रयोगों का पैठ परीक्षण
Daybreak Defense Factory	पूर्वावलोकन, ChatGPT के लिए प्लगइन	GitHub रिपॉज़िटरी का विश्लेषण, Snyk, Endor Labs और Wiz से आयात, समीक्षा के लिए सुधार

Daybreak Red Team एजेंटों की एक समन्वित टीम पर आधारित है, जो किसी वेब अनुप्रयोग के स्रोत कोड और संदर्भ से शुरुआत करके हमले के रास्ते तलाशती है और सुरक्षा खामियों की पुष्टि करती है। यह कोड स्कैनर, बग बाउंटी कार्यक्रमों या खामियों के प्रकटीकरण की रिपोर्टों से मिले निष्कर्षों की भी पुष्टि करती है, जाँचती है कि सुधार वास्तव में खामी के दोहन को रोकता है, और अनुप्रयोग बदलने पर मूल्यांकन दोबारा करती है। अलग-थलग परिवेशों और Guardian समीक्षा के ज़रिए इसका दायरा सीमित रखा जाता है; साथ ही उन अनुप्रयोगों और पहुँच बिंदुओं पर नियंत्रण रहता है, जिन तक एजेंट पहुँच सकते हैं। इस उत्पाद को Daybreak Red के साथ भ्रमित नहीं करना चाहिए, जो अधिकृत शोध के लिए साइबर सुरक्षा के विशेष मॉडलों तक पहुँच का मौजूदा स्तर है।

Daybreak Defense Factory का उद्देश्य लंबित सुरक्षा खामियों को सुधारों में बदलना है। Daybreak तक पहुँच वाले कार्यस्थानों के लिए यह ChatGPT के वेब संस्करण या डेस्कटॉप अनुप्रयोग में पूर्वावलोकन प्लगइन के रूप में स्थापित होता है। क्लाउड विश्लेषण Codex cloud में चलते हैं और उनके लिए व्यक्तिगत GitHub कनेक्शन चाहिए। इसके तीन तरीके हैं: किसी रिपॉज़िटरी का विश्लेषण, नए कमिट की निरंतर निगरानी या निर्धारित समय पर विश्लेषण। यह उपकरण पुल रिक्वेस्ट की समीक्षा भी करता है और Snyk Open Source, Endor Labs तथा Wiz के निष्कर्ष आयात करता है, प्रति चयन अधिकतम 10 000 मामलों तक। कुछ भी अपने आप लागू नहीं होता: हर प्रस्तावित सुधार की समीक्षा करनी होती है, « Fix with Codex » से उसे और बेहतर बनाया जा सकता है और « Create PR » एक मसौदा पुल रिक्वेस्ट खोलता है। GitLab रिपॉज़िटरी के लिए क्लाउड विश्लेषण उपलब्ध नहीं है।

रिपॉज़िटरी विश्लेषण और निरंतर निगरानी का शुल्क टोकन के उपयोग के आधार पर, योजना की दरों पर और शामिल आवंटन से अलग लिया जाता है। विश्लेषण के लिए ऐसे मुफ़्त क्रेडिट भी मिलते हैं जिनकी समाप्ति तिथि नहीं है। इन पृष्ठों पर किसी मॉडल का नाम, प्रदर्शन का कोई आँकड़ा या कोई संख्यात्मक दर नहीं दी गई है। Defense Factory, 29 सितंबर को प्रस्तुत Codex Security Cloud और सितंबर में वर्णित The Defense Factory दृष्टिकोण को आगे बढ़ाता है।

🔗 Cyber at the Frontier (OpenAI) · मुख्य संबोधन की तारीख और समय (OpenAI का साइबर सुरक्षा पृष्ठ) · Daybreak Red Team · Daybreak Defense Factory · दस्तावेज़ (Codex Security) · Codex Security के FAQ

OpenAI अपने सैकड़ों लगातार सक्रिय OpenClaw एजेंटों को Codex के सैंडबॉक्स से सुरक्षित करता है

12 नवंबर — OpenAI Developers ब्लॉग बताता है कि OpenAI अपने आंतरिक इस्तेमाल के लिए चलाए जा रहे लगातार सक्रिय एजेंटों को कैसे नियंत्रित करता है। इनमें सैकड़ों OpenClaw एजेंट और पृष्ठभूमि में सक्रिय रूप से काम करने वाले 500 से अधिक एजेंट शामिल हैं। Codex सत्र के विपरीत, लगातार सक्रिय एजेंट निरंतर चलता रहता है और उपयोगकर्ता की प्रतीक्षा किए बिना कार्रवाई कर सकता है।

पहला नियम भरोसेमंद कोड (नेटवर्क, पहचान, सैंडबॉक्स) को मॉडल के निष्पादन से अलग रखना है: OpenAI ने ओपन सोर्स परियोजना में हार्नेस को दूरस्थ रूप से चलाने की सुविधा जोड़ी है, जो OpenClaw गेटवे को दूसरे क्लस्टर में रखती है। एजेंट Codex के सैंडबॉक्स में चलते हैं: नेटवर्क की पहुँच अनुमत सूची तक सीमित है, लिखने की अनुमति केवल उनके कार्य फ़ोल्डर तक है और गोपनीय जानकारियाँ एक क्रेडेंशियल ब्रोकर को सौंपी जाती हैं। Auto-review में हर कार्रवाई की पुष्टि दूसरे एजेंट से कराई जाती है, हर एजेंट की अपनी पहचान होती है जो ChatGPT Service Account से जुड़ी होती है, और सब कुछ लॉग में दर्ज होता है। एजेंटों के लिए ओपन सोर्स नियंत्रण प्रणाली OpenClaw Enterprise का प्रायोगिक संचालन चल रहा है और वर्ष के अंत तक इसका 1.0 संस्करण लाने का लक्ष्य है।

🔗 OpenAI में OpenClaw जैसे लगातार सक्रिय एजेंटों की सुरक्षा

Gemini वाले स्मार्ट चश्मे: Google ने अग्रिम बुकिंग शुरू की, Warby Parker में 395 डॉलर और Gentle Monster में 449 डॉलर से कीमत

