ChatGPT Wallet ने एजेंटों को भुगतान करने की अनुमति दी, Claude Code ने Code Mode जोड़ा, llama.cpp 1.0 पर पहुंचा

OpenAI ने ChatGPT Wallet लॉन्च किया: इसके पर्सनल एजेंट, dots, अब भुगतान की प्रक्रिया तक पूरी कर सकते हैं, जिसमें प्रत्येक खरीदारी को बायोमेट्रिक सत्यापन द्वारा मान्य किया जाता है और एक ऐसे टोकन से भुगतान किया जाता है जो असली कार्ड को छुपाता है। उसी दिन, Google ने Gemini ऐप को केवल पढ़ने के लिए (read-only) Google Wallet से जोड़ा। Claude Code 2.1.323 ने Code Mode जोड़ा, जहां Claude अपने टूल्स को श्रृंखलाबद्ध करने के लिए JavaScript लिखता है, DeepSeek ने अपने API में अपने ऐप की खोज, फ़ाइलें और आवाज़ खोली, और llama.cpp एक स्थिर API के साथ वर्शन 1.0.0 पर पहुंचा। GitHub Copilot ने Gemini 4 Hydrogen का स्वागत किया और 14 दिसंबर के लिए छह मॉडलों को हटाने की घोषणा की।

ChatGPT Wallet: OpenAI के dots भुगतान तक पहुंचे, असली कार्ड छुपाने वाले टोकन के साथ

13 नवंबर — OpenAI ने ChatGPT Wallet लॉन्च किया, एक ऐसा वॉलेट जो इसके पर्सनल एजेंटों, dots, को उपयोगकर्ता के लिए खरीदारी पूरी करने की अनुमति देता है। कार्ड को एक बार रजिस्टर किया जाता है। प्रत्येक भुगतान से पहले, dot मर्चेंट, आइटम, कुल राशि और चुने गए कार्ड को प्रस्तुत करता है; उपयोगकर्ता बायोमेट्रिक सत्यापन (Face ID, Touch ID या फिंगरप्रिंट) द्वारा इसे स्वीकृति देता है, और प्रत्येक स्वीकृति अधिकृत खरीदारी का एक रिकॉर्ड छोड़ती है।

We’re introducing ChatGPT Wallet, setting a new bar for secure payments by agents. It’s the first wallet that lets agents pay without access to users’ actual card details and that requires a security check for every purchase, while also preserving existing card rewards and protections for eligible disputes.

🇮🇳 हम ChatGPT Wallet लॉन्च कर रहे हैं, जो एजेंटों द्वारा किए जाने वाले भुगतानों की सुरक्षा के लिए एक नया मानक स्थापित करता है। यह पहला ऐसा वॉलेट है जो एजेंटों को उपयोगकर्ताओं के वास्तविक कार्ड डेटा तक पहुंचे बिना भुगतान करने की अनुमति देता है और प्रत्येक खरीदारी के लिए सुरक्षा जांच अनिवार्य करता है, जबकि मौजूदा कार्ड रिवॉर्ड्स और पात्र विवाद सुरक्षा को भी बनाए रखता है। — OpenAI, ChatGPT Wallet लॉन्च पोस्ट

यह तंत्र पेमेंट नेटवर्कों के टोकनाइज़ेशन पर आधारित है। एक बार खरीदारी स्वीकृत हो जाने के बाद, नेटवर्क एक प्रतिस्थापन कार्ड नंबर, सुरक्षा कोड और समाप्ति तिथि के साथ एक भुगतान टोकन प्रदान करता है: एजेंट या मर्चेंट को वास्तविक डेटा दिखे बिना कार्ड से राशि काट ली जाती है। कार्ड के रिवॉर्ड्स और विवाद सुरक्षा बरकरार रहते हैं। यह वॉलेट American Express, Mastercard और Visa के साथ मिलकर बनाया गया था; American Express के लिए, यह इसके Agentic Commerce Experiences की पहली पेशकश है। क्या यह अपनी तरह का पहला वॉलेट है, यह OpenAI का दावा बना हुआ है।

लॉन्च तत्व	13 नवंबर तक की शर्तें
कहां उपयोग करें	एक dot के साथ बातचीत; न तो Chat, न Work, न ही Codex के स्वायत्त थ्रेड्स
संबंधित सब्सक्राइबर	ChatGPT Pro, 18 वर्ष और उससे अधिक, संयुक्त राज्य अमेरिका में, क्रमिक रोलआउट में
स्वीकृत कार्ड	संयुक्त राज्य अमेरिका में जारी किए गए American Express, Chase, Mastercard और Visa क्रेडिट कार्ड
लॉन्च के समय बाहर रखे गए कार्ड	डेबिट कार्ड और वर्चुअल कार्ड
प्रत्येक खरीदारी का सत्यापन	बायोमेट्रिक सत्यापन: Face ID, Touch ID या फिंगरप्रिंट
मर्चेंट द्वारा प्राप्त डेटा	एक प्रतिस्थापन भुगतान टोकन

सहायता लेख चेतावनी देता है कि स्वीकृति का अर्थ ऑर्डर की पुष्टि नहीं है, जिसकी पुष्टि मर्चेंट से की जानी चाहिए; लॉन्च पोस्ट में यह भी जोड़ा गया है कि कुछ वेबसाइटें अभी भी अनजाने में एजेंट की खरीदारी को ब्लॉक कर सकती हैं। बाद में, बिना किसी निश्चित तारीख के, उपयोगकर्ता पहले से निर्धारित सीमाओं के भीतर पूरी खरीदारी सौंप सकेगा: खर्च की सीमा, श्रेणियां, समयावधि।

मर्चेंट के पक्ष में, OpenAI ने एक Commerce Partner Playbook प्रकाशित की है: Businesses in ChatGPT (10 नवंबर को लॉन्च) के साथ अपनी लिस्टिंग का दावा करना और एक उत्पाद फ़ीड प्रकाशित करना, अपने CDN या फ़ायरवॉल में ChatGPT एजेंटों के Web Bot Auth हस्ताक्षरित अनुरोधों को पहचानना, और इन खरीदारियों को धोखाधड़ी-रोधी टूल्स (Forter, Riskified, Sardine, Signifyd) और भुगतान प्रदाताओं (Adyen, Checkout.com, Stripe) द्वारा स्वीकार करवाना। मार्च में प्रस्तुत किए गए विज़ुअल शॉपिंग और Agentic Commerce Protocol के बाद, OpenAI इस प्रकार खरीदारी को अंतिम रूप देने की ओर बढ़ रहा है।

🔗 ChatGPT Wallet के साथ खरीदारी (OpenAI सहायता) · ChatGPT के रिलीज़ नोट्स · Commerce Partner Playbook (OpenAI)

Gemini ऐप में Google Wallet: पैसे छुए बिना अपने खर्चों को पढ़ना

13 नवंबर — उसी दिन, Google ने इसके विपरीत विकल्प चुना: सहायक वॉलेट को पढ़ता है, लेकिन कभी भुगतान नहीं करता। संयुक्त राज्य अमेरिका में वेब, Android और iOS पर सभी Gemini ऐप उपयोगकर्ताओं के लिए, Google Wallet, Gmail, Photos, YouTube और Search के साथ Personal Intelligence के कनेक्टेड ऐप्स में शामिल हो गया है। @Google Wallet का उल्लेख करके, उपयोगकर्ता कैश फ्लो, एसेट एलोकेशन या बजट के चार्ट प्राप्त कर सकते हैं, अपने आवर्ती सब्सक्रिप्शन और उनकी कीमतों में वृद्धि को ट्रैक कर सकते हैं, या पिछले साल के लेन-देन के आधार पर छुट्टियों के बजट की तैयारी कर सकते हैं। बैंक और क्रेडिट कार्ड खातों को Plaid के माध्यम से Wallet से जोड़ा जा सकता है।

Gemini can only read information from your accounts; it can’t move, manage, or invest your money.

🇮🇳 Gemini केवल आपके खातों की जानकारी पढ़ सकता है; यह आपके पैसे को न तो स्थानांतरित कर सकता है, न ही प्रबंधित कर सकता है और न ही निवेश कर सकता है। — blog.google पर Google की पोस्ट

यह कनेक्शन वैकल्पिक है और Personal Intelligence सेटिंग्स में इसे किसी भी समय बंद किया जा सकता है। इसी पोस्ट में Memory Summary भी लॉन्च किया गया है, जो एक ऐसा पेज है जो दिखाता है कि Gemini ने क्या याद रखा है (प्राथमिकताएं, रुचियां, वर्तमान लक्ष्य) और वेब व मोबाइल पर, जहां भी Personal Intelligence उपलब्ध है, इसे सही करने की सुविधा देता है।

कोडिंग एजेंट: Claude Code 2.1.323 ने Code Mode लॉन्च किया, साथ में Codex CLI 0.169, Antigravity 2.32, Devin Apps और Devin Teams

12 नवंबर — 12 नवंबर की शाम को GitHub पर 294 प्रविष्टियों (जिसमें 195 फिक्स शामिल हैं) के साथ जारी किया गया Claude Code का वर्शन 2.1.323, Code Mode पेश करता है, जो एक प्रायोगिक विकल्प है और Claude के अपने टूल्स का उपयोग करने के तरीके को बदलता है। इसके बिना, Claude प्रत्येक कॉल (Bash, Read, Edit) का अनुरोध करता है और आगे का निर्णय लेने से पहले उसके परिणाम को पढ़ता है। Code Mode के साथ, वह JavaScript का एक टुकड़ा लिखता है जो कई कॉल्स को एक ही चरण में जोड़ता है: समानांतर में कमांड चलाना, एक कॉल के परिणाम को अगले में फिर से उपयोग करना, और आउटपुट का केवल उपयोगी हिस्सा वापस करना। दस्तावेज़ीकरण इसे कई फ़ाइलों पर दोहराए जाने वाले परिवर्तनों, पढ़ने से पहले फ़िल्टर की जाने वाली खोजों और स्वतंत्र कमांडों के लिए अनुशंसित करता है। बातचीत में टूल कॉल्स प्रदर्शित होते रहते हैं; कोड स्वयं ट्रांसक्रिप्शन व्यू (Ctrl+O) में पढ़ा जा सकता है।

