Anthropic अपने 5 % शेयर Public Benefit Fund को देने का संकल्प लेता है, OpenAI अपने API Agents का विस्तार करता है, थॉमस वुल्फ के अनुसार Hub पर साझा की गई कंप्यूटिंग का मूल्य लगभग एक अरब डॉलर है

Anthropic एक Public Benefit Fund बना रहा है और अपने शेयरधारकों की मंज़ूरी मिलने पर इसमें अपने 5 % शेयर देने का संकल्प लेता है। कंपनी का मूल्य बढ़ने के साथ इसमें और शेयर जोड़ने के चरण तय किए गए हैं: सह-संस्थापकों के वादे और कर्मचारियों के शेयर दान को मिलाकर, जिन्हें कंपनी अपने योगदान से बढ़ाती है, अब उसकी लगभग 20 % पूँजी सार्वजनिक हित के लिए समर्पित है। API टीम के एक सदस्य के साप्ताहिक सारांश के अनुसार, OpenAI के API Agents में GPT-6 Astra Ultrafast आ गया है और निष्क्रिय परिवेशों का शुल्क लेना बंद कर दिया गया है। Hugging Face के थॉमस वुल्फ के अनुमान के अनुसार, प्रयोगशालाओं ने Hub पर प्रशिक्षण में लगी लगभग एक अरब डॉलर की कंप्यूटिंग मुफ़्त साझा की है, जबकि 2023 के अंत में यह आँकड़ा 40 मिलियन डॉलर से कम था।

Anthropic अपने 5 % शेयर Public Benefit Fund को देने का संकल्प लेता है, जिसका आकार कंपनी का मूल्य बढ़ने के साथ बढ़ सकेगा

18 अक्टूबर — Anthropic ने Anthropic Public Benefit Fund बनाया है, एक LLC जिस पर उसका 100 % स्वामित्व है और जिसे पूरी तरह सार्वजनिक हित के लिए समर्पित किया गया है। शेयरधारकों की मंज़ूरी मिलने पर कंपनी इसमें अपने 5 % शेयर देने का संकल्प लेती है; इसके बाद उसका निदेशक मंडल एक संदर्भ आधार से ऊपर कंपनी के मूल्य में हर 50 % वृद्धि पर इसमें 2 % तक अतिरिक्त शेयर जोड़ सकेगा। इस संदर्भ आधार को सार्वजनिक नहीं किया गया है। कंपनी इस व्यवस्था को तकनीकी कंपनियों द्वारा आमतौर पर अपने अधिकारियों को दिए जाने वाले बढ़ते शेयर आधारित पारिश्रमिक का उलटा बताती है।

शेयर देने की प्रतिबद्धता	प्रतिबद्धता का परिमाण
शुरुआत में Public Benefit Fund, शेयरधारकों की मंज़ूरी के अधीन	Anthropic के 5 % शेयर
आधार से ऊपर मूल्य में हर 50 % वृद्धि पर एक चरण	निदेशक मंडल के निर्णय पर 2 % तक अतिरिक्त शेयर
स्थापना के समय सह-संस्थापकों का वादा	उनकी हिस्सेदारी का 80 %
कर्मचारियों के शेयर दान, जिन्हें Anthropic अपने योगदान से बढ़ाता है	लगभग आधे कर्मचारी इसमें हिस्सा लेते हैं
कोष सहित सार्वजनिक हित के लिए समर्पित कुल हिस्सा	आगामी चरणों को छोड़कर लगभग 20 % शेयर

कोष के शेयरों का इस्तेमाल न लॉबिंग के लिए होगा, न राजनीतिक चंदे के लिए, चाहे अमेरिका में हो या कहीं और। सार्वजनिक हित और व्यावसायिक मूल्य दोनों से जुड़े काम—सुरक्षा और व्याख्येयता, अनुप्रयुक्त जैवचिकित्सा अनुसंधान, गैर लाभकारी संस्थाओं और वैज्ञानिक संस्थानों के लिए Claude पर छूट—कंपनी के भीतर ही रहेंगे, जो एक उद्देश्य आधारित कंपनी (सार्वजनिक हित निगम) है। कोष गैर लाभकारी संस्थाओं को बड़े दान दे सकेगा या लक्षित आबादी को सीधे भुगतान कर सकेगा; लेख में रोजगार का उदाहरण विस्तार से दिया गया है, जिसके लिए Anthropic के अनुसार वह पहले ही 200 मिलियन डॉलर देने की प्रतिबद्धता जता चुका है। आने वाले महीनों में संरचना, संचालन और चरणों का विस्तृत विवरण दिया जाएगा, साथ ही अपने उद्देश्य की दिशा में हुई प्रगति पर सार्वजनिक हित की रिपोर्ट (सार्वजनिक हित रिपोर्ट) भी प्रकाशित की जाएगी।