12 नवंबर — Google ने Gemini वाले अपने स्मार्ट चश्मों (Intelligent Eyewear) की अग्रिम बुकिंग शुरू कर दी है। इन्हें Samsung और चश्मों के दो ब्रांड, Gentle Monster तथा Warby Parker, के साथ मिलकर बनाया गया है; Samsung की भूमिका का विवरण नहीं दिया गया है। दोनों ब्रांडों की वेबसाइटों और दुकानों पर अग्रिम बुकिंग की जा सकती है। Gentle Monster, Warby Parker और Google Store की चुनिंदा दुकानों में इनके प्रदर्शन भी उपलब्ध हैं। बिक्री 10 दिसंबर से शुरू होगी।

चश्मों की श्रृंखला	उपलब्ध मॉडल	शुरुआती कीमत	बताए गए देश
Gentle Monster	6 रंगीन मॉडल, अधिकांश में नज़र के लेंस लग सकते हैं	449 डॉलर	संयुक्त राज्य अमेरिका और दक्षिण कोरिया
Warby Parker	Alden, Reid और Wren, नज़र या धूप के चश्मे के रूप में	395 डॉलर	केवल संयुक्त राज्य अमेरिका और दक्षिण कोरिया के Google खाते

इनके फ़्रेम सामान्य चश्मों जैसे दिखते हैं। « Hey Gemini » कहकर या चश्मे की डंडी को छूकर आप Gemini से उस चीज़ के बारे में पूछ सकते हैं जिसे आप देख रहे हैं, जैसे सड़क पर दिखी किसी भित्तिचित्र का इतिहास। Google Maps आवाज़ के ज़रिए रास्ता बताता है और Google Translate 70 से अधिक भाषाओं में बोली का वास्तविक समय में अनुवाद करता है। दृष्टिहीन या कम दृष्टि वाले लोगों के लिए Guided Vision आसपास के परिवेश का वर्णन करता है और Aira Explorer किसी मानव दृश्य दुभाषिए से संपर्क कराता है।

चश्मों का वज़न लगभग 41 g है और इस्तेमाल के अनुसार ये 9 घंटे तक चलते हैं; इनके केस से 7 बार तक दोबारा चार्ज किया जा सकता है और लगभग 30 मिनट में 60 % चार्ज हो जाते हैं। इनमें 12 Mpx का अल्ट्रा वाइड ऐंगल कैमरा (3K तक वीडियो), खुले स्पीकर और IPX4 सुरक्षा है। ये Bluetooth के ज़रिए Android 17 वाले Pixel 7 या उसके बाद के मॉडल, iOS 26.6 या उसके बाद के संस्करण वाले iPhone 13 Pro या उसके बाद के मॉडल (कम से कम 6 GB रैम), या हाल के Galaxy S या Z से जुड़ते हैं।

Google निजता पर ज़ोर देता है। Gemini जो तस्वीरें देखता है, वे न इतिहास में रखी जाती हैं, न प्रशिक्षण या विज्ञापन के लिए इस्तेमाल होती हैं। प्रसंस्करण से पहले राहगीरों के चेहरे भी ढक दिए जाते हैं। बाहर की ओर लगी संकेतक बत्ती फ़ोटो और वीडियो लिए जाने की सूचना देती है और ढके जाने पर तस्वीर या वीडियो लेना रोक देती है। एक भौतिक स्विच सब कुछ बंद कर देता है। Google Play के अनुप्रयोगों को चश्मों के कैमरे का इस्तेमाल सोशल मीडिया पर सीधे प्रसारण या वास्तविक समय में चेहरे की पहचान के लिए करने की अनुमति नहीं है।

🔗 स्मार्ट चश्मों की अग्रिम बुकिंग (blog.google) · निजता की सुरक्षा (blog.google) · तकनीकी विवरण और अनुकूलता (glasses.google)

Anthropic की आरंभिक सार्वजनिक पेशकश: आधिकारिक वेबसाइट के अनुसार अंतिम मूल्य 18 नवंबर और शेयरों में कारोबार की शुरुआत 19 नवंबर को अपेक्षित

12 नवंबर — Anthropic अपने एक ट्वीट में अपनी आरंभिक सार्वजनिक पेशकश की वेबसाइट ipo.anthropic.com को प्रमुखता देता है, जिसके ऑनलाइन होने की तारीख नहीं दी गई है। इसके FAQ में समय-सारणी दी गई है: नियामकीय मंज़ूरी मिलने की शर्त पर अंतिम मूल्य 18 नवंबर को तय होने और 19 नवंबर को पहली बार कारोबार होने की उम्मीद है (अमेरिकी पूर्वी समय के अनुसार), Nasdaq पर « ANT » प्रतीक के अंतर्गत। रोडशो की शुरुआत करने वाली 10 नवंबर की ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, इस पेशकश में 825 मिलियन शेयर हैं, जिनकी कीमत 70 से 78 डॉलर के बीच है।

वेबसाइट पर प्रकाशित आँकड़ा (« Q3’26 »)	प्रदर्शित मूल्य
राजस्व	17,0 अरब डॉलर, एक वर्ष पहले के मुकाबले 12 गुने से अधिक
परिचालन मार्जिन	-3 %, और समायोजित मार्जिन 15 % (गैर-GAAP माप)
शुद्ध घाटा	23,3 अरब डॉलर, जिसमें 21,9 अरब का नकदी पर कोई प्रभाव नहीं
गणना की दक्षता	2025 की पहली तिमाही से 4 गुने से अधिक

वेबसाइट के अनुसार, नकदी को प्रभावित न करने वाला यह व्यय मूल्यांकन में बढ़ोतरी से जुड़ा है। इसके यूरोपीय संस्करण में यूरोपीय आर्थिक क्षेत्र के नौ देशों के खुदरा निवेशकों के लिए पेशकश का वर्णन है, जिनमें फ़्रांस भी शामिल है। FAQ के अनुसार, यूरोपीय विवरणिका में दर्ज प्रति शेयर अधिकतम 120 डॉलर अपेक्षित मूल्य नहीं है और अंतिम मूल्य अमेरिकी पेशकश वाला ही होगा।

🔗 आरंभिक सार्वजनिक पेशकश की वेबसाइट, यूरोपीय संस्करण · @AnthropicAI का ट्वीट · रोडशो की शुरुआत (Anthropic)

Claude Meetings बीटा में: Team और Enterprise योजनाओं की Google Meet कॉल में शामिल होगा Claude