Code Mode की आवश्यकता	दस्तावेज़ीकरण के अनुसार मान
सक्रियण	वेरिएबल `CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_CODE_MODE=1`, फिर पहले लॉन्च पर पुष्टि
न्यूनतम वर्शन	Claude Code 2.1.323, नेटिव बिल्ड
आवश्यक खाता	Claude सब्सक्रिप्शन या Console खाता
समर्थित मॉडल	Opus 5.5, Sonnet 5.5, Haiku 5.5, Fable 5.2
समर्थित इंटरफ़ेस	टर्मिनल में इंटरैक्टिव सत्र (न तो `-p`, न Agent SDK, न VS Code, न Desktop, न ही क्लाउड सत्र)
बहिष्कृत कॉन्फ़िगरेशन	गेटवे, Amazon Bedrock, Google Cloud का Agent Platform, Microsoft Foundry, HIPAA, ज़ीरो डेटा रिटेंशन
कोड की अधिकतम अवधि	10 मिनट वेटिंग में, बैकग्राउंड में 2 घंटे तक

सुरक्षा के संदर्भ में, कोड द्वारा शुरू किया गया प्रत्येक टूल कॉल अभी भी deny और ask नियमों और PreToolUse हुक्स से होकर गुजरता है। ऑटो मोड में, क्लासिफायर निष्पादन से पहले कोड की जांच करता है, लेकिन प्रत्येक कॉल की नहीं: यह प्रक्रिया के दौरान गणना किए गए मानों को नहीं देखता, जैसे कि किसी खोज से प्राप्त पाथ, और दस्तावेज़ीकरण संवेदनशील कॉल्स के लिए नियमों या हुक्स को बनाए रखने की सलाह देता है। व्यवस्थापक प्रबंधित सेटिंग्स में वेरिएबल को 0 पर सेट करके पूरे संगठन के लिए इस मोड को ब्लॉक कर सकते हैं, हालांकि वे इसे इस तरह सक्रिय नहीं कर सकते। दस्तावेज़ीकरण में उस स्थिति में भी अस्वीकृति का प्रावधान है जब यह मोड खाते के लिए अभी तक उपलब्ध नहीं हुआ हो, जिसमें किसी अन्य दिन पुनः प्रयास करने की सलाह दी जाती है। npm का स्थिर चैनल फिलहाल 2.1.311 पर बना हुआ है।

वर्शन के बाकी हिस्से अनुमतियों की कमियों को दूर करते हैं। जब ऑटो मोड अनुपलब्ध हो, तब इस मोड में शुरू किया गया सत्र अब अधिक अनुमेय मोड के बजाय Manual मोड में शुरू होता है, जो कार्रवाई करने से पहले अनुमति मांगता है; Write और Edit अब Read deny नियम द्वारा सुरक्षित पाथ पर नहीं लिख सकते हैं, और deny व ask नियमों को अब sudo या env के माध्यम से बायपास नहीं किया जा सकता है। किसी अज्ञात मॉडल के लिए अनुमानित संदर्भ विंडो 200,000 से बढ़कर 10 लाख (1 million) टोकन हो गई है, MCP v1 क्लाइंट को हटा दिया गया है और प्लगइन्स अब Claude Code के उन वर्शनों को घोषित कर सकते हैं जिन्हें वे स्वीकार करते हैं (engines["claude-code"])। टर्मिनल के बाहर, Claude Tag अपने Slack सत्रों को Enterprise के Compliance API (बीटा में) में जोड़ता है, और Code Review रिपॉजिटरी के अनुसार अपनी लागतों को CSV में निर्यात करता है।

🔗 Claude Code 2.1.323 (GitHub) · Code Mode दस्तावेज़ीकरण

Claude Code 2.1.325: सैंडबॉक्स की Bash कमांड फिर से अनुमतियों से होकर गुजरती हैं, और zstd भेद्यता ठीक की गई

13 नवंबर — अगले दिन, Claude Code 2.1.325 ने एक डिफ़ॉल्ट व्यवहार बदल दिया: सैंडबॉक्स में निष्पादित Bash कमांड अब बिना पूछे आगे बढ़ने के बजाय सामान्य प्राधिकरण प्रवाह का पालन करते हैं। पुराने संचालन को बनाए रखने के लिए, sandbox.autoAllowBashIfSandboxed: true को उच्चतम प्राथमिकता वाले प्रबंधित सेटिंग्स स्रोत में सेट करना होगा जब संगठन सैंडबॉक्स को सक्रिय करता है। यह वर्शन zstd-कंप्रेस्ड प्रतिक्रियाओं के डिकोडिंग में एक भेद्यता को भी ठीक करता है, जिसका अधिक विवरण नहीं दिया गया है।

अन्य परिवर्तन अनुमतियों को और कड़ा करते हैं: केवल-पढ़ने योग्य git कमांड ऐसे रिपॉजिटरी में पुष्टि मांगते हैं जो न तो प्रोजेक्ट का है और न ही कोई स्वीकृत रिपॉजिटरी है, और /loop जैसे शेड्यूल्ड कार्य ऐसी skill शुरू करने से पहले अनुमति मांगते हैं जो अनुमत टूल्स या हुक्स घोषित करती है (बिना निगरानी वाले उपयोग के लिए permissions.allow में Skill(name))। claude.ai खाते के साथ खोला गया बैकग्राउंड सत्र शेल से विरासत में मिली API कुंजी का उपयोग और बिलिंग कर सकता था: इसे ठीक कर दिया गया है। 139 प्रविष्टियों में से 88 फिक्स हैं, जिनमें से कई Code Mode के लिए हैं; npm पर दो घंटे से भी कम समय पहले प्रकाशित 2.1.324 के कोई नोट्स नहीं हैं।

🔗 Claude Code 2.1.325 (GitHub)

Codex CLI 0.168 और 0.169: टैब में साइड बातचीत, और codex exec को प्रोजेक्ट विश्वास की आवश्यकता

13 नवंबर — OpenAI ने पांच घंटे से भी कम समय में Codex CLI के दो स्थिर वर्शन जारी किए। 0.168.0 (03:54 UTC, 226 सूचीबद्ध PRs) वैकल्पिक रूप से (features.tui_workspace) मुख्य बातचीत के बगल में प्रदर्शित एक साइड बातचीत पेश करता है; 0.169.0 (08:37 UTC, 243 PRs) इसे टैब में बदलता है, जो रीस्टार्ट के बाद फिर से खुलते हैं। एक Sessions → Model providers पैनल पहले से खुली बातचीत को प्रभावित किए बिना नई बातचीत के लिए मॉडल प्रदाता का चयन करता है, और कस्टम प्रदाता अब SSH कनेक्शन के लिए डिवाइस कोड के साथ सीधे टर्मिनल से बनाए जा सकते हैं।

स्क्रिप्ट और CI के लिए महत्वपूर्ण बदलाव 0.169.0 के साथ आता है: किसी गैर-भरोसेमंद फ़ोल्डर में, codex exec अब --sandbox workspace-write के साथ भी प्रोजेक्ट कॉन्फ़िगरेशन या उसके MCP सर्वर लोड नहीं करता है। प्रोजेक्ट में विश्वास दर्ज करने के लिए --trust को codex exec या codex review पर सेट करना होगा। दोनों वर्शन वैकल्पिक एनिमेटेड GIF, संगत मॉडल के साथ ऑडियो रिकॉर्डिंग, एजेंट कमांड सेंटर के पिछले कार्यों की खोज और एक स्थानीय डायग्नोस्टिक ZIP (Ctrl+S) भी जोड़ते हैं। features.multi_agent विकल्प को agents.enabled के पक्ष में चरणबद्ध तरीके से समाप्त किया जा रहा है, और एक PR शीर्षक Claude Code स्किल्स के स्थानीय माइग्रेशन का उल्लेख करता है, जिसका नोट्स में कोई विवरण नहीं है।

🔗 Codex CLI 0.168.0 (GitHub) · Codex CLI 0.169.0 (GitHub)

Antigravity 2.32 और Antigravity CLI 1.5.8: Python में Dynamic Workflows, Gemini API कुंजी के साथ Hydrogen और Carbon

13 नवंबर — Antigravity ऐप Dynamic Workflows के साथ 2.32.0 पर पहुंच गया है: एजेंट ऐप के साथ दिए गए रनटाइम द्वारा निष्पादित Python लिखकर समानांतर सब-एजेंटों और बहु-चरणीय कार्यों का समन्वय करता है। यह विचार Claude Code, Copilot CLI और Devin द्वारा पहले से पेश किए गए गतिशील वर्कफ़्लो के समान है; चेंजलॉग यह नहीं बताता कि यह सुविधा 10 नवंबर से पूर्वावलोकन में उपलब्ध /swarm के साथ कैसे काम करती है। यह वर्शन एजेंट-संचालित ब्राउज़र टैब को भी सुरक्षित करता है: अन्य साइटों के एम्बेडेड फ़्रेम (frames) डिस्कनेक्ट होकर लोड होते हैं और स्पष्ट अनुमति के बिना उसके स्क्रीनशॉट से छिपे रहते हैं। कुल मिलाकर, 11 सुधार और 13 फिक्स, जिनमें Everforest थीम और रिमोट एजेंटों के लिए क्लाउड GitHub रिपॉजिटरी की स्थानीय क्लोनिंग शामिल है।

उसी दिन, Antigravity CLI 1.5.8 ने GEMINI_API_KEY कुंजी कनेक्शन के लिए Gemini 4 Hydrogen (Low से XHigh स्तर) और Gemini 4 Carbon (Low से High) का समर्थन शुरू किया, और Google Cloud क्रेडेंशियल्स (ADC) के साथ तथा एक एंटरप्राइज़ गेटवे के पीछे भी Hydrogen का समर्थन किया। इसके 22 फिक्स कई सुरक्षा खामियों को बंद करते हैं: URL में एन्कोडेड स्लैश (%2F) या ’..’ सेगमेंट द्वारा सैंडबॉक्स नेटवर्क प्रॉक्सी को चकमा देना, Windows पर cmd या PowerShell के माध्यम से ‘हमेशा अनुमति दें’ नियमों का दुरुपयोग, कुछ टूल्स के लिए अनदेखा किए गए MCP अनुमति नियम, और Windows के तहत दोहरे उद्धरण चिह्नों के साथ लिखा गया एक ब्लॉकिंग हुक जिसे बिना किसी चेतावनी के छोड़ दिया जाता था।