🔗 सार्वजनिक हित में निवेश (Anthropic) · X पर घोषणा (@AnthropicAI)

OpenAI का API Agents: GPT-6 Astra Ultrafast, सैंडबॉक्स के स्नैपशॉट और निष्क्रिय परिवेशों का शुल्क समाप्त

17 अक्टूबर — OpenAI की API टीम के स्टीव (@stevendcoffey) ने X पर API Agents का अपना साप्ताहिक सारांश प्रकाशित किया है। API Agents, Codex का संचालन ढाँचा है, जिसे 10 सितंबर को डेवलपरों के लिए सार्वजनिक बीटा में उपलब्ध कराया गया था; OpenAI Developers खाते ने इस सारांश को दोबारा पोस्ट किया है। इसमें उन्होंने सात नई सुविधाएँ गिनाई हैं, लेकिन कोई दर या आँकड़ा नहीं दिया है। केवल पहली सुविधा को उपलब्ध बताया गया है: GPT-6 Astra Ultrafast, प्रीमियम गति मोड जिसे 29 सितंबर को API और Codex में शुरू किया गया था।

API Agents की नई सुविधा	सारांश में बताया गया दायरा
GPT-6 Astra Ultrafast	API Agents में उपलब्ध
सैंडबॉक्स के स्नैपशॉट (सैंडबॉक्स के स्नैपशॉट)	OpenAI पर होस्ट किए गए परिवेश निष्क्रियता के बाद बहाल हो जाते हैं, फ़ाइलें सुरक्षित रहती हैं
संशोधित बिलिंग (बेहतर बिलिंग)	निष्क्रिय परिवेशों का शुल्क अब नहीं लिया जाता
परिवेश की कुंजियाँ	अब प्रोग्राम के ज़रिए बनाई जा सकती हैं, केवल डैशबोर्ड से ही नहीं
Artifact SDK	OpenAI के सैंडबॉक्स में स्प्रेडशीट, प्रस्तुतियाँ और Word दस्तावेज़ बनाना या संशोधित करना
हर चरण का इतिहास	मुख्य एजेंट के किसी विशिष्ट चरण के विवरण, उप-एजेंटों के साथ संवाद सहित
वॉल्ट का फ़िल्टर (वॉल्ट)	वॉल्ट को उनके मेटाडेटा के आधार पर फ़िल्टर किया जा सकता है

18 अक्टूबर की शाम को दस्तावेज़ पढ़ने के समय इनमें से किसी बात का उल्लेख नहीं था: API के चेंजलॉग में 16 अक्टूबर के बाद की कोई प्रविष्टि नहीं थी, और OpenAI पर होस्ट किए गए सैंडबॉक्स के पृष्ठ पर अब भी कंटेनर की मानक दरें (कंटेनर की मानक दरें) दी गई थीं, जबकि मॉडल के उपयोग का शुल्क अलग लिया जाता था।

🔗 X पर स्टीव का सारांश

Hub Dollars: थॉमस वुल्फ के अनुसार Hub पर साझा की गई प्रशिक्षण कंप्यूटिंग का मूल्य लगभग एक अरब डॉलर है

18 अक्टूबर — Hugging Face के थॉमस वुल्फ ने एक मोटा-मोटा हिसाब (अनौपचारिक अनुमान) प्रकाशित किया है, जिसे @huggingface खाते ने भी साझा किया: Hub पर मुफ़्त डाउनलोड के लिए उपलब्ध प्रमुख खुले वज़न वाले मॉडल परिवारों के अंतिम प्रशिक्षण में इस्तेमाल हुए GPU किराए पर लेने की लागत कितनी होती। उनका Hub Dollars Space इस राशि का अनुमान 991 मिलियन डॉलर लगाता है, जिसकी सीमा 816 मिलियन से 1,35 अरब डॉलर है (10वें से 90वें प्रतिशतक तक), और इसमें 75 परिवार तथा 35 संगठन शामिल हैं। 2023 के अंत में यह कुल राशि 40 मिलियन डॉलर से कम थी।

Fun and crazy napkin math: Meta, NVIDIA, Alibaba, DeepSeek, Moonshot, Mistral and ~30 other labs have shared close to $1B worth of training compute on the Hugging Face Hub

🇮🇳 एक मज़ेदार और थोड़ा चौंकाने वाला मोटा-मोटा हिसाब: Meta, NVIDIA, Alibaba, DeepSeek, Moonshot, Mistral और लगभग तीस अन्य प्रयोगशालाओं ने Hugging Face के Hub पर प्रशिक्षण में लगी लगभग एक अरब डॉलर की कंप्यूटिंग साझा की है। — X पर @Thom_Wolf

