Perplexity Computer अब क्रूज़ गति पर, Together AI पर GLM-5.2 मुफ़्त, एजेंटिक कोड टूल्स

21 जून 2026 का सप्ताहांत दो अलग-अलग गतिशीलताओं को एक साथ समेटता है: एक ओर, Perplexity Computer अपने वर्कफ़्लो थ्रेड्स में Deep Research और नए नेविगेशन टूल्स के एकीकरण के साथ और गहराई पाता है; दूसरी ओर, Together AI GLM-5.2 को मुफ़्त उपलब्ध कराता है और साथ ही OpenRouter पर इस मॉडल के लिए सबसे तेज़ inference provider के रूप में खुद को स्थापित करता है। कोड टूल्स की बात करें तो Amp अपने उप-एजेंट Librarian में उल्लेखनीय सुधार करता है और Custom Agents पेश करता है, जबकि v0 अपने Annotations mode के साथ उपयोगकर्ता फ़ीडबैक को सरल बनाता है।

Perplexity Computer — एकीकृत Deep Research, command panel और forking

19 जून — Perplexity अपने agent research प्लेटफ़ॉर्म Computer का एक महत्वपूर्ण अपडेट जारी करता है। मुख्य नई सुविधा: Deep Research अब सीधे Computer वर्कफ़्लो थ्रेड्स में उपलब्ध है। गहन शोध के परिणामों को रिपोर्ट, स्प्रेडशीट, प्रस्तुति, डैशबोर्ड, वेबसाइट या workflow में बदला जा सकता है — बिना परिवेश छोड़े। Perplexity घोषणा करता है कि Computer में Deep Research, “Search as Code” नामक एक infrastructure की बदौलत, नवीनतम benchmarks पर प्रतिस्पर्धियों से आगे निकलता है।

सुविधा	विवरण
Deep Research in Computer	गहन शोध जिसे उसी थ्रेड में रिपोर्ट, स्प्रेडशीट, dashboard या workflow में बदला जा सकता है
Command panel	`/` के माध्यम से सभी modes और skills तक त्वरित पहुँच
Forking	पूरी context को बनाए रखते हुए किसी थ्रेड को नए प्रश्न की ओर शाखित करना
Inline actions	पुष्टि, स्पष्टीकरण और कनेक्शन सीधे search box में सामने लाए जाते हैं
Computer Analytics API	उपयोग (credits, artifacts, workflows, durations) को time series के रूप में प्राप्त करना — Enterprise
Custom credit limits	admins द्वारा सदस्य या टीम के अनुसार निर्धारित की जा सकने वाली credit limits — Enterprise

/ के माध्यम से उपलब्ध command panel सभी उपलब्ध modes और skills (Deep Research, Plan Mode, custom skills, organization skills) को एक ही स्थान पर समेटता है। Forking किसी follow-up प्रश्न को अलग थ्रेड में खोजने देता है, जबकि मूल थ्रेड के context और artifacts तक पहुँच बनाए रखता है — जटिल प्रोजेक्ट्स पर iteration के दौरान उपयोगी एक non-regression mechanism।

Analytics API और custom credit limits सुविधाएँ संगठनों के लिए हैं: admins अब API के माध्यम से Computer के usages की निगरानी कर सकते हैं (Snowflake, Hex, Metabase या spreadsheets के साथ संगत) और role या team के अनुसार credits के quotas निर्धारित कर सकते हैं।

🔗 Perplexity changelog — Deep Research, command panel, forking

Together AI GLM-5.2 को मुफ़्त तैनात करता है और OpenRouter पर बढ़त बनाता है

21 जून — Together AI अपनी platform पर GLM-5.2 (Z.ai / Zhipu द्वारा MIT लाइसेंस के तहत प्रकाशित open-source model) की तैनाती की घोषणा करता है, जो बिना किसी API configuration के Together Chat के माध्यम से मुफ़्त उपलब्ध है। यह मॉडल एक सुरक्षित उत्तर अमेरिकी infrastructure पर चलता है।

मॉडल	प्रकाशक	लाइसेंस	Together AI access
GLM-5.2	Z.ai (Zhipu)	MIT (open-source)	मुफ़्त — Together Chat, बिना API setup

साथ ही, Together AI दावा करता है कि वह OpenRouter पर GLM-5.2 के लिए सबसे तेज़ inference provider है, और long-context workloads (coding, agents) पर केंद्रित काम के साथ GPU प्रति tokens को अधिकतम करते हुए latency को बनाए रखता है।

“Everyone’s trying to find where to test GLM-5.2. You can try it free on Together Chat (link below). No API setup. Just pick GLM-5.2 and start prompting. Served by Together AI on secure North American infrastructure.”