🔗 Antigravity चेंजलॉग

Devin Apps: Devin की क्लाउड मशीन पर होस्ट किए गए निजी वेब ऐप्लिकेशन

13 नवंबर — Cognition ने Devin Apps लॉन्च किया: आप उस टूल का विवरण देते हैं जिसकी टीम को आवश्यकता है (डैशबोर्ड, रिव्यू कतार, प्रोजेक्ट स्टेटस पेज), Devin इसे बनाता है और ऑनलाइन डिप्लॉय करता है, और टीम इसे एक स्थिर URL से खोलती है। कोई App किसी चल रहे सेशन से, पहले से दिखाए गए ब्राउज़र पूर्वावलोकन से भी बनाई जा सकती है। Apps प्राइवेट रहती हैं: Devin लॉगिन अनिवार्य है, प्रति व्यक्ति, प्रति संगठन या पूरी कंपनी के स्तर पर साझा करने की सुविधा। प्रत्येक संशोधन उसी पते पर एक नया संस्करण बनाता है, और यदि यह प्रारंभ नहीं होता है, तो पिछला संस्करण काम करना जारी रखता है।

Apps मेमोरी स्नैपशॉट पर निर्भर करती हैं जो Devin को हाइबरनेट करने की अनुमति देती हैं: मशीन अंतिम अनुरोध के 5 मिनट बाद स्लीप मोड में चली जाती है और अगली विजिट पर कुछ ही सेकंड में जाग जाती है। बिलिंग सक्रिय समय के अनुसार होती है, जिसका कोई निश्चित मूल्य नहीं दिया गया है। HTTP सर्व करने वाला कोई भी स्टैक उपयुक्त है, उसी मशीन पर SQLite या Postgres के साथ; एक App एकल मशीन पर चलती है और इसका उद्देश्य आंतरिक उपकरण और प्री-प्रोडक्शन है, न कि भारी ट्रैफ़िक वाली सेवाएं। यह घोषणा Cursor के Apps (5 नवंबर) और Amp के Boxes (10 नवंबर) के बाद आई है।

🔗 Devin Apps का परिचय · Devin Apps का दस्तावेज़ीकरण

Devin Teams: बिना किसी पेड सीट के Devin Desktop, SWE-2 पर Free मोड और अधिकतम 100 सीटों की सीमा

12 नवंबर — पिछली शाम, Cognition ने अपने Devin Teams प्लान में बदलाव किया। Devin Desktop के लिए अब पेड सीटों की आवश्यकता नहीं है, और इन-हाउस मॉडल SWE-2 द्वारा संचालित एक Free मोड प्रत्येक उपयोगकर्ता को दो मुफ़्त समवर्ती सत्र प्रदान करता है। सितंबर से कई अस्थायी मुफ़्त अवधियों के बाद, Teams, Pro और Max प्लान के लिए Devin Desktop और CLI में SWE-2 का निःशुल्क उपयोग स्थायी हो गया है।

Teams प्लान का घटक	Cognition द्वारा घोषित परिवर्तन
Devin Desktop सीटें	पूरी टीम के लिए शामिल, अब कोई पेड सीट नहीं
Free मोड	SWE-2 पर प्रति उपयोगकर्ता 2 समवर्ती सत्र
सिंगल साइन-ऑन	Okta, Microsoft Entra ID, कोई भी SAML या OIDC प्रदाता
उपयोग सीमाएं	3 स्तरों तक, विस्तार मैन्युअल रूप से या स्वचालित रूप से स्वीकृत
सीटों की अधिकतम सीमा	100, पहले 200 थी
कोटा सीटें	30 दिनों में हटाई जाएंगी

इस प्लान में Devin Coach भी शामिल है, जो उदाहरण के लिए किसी छोटे कार्य के लिए हल्के मोड का सुझाव देता है, और सेटिंग्स से अनुरोध करने योग्य एक मानक स्वास्थ्य डेटा प्रोसेसिंग समझौता (BAA) भी उपलब्ध है। कोई मूल्य नहीं बताया गया है।

🔗 Devin का नया Teams प्लान

DeepSeek ने अपने API में ऐप की सुविधाएं खोलीं: सर्च, फ़ाइलें, लिंक पढ़ना, सुरक्षा और वॉयस

13 नवंबर — DeepSeek डेवलपर्स के लिए वे सुविधाएं उपलब्ध करा रहा है जो इसके ऐप्लिकेशन अनुभव को बनाती हैं। 17 अक्टूबर से, API पहले से ही सर्च और पेज पढ़ने (Search और Fetch) की पेशकश कर रहा था। DeepSeek इसमें ऐप के सभी फीचर्स जोड़ता है, जिन्हें deepseek-flash (DeepSeek-V4.1-Flash-1017) पर कुछ पैरामीटर के साथ तीन APIs—Messages, Responses और Chat Completions—में सक्षम किया जा सकता है; यह सेवा स्वयं टूल कॉल्स और संदर्भ संयोजन को संभालती है।

The capabilities behind the DeepSeek App are now available through the DeepSeek API. Enable built-in features with a few parameters, or call standalone APIs such as OCR, ASR, and TTS.

🇮🇳 वे सुविधाएं जिन पर DeepSeek ऐप आधारित है, अब DeepSeek API में उपलब्ध हैं। कुछ पैरामीटर के साथ इन-बिल्ट सुविधाओं को सक्रिय करें, या OCR, ASR और TTS जैसे स्टैंडअलोन API को कॉल करें। — X पर @deepseek_ai

टूल deepseek_web_search वेब या छवियों पर खोज करता है और थिंकिंग अक्षम होने पर उद्धरणों के साथ उत्तर देता है; थिंकिंग सक्षम होने पर, मॉडल कई खोजों को एक क्रम में चलाता है और स्वयं लिंक पढ़ता है। टूल deepseek_read_url संदेश में उद्धृत पृष्ठों को प्राप्त करता है। फ़ाइलों (PDF, Office दस्तावेज़, चित्र) का विश्लेषण किया जाता है और फिर उन्हें संदर्भ में जोड़ा जाता है। एक सुरक्षा नियंत्रण पैरामीटर इनपुट और आउटपुट की जांच करता है और जोखिम की स्थिति में अस्वीकृति मार्कर लौटाता है; DeepSeek सार्वजनिक रूप से उपलब्ध सेवाओं से इसे सक्रिय करने और अपने दायित्वों (सामग्री सुरक्षा समीक्षा, बड़े मॉडलों का पंजीकरण, AI लेबलिंग) को पूरा करने का अनुरोध करता है।

ये घटक स्वतंत्र रूप से भी बेचे जाते हैं, जिनमें तीन नए OCR, वाक् पहचान (ASR) और वाक् संश्लेषण (TTS) API शामिल हैं। टूल शुल्क टोकन शुल्क के अतिरिक्त है, जिसकी कीमत में कोई बदलाव नहीं हुआ है: deepseek-flash के लिए, पीक ऑवर्स में बिना कैश वाले इनपुट टोकन के लिए $0.30 प्रति मिलियन और आउटपुट के लिए $1.20, तथा ऑफ-पीक ऑवर्स में आधी कीमत।

बिल की जाने वाली सुविधा	सूची मूल्य	अस्थायी मूल्य (-50 %)
वेब खोज (टेक्स्ट, इमेज)	0.75 डॉलर प्रति 1,000	बिना छूट
वेब रीडिंग (fetch)	0.75 डॉलर प्रति 1,000	बिना छूट
फ़ाइल विश्लेषण और OCR	0.225 डॉलर प्रति 1,000 पृष्ठ	बिना छूट
टेक्स्ट-टू-स्पीच (TTS)	0.45 डॉलर प्रति 10,000 वर्ण	0.225 डॉलर
स्पीच रिकग्निशन (ASR)	0.116 डॉलर प्रति ऑडियो घंटा	0.058 डॉलर

इन सभी को प्रदर्शित करने के लिए, DeepSeek ने MIT लाइसेंस के तहत chat-demo जारी किया है, जो एक स्टैटिक, सर्वरलेस चैट क्लाइंट है और ब्राउज़र से सीधे API को कॉल करता है, जिसमें सर्च, लिंक रीडिंग, अटैचमेंट, वॉयस और ऐप के इतिहास का इम्पोर्ट शामिल है। उसी दिन, DeepSeek Harness का एक प्रीव्यू संस्करण एक प्रायोगिक प्लगइन जोड़ता है जो इन बातचीत को एक वर्कस्पेस में इम्पोर्ट करता है। एक डेवलपर के लिए, यह अपने उत्पाद में DeepSeek ऐप को दोबारा तैयार करने या इसका केवल एक घटक अपनाने की सुविधा प्रदान करता है।

🔗 DeepSeek API चेंजलॉग · DeepSeek API मूल्य निर्धारण · चैटबॉट बनाने के लिए गाइड (DeepSeek) · chat-demo (GitHub)

llama.cpp और ggml एक स्थिर API के साथ 1.0.0 पर पहुंचे; SGLang, Transformers और Diffusers ने ओपन-सोर्स टूलिंग को पूरा किया

13 नवंबर — बिल्ड नंबर के अनुसार संस्करण जारी करने के साढ़े तीन साल बाद, llama.cpp और इसकी कंप्यूट लाइब्रेरी ggml ने अपना पहला प्रमुख संस्करण, 1.0.0 जारी किया है। यह इंजन, जो फोन से लेकर वर्कस्टेशन तक स्थानीय रूप से मॉडल चलाता है, ऐप्लिकेशन्स की एक लंबी सूची के आधार के रूप में कार्य करता है। टीम, जो अब Hugging Face में है, सार्वजनिक C API के सिमेंटिक वर्शनिंग (semantic versioning) के लिए प्रतिबद्ध है: किसी भी API या ABI असंगति के लिए एक नया प्रमुख संस्करण जारी किया जाएगा।

संस्करण का प्रकार	इसे क्या ट्रिगर करता है
मेजर (Major)	सार्वजनिक C API या ABI में असंगत परिवर्तन
माइनर (Minor)	संगत फीचर, नया बैकएंड, नया मॉडल या API जोड़ना
पैच (Patch)	बिना किसी API परिवर्तन के बग फिक्स

1.0 में बदलाव ने चीजों को व्यवस्थित किया है: 35 अप्रचलित फ़ंक्शन हटा दिए गए हैं, और NextN स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग API मुख्य हेडर llama.h में शामिल हो गया है। यह संस्करण FP8 में KV कैश, होस्ट मेमोरी में MoE एक्सपर्ट्स कैश (जिसमें प्रोसेसर को सौंपा गया हिस्सा समायोजित किया जा सकता है) जोड़ता है, और Kimi-K3.1-Pro, Ripple-65B-Preview, drama-3 स्पीच सिंथेसिस तथा MageVL-Cowork और Kimi-K3.1 के विज़न को सपोर्ट करता है। llama-server को SSRF, CORS और DNS रीबाइंडिंग हमलों से सुरक्षा, एक OpenAI-संगत एंडपॉइंट /v1/audio/speech और एक नया वेब इंटरफ़ेस प्राप्त हुआ है।