Hub पर संगठन	केंद्रीय अनुमान, मिलियन डॉलर में
Meta	156
Alibaba	149
NVIDIA	114
Moonshot	55
Mistral AI	49
DeepSeek	47
35 संगठनों का कुल योग	991 (816 से 1 345)

वुल्फ स्वयं इस कुल राशि को निचली सीमा मानते हैं। लगभग 502 मिलियन डॉलर, यानी करीब आधी राशि, डेवलपरों द्वारा प्रकाशित कंप्यूटिंग के आँकड़ों पर आधारित है, बाकी धारणाओं पर आधारित है, और इसमें न कम प्रचलित मॉडलों की लंबी सूची गिनी गई है, न Hub पर समुदाय द्वारा किए गए लगभग 900 000 फ़ाइन-ट्यूनिंग।

🔗 Hub Dollars Space

संक्षिप्त समाचार

उत्पाद, प्लेटफ़ॉर्म और सम्मान

iOS पर OpenAI के dots — 16 अक्टूबर की छूटी खबर: OpenAI की DevX टीम के डोमिनिक कुंडेल ने dots के लिए iOS विजेट और iPhone के Action बटन के समर्थन की घोषणा की है। dots वे स्थायी एजेंट हैं जिन्हें 29 सितंबर को शुरू किया गया था; उनके वीडियो में कैमरा बटन से अपने dot को बुलाने के लिए शॉर्टकट की एक तरकीब भी दिखाई गई है। 🔗 स्रोत
Vercel के AI Gateway पर Decider V1.2 — 16 अक्टूबर की छूटी खबर: उसी दिन, जब वे OpenRouter पर आए थे और जिसकी खबर 17 को दी गई थी, Perplexity के निर्णय लेने वाले मॉडल Decider V1.2 27B और Decider Flash V1.2 4B भी Vercel के AI Gateway पर उपलब्ध हुए। इन्हें AI SDK या Decisions API के ज़रिए Perplexity की दरों पर, बिना अतिरिक्त मार्जिन या प्लेटफ़ॉर्म शुल्क के इस्तेमाल किया जा सकता है, अपनी कुंजियों (BYOK) के साथ भी। 🔗 स्रोत
वर्ष के आविष्कारों में SynthID — 15 अक्टूबर की छूटी खबर: Meta के Omnilingual ASR और NVIDIA के NemoClaw की तरह, जिनकी खबर 16 को दी गई थी, Google DeepMind का अदृश्य वॉटरमार्क TIME पत्रिका के 2026 के सर्वश्रेष्ठ आविष्कारों में शामिल है। इसके परिचय में याद दिलाया गया है कि यह OpenAI, NVIDIA और Kakao की सामग्री पर भी चिह्न लगाता है और जल्द ही Apple की सामग्री पर भी लगाएगा; कोई भी इनकी जाँच synthid.com पर कर सकता है। 🔗 स्रोत · 🔗 TIME
Gemini CLI, 18 अक्टूबर का नाइटली संस्करण — कोई बदलाव नहीं: इसमें 17 तारीख वाले संस्करण का ही कमिट है और केवल प्रकाशन बॉट ने संस्करण संख्याएँ अद्यतन की हैं। 16 अक्टूबर की शाम से मुख्य शाखा में कुछ भी मर्ज नहीं हुआ है, और मॉडल चयनकर्ता में Gemini 4 Argon जोड़ने वाली समुदाय की PR अब भी खुली है। 🔗 स्रोत · 🔗 PR