12 नवंबर — Anthropic ने Claude Meetings का बीटा संस्करण लॉन्च किया है, जिसे Team और Enterprise योजनाओं पर उपलब्ध कराया जा रहा है। Claude कॉल में एक दिखाई देने वाले प्रतिभागी के रूप में शामिल होता है: उससे बोलकर या चैट में सवाल पूछे जा सकते हैं और वह डिफ़ॉल्ट रूप से लिखित जवाब देता है। बैठक के दौरान वह दस्तावेज़ और व्हाइटबोर्ड बनाता है, जिन्हें संगठन के अन्य आमंत्रित सदस्य उसी समय संपादित कर सकते हैं, और नोट्स तथा किए जाने वाले काम दर्ज करता है। बाद में सब कुछ claude.ai पर बैठक के एक पृष्ठ में एकत्र कर दिया जाता है।

फ़िलहाल केवल Google Meet का समर्थन है। Team पर उसे आमंत्रित करने की सुविधा डिफ़ॉल्ट रूप से चालू है और Enterprise पर इसे व्यवस्थापक चालू करता है; डेटा को बिल्कुल न रखने की व्यवस्था (ZDR), HIPAA-ready स्थिति या ग्राहक द्वारा प्रबंधित कुंजियों (CMEK) वाले संगठन बीटा के दौरान इसमें शामिल नहीं हैं। Claude प्रतिलेख, सारांश और स्क्रीन के विवरण रखता है, ऑडियो नहीं, और डिफ़ॉल्ट रूप से बाहरी अतिथि वाली कॉल से बचता है। बीटा के दौरान नोट्स, प्रतिलेख और जवाब मुफ़्त हैं, सिवाय उन जवाबों के जिनमें किसी जुड़े हुए उपकरण का इस्तेमाल होता है; बैठक में बनाई गई सामग्रियाँ 10 फ़रवरी 2027 तक मुफ़्त रहेंगी।

🔗 Claude Meetings का परिचय

स्वयं होस्ट किया गया Claude Managed Agents निजी बीटा में: हार्नेस, सैंडबॉक्स और सत्रों का इतिहास ग्राहक के पास

12 नवंबर — स्वायत्त एजेंट बनाने और तैनात करने के लिए Anthropic के API समूह Claude Managed Agents को अब निजी बीटा में पूरी तरह ग्राहक के यहाँ चलाया जा सकता है। अभी तक केवल सैंडबॉक्स को स्वयं होस्ट किया जा सकता था, जिसकी सार्वजनिक बीटा सुविधा 19 मई से उपलब्ध है। एजेंट हार्नेस, सैंडबॉक्स, क्रेडेंशियल और सत्रों का इतिहास अब कंपनी के क्लाउड या उसके सर्वर पर रहते हैं, जिन्हें वह खुद संचालित करती है।

मॉडल के अनुरोध ग्राहक की चुनी हुई जगह पर जाते हैं: Anthropic, Amazon Bedrock, Google’s Agent Platform या Microsoft Foundry पर, या ग्राहक के अपने गेटवे पर। इसमें होस्ट की गई सेवा वाले ही API इस्तेमाल होते हैं; डेटा को बिल्कुल न रखने की व्यवस्था (ZDR) लागू हो तो वह यहाँ भी लागू रहती है। क्रेडेंशियल सैंडबॉक्स के बाहर रहते हैं, नेटवर्क पहुँच अनुमत होस्ट की सूची तक सीमित होती है और हर सत्र का ऐसा लॉग बनता है जिसे OpenTelemetry में निर्यात किया जा सकता है। बीटा केवल पात्र संगठनों के लिए है, जो Anthropic में अपने बिक्री प्रतिनिधि के माध्यम से पहुँच सकते हैं।

🔗 अपने सुरक्षा दायरे के भीतर Claude Managed Agents चलाएँ

विशिष्ट कामों के लिए खुले मॉडल: Salesforce में प्रतिलेखन, Zyphra में आवाज़ और Perplexity में निर्णय

खुले वेट वाले तीन मॉडल, सभी Apache लाइसेंस के अंतर्गत, अलग-अलग एक विशिष्ट काम के लिए बने हैं। इनके आँकड़े इन्हें जारी करने वालों से आए हैं।

SOV-Transcribe-1: Salesforce ने प्रतिलेखन मॉडल जारी किया, जो Artificial Analysis पर खुले मॉडलों में पहले स्थान पर है

12 नवंबर — Salesforce की एक टीम ने Hugging Face पर SOV-Transcribe-1 जारी किया है, जो Apache 2.0 लाइसेंस के अंतर्गत खुले वेट वाला उसका पहला वाक् पहचान मॉडल है। यह वाणी की क्षमताओं से संवर्धित भाषा मॉडल है, जो गैर-स्ट्रीमिंग प्रतिलेखन के लिए बना है। ब्लॉग पोस्ट के अनुसार, इसके कुल 26 अरब पैरामीटर में से 4 अरब सक्रिय हैं (Hub की विवरण-पत्रिका के अनुसार कुल 27 अरब)। टीम के अनुसार, यह Artificial Analysis पर खुले मॉडलों में पहले स्थान पर है (सभी श्रेणियाँ मिलाकर 7वें स्थान पर)। यह निर्देश भी स्वीकार करता है, जैसे दुर्लभ नामों का बेहतर प्रतिलेखन करने के लिए मुख्य शब्द। तकनीकी रिपोर्ट अभी प्रकाशित नहीं हुई है।

मूल्यांकन मानक (टीम के माप)	SOV-Transcribe-1	तुलना के लिए दिए गए आँकड़े
AA-WER, त्रुटि दर (कम होना बेहतर)	2,28 %	Nemotron 3.5 Transcribe 2,81 %, Voxtral Small 2,77 %
HALAS, वास्तविक कॉल (कम होना बेहतर)	25,69 %	Qwen3-ASR 1.7B 26,01 %, Voxtral Small 27,35 %
VoiceCodeBench, त्रुटिरहित रिकॉर्डिंग	76,3 %	23 प्रणालियों में 2रा स्थान

🔗 SOV-Transcribe-1 (Hugging Face)

ZONOS3-Mini: Zyphra ने 100M सक्रिय पैरामीटर के साथ 43 भाषाओं में वास्तविक समय में आवाज़ों की नकल संभव की