पोस्ट के अनुसार, यह इंजन 150 से अधिक आर्किटेक्चर वेरिएंट और स्पेक्युलेटिव डिकोडिंग के सभी सामान्य तरीकों का समर्थन करता है। लाइब्रेरी Homebrew, Winget, conda-forge, Debian, Docker या MacPorts के माध्यम से वितरित की जाती है, और टीम HF Jobs तथा NVIDIA, AMD, Qualcomm, Arm, IBM और Intel द्वारा उधार दी गई मशीनों के साथ प्रत्येक परिवर्तन का परीक्षण करती है। Clément Delangue ने इस v1 को स्थानीय रूप से मॉडल चलाने के लिए सबसे अधिक उपयोग की जाने वाली लाइब्रेरी के पहले पूरी तरह से स्थिर प्रमुख संस्करण के रूप में प्रस्तुत किया। Cohere ने इस रिलीज का स्वागत करते हुए कहा कि उनके छोटे मॉडल North Micro Vision को अब समर्थन प्राप्त है। किसी उत्पाद में llama.cpp को एकीकृत करने वाले डेवलपर के लिए, यह दो प्रमुख संस्करणों के बीच एक स्थिर API का वादा है।

🔗 Hugging Face पर ggml-org का ब्लॉग पोस्ट · llama.cpp v1.0.0 (GitHub) · Georgi Gerganov की घोषणा

SGLang Consortium: LMSYS के इन्फ़्रेंस इंजन के इर्द-गिर्द आठ संस्थापक सदस्य

12 नवंबर — ओपन-सोर्स इन्फ़्रेंस इंजन SGLang विकसित करने वाले गैर-लाभकारी संगठन LMSYS Org ने सैन फ्रांसिस्को में 12 और 13 नवंबर को आयोजित पहले SGLang Summit के उद्घाटन पर SGLang Consortium लॉन्च किया। इसके आठ संस्थापक सदस्य हैं: NVIDIA, AMD, Intel, Google, Meta, Cloudflare, Modal और RadixArk। प्रत्येक सदस्य एक तकनीकी प्रतिनिधि नामित करता है और प्रति वर्ष दो रोडमैप बैठकों में भाग लेता है; मेंटेनर्स तकनीकी निर्णयों और स्वीकृत कोड पर नियंत्रण बनाए रखते हैं, और प्रोजेक्ट सभी के लिए खुला रहता है। प्राथमिकताएं: नए मॉडल, तर्क (reasoning) और मल्टीमॉडल, वितरित इन्फ़्रेंस, हार्डवेयर अनुकूलन।

NVIDIA ने, जिसने 13 तारीख को इस घोषणा को साझा किया, Ampere से Vera Rubin तक त्वरित कंप्यूटिंग की पांच पीढ़ियों पर सहयोग और 100 से अधिक मॉडलों के लॉन्च होते ही समर्थन का दावा किया। Deloitte का हवाला देते हुए LMSYS के अनुसार, 2026 में इन्फ़्रेंस का हिस्सा AI कंप्यूटिंग का लगभग दो-तिहाई होगा, जबकि 2025 में यह आधा था।

🔗 LMSYS Org ने SGLang Consortium लॉन्च किया · @NVIDIAAI का पोस्ट

Transformers v5.23.0: ONNX Runtime, OpenVINO, ExecuTorch और Dynamo के लिए एक एकल ExportedModel

13 नवंबर — Transformers v5.23.0 ने मॉडलों के एक्सपोर्ट को एकीकृत किया है। चाहे आप ONNX Runtime, OpenVINO, ExecuTorch या PyTorch के Dynamo ग्राफ़ को लक्षित कर रहे हों, एक्सपोर्ट अब एक ExportedModel लौटाता है जिसे मूल मॉडल की तरह ही कॉल किया जाता है (समान तर्क, समान आउटपुट क्लास), Hub पर प्रकाशित किया जाता है और लक्षित इंजन पर सीधे पुनः लोड किया जाता है। यह एक असंगत परिवर्तन है: export() अब समान ऑब्जेक्ट नहीं लौटाता है। ONNX एक्सपोर्ट को CPU, CUDA, WebGPU या DirectML के लिए मर्ज किया जा सकता है।

इंजन और हार्डवेयर (EmbeddingGemma2, रिलीज़ नोट्स)	PyTorch eager की तुलना में बढ़त	torch.compile की तुलना में बढ़त
TensorRT के साथ ONNX Runtime, A100	7.6 गुना	1.4 गुना
OpenVINO, Xeon Platinum 8570	4.1 गुना	2.2 गुना
int8 वेट्स के साथ OpenVINO, वही Xeon	4.9 गुना	2.6 गुना

यह संस्करण सात मॉडल जोड़ता है, जिसमें Thinking Machines का Inkling 2 Small, Liquid AI का LFM3 और LFM3-VL, Dots 3 Note Preview (टेक्स्ट, इमेज, वीडियो और ऑडियो), IQuest-Coder-V1 और InternLM3 शामिल हैं; JEV डिसीजन हेड अभी भी प्रायोगिक बना हुआ है।

🔗 Transformers v5.23.0 (GitHub)

Diffusers 0.43.0: MiniMax-H3-Image से लेकर PAN 2 सिम्युलेटर तक पांच मॉड्यूलर पाइपलाइन

12 नवंबर — Diffusers 0.43.0 मॉड्यूलर पाइपलाइन के रूप में पांच जनरेटिव मॉडल जोड़ता है। Pruna AI का MiniMax-H3-Image और P-H3-Image टेक्स्ट और संदर्भ छवियों (P-H3-Image के लिए आठ तक) से छह या आठ चरणों में छवियों को उत्पन्न और संपादित करते हैं। MiniMax-H3 पर निर्मित Pika H3 Flex, छह चरणों में सिंक्रोनाइज़्ड स्टीरियो साउंड के साथ वीडियो बनाता है। Kandinsky S2V 1.0 किसी व्यक्ति को एक तस्वीर और उसकी आवाज़ की रिकॉर्डिंग से, शरीर की गतिविधियों सहित, पांच-सेकंड के चरणों में एनिमेट करता है। PAN 2, जो 29 बिलियन मापदंडों वाला एक सिम्युलेटर है, डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम सुरक्षा जांच के साथ, कार्यों और कैमरा गतिविधियों से दृश्यों को उत्पन्न करता है। यह संस्करण टेंसर समानता, LoRA और अटेंशन बैकएंड में भी सुधार करता है।

🔗 Diffusers 0.43.0 (GitHub)

GitHub Copilot कैटलॉग: Pro प्लान तक Gemini 4 Hydrogen का आगमन, छह मॉडल 14 दिसंबर को हटाए जाएंगे

Copilot में Gemini 4 Hydrogen, Pro प्लान सहित

13 नवंबर — Google द्वारा अपने लॉन्च के अगले दिन, Gemini 4 Hydrogen GitHub Copilot में आम तौर पर उपलब्ध हो गया है। GitHub इसे Google के नवीनतम Flash मॉडल के रूप में प्रस्तुत करता है, जिसे तेज़ एजेंटिक कोड, टूल उपयोग और बहु-चरणीय वर्कफ़्लो के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसमें Gemini 3.8 Flash की तुलना में बेहतर निर्देश पालन है, हालांकि कोई आंकड़ा नहीं दिया गया है। पिछले दो आगमन—Gemini 4 Carbon और Claude Fable 5.2—की तुलना में अंतर यह है कि Copilot Pro प्लान को Pro+, Max, Business और Enterprise के साथ शामिल किया गया है।

यह मॉडल ग्यारह सतहों पर दिखाई देता है: Carbon की दस सतहें, Visual Studio Code से लेकर Eclipse, Copilot CLI, कोडिंग एजेंट, GitHub Copilot ऐप और GitHub Mobile, साथ ही Copilot SDK। इसके लिए प्रदाता के सूची मूल्य पर उपयोग के आधार पर बिल किया जाता है, और Business तथा Enterprise उपयोगकर्ताओं के लिए स्वचालित रूप से सक्षम किया जाता है जब तक कि व्यवस्थापक ने नए मॉडलों के डिफ़ॉल्ट सक्रियण को बंद न किया हो। यह रोलआउट क्रमिक है। उसी दिन, Hydrogen Perplexity के Agent API और Antigravity CLI में भी उपलब्ध हुआ।

🔗 GitHub Copilot में Gemini 4 Hydrogen (GitHub Changelog)

14 दिसंबर को Copilot से छह मॉडल हटाए जाएंगे

13 नवंबर — GitHub ने 14 दिसंबर को सभी Copilot अनुभवों (Chat, इनलाइन संपादन, ask और agent मोड, कोड पूर्णता) से छह मॉडलों को हटाने की घोषणा की है। प्रत्येक के लिए एक सुझाया गया प्रतिस्थापन है, जो अक्सर हाल के हफ्तों में आया है।

अप्रचलित मॉडल	GitHub द्वारा सुझाया गया प्रतिस्थापन
Claude Fable 5	Claude Fable 5.2
Claude Haiku 4.5	Claude Haiku 5.5 (Haiku 4.5 वार्षिक प्लान पर व्यक्तिगत ग्राहकों के लिए उपलब्ध रहेगा)
Gemini 3.8 Flash	Gemini 4 Hydrogen
Gemini 4 Argon	Gemini 4 Carbon
Grok 4.6	Grok 4.7
Kimi K3	प्रतिस्थापन की घोषणा की जानी है

Business और Enterprise में, नए मॉडलों के डिफ़ॉल्ट सक्रियण के तहत प्रतिस्थापन स्वचालित रूप से सक्षम हो जाते हैं, और पुराने को हटाने के लिए कुछ भी करने की आवश्यकता नहीं है। GitHub ने इसी पैटर्न के अनुसार पहले ही 2 अक्टूबर को चार मॉडल और 19 अक्टूबर को छह मॉडल हटा दिए थे; अक्टूबर के मध्य में आया Gemini 4 Argon, Copilot में केवल दो महीने ही बिता पाया।

🔗 दिसंबर में चयनित GitHub Copilot मॉडलों का आगामी अप्रचलन (GitHub Changelog)