Hugging Face के Hub पर समुदाय के लेख

OpenYap Turn — The Agentic Data Company ने बोलने की बारी पहचानने वाला 72,4 मिलियन पैरामीटर का ऑडियो मॉडल प्रस्तुत किया है, जिसे करीबी लोगों के बीच हुई 1 984 घंटे की बातचीत पर प्रशिक्षित किया गया है। Sesame के TurnBench में बारी समाप्त होने की पहचान के मामले में यह 24 मॉडलों में पहले स्थान पर है और इसकी माध्यिका विलंबता 298 ms है, जबकि इसके बाद के दो मॉडलों की विलंबता 595 और 548 ms है। इसके वज़न Hub पर उपलब्ध नहीं हैं। 🔗 स्रोत
RetryBench — यू लियू ने एक परीक्षण व्यवस्था प्रस्तुत की है, जो समय सीमा पार कर चुके टूल कॉल को दोबारा करने के निर्णय और दोबारा प्रयास के परिणाम का अलग-अलग आकलन करती है। जब उन्हें बदली हुई कुंजी दी जाती है, तो Sol, Terra और Luna नाम वाले GPT एंडपॉइंट 80 में से क्रमशः 1, 55 और 60 बार बिना औचित्य के दोबारा कॉल करते हैं। कोड गैर व्यावसायिक लाइसेंस के तहत प्रकाशित किया गया है। 🔗 स्रोत
सक्रियणों में मूल्यांकन का पता लगाना — Qwen3, PLLuM और Gemma 3 पर मातेउश पेसियाक (Project Inkblot) दिखाते हैं कि मूल्यांकन के आठ संकेत अलग-अलग दिशाएँ देते हैं: सामान्य दिशा मुख्यतः किसी परीक्षण के स्पष्ट उल्लेख को पहचानती है (कोसाइन 0,81 से 0,89), और सात संकेतों से सीखी गई दिशा आठवें संकेत, यानी परिदृश्य के कृत्रिम होने को लगभग पहचान ही नहीं पाती (AUROC 0,49 से 0,62)। 🔗 स्रोत
4 बिट में Nemotron 3.5 Super VL — Thoughtworks की तीन रिपोर्टों में यह अंतिम है। पहली रिपोर्ट CharXiv पर थी और उसकी खबर 16 अक्टूबर को दी गई थी: टोकन की समान संख्या पर, गुस्तावो ए. लुहान को कानूनी पाठ या सामान्य पाठ पर किए गए GPTQ कैलिब्रेशन में कोई अंतर नहीं मिलता। वज़न 231,8 से घटकर 68,1 Gio हो जाते हैं, जबकि कानूनी पाठों पर क्रॉस एंट्रॉपी में 0,32 से 0,61 % की वृद्धि होती है; यह मापन मॉडल के पूर्वावलोकन संस्करण पर किया गया है। 🔗 स्रोत

इसका क्या अर्थ है

Anthropic के कोष के लिए पूँजी के हिस्से देने का संकल्प लिया गया है, किसी तय रकम का नहीं: लेख में न मूल्यांकन का आधार दिया गया है, न डॉलर में कोई राशि, और इसका प्रभाव शेयरधारकों के मतदान, फिर संचालन व्यवस्था और आने वाले महीनों के लिए वादा किए गए चरणों पर निर्भर करेगा। इसका ढाँचा भी मायने रखता है। किसी धर्मार्थ संस्था (501(c)(3)) के बजाय LLC के रूप में गठित और Anthropic के 100 % स्वामित्व वाला यह कोष कंपनी के नियंत्रण में रहता है और दान के एक तरीके से दूसरे तरीके में बदलाव कर सकेगा, जबकि दो पाबंदियाँ पहले से तय हैं—लॉबिंग और राजनीतिक चंदे पर। अंत में, लेख में विस्तार से दिया गया रोजगार का उदाहरण, 16 अक्टूबर को उसकी अपनी टीमों पर प्रकाशित रिपोर्टों का भी विषय है, जिनमें तकनीकी भर्तियों में कनिष्ठ कर्मचारियों की हिस्सेदारी 27 % से घटकर 9 % हो गई है।

API Agents की नई सुविधाएँ उस समय को ध्यान में रखती हैं जब एजेंट कोई काम नहीं कर रहा होता। निष्क्रिय परिवेश का शुल्क लेना बंद करना और उसे उसकी फ़ाइलों सहित बहाल कर पाना, रुक-रुककर काम करने वाले एजेंटों की लागत कम करता है। इस समय का भार काफ़ी है: Anthropic की अपनी टीमों पर रिपोर्टों में पाया गया था कि संवादात्मक सत्र लगभग 80 % समय किसी उत्तर की प्रतीक्षा में निष्क्रिय रहते थे। स्रोत अब भी X पर प्रकाशित एक सारांश ही है: 18 अक्टूबर की शाम तक न API के चेंजलॉग में और न होस्ट किए गए सैंडबॉक्स के पृष्ठ पर इसका उल्लेख था; उस पृष्ठ पर अब भी कंटेनर की मानक दरें दी गई थीं।

अंततः थॉमस वुल्फ का आँकड़ा खुले मॉडलों से बनने वाली साझा संपदा के पैमाने का अनुमान देता है: लगभग एक अरब डॉलर की कंप्यूटिंग, जबकि 2023 के अंत में यह 40 मिलियन से कम थी, और इसमें भी केवल प्रमुख मॉडल परिवारों के अंतिम प्रशिक्षण गिने गए हैं। वुल्फ स्वयं मानते हैं कि यह मोटा-मोटा हिसाब है, जिसका केवल आधा हिस्सा प्रकाशित आँकड़ों पर आधारित है। यह गणना यह भी दिखाती है कि लागत किसने उठाई: सबसे आगे Meta, Alibaba और NVIDIA हैं, उनके बाद Moonshot, Mistral AI और DeepSeek आते हैं। वुल्फ इसकी तुलना Wikipédia से करते हैं, जो स्वयंसेवकों के श्रम के घंटों से लिखी जाती है, जबकि यह साझा संपदा GPU के घंटों और डेटा से बनती है।