12 नवंबर — Zyphra ने Apache 2.0 लाइसेंस वाला वाक् संश्लेषण मॉडल ZONOS3-Mini जारी किया है, जो बिना किसी पूर्व अतिरिक्त प्रशिक्षण (zero-shot) के 43 भाषाओं में किसी आवाज़ की नकल करता है। यह 800 मिलियन में से केवल 100 मिलियन पैरामीटर सक्रिय करता है, जबकि ZONOS2 में 8 अरब पैरामीटर वाला मॉडल इस्तेमाल होता था। यह नए 15 Hz ऑडियो कोडेक और विशेषज्ञों के मिश्रण वाली Gated DeltaNet तथा attention की संकर संरचना से संभव हुआ है। प्रशिक्षण में 112 GPU H100 पर 2,5 दिन लगे। वेट, क्वांटाइज़ किए गए संस्करण और निष्पादन इंजन (WebGPU के साथ ब्राउज़र, MLX, C++, SGLang-Omni) प्रकाशित किए गए हैं; कोड MIT लाइसेंस के अंतर्गत है। Zyphra अपने ही सूचकांक पर इसे खुले मॉडलों में पहले स्थान पर रखता है, Fish S2 Pro और MOSS TTS v1.5 से आगे।

परीक्षण उपकरण (Zyphra के माप)	पहली आवाज़ आने तक का समय
Pixel 9, ब्राउज़र में	570 ms से कम
MacBook Air M3	150 ms से कम
GPU H100 (मध्यिका)	80 ms

🔗 ZONOS3-Mini (Hugging Face)

Decider v1.3 : Perplexity ने अपने खुले निर्णय मॉडलों में अंश निकालने की सुविधा जोड़ी

12 नवंबर — Perplexity ने अपने खुले वेट्स वाले निर्णय मॉडल Decider v1.3 (27B, Qwen3.8-27B पर आधारित) और Decider Flash v1.3 (4B, पहले मॉडल से डिस्टिल किया गया) जारी किए हैं। ये सामान्य प्रयोजन के वर्गीकारक पाठ उत्पन्न किए बिना, एक ही पास में निश्चित उत्तर विकल्पों वाले प्रश्नों की प्रायिकताएँ लौटाते हैं। इनके वेट्स Hugging Face पर Apache लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं, OpenRouter पर 19 नवंबर तक मुफ़्त हैं, और Decisions API की कीमतें वही हैं : इनपुट के प्रति मिलियन टोकन पर 0,02 और 0,01 डॉलर, आउटपुट मुफ़्त। नई सुविधा locate किसी पाठ से विवरण से मेल खाने वाले अंश और उनकी स्थितियाँ निकालती है ; केवल v1.3 में उपलब्ध यह सुविधा सिर्फ़ पाठ पढ़ती है और web_grounding का उपयोग नहीं करती।

Perplexity का मूल्यांकन	Decider v1.3	तुलना का आधार
क्वेरी वर्गीकरण (63 कार्य)	91,6 %	प्रोडक्शन वर्गीकारकों से +6,54 अंक
रीरैंकिंग (72 कार्य, nDCG@10)	83,99	Jev 1.14 से +2,24
locate निष्कर्षण (डोमेन से बाहर के 17 कार्य)	69,0	Liquid d1 : 43,3
LLM निर्णायकों से सहमति (1 मिलियन क्वेरी)	93,98 %	Decider v1.2 : 93,68 %

🔗 Perplexity Decider v1.3 · OpenRouter पर मुफ़्त उपलब्धता (@perplexitydevs)

Runway अब 3D में : Tripo H3.1 से मॉडल बनाना, फिर चुने हुए कोण को चित्र या वीडियो के संदर्भ के तौर पर इस्तेमाल करना

12 नवंबर — Runway अब 3D का समर्थन करता है। Tripo H3.1 मॉडल पाठ या चित्र से विस्तृत 3D मॉडल बनाता है, और उपयोगकर्ता अपना मॉडल भी आयात कर सकता है। इसके बाद मॉडल का कोई भी कोण चुनकर उसे अगले चित्र या वीडियो के संदर्भ के तौर पर इस्तेमाल किया जा सकता है, और मॉडल को दूसरे 3D टूल में निर्यात भी किया जा सकता है। Runway पहले ही ऐप्स के ज़रिए 3D की ओर बढ़ रहा था : App Studio में 3D Camera Control (26 अक्टूबर), फिर Sightline (9 नवंबर), जो अपने 360 पैनोरामा को 3D में निर्यात करता है। इस बार 3D मॉडल बनाने की सुविधा सीधे ऐप में आई है, और यह काम तीसरे पक्ष के मॉडल को सौंपा गया है। किसी ब्लॉग लेख या परिवर्तन विवरण की प्रविष्टि के बिना, एक ट्वीट के ज़रिए की गई इस घोषणा में क्रेडिट की लागत, संबंधित योजनाओं या निर्यात प्रारूपों का उल्लेख नहीं है।

🔗 @runwayml की घोषणा

कोड एजेंट : Amp, Delta और Replit Agent

Amp ने अपने Dial की जगह मॉडल और प्रयास स्तर चुनने वाला चयनकर्ता जोड़ा

12 नवंबर — Amp ने जुलाई में पेश किए गए चार मोड (low, medium, high, ultra) वाले Dial को हटा दिया है। उसकी जगह एक सामान्य चयनकर्ता आया है : हर बातचीत के लिए मॉडल और उसका प्रयास स्तर चुना जा सकता है, और बातचीत के दौरान दोनों बदले जा सकते हैं। इसकी वजह बिलिंग है : जब से Amp ने उपयोगकर्ता की सदस्यताओं और API कुंजियों को स्वीकार करना शुरू किया है, चुना गया मॉडल यह भी तय करता है कि भुगतान कौन करेगा, और चयनकर्ता हर मॉडल के लिए वह कनेक्शन दिखाता है जिस पर शुल्क लगेगा। बातचीत के बीच मॉडल बदलने की लागत होती है : प्रॉम्प्ट कैश किसी एक मॉडल से जुड़ा होता है, इसलिए उसके बाद भेजा गया पहला संदेश अधिक महँगा पड़ता है। Staff Pick विकल्प टीम के पसंदीदा मॉडल को चुनता है, जो फ़िलहाल Claude Opus 5.5 है, और नई बातचीत में यही डिफ़ॉल्ट होता है। Dial की सेटिंग्स आगे लागू नहीं होतीं।

Dial का पुराना मोड	डिफ़ॉल्ट संबद्ध मॉडल
low	GLM-5.3-Flash
medium	Claude Opus 5.5
high	GPT-6 Astra
ultra	Claude Fable 5.2