मॉडलों का मूल्यांकन: सुरक्षा के लिए Anthropic की सिफारिशें और Ai2 का XYBench

Anthropic: विश्वसनीय सुरक्षा मूल्यांकनों के लिए दस सिफारिशें

13 नवंबर — अपने Engineering ब्लॉग पर, Anthropic ने सुरक्षा मूल्यांकनों को डिजाइन करने, निष्पादित करने और प्रस्तुत करने के लिए एक गाइड प्रकाशित किया है, जिसमें उसके ट्वीट के अनुसार दस सिफारिशें शामिल हैं। इसका शुरुआती बिंदु यह है: यह कहना कि कोई मॉडल “पिछले मॉडल से अधिक सुरक्षित” है, केवल उस मूल्यांकन पर निर्भर करता है जो इसे मापता है, और AI मूल्यांकनों को आसानी से चकमा दिया जा सकता है तथा उन्हें दोहराना मुश्किल होता है। यह पोस्ट मनोविज्ञान में प्रतिकृति संकट (replication crisis) के बाद हुए सुधारों से प्रेरित है, जिसमें डेटा देखने से पहले परिकल्पनाओं का पूर्व-पंजीकरण (preregistration) शामिल है।

Anthropic अस्वीकृति दर (refusal rate) की तुलना में उपयुक्त प्रतिक्रिया दर (appropriate response rate) को प्राथमिकता देता है, जिसे बहु-चरणीय (multi-turn) बातचीत में मापा जाता है जहाँ एक भी खराब मोड़ पूरे प्रयास को विफल कर देता है: एक Claude मॉडल किसी विशेषज्ञ द्वारा वर्णित सिम्युलेटेड उपयोगकर्ता की भूमिका निभाता है, और मानवीय लेबलों के विरुद्ध मान्य किया गया एक स्वचालित मूल्यांकनकर्ता प्रत्येक ट्रांसक्रिप्शन को रेट करता है। आंतरिक घटनाओं के बाद, इंटरनेट एक्सेस वाले कई मूल्यांकनों को अस्थायी रूप से निलंबित कर दिया गया था।

Anthropic द्वारा उल्लिखित माप	प्रकाशित मान
अहानिकर प्रतिक्रियाएँ, API पर सिंगल-टर्न परीक्षण	सभी हालिया मॉडलों के लिए 94% से 98% (संतृप्त)
claude.ai पर भावनात्मक/रोमांस घोटाले	Opus 5: 98%, Opus 5.5: 94% (महत्वहीन अंतर)
Fable 5.1 के लिए API और claude.ai के बीच अंतर	34 अंक तक
आत्महत्या और आत्म-क्षति, नया सिस्टम प्रॉम्प्ट	API पर 60%, claude.ai पर 94%
न्यूनतम नमूना आकार	मल्टी-टर्न में 100 आइटम, सिंगल-टर्न में 1,000

🔗 Building strong safety evaluations (Anthropic) · @AnthropicAI की घोषणा

XYBench: सहायक शायद ही कभी गलत तरीके से पूछे गए सवाल के पीछे के असली सवाल को देख पाते हैं

13 नवंबर — Ai2 ने Carnegie Mellon, NVIDIA और Johns Hopkins के साथ मिलकर XYBench जारी किया (EMNLP 2026 में सर्वश्रेष्ठ संसाधन पत्र पुरस्कार)। यह बेंचमार्क “XY समस्या” पर केंद्रित है: कोई व्यक्ति लक्ष्य X हासिल करना चाहता है, यह मान लेता है कि विधि Y काम करेगी और Y पर मदद माँगता है। इसके 8,115 प्रश्न प्रोग्रामिंग (Stack Overflow) से लेकर खाना पकाने और DIY/मरम्मत (WikiHow) तक विस्तृत हैं। परीक्षण किए गए पिछली पीढ़ियों के पाँच मॉडल अक्सर वास्तविक समस्या का समाधान तो प्रस्तुत करते हैं, लेकिन शाब्दिक अनुरोध पर ही केंद्रित रहते हैं।

मूल्यांकित मॉडल (Stack Overflow प्रश्न)	वास्तविक लक्ष्य का समाधान	लक्ष्य पर केंद्रित उत्तर	गलत धारणा इंगित की गई
सर्वश्रेष्ठ मानवीय उत्तर	67 %	55 %	79 %
GPT-5	71 %	41 %	60 %
Qwen3.5-9B	64 %	41 %	60 %
DeepSeek-V4 Pro	66 %	35 %	55 %
Gemini 3.1 Pro	62 %	40 %	54 %
Claude Sonnet 4.6	59 %	36 %	47 %

जब उनसे दो उत्तरों में से एक चुनने को कहा जाता है, तो मॉडल 71 से 84% मामलों में उस उत्तर को पसंद करते हैं जो वास्तविक लक्ष्य को संबोधित करता है, जबकि वे स्वयं केवल 35 से 41% मामलों में ही ऐसा उत्तर लिख पाते हैं: एक अच्छे उत्तर को पहचानना उसे तैयार करने के लिए पर्याप्त नहीं है।

🔗 XYBench (Ai2) · @allen_ai की घोषणा

प्रॉम्प्ट इंजेक्शन: IBM ने LLMON और Granite 4.1 के दो प्रीव्यू संस्करण जारी किए जो इसका बेहतर प्रतिरोध करते हैं

12 नवंबर — IBM ने LLMON पेश किया, जो भाषा मॉडलों के लिए डिज़ाइन की गई एक मार्कअप भाषा है। IBM के अनुसार, किसी लंबे कार्य के दौरान, मॉडल का संदर्भ बिना किसी स्पष्ट संरचना के या JSON जैसे प्रारूपों में—जो मॉडलों के लिए नहीं बने हैं—सिस्टम प्रॉम्प्ट, बातचीत, पुनर्प्राप्त दस्तावेज़ों, टूल प्रतिक्रियाओं, आउटपुट प्रतिबंधों और तर्कों को मिला देता है। LLMON इनमें से प्रत्येक तत्व को टैग करता है ताकि मॉडल जान सके कि वह क्या पढ़ रहा है, जिससे उसे अपने संदर्भ में इंजेक्ट किए गए निर्देशों का पालन करने से बचने में मदद मिलनी चाहिए।

IBM ने Granite 4.1 बेस मॉडलों से व्युत्पन्न दो प्रायोगिक प्रीव्यू, granite-4.1-3b-LLMON-preview और granite-4.1-8b-LLMON-preview जारी किए हैं, जिन्हें LLMON-टैग किए गए टेक्स्ट को पढ़ने और उत्पन्न करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। अपने प्रॉम्प्ट इंजेक्शन बेंचमार्क पर, IBM का कहना है कि वे परीक्षण किए गए सर्वश्रेष्ठ फ्रंटियर मॉडल की तुलना में 47% अधिक हमलों और सर्वश्रेष्ठ ओपन-सोर्स मॉडल की तुलना में 95% अधिक हमलों से बचते हैं, जबकि सामान्य बेंचमार्क पर वे Granite 4.1 Instruct के स्तर पर बने रहते हैं। ये प्रकाशक के अपने बेंचमार्क पर लिए गए माप हैं।

🔗 LLMON, an LLM-native markup language, now in Granite (Hugging Face)

PARDIG और SatWeave: Google DeepMind ने WeatherNext 3 के पीछे के डेटासेट ओपन किए

13 नवंबर — Google DeepMind ने सितंबर में लॉन्च किए गए अपने वैश्विक मौसम मॉडल WeatherNext 3 के आधारभूत दो डेटासेट को ओपन एक्सेस में जारी किया। SatWeave भूस्थैतिक उपग्रहों (GOES, Meteosat, Himawari) की छवियों को 17 चैनलों के वैश्विक मोज़ेक में संयोजित करता है, जिसे हर घंटे अपडेट किया जाता है: यही WeatherNext 3 को हर घंटे एक नया वैश्विक पूर्वानुमान उत्पन्न करने में सक्षम बनाता है, जबकि अन्य मॉडल हर छह घंटे में ताज़ा किए गए विश्लेषणों पर निर्भर करते हैं।

PARDIG लगभग 10 किमी के रिज़ॉल्यूशन पर हर 15 मिनट में पूरे ग्रह पर वर्षा का अनुमान लगाता है। यह केवल ज़मीनी उपकरणों के बजाय NASA के GPM मिशन के अंतरिक्ष-आधारित रडार मापों से सीखता है, ताकि उन जगहों पर भी उपयोगी बना रहे जहाँ न तो कोई रडार है और न ही कोई वर्षामापी। तीन रडार नेटवर्कों (संयुक्त राज्य अमेरिका, यूरोप, जापान) और 36,000 से अधिक स्टेशनों की तुलना में, यह NASA के संदर्भ IMERG-Final की तुलना में हल्की से मध्यम बारिश के प्रति घंटा पता लगाने में 30% से अधिक का सुधार करता है।

ओपन डेटासेट	सामग्री और आवृत्ति	उपलब्ध संग्रह
SatWeave	17 चैनलों का भूस्थैतिक मोज़ेक, हर घंटे	दस वर्ष से अधिक
PARDIG	हर 15 मिनट में वैश्विक वर्षा, लगभग 10 किमी	1999 से 2026

लाइव स्ट्रीम और संग्रह Google Cloud Storage पर उपलब्ध हैं, और PARDIG Google Earth Engine में भी है।

🔗 Opening the datasets behind our AI weather models (Google DeepMind) · @GoogleDeepMind का थ्रेड

जनरेटिव ऑडियो: Ableton Live में Suno Bridge, Generate और Sampler के साथ Stable Audio का पुनर्गठन

Suno Bridge: Ableton Live 12 सत्र में Suno ट्रैक्स जनरेट करें

13 नवंबर — Suno ने Suno Bridge लॉन्च किया, जो बीटा में एक स्टैंडअलोन एप्लिकेशन है जो इसके संगीत मॉडलों को उपयोगकर्ता के प्रोडक्शन सॉफ़्टवेयर में लाता है। लॉन्च के समय, यह केवल Mac पर Ableton Live 12 के साथ काम करता है; अन्य सिस्टम और अन्य DAW की योजना है, जिसकी कोई समयसीमा तय नहीं है। Bridge, Ableton Live के साथ चलता है और खुले सत्र के साथ सिंक होता है, जिसकी फ़ाइलें संगीत संदर्भ को समझने के लिए Suno पर अपलोड की जाती हैं। प्रॉम्प्ट्स Arrangement View मार्करों के साथ चुने गए लूप में (उदाहरण के लिए 8 बार, 9वें से 16वें तक) सत्र के टेम्पो, कुंजी, शैली, सद्भाव और ग्रूव के अनुसार नए इंस्ट्रूमेंट या वोकल हिस्से तैयार करते हैं। परिणाम सीधे टाइमलाइन पर आ जाता है। Bridge बिना किसी अलग शुल्क के सभी Premier सब्सक्रिप्शन में शामिल है।

🔗 Suno Bridge: Your DAW, Suno-powered · @suno की घोषणा

Stable Audio: एक एकल वर्कस्पेस, गानों के लिए Generate और किट के लिए Sampler

12 नवंबर — Stability AI ने Stable Audio के पुनर्गठन की घोषणा की, जिसका विवरण इसके नवंबर रिलीज़ नोट्स में दिया गया है (मेटाडेटा में 4 नवंबर की तारीख वाला पृष्ठ, 12 तारीख को घोषित)। यह साइट अब सभी अनुप्रयोगों के लिए एक होम पेज और साझा लाइब्रेरी के साथ परियोजनाओं और ध्वनियों को एक एकल वर्कस्पेस में समेकित करती है।

Stable Audio एप्लिकेशन	यह क्या उत्पन्न करता है
Generate	टेक्स्ट या शैलियों, स्टाइल्स और वाद्ययंत्रों के “पेंट्स” से ट्रैक या ध्वनि प्रभाव; काटने, बदलने या विस्तारित करने के लिए Lens
Sampler	प्रति प्रॉम्प्ट 8 विविधताएँ या 8 ध्वनियों का एक किट, 16 चरणों पर 8 वाद्ययंत्रों का सीक्वेंसर, 32 बार तक के पैटर्न, ZIP में निर्यात
Sessions (Labs, बीटा)	चैट-संचालित निर्माता के साथ पूरा मिक्स या 8 संपादन योग्य ट्रैक

Stability ने न तो कोई नया मॉडल पेश किया है और न ही कोई मूल्य निर्धारण।

🔗 Stable Audio के नवंबर रिलीज़ नोट्स · @stableaudio की घोषणा

Cohere ने AISLE का अधिग्रहण पूरा किया और सुरक्षित कोडिंग वर्टिकल के लिए cubic टीम का स्वागत किया

13 नवंबर — Cohere ने 15 अक्टूबर के आशय पत्र (letter of intent) के एक महीने बाद, स्वायत्त भेद्यता खोज और सुधार प्रणाली विकसित करने वाली कंपनी AISLE का अधिग्रहण पूरा करने की घोषणा की। इसी पोस्ट में, कंपनी ने Paul Sanglé-Ferrière द्वारा स्थापित और संचालित AI कोड समीक्षा प्लेटफ़ॉर्म cubic की टीम का स्वागत किया, जो इसकी “सुरक्षित कोडिंग” शाखा (secure coding vertical) का निर्माण करेगी। Cohere के अनुसार, AISLE और cubic के साथ इस वर्ष उसके रणनीतिक विलय और अधिग्रहण (M&A) सौदों की संख्या Aleph Alpha और Reliant AI को मिलाकर चार हो गई है। किसी भी वित्तीय राशि का खुलासा नहीं किया गया है।

AISLE के सह-संस्थापक नेतृत्वकारी भूमिकाएँ संभाल रहे हैं: Ondrej Vlcek उद्यमों, सरकारों और महत्वपूर्ण बुनियादी ढाँचे के संचालकों के लिए लक्षित एक नए साइबर सुरक्षा व्यवसाय, Cohere Cyber के वरिष्ठ उपाध्यक्ष बने; Jaya Baloo मुख्य सूचना सुरक्षा अधिकारी (CISO) हैं, जैसा कि एक दिन पहले घोषित किया गया था; Stanislav Fort AI सुरक्षा के उपाध्यक्ष बने। Cohere प्राग में एक दीर्घकालिक निवेश की योजना बना रहा है, जिसे AI द्वारा संचालित उसके भविष्य के वैश्विक साइबर सुरक्षा केंद्र के रूप में प्रस्तुत किया गया है। cubic के कोड समीक्षा एजेंट ऑन-प्रिमाइसेस और अलग-थलग (air-gapped) वातावरण में काम करते हैं; बिना किसी आंकड़े के Cohere का कहना है कि वे कोड समीक्षा बेंचमार्क पर सर्वश्रेष्ठ में से हैं।

🔗 Cohere Expands Sovereign AI Platform with AISLE and cubic

Perplexity: Max ग्राहकों के लिए Mac ऐप में Teammates उपलब्ध

13 नवंबर — Perplexity ने वेब पर 5 नवंबर को लॉन्च किए गए दीर्घकालिक कार्यों के लिए अपने व्यक्तिगत एजेंटों, Teammates को अपने Mac ऐप में भी शुरू कर दिया है, जो अभी भी Max ग्राहकों के लिए उपलब्ध है। घोषणा के अनुसार, वे अकेले या अन्य साथियों के साथ काम करते हैं, उदाहरण के लिए गुणवत्ता आश्वासन, ग्राहक सेवा, अनुसंधान या विकास विपणन पर।

हमारे अवलोकन के समय उत्पाद पृष्ठ अभी अपडेट नहीं हुआ था: यह उन्हें वेब और iOS पर उपलब्ध बताता है, और फिर डेस्कटॉप व Android पर “जल्द ही”। लॉन्च के समय iOS संस्करण की घोषणा नहीं की गई थी, और इसकी तारीख अज्ञात बनी हुई है। मूल्य निर्धारण मॉडल में कोई बदलाव नहीं हुआ है: Teammates एक प्रचार अवधि के दौरान निःशुल्क हैं, जिसके बाद वे Max में शामिल क्रेडिट का उपभोग करते हैं। पिछली शाम, Perplexity ने यह भी दिखाया कि Computer और Teammates का ब्राउज़िंग एजेंट अब अपने काम को लाइव प्रदर्शित करता है और उपयोगकर्ता को नियंत्रण वापस लेने की अनुमति देता है।

🔗 @perplexity_ai की घोषणा · Teammates उत्पाद पृष्ठ

Google AI Studio: Pro और Ultra ग्राहक टूल छोड़े बिना ही अपने Google Cloud क्रेडिट का दावा कर सकते हैं

13 नवंबर — Google AI Pro और Ultra ग्राहकों के पास Google Developer Program के माध्यम से पहले से ही मासिक Google Cloud क्रेडिट उपलब्ध थे, लेकिन उनका दावा करने के लिए कई साइटों से होकर गुजरना पड़ता था। अब उन्हें सीधे Google AI Studio से प्रबंधित किया जा सकता है: Developer Program प्रोफ़ाइल बनाना, बिलिंग खाता जोड़ना, क्रेडिट का दावा करना और शेष राशि को ट्रैक करना एक ही प्रक्रिया में शामिल है, और बाद के आवंटन स्वचालित रूप से लागू होते हैं।

प्रत्येक मासिक क्रेडिट 12 महीनों के लिए वैध रहता है और आवंटन संचित होते हैं; जिनकी समाप्ति तिथि सबसे निकट होती है, वे क्रेडिट पहले खर्च होते हैं। जब सदस्यता कोटा समाप्त हो जाता है, तो वे Gemini API और सशुल्क स्तर के मॉडलों के लिए भुगतान करते हैं। दो शर्तें हैं: Cloud बिलिंग पर न्यूनतम 5 डॉलर का पूर्व-भुगतान, और केवल सदस्यता का प्राथमिक धारक ही इसका उपयोग कर सकता है, परिवार के सदस्य नहीं। राशि सदस्यता के स्तर पर निर्भर करती है और पोस्ट में नहीं दी गई है।

🔗 Claim your Google Cloud Credits in Google AI Studio (blog.google)

SO-101 आर्म पर Praxis-1: Runway ने दो दिन पहले घोषित चेकपॉइंट जारी किया

13 नवंबर — 11 नवंबर को कवर किए गए ओपन-वेट्स में Praxis-1 के रिलीज़ होने के दो दिन बाद, Runway ने SO-101 के लिए संस्करण जारी किया, जो शौकियों और शोधकर्ताओं के बीच व्यापक रूप से लोकप्रिय एक कम लागत वाला और ओपन-सोर्स रोबोटिक आर्म है। 11 नवंबर के README ने इस चेकपॉइंट को “जल्द आने वाला” घोषित किया था: praxis-1-so101 (Apache 2.0 लाइसेंस) और इसका NVFP4 संस्करण अब GitHub रिपॉजिटरी में बेंचमार्क कोड (सर्वर, LeRobot क्लाइंट) के साथ Hugging Face पर उपलब्ध हैं। Runway के अनुसार, यह मॉडल NVFP4 में एक ही RTX 5090 पर चलता है।

इसे फाइन-ट्यून करने के लिए, Runway ने LeRobot कम्युनिटी के डेटा का इस्तेमाल किया: 1,783 योगदानकर्ताओं से 3,956 सार्वजनिक SO-100 और SO-101 डेटासेट, यानी लगभग 1,260 घंटे; फाइन-ट्यूनिंग 3,814 सेटों के लगभग 1,070 घंटों पर केंद्रित थी। यह मॉडल कलाई के कैमरे के साथ या उसके बिना, 15 Hz पर पाँच जोड़ों और ग्रिपर को नियंत्रित करता है। Runway इस आर्म के लिए कोई सफलता दर नहीं देता है, केवल वीडियो दिखाता है (तौलिया मोड़ना, प्लेट पोंछना)। रिपॉजिटरी को इन्फेरेंस ऑप्टिमाइज़ेशन और Jetson Thor के लिए समर्थन भी प्राप्त हुआ, जिसका श्रेय NVIDIA को दिया गया है।