🔗 अलविदा, Dial (Amp)

Delta में ACP v2 के ज़रिए Claude Agent आया, उपयोगकर्ता की Claude सदस्यता के साथ

12 नवंबर — Zed की टीम के बहु-उपयोगकर्ता परिवेश Delta में पहला बाहरी एजेंट आया है : Claude Agent, जो Agent Client Protocol (ACP) के ज़रिए जुड़ता है। इसमें अपनी Claude सदस्यता से जुड़ा जा सकता है, जिससे सदस्यता में शामिल उपयोग सीमा खर्च होती है, या Anthropic Console खाते से, जिसका शुल्क API उपयोग की तरह लगता है। Delta ने Claude Agent SDK के लिए एक ओपन सोर्स ACP अडैप्टर लिखा है, जो Claude Code की तरह स्किल, कमांड और मेमोरी लोड करता है और पहले से कॉन्फ़िगर किए गए MCP सर्वर भी ले आता है। Claude Agent फ़िलहाल स्थानीय रूप से चलता है, एक दिन पहले लॉन्च किए गए Cloud Runners पर अभी नहीं। टीम का कहना है कि वह इसे सामान्य से पहले जारी कर रही है, क्योंकि यह सबसे अधिक माँगी गई सुविधा थी, और उसके अनुसार यह अभी शुरुआती अवस्था में है। यह एकीकरण ACP v2 पर आधारित है, जो पृष्ठभूमि में काम करने का समर्थन करता है : v2 अभी मसौदे में है, अगले कुछ हफ़्तों में Preview और उसके कुछ समय बाद Stable में आने की उम्मीद है। अगला लक्ष्य Codex को जोड़ना है।

🔗 Delta में Claude Agent (Delta का ब्लॉग लेख)

Replit Agent, Link और Visa के साथ कंपनी के लिए खरीदारी करता है और Google Ads अभियान शुरू करता है

12 नवंबर — Replit ने अपने Agent को दो नए काम सौंपे हैं। एजेंट आधारित वाणिज्य (Agentic Commerce) के साथ, Agent कारोबार के बारे में अपनी जानकारी के आधार पर ज़रूरी सामान खोजता है, फिर Browserbase का उपलब्ध कराया गया ब्राउज़र उप-एजेंट विक्रेता की वेबसाइट पर कार्ट भरता है। भुगतान के चरण पर सब कुछ रुक जाता है : मालिक Stripe के वॉलेट Link में अंतिम कुल राशि को मंज़ूरी देता है, और एजेंट द्वारा शुरू किए गए भुगतानों के लिए Visa का इस्तेमाल होता है। ब्राउज़र सत्र अलग-थलग रहता है, भुगतान के दौरान शेल की पहुँच बंद रहती है, और मंज़ूरी की जाँच कोड में अनिवार्य की गई है। यह सुविधा Core और Pro योजनाओं के लिए उपलब्ध है, शुरुआत अमेरिका से हुई है ; ब्लॉग लेख में एकमुश्त खरीदारी की बात है, जबकि दस्तावेज़ीकरण में निश्चित कीमत वाली सदस्यताओं का भी उल्लेख है।

एजेंट आधारित विज्ञापनों (Agentic Ads) के साथ, Agent Google Ads खाता बनाता या जोड़ता है, विज्ञापन लिखता है, चित्र बनाता है और ऐप में कन्वर्ज़न ट्रैकिंग जोड़ता है। अभियान Performance Max प्रकार के होते हैं, जिनका औसत दैनिक बजट कम से कम 15 डॉलर है, और ये दुनिया भर के Pro सदस्यों के लिए निजी Workspace में उपलब्ध हैं।

🔗 Replit Agent, खरीदारी और विज्ञापन (Replit का ब्लॉग लेख) · Agentic Commerce का दस्तावेज़ीकरण · Agentic Ads का दस्तावेज़ीकरण