🔗 @runwayml की घोषणा · Hugging Face पर praxis-1-so101 · Praxis-1 तकनीकी रिपोर्ट

संक्षेप में

कोड एजेंट्स और CLI

Copilot CLI 1.0.111 — 13 नवंबर को स्टेबल वर्शन में जारी, यह एंटरप्राइज़ द्वारा लागू किए गए Shell, Bash और PowerShell अनुमतियों के नियमों में रेगुलर एक्सप्रेशन्स स्वीकार करता है, और किसी डायनेमिक वर्कफ़्लो को असीमित रूप से खुद को कॉपी करने से रोकता है। प्री-रिलीज़ वर्शन 1.0.112-0 डिफ़ॉल्ट रूप से प्रत्येक मॉडल की अनुशंसित कॉन्टेक्स्ट विंडो को अपनाता है; SDK की बात करें तो, Claude Haiku 5.5 के तहत सत्र डिफ़ॉल्ट रूप से 100K के बजाय 936K प्रॉम्प्ट टोकन पर चले जाते हैं, जो रिलीज़ नोट्स के अनुसार अधिक महंगा हो सकता है। 🔗 स्रोत
Qwen Code v0.27.3 — बिना किसी ब्रेकिंग चेंज के 113 प्रविष्टियाँ: नोटिफ़िकेशन के लिए केवल-भेजने (send-only) वाला DingTalk चैनल, Web Shell में रिपॉजिटरी चैनल के रूप में GitLab, किसी सत्र को पुल रिक्वेस्ट से जोड़ने के लिए /pr; ऑटो-एडिट मोड अब permissions.ask का सम्मान करता है, और git commit --amend AUTO मोड में मंज़ूरी मांगता है। 🔗 स्रोत
Kimi Code 2.6.1 और 2.6.2 — दो बग-फ़िक्स वर्शन: लंबे सत्रों को दोबारा खोलने में अब कई सेकंड नहीं लगते, सत्र कॉम्पैक्ट होने के बजाय अब रुकते नहीं हैं, Swarm पैनल ठीक कर दिया गया है, और /feedback अब केवल-टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं स्वीकार नहीं करता है। 🔗 स्रोत
Gemini CLI — 10 नवंबर के v0.68.0 के बाद से अभी भी कोई रिलीज़ नहीं हुई है, और नाइटली बिल्ड अभी भी विफल हो रहा है। मेन ब्रांच में मर्ज किए गए तीन फ़िक्स आख़िरकार gemini-3.8-flash को gemini models list में दिखाते हैं; रिपॉजिटरी में Gemini 4 Hydrogen का कोई निशान नहीं है। 🔗 स्रोत
DeepSeek Harness 0.2.2-rc.3 — यह 39वां प्री-रिलीज़ वर्शन, जो अभी भी बिना किसी स्टेबल वर्शन के है, एक प्रयोगात्मक प्लगइन जोड़ता है जो DeepSeek ऐप या वेबसाइट से बातचीत को आगे जारी रखने के लिए वर्कस्पेस में आयात करता है, और Windows ऐप अपडेट को ठीक करता है। 🔗 स्रोत
Delta 0.26 और Zed — Delta अब अपने वेब वर्शन और फ़ोन से थ्रेड्स बनाता है, शॉर्टकट कस्टमाइज़ करता है और वर्क-ट्री मर्ज का पूर्वावलोकन करता है; Zed ने बिना किसी तारीख के घोषणा की है कि एजेंट्स कोड की एक पंक्ति से उस थ्रेड तक वापस जा सकेंगे जिसने इसे लिखा था, और DeltaDB पर आधारित एट्रिब्यूशन हाइलाइटिंग प्रदर्शित की है। 🔗 स्रोत
Replit का Performance Agent — यह एजेंट पेड प्लान्स पर, पब्लिश करने से पहले ही Monitoring टैब से कोड और लॉग्स में धीमेपन की तलाश करता है; Enterprise में, अब किसी प्रोजेक्ट को निर्दिष्ट Viewers के साथ साझा किया जा सकता है। 🔗 स्रोत
Durable Objects पर Codex — Cloudflare ने घोषणा की है कि Codex उसके Durable Objects पर «एक लैपटॉप की तरह» चल सकता है; OpenAI Developers द्वारा रीपोस्ट किए गए 11 नवंबर के ट्वीट में केवल एक कोड स्क्रीनशॉट दिखाया गया है, कोई ब्लॉग पोस्ट या मूल्य निर्धारण नहीं। 🔗 स्रोत
GitHub Agentic Workflows 1.2.3 — यह प्री-रिलीज़ वर्शन उन वर्कफ़्लो को लागत-उन्मुख मोड में डिफ़ॉल्ट रूप से Copilot पर रूट करता है जो कोई मॉडल तय नहीं करते हैं, अपने Jira, Linear और Azure DevOps इंटीग्रेशन को डिक्लेरेटिव कनेक्टर्स से बदलता है और संरक्षित फ़ाइलों को प्रभावित करने वाली PR के विलय (मर्ज) को रोकता है। 🔗 स्रोत

SDK, API और प्लेटफ़ॉर्म

Agents SDK JS 0.22.0 — यह स्टेबल वर्शन मौजूदा TypeScript कोड के प्रभावित होने के जोखिम के साथ टाइप्स को सख्त करता है, और gpt-6-sol और gpt-6-luna के साथ Chat Completions पर टूल्स और हैंडऑफ़्स के लिए रीजनिंग एफ़र्ट को डिफ़ॉल्ट रूप से none पर सेट करता है। 🔗 स्रोत
OpenAI का Python SDK 3.51.0 और Node SDK 7.57.0 — ये एजेंट सत्रों के लिए प्रॉम्प्ट कैश की अवधि (TTL), इमेज एडिटिंग में SVG आउटपुट, Live सत्रों के लिए सुरक्षा क्रेडेंशियल्स और बाहरी OCI Vault कुंजियों की तैयारी करते हैं, जो अभी भी API चेंजलॉग में अनुपस्थित हैं। 🔗 स्रोत
Perplexity के Agent API में Gemini 4 Hydrogen — इनपुट के लिए $1.50 प्रति मिलियन टोकन, कैश्ड इनपुट के लिए $0.075 और आउटपुट के लिए $7.50, जिसमें रीजनिंग भी शामिल है; Gemini 3.6, 3.7 और 3.8 Flash दस्तावेज़ों से गायब हो गए हैं, हालाँकि API से इन्हें हटाए जाने की कोई घोषणा नहीं की गई है। 🔗 स्रोत
REST API के माध्यम से GitHub का AI Scan — पब्लिक प्रीव्यू में, रिपॉजिटरीज़ का AI Scan संगठन और रिपॉजिटरी स्तर पर एक repository_scan सेटिंग द्वारा सक्षम या अक्षम किया जा सकता है; इसे सक्षम करने से कोई स्कैन शुरू नहीं होता, प्रत्येक विश्लेषण Code Security के AI क्रेडिट की खपत करता है। 🔗 स्रोत
GitHub Copilot ऐप और GitHub Enterprise Server — वर्शन 1.2.0 से रिपॉजिटरीज़, issues और पुल रिक्वेस्ट्स के लिए सामान्य उपलब्धता (GA) में GHES खाते ऐप में जोड़े गए हैं; GHES के लिए कोई क्लाउड सत्र नहीं। 🔗 स्रोत

असिस्टेंट्स और एजेंट्स

मीटिंग में Grok Bot — SpaceXSI ने बैठकों में Grok Bot की भागीदारी को Super, Ultra, Team और Enterprise प्लान्स के साथ-साथ समकक्ष पुराने प्लान्स के लिए उपलब्ध कराया है; Grok Bot 1.0 की पोस्ट में केवल Team, Enterprise और Ultra का ही उल्लेख था। 🔗 स्रोत
Perplexity का ब्राउज़िंग एजेंट — Computer और Teammates वाला ब्राउज़िंग एजेंट अब अपना काम लाइव दिखाता है; उपयोगकर्ता नियंत्रण अपने हाथ में ले सकता है, किसी साइट पर खुद लॉग इन कर सकता है और फिर नियंत्रण वापस सौंप सकता है। 🔗 स्रोत
Manus का साइड चैट — मुख्य थ्रेड को अव्यवस्थित किए बिना प्रश्न पूछने के लिए, उसके संदर्भ के साथ चल रहे कार्य के ठीक बगल में एक साइड चैट खुलती है; न तो किसी प्लान और न ही क्रेडिट का विवरण दिया गया है। 🔗 स्रोत

गाइड्स और उपयोग के मामले

हमेशा सक्रिय रहने वाले एजेंट्स — claude.com की एक गाइड पाँच प्रमुख घटकों (इवेंट इनबॉक्स, टाइमर, स्थायी फ़ाइलों में मेमोरी, अनुमतियाँ, आउटबॉक्स) का वर्णन करती है; एक अज्ञात कोड बेंचमार्क पर, Opus 5.5 प्रति हल किए गए कार्य पर Opus 5 की तुलना में 78% कम खर्चीला है, जबकि सामान्य वर्कलोड पर यह 40% कम है। 🔗 स्रोत
आठ स्टार्टअप्स में Claude Tag — NavigateAI में, Claude Tag लगभग 90 चैनलों में काम कर रहा है और उसने जून से लगभग 223 PR खोली हैं, जिनमें से 134 मर्ज हो चुकी हैं; गाइड याद दिलाती है कि बीटा ZDR, CMEK और HIPAA को छोड़कर केवल Team और Enterprise के लिए आरक्षित है। 🔗 स्रोत
एजेंट स्किल्स गाइड — GitHub Blog बताता है कि SKILL.md फ़ाइल के इर्द-गिर्द एक वर्शन-नियंत्रित डायरेक्टरी में एक बार स्किल कैसे लिखें और इसे कई एजेंट्स पर कैसे चलाएं, साथ ही यह याद दिलाता है कि यह न तो कोई टूल देती है और न ही अनुमतियाँ। 🔗 स्रोत
Gondola और Codex — OpenAI द्वारा प्रकाशित इस केस स्टडी के अनुसार, इंजीनियरिंग टीम का मासिक आउटपुट लगभग 25% बढ़ा है, और Gondola के अनुसार, बिना वेतन व्यय बढ़ाए एक वर्ष में राजस्व दोगुने से अधिक हो गया है। 🔗 स्रोत
सर्च इंजनों पर Perplexity की गाइड — यह क्रॉलर-आधारित इंजनों, मेटा-इंजनों और AI उत्तर इंजनों के बीच अंतर स्पष्ट करती है, जिसमें अक्टूबर 2026 के StatCounter मार्केट शेयर (91.05% पर Google) शामिल हैं, बिना किसी नए उत्पाद के। 🔗 स्रोत