संक्षिप्त समाचार

कोड एजेंट और CLI

Codex CLI 0.167.2 — 11 नवंबर की शाम जारी इस संस्करण में Google Cloud Vertex AI पर टूल अपडेट क्रमिक रूप से भेजना डिफ़ॉल्ट तौर पर सक्रिय हो गया है, इससे पहले 0.167.1 में Amazon Bedrock पर ऐसा किया गया था। 12 नवंबर को openai-python 3.50.0 और openai-node 7.56.0 ने input_transformations जोड़ा, जो बताता है कि इनपुट से तर्क के कौन-से तत्व हटाए गए और क्यों। 🔗 स्रोत
iOS पर Codex — 10 नवंबर का iOS के लिए ChatGPT संस्करण 1.2026.307, Codex के पूर्ण स्क्रीन लेखन क्षेत्र में चित्र और फ़ाइलें चिपकाने, बोलकर टिप्पणियाँ दर्ज करने और Windows होस्ट पर ड्राइव बदलने की सुविधा देता है ; मैन्युअल पेयरिंग अब VoiceOver के साथ काम करती है। 🔗 स्रोत
Copilot CLI 1.0.110-2 और 1.0.110-3 — दो पूर्वावलोकन संस्करण, जिनमें क्रमशः 95 और 8 सुधार हैं : /compact सत्र की AI क्रेडिट सीमा का पालन करता है, --yolo या --allow-all को अनदेखा किए जाने पर CLI चेतावनी देता है, और copilot -p उन MCP सर्वर की जानकारी देता है जो शुरू नहीं हुए। SDK 1.0.32-preview.2, Gemini की मूल Interactions API के लिए BYOK उपलब्ध कराता है ; नवीनतम स्थिर संस्करण अब भी 1.0.109 है। 🔗 स्रोत
Antigravity CLI 1.5.7 और 1.5.6 — 1.5.7 ऐसे हर सत्र को Auto मोड में शुरू करता है जिसका कोई मोड सहेजा नहीं गया है, हेडलेस मोड (-p) में भी, हालाँकि सख़्त अनुमति सेटिंग को प्राथमिकता मिलती है। 11 नवंबर का 1.5.6, /swarm board में ऐनिमेशन जोड़ता है (एक रानी मधुमक्खी और हर सक्रिय एजेंट के लिए एक मधुमक्खी) और लूप से बचने के लिए Stop हुक में continuation_active जोड़ता है। 🔗 स्रोत
Gemini CLI — v0.68.0 के बाद से अब भी कोई नया संस्करण नहीं आया है, और रात्रिकालीन बिल्ड फिर विफल हुआ है। मुख्य शाखा में दो सुधार मर्ज किए गए हैं : gemini models list वास्तविक आउटपुट सीमा दिखाता है (हार्डकोड किए गए 8 192 के बजाय 65 536 टोकन), और अधिक लंबा समय निर्धारित होने पर लंबे समय तक शांत रहने वाली स्ट्रीम अब 300 सेकंड पर बंद नहीं होतीं। 🔗 स्रोत
Kimi Code 2.6.0 — पूर्ण स्क्रीन मोड लगातार होने वाले टूल कॉल और मॉडल के चिंतन को सारांश पंक्तियों में समेट देता है, जिन्हें /settings में समायोजित किया जा सकता है, और एजेंट किसी फ़ाइल को दोबारा पढ़े बिना कई बार बदल सकता है। स्थानीय सर्वर का API बदल गया है, लेकिन इस बदलाव को असंगत घोषित नहीं किया गया है : ट्रांसक्रिप्शन एंडपॉइंट हटाकर उनकी जगह WebSocket स्ट्रीम दी गई है। 🔗 स्रोत
Qwen Code v1.0.0-preview.1 — यह पूर्वावलोकन संस्करण मुख्यतः सुधारों पर केंद्रित है : लॉगिन के बाद Qwen सदस्यों को अपनी सदस्यता के मॉडलों की पहुँच फिर मिल जाती है, और Qoder मॉडल अब अपने टूल कॉल समानांतर रूप से चलाते हैं। 🔗 स्रोत
mistral CLI 0.18.1 — केवल एक सुधार : सही ढंग से हस्ताक्षरित macOS बाइनरी के कारण, macOS 27 पर टूल अब लॉन्च होते ही बिना किसी संदेश के बंद नहीं होता (कोड 137)। 🔗 स्रोत
DeepSeek Harness 0.2.2-rc.2 — 11 नवंबर को जारी DeepSeek के कोड एजेंट का यह 38वाँ पूर्वावलोकन संस्करण, जिसका अब भी कोई स्थिर संस्करण नहीं है, GitHub समीक्षाओं के साथ किसी worktree के बदलावों की समीक्षा शाखा, कमिट या फ़ाइल प्रकार के आधार पर करने देता है, और कई स्तरों पर नामित उप-एजेंट जोड़ता है। 🔗 स्रोत
Warp में Gemini 4 Carbon — Warp ने Carbon को Warp Factories, अपने टर्मिनल और सॉफ़्टवेयर फ़ैक्टरियों के बेंचमार्क टूल में उपलब्ध कराया है, ताकि पहले से चलाए गए एजेंट कार्यों पर इसकी तुलना की जा सके ; न कीमत बताई गई है, न स्कोर। 🔗 स्रोत
v0 में Astryx — v0 ने Astryx जोड़ा है, जिसे Meta का डिज़ाइन सिस्टम बताया गया है : किसी प्रोजेक्ट के लिए इसे चुनने पर v0 इसके घटकों, पैटर्न और टेम्पलेट से इंटरफ़ेस बनाता है ; योजना या कीमत की जानकारी नहीं दी गई है। 🔗 स्रोत

ऐप और API

Mac पर Grok Bot — SpaceXSI का डेस्कटॉप ऐप अब संदेश, मेल, नोट्स, रिमाइंडर, कैलेंडर, लोकेशन और संपर्क ऐप्स का इस्तेमाल कर सकता है, हर ऐप के लिए अलग से अनुमति दी जाती है ; योजना, संस्करण या देशों की जानकारी नहीं दी गई है। 🔗 स्रोत
Kimi Work 3.2.27 — Moonshot AI का डेस्कटॉप ऐप Intel Mac पर आ गया है, लंबे कार्य पृष्ठभूमि में चलाता है और Work व Chat मोड के बीच अपने प्लगइन साझा करता है ; एक सुधार प्रोजेक्ट को इंस्टॉलेशन फ़ोल्डर में सहेजने से रोकता है, जहाँ अपडेट के दौरान फ़ाइलें मिट सकती थीं। 🔗 स्रोत
Claude for Manufacturing — Anthropic ने Team और Enterprise योजनाओं के लिए 17 स्किल (बिक्री, गुणवत्ता, संचालन, खरीद, डिज़ाइन) और चार कनेक्टर (Autodesk Fusion, Infor, Microsoft 365, Oracle NetSuite) वाला प्लगइन लॉन्च किया है, जिसमें हर प्रक्रिया मानवीय समीक्षा के चरण पर रुकती है ; यह मशीनों को नियंत्रित नहीं करता। 🔗 स्रोत
रोज़मर्रा के काम में Opus 5.5 — Anthropic की एक मार्गदर्शिका आंतरिक परीक्षणों के आधार पर बौद्धिक कार्यों के लिए Opus 5.5 की सिफ़ारिश करती है (18 में से 16 रिपोर्ट में कोई मनगढ़ंत आँकड़ा या उद्धरण नहीं, विलय का विश्लेषण 63 मिनट में जबकि Opus 5 को 93 मिनट लगे), और मॉडल बदलने से पहले प्रयास स्तर बढ़ाने की सलाह देती है। 🔗 स्रोत
ChatGPT Enterprise में ईमेल पता — Enterprise, Edu और Healthcare के वैश्विक प्रशासक, SCIM से प्रबंधित नहीं होने वाले उपयोगकर्ताओं का पता उसी टेनेंट के किसी सत्यापित डोमेन पर बदल सकते हैं, जिसकी सीमा प्रति 24 घंटे में 2 बदलाव और खाते के पूरे जीवनकाल में 20 बदलाव है। 🔗 स्रोत
Perplexity की Agent API — 11 नवंबर से सभी मॉडलों के साथ max_output_tokens को छोड़ा जा सकता है, Anthropic के मॉडलों के साथ भी : प्रयास स्तरों के 2026-11-11.0 संस्करणों के साथ, हर जनरेशन मॉडल की सीमा के भीतर अधिकतम 128 000 आउटपुट टोकन बना सकती है। 🔗 स्रोत

GitHub

GitHub Actions में ARM32 का समर्थन समाप्त — Linux और Windows के होस्ट किए गए रनर 8 दिसंबर 2026 तक ARM32 जॉब चलाना बंद कर देंगे, क्योंकि Node 24 इस आर्किटेक्चर का समर्थन नहीं करता ; स्वयं होस्ट किए गए ARM32 रनर का समर्थन 23 सितंबर को ही समाप्त हो गया था। 🔗 स्रोत
सीक्रेट स्कैनिंग और Cloudflare — Cloudflare Access के सर्विस टोकन (cloudflare_access_service_token) अब रिपॉज़िटरी में अपने आप पहचाने जाते हैं ; परिवर्तन विवरण में यह नहीं बताया गया है कि Cloudflare साझेदार कार्यक्रम में शामिल हो रहा है या नहीं। 🔗 स्रोत
पब्लिक मॉनिटरिंग की चेतावनियों के सीधे लिंक — github.com पर उजागर हुए एंटरप्राइज़ सीक्रेट की निगरानी से मिलने वाली हर चेतावनी का अब अपना URL है, जिसे सहेजा जा सकता है या पहुँच रखने वाले सहकर्मियों के साथ साझा किया जा सकता है ; यह सुविधा अब भी बिना अतिरिक्त शुल्क के केवल Secret Protection या Advanced Security वाले GitHub Enterprise Cloud के लिए उपलब्ध है। 🔗 स्रोत

कंपनियाँ और उपयोग

J.Crew Style Advisor — JCrew.com का AI स्टाइलिस्ट अमेरिका में ब्रांड के फ़ोटोशूट से लिए गए पूरे परिधान संयोजन सुझाता है ; Claude Fable 5.1 के साथ तैयार किया गया और Claude Code में Opus 5.5 के साथ प्रोटोटाइप किया गया यह स्टाइलिस्ट प्रोडक्शन में Sonnet 5.5 और Haiku 5.5 पर चलता है। 🔗 स्रोत
Amplitude — इसका उत्पाद एजेंट Wave लगभग 80 % काम OpenAI के मॉडलों पर चलाता है ; Amplitude के मूल्यांकनों के अनुसार, डेटा साइंस एजेंट पर GPT-6.1 Sol को दूसरे मॉडल के 69,3 के मुकाबले 67,5 अंक मिलते हैं, जबकि प्रति निष्पादन लागत 2,63 डॉलर के मुकाबले 1,28 डॉलर है। 🔗 स्रोत
Holiday Extras — इस यात्रा सेवा कंपनी ने Codex के साथ अपना ऐप दो हफ़्तों में दोबारा बनाया, जबकि पहले इसमें छह महीने से अधिक लगते थे ; अलग-अलग तुलना अवधियों में कन्वर्ज़न 32,5 % बढ़ा और त्रुटि दर 19 % से घटकर 9 % हो गई। 🔗 स्रोत
Gilbert + Tobin — ऑस्ट्रेलियाई विधि फ़र्म ने ChatGPT के 87 % सक्रिय उपयोग की जानकारी दी है और ChatGPT Work के साथ अपने 120 साझेदारों का वार्षिक मूल्यांकन तैयार किया है, जिसमें उपयोग की लागत लगभग 62 डॉलर रही। 🔗 स्रोत
लारा अवजी और Codex — OpenAI Developers ने Codex Ambassador कार्यक्रम की इस सदस्य का परिचय दिया है, जो यूरोपीय संस्थापकों की सहायता करती हैं ; Codex से बनाए उनके वेबसाइटों और खेलों पर चार दिन से भी कम समय में 30 000 से अधिक आगंतुक आए। 🔗 स्रोत

चित्र, वीडियो और 3D

Luma में Character Swap & Insert — 11 नवंबर की शाम उपलब्ध कराया गया यह टूल उसी शॉट को बनाए रखते हुए किसी पात्र, वाहन या जानवर को बदलता या जोड़ता है ; कीमत या अंतर्निहित मॉडल की जानकारी नहीं दी गई है। 🔗 स्रोत
HeyGen में Gemini Omni 1.2 Flash — पाठ और चित्र से वीडियो, अधिकतम 15 सेकंड के क्लिप, साथ में ऑडियो निर्माण और कई चरणों में संपादन ; कीमत या क्रेडिट लागत की जानकारी नहीं दी गई है। 🔗 स्रोत
HeyGen और Grok Bot — HeyGen ने Slack में Grok Bot को ब्रांड की शैली पर प्रशिक्षित करने और उसे HeyGen अवतार की आईडी देने का प्रस्ताव रखा है, ताकि टीम मिलकर उपयोगकर्ताओं की बनाई सामग्री जैसे वीडियो बना सके ; एकीकरण या कीमत का विवरण नहीं दिया गया है। 🔗 स्रोत
Runway में सामग्री मॉडरेशन — Runway ने बताया है कि उसने तय श्रेणियों वाले तीसरे पक्ष के वर्गीकारकों की जगह अपने नियम लागू किए हैं, जिन्हें LLM लागू करते हैं और कुछ घंटों में अपडेट किया जा सकता है : लड़ाई और हॉरर की अनुमति है, जबकि दुरुपयोग बेहतर ढंग से रोका जाता है। 🔗 स्रोत
LoRA से फ़ाइन-ट्यून किया गया TRELLIS.2 — Hugging Face ने 188 जूतों पर इस 3D जनरेशन मॉडल की फ़ाइन-ट्यूनिंग की मार्गदर्शिका प्रकाशित की है ; परीक्षण की नौ वस्तुओं पर F-score 0,276 से बढ़कर 0,803 हो जाता है। 🔗 स्रोत

खुले मॉडल और शोध

ForeSpark — Meta ने समानांतर स्पेकुलेटिव डिकोडिंग की शेड्यूलिंग की इस विधि का कोड बिना घोषणा के जारी किया है ; README के अनुसार, vLLM पर इसका थ्रूपुट DSpark से अधिकतम 1,77 गुना और ऑटोरिग्रेसिव डिकोडिंग से 2,49 गुना है। 🔗 स्रोत
Wirkung का Origami — पाँच खुले मॉडल (Qwen3.5-9B और 27B, Gemma 4 31B, MiniMax-H3, Kolibri-1) बिना दोबारा प्रशिक्षण के 4,3 से 7,5 गुना छोटी फ़ाइलों में बदले गए हैं ; ब्लॉग लेख में बरकरार रही गुणवत्ता का कोई माप नहीं दिया गया है। 🔗 स्रोत
FiftyOne में Construction-Site-Traversability — Voxel51 ने दो निर्माण स्थलों पर चक्कर लगाने वाले, ट्रैक पर चलने वाले रोबोट के डेटा को रूपांतरित किया है : 1 h 45 की ड्राइविंग, 9 760 m का भूभाग, 62 995 रंगीन चित्र और उतने ही lidar स्कैन। 🔗 स्रोत