इमेज, वीडियो और ऑडियो

Runway पर Seedance 2.5 Flash — ByteDance के वीडियो मॉडल का यह संस्करण तेज़ और सस्ता बताया गया है, हालांकि गति, लागत या रिज़ॉल्यूशन के कोई आंकड़े नहीं दिए गए हैं। 🔗 स्रोत
Reactor के API में Pika H3 Flex — म्यूज़िक क्लिप या संवाद के लिए संदर्भ छवियां, पहली और आखिरी फ्रेम का नियंत्रण, और उपयोगकर्ता द्वारा प्रदान किया गया ऑडियो; कोई मूल्य निर्धारण उपलब्ध नहीं। 🔗 स्रोत
Picsart और HyperFrames Studio पर MiniMax H3-Image — Picsart लगभग दस सेकंड में 4K जनरेशन और एडिटिंग की घोषणा करता है; HeyGen का टूल HyperFrames Studio 16 संदर्भ छवियों तक के साथ 16-मेगापिक्सेल छवियां प्रदान करता है। 🔗 स्रोत
Genspark Media Studio में Redraw — छवि के उस हिस्से पर पेंट करें जिसे ठीक करना है और वर्णन करें कि उसे किससे बदला जाना चाहिए, बाकी हिस्सा वैसा ही रहता है; न तो आने की तारीख और न ही क्रेडिट लागत बताई गई है। 🔗 स्रोत
Luma का ऑर्गनाइज़र — Luma का एजेंट उत्पाद, अवधारणा, अभियान या चैनल के आधार पर 10,000 तत्वों तक के क्रिएटिव बोर्ड को समूहीकृत और लेबल करता है, बिना सहमति के कुछ भी स्थानांतरित किए बिना। 🔗 स्रोत
ElevenLabs के Forward Deployed Creatives — क्रिएटिव निर्माता और रणनीतिकार ElevenCreative में ब्रांड टीमों के साथ काम करते हैं या तीन योजनाओं में तैयार विज्ञापन वितरित करते हैं, जिसका कोई सार्वजनिक मूल्य निर्धारण नहीं है। 🔗 स्रोत
खोई आवाज़ों के लिए ElevenMusic — स्थायी रूप से आवाज़ खो चुके लोगों को ElevenMusic का निःशुल्क एक्सेस मिलता है; NYU Langone Health ‘1 Million Voices’ में शामिल हो गया है, जो आवाज़ बहाली का कार्यक्रम है और जिसने 11,000 से अधिक लोगों की मदद करने का दावा किया है, और Wounded Warrior Project, Impact कार्यक्रम का भागीदार बन गया है। 🔗 स्रोत
SOFIA for Business — ElevenAgents पर निर्मित एक वॉयस एजेंट Oxford Saïd की Inspiring Female Founders पहल के साक्षात्कारों को खोजने योग्य बनाता है, और स्वयं नए साक्षात्कार आयोजित करता है। 🔗 स्रोत

ओपन मॉडल्स, रिसर्च और रोबोटिक्स

TRL v1.18.0 — AsyncGRPOTrainer, जो vLLM को सौंपी गई जनरेशन को ट्रेनिंग से अलग करता है, एक स्टेबल ट्रेनर बन गया है जिसे trl से आयात किया जा सकता है; पुराने प्रायोगिक पाथ को v2.0.0 तक अनुमति दी जाएगी। 🔗 स्रोत
llama.cpp में North Micro Vision — v1.0.0 का स्वागत करते हुए, Cohere ने बताया कि उसका सबसे छोटा विज़न-लैंग्वेज मॉडल अब llama.cpp द्वारा समर्थित है, बिना किसी तारीख या बदलाव के लिंक के। 🔗 स्रोत
Déjà View का डेमो — NVIDIA ने 11 नवंबर को पेश किए गए अपने 117 मिलियन पैरामीटर वाले 3D पुनर्निर्माण मॉडल का एक इंटरैक्टिव, नो-कोड डेमो Hugging Face पर लाइव किया है। 🔗 स्रोत
FLUX-mimic — स्टार्टअप mimic और BMW Group ने ऑटोमोटिव असेंबली के लिए FLUX 3 पर आधारित एक वीडियो-एक्शन मॉडल पेश किया है: पार्ट्स-सॉर्टिंग कार्य पर 2 घंटे के प्रदर्शन के साथ 77.5% सफलता दर, और 8 घंटे के साथ 95%। 🔗 स्रोत
OpenMed — दवाओं और शरीर रचना विज्ञान के लिए 73.9 मिलियन पैरामीटर वाले दो एक्सट्रैक्टर, Apache-2.0 लाइसेंस के तहत; 200 अनदेखे PubMed सार-संक्षेपों पर, F1 स्कोर क्रमशः 45.09 से बढ़कर 66.81 और 26.20 से बढ़कर 61.74 हो गया। 🔗 स्रोत
TiHon-TTS — 100,118 पैरामीटर्स (402 KB) वाला एक वियतनामी टेक्स्ट-टू-स्पीच, इसके लेखक के अनुसार, एक x86 कोर पर रियल-टाइम से 40 गुना तेजी से चलता है और Cortex-M माइक्रोकंट्रोलर पर भी निष्पादित हो सकता है। 🔗 स्रोत
NXP i.MX 95 पर YOLO26 — अपने EdgeFirst सॉफ़्टवेयर के साथ, Au-Zone अपने मापों के अनुसार 2 TOPS के NPU पर लगभग 40 से 84 फ़्रेम प्रति सेकंड तक पहुँच गया, जिसमें mAP में 7 अंकों की वृद्धि हुई। 🔗 स्रोत
s1d1-bench — एक ओपन बेंचमार्क एक बहुभाषी प्रॉम्प्ट राउटर की तुलना तीन स्थानीय LLM जजों से करता है: लेखक के अनुसार 0.807 (QWK) सहमति, जबकि जजों के बीच 0.774 और RouteLLM के BERT राउटर के लिए 0.278 रही। 🔗 स्रोत

इकोसिस्टम

AI 100 में Black Forest Labs — Synthesia के बाद, FLUX की लैब Newcomer और Bessemer की निजी AI कंपनियों की पहली रैंकिंग में शामिल है, जिसमें किसी रैंक का उल्लेख नहीं किया गया है। 🔗 स्रोत

इसके मायने

भुगतान करना या केवल देखना: OpenAI और Google ने एक ही दिन अपने सहायकों को उपयोगकर्ता के पैसों से जोड़ा, लेकिन विश्वास के दो बिल्कुल विपरीत स्तरों के साथ। ChatGPT Wallet किसी एजेंट को खरीदारी पूरी करने की अनुमति देता है, लेकिन प्रत्येक भुगतान बायोमेट्रिक सत्यापन और एक प्रतिस्थापन टोकन से होकर गुजरता है, जिससे न तो एजेंट और न ही विक्रेता कार्ड देख पाते हैं; खर्च की सीमाओं के साथ पूर्ण डेलिगेशन की घोषणा बिना किसी तारीख के की गई है। Gemini केवल Google Wallet से जुड़े खातों की जानकारी पढ़ता है और उसके पास कार्रवाई करने का कोई अधिकार नहीं है। एक दिन पहले, Replit Agent ने भी Link और Visa के साथ खरीदारी शुरू कर दी थी। अब व्यापारियों को साथ लाना बाकी है: OpenAI ने एक गाइड प्रकाशित की है ताकि वेबसाइटें हस्ताक्षरित एजेंट्स को पहचान सकें और धोखाधड़ी-रोधी टूल्स उनकी खरीदारी को स्वीकार कर सकें।

कोड एजेंट्स अब वह काम एक प्रोग्राम को सौंप रहे हैं जो वे पहले बारी-बारी से करते थे। Code Mode अब Claude से JavaScript लिखवाता है जो उसके टूल्स को एक श्रृंखला में जोड़ता है, और Antigravity के Dynamic Workflows सब-एजेंट्स को व्यवस्थित करने के लिए Python में यही काम करते हैं। इस लाभ की कीमत दृश्यता के नुकसान के रूप में चुकानी पड़ती है: Claude Code में, ऑटो मोड का क्लासिफ़ायर निष्पादन से पहले कोड का मूल्यांकन करता है, रास्ते में गणना किए गए मानों को देखे बिना, और दस्तावेज़ संवेदनशील कॉल्स के लिए नियमों और हुक्स का हवाला देते हैं। दिन के अन्य वर्शन्स नियंत्रण को कड़ा करते हैं: Claude Code 2.1.325 में सैंडबॉक्स की Bash कमांड्स फिर से अनुमतियों के अधीन हैं, codex exec बिना --trust के किसी गैर-स्वीकृत प्रोजेक्ट के कॉन्फ़िगरेशन को अनदेखा करता है, और Antigravity CLI 1.5.8 Windows के तहत अपने प्रॉक्सी और नियमों के बायपास को बंद करता है।

ओपन टूलिंग खुद के लिए स्थिरता और गवर्नेंस के नियम तय कर रही है। llama.cpp वादा करता है कि उसके C API में कोई भी ब्रेकिंग चेंज किसी बड़े वर्शन के ज़रिए आएगा, SGLang ने एक कंसोर्टियम में आठ उद्योग भागीदारों को एक साथ लाया है जहाँ मेंटेनर्स कोड पर नियंत्रण बनाए रखते हैं, और Transformers चार एक्ज़ीक्यूशन इंजनों को एक समान एक्सपोर्ट इंटरफ़ेस प्रदान करता है। DeepSeek सेवा पक्ष में भी इसी दिशा में आगे बढ़ रहा है: अब वह केवल एक मॉडल नहीं बेचता, बल्कि खोज से लेकर वॉयस तक अपने एप्लिकेशन के घटक बेचता है, साथ ही MIT लाइसेंस के तहत एक डेमो क्लाइंट भी प्रदान करता है।

स्वयं मापनों पर ही सवाल उठाए जा रहे हैं। Anthropic अपने सिंगल-टर्न सुरक्षा परीक्षणों को संतृप्त मानता है, जहाँ सभी हालिया मॉडल 94 से 98% प्राप्त करते हैं, और दिखाता है कि एक ही मॉडल API और claude.ai के बीच 34 अंकों का अंतर प्रदर्शित कर सकता है। XYBench एक अन्य ब्लाइंड स्पॉट को मापता है: मॉडल 71 से 84% मामलों में उस प्रतिक्रिया को पहचानते हैं जो वास्तविक उद्देश्य को संबोधित करती है, लेकिन वे स्वयं इसे केवल 35 से 41% मामलों में ही लिखते हैं। प्रॉम्प्ट इंजेक्शन पर IBM द्वारा या एक्सपोर्ट पर Transformers द्वारा घोषित किए गए सुधार स्वयं प्रकाशकों के अपने बेंचमार्क से आते हैं, और Runway ने SO-101 के लिए कोई सफलता दर प्रकाशित नहीं की है: अनिश्चितता प्रकाशित करने की Anthropic की सिफारिश उनके लिए भी उतनी ही लागू होती है।