पारिस्थितिकी तंत्र

OpenAI और बच्चों की सुरक्षा — पेरिस शांति मंच पर OpenAI ने बच्चों के लिए अधिक सुरक्षित एआई के एक घोषणापत्र पर हस्ताक्षर किए और इसे आगे बढ़ाने वाले गठबंधन के अनुसंधान नेटवर्क के लिए 2 मिलियन डॉलर देने की प्रतिबद्धता जताई; परिणाम नकारात्मक होने पर भी प्रकाशित किए जाएँगे। 🔗 स्रोत
Cohere — AISLE की सह-संस्थापक और Rapid7, Avast तथा KPN Telecom की पूर्व CISO जया बालू, Cohere की पहली मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारी बनी हैं; पोस्ट में यह नहीं बताया गया है कि AISLE का अधिग्रहण पूरा हो चुका है या नहीं। 🔗 स्रोत
AI 100 में Synthesia — Synthesia को Newcomer और Bessemer की शीर्ष 100 निजी एआई कंपनियों की पहली सूची में शामिल किया गया है। कंपनी ने अपने 65 000 से अधिक ग्राहकों और 4 अरब डॉलर के मूल्यांकन पर 200 मिलियन डॉलर की सीरीज़ E फ़ंडिंग का भी उल्लेख किया है। 🔗 स्रोत
संदर्भ विंडो पर Perplexity की मार्गदर्शिका — यह टोकन में मापने के तरीके तथा इनपुट और आउटपुट की सीमाएँ समझाती है और GPT-6 Astra (1,05 मिलियन टोकन), Claude Opus 5.5 (1 मिलियन) तथा Gemini 4 Argon (1 048 576) की तुलना करती है; इसमें किसी नए उत्पाद की घोषणा नहीं है। 🔗 स्रोत

इसका क्या अर्थ है

तेज़ मॉडल बड़े मॉडल की बराबरी करने लगा है, और कोडिंग उपकरण इसकी लागत का आकलन कर रहे हैं। Gemini 4 Hydrogen, Artificial Analysis के Intelligence Index पर Argon से आगे निकल गया है और Devin में प्रति कार्य लगभग 40 % कम लागत पर Carbon से केवल 1,8 अंक पीछे है। Cursor के मूल्यांकन पृष्ठ पर अंतर और स्पष्ट है: High में प्रति कार्य 5,59 डॉलर पर 54,3 %, जबकि Carbon के साथ 9,22 डॉलर पर 60,4 %। Antigravity Orchestrator और Amp का मॉडल चयनकर्ता उत्पाद के स्तर पर भी इसी निष्कर्ष पर पहुँचते हैं: अब पूरे सत्र के लिए एक ही मॉडल नहीं रखा जाता, बल्कि चरण के अनुसार मॉडल बदला जाता है। Amp में हर बदलाव की लागत होती है, क्योंकि प्रॉम्प्ट कैश खो जाता है।

खुले वेट वाले मॉडल चरणों में और उनके निर्माताओं के आँकड़ों के साथ सामने आ रहे हैं। बाहरी सुरक्षा परीक्षणों के दौरान Inkling 2 Small के वेट Tinker पर एक सप्ताह तक निजी रखे गए, जिसके बाद इसे अपने पूरे परिनियोजन पारिस्थितिकी तंत्र के साथ Apache 2.0 के अंतर्गत जारी किया गया। आज के तीन विशेषीकृत मॉडल, जो ट्रांसक्रिप्शन, आवाज़ और निर्णय के लिए हैं, खुले लाइसेंस के अंतर्गत उपलब्ध हैं और उनके मूल्यांकन उनके लेखकों ने किए हैं; कभी-कभी ये मूल्यांकन उनके अपने सूचकांक पर आधारित हैं, जैसे Zyphra का सूचकांक। SOV-Transcribe-1 की तकनीकी रिपोर्ट अभी प्रकाशित नहीं हुई है, इसलिए इन रैंकिंग की अन्य स्रोतों से पुष्टि करना बाकी है।

एजेंट सुरक्षा से जुड़े काम सँभाल रहे हैं, और उनके निर्माता उन सुरक्षा उपायों का विवरण दे रहे हैं जिनके दायरे में वे काम करते हैं। Daybreak Red Team, Guardian की समीक्षा के तहत अलग-थलग वातावरणों में अनुप्रयोगों का परीक्षण करता है, और Defense Factory सुधार सुझाता है, लेकिन उन्हें कभी अपने आप लागू नहीं करता। OpenAI अपने OpenClaw एजेंटों को Codex के सैंडबॉक्स और Auto-review के अधीन रखता है तथा हर एजेंट को अलग पहचान देता है; Anthropic स्वयं होस्ट किए गए Managed Agents के लिए मिलते-जुलते सिद्धांत अपनाता है, जिनमें सैंडबॉक्स के बाहर रखे क्रेडेंशियल, अनुमत होस्ट की सूची और पूरा लॉग शामिल हैं। Replit भुगतान के समय अपने Agent को रोकता है और स्वीकृति की अनिवार्यता को मॉडल के बजाय कोड में लागू करता है।

सहायक ऐसी जगहों पर पहुँच रहा है जहाँ दूसरे लोग भी मौजूद होते हैं, और इससे जुड़ी दोनों घोषणाएँ शुरू से ही इस पहलू पर ध्यान देती हैं। Claude Meetings ऑडियो के बिना प्रतिलेख सहेजता है और डिफ़ॉल्ट रूप से उन कॉल से बचता है जिनमें संगठन के बाहर का कोई अतिथि शामिल हो। Google के चश्मे प्रोसेसिंग से पहले राहगीरों के चेहरे छिपाते हैं, एक संकेतक बत्ती से रिकॉर्डिंग की सूचना देते हैं और बत्ती ढकी होने पर रिकॉर्डिंग रोक देते हैं; Google Play इन चश्मों पर वास्तविक समय में चेहरों की पहचान करने पर प्रतिबंध लगाता है।