🇮🇳 “हर कोई देख रहा है कि GLM-5.2 कहाँ आज़माया जाए। आप इसे Together Chat पर मुफ़्त में आज़मा सकते हैं (नीचे लिंक)। API configuration की कोई ज़रूरत नहीं। बस GLM-5.2 चुनें और इसका उपयोग शुरू करें। इसे Together AI द्वारा एक सुरक्षित उत्तर अमेरिकी infrastructure पर सर्व किया जा रहा है.” — @togethercompute

🔗 Together AI — OpenRouter पर सबसे तेज़ GLM-5.2 सर्वर

AI कोड टूल्स — Amp ने Librarian को तेज़ किया और Custom Agents लॉन्च किए, v0 ने Annotations पेश किए

Amp — Librarian 3× तेज़ और 43% सस्ता

18 जून — Amp अपने उप-एजेंट Librarian, जो GitHub पर code research में विशेषज्ञ है, में सुधार करता है। नया संस्करण पिछले संस्करण की तुलना में लगभग 3× तेज़ और 43% सस्ता है।

मीट्रिक	परिवर्तन
गति	~3× तेज़
लागत	−43%

Librarian Amp का आंतरिक agent है, जिसका काम बड़े codebases को खंगालकर symbols, functions या patterns का पता लगाना है। यह performance सुधार सीधे उन workflows को लाभ देता है जहाँ code search एक बार-बार होने वाला चरण है।

🔗 Amp — A Faster Librarian

Amp — Custom Agents: plugins agents बनाते और संचालित करते हैं

19 जून — Amp अपने plugins system को Custom Agents के साथ विस्तारित करता है: अब plugins agents बना सकते हैं, उन्हें चला सकते हैं, और उनके conversation threads के साथ बातचीत जारी रख सकते हैं। यह सुविधा बिना अतिरिक्त infrastructure के, सीधे किसी plugin से specialized agents को compose करने देती है।

व्यावहारिक लाभ agentic pipelines की composition है: एक plugin किसी विशिष्ट कार्य (code review, tests generation, dependency analysis) के लिए समर्पित agent को trigger कर सकता है और परिणाम उसी thread में वापस पा सकता है। orchestrating plugin और executing agent के बीच विभाजन स्पष्ट बना रहता है।

🔗 Amp — Custom Agents

v0 — Annotations mode, form में प्रश्न, Apple/Google Pay

19 जून — v0 (Vercel द्वारा user interface generation platform) कई नई सुविधाएँ जारी करता है।

सुविधा	विवरण
Annotations mode	preview में elements पर क्लिक करके क्रमांकित टिप्पणियाँ छोड़ना, जो batch में agent को भेजी जाती हैं
In-form questions	v0 के clarification questions prompt form में दिखाई देते हैं (single choice, multiple, या skip)
Apple Pay / Google Pay	v0 checkout में उपलब्ध
Unlimited favorites	5 favorites की सीमा हटाई गई
ZIP download	केवल-पठन सदस्य chat का code ZIP में डाउनलोड कर सकते हैं

Annotations mode सबसे उल्लेखनीय नई सुविधा है: किसी visual समस्या को prose में वर्णित करने के बजाय, उपयोगकर्ता सीधे preview में element पर क्लिक करता है और एक क्रमांकित टिप्पणी छोड़ता है — सभी टिप्पणियाँ batch में agent को भेजी जाती हैं। यह दृष्टिकोण text description और वास्तविक intention के बीच ambiguity को कम करता है।

🔗 v0 changelog

संक्षिप्त समाचार

Claude Code v2.1.185 (20 जून) — नेटवर्क धीमा होने पर दिखाया जाने वाला प्रतीक्षा संदेश फिर से लिखा गया है: “Waiting for API response · will retry in …” अब “No response from API · Retrying in …” की जगह लेता है। ट्रिगर विलंब 10 से बढ़कर 20 सेकंड हो जाता है। 🔗 CHANGELOG

इसका क्या अर्थ है

डेवलपर्स के लिए agentic tooling अधिक composable हो रही है। Amp के Custom Agents एक मूल प्रवृत्ति को दर्शाते हैं: AI development environments अब केवल एक editor में LLM जोड़ने तक सीमित नहीं हैं, बल्कि वे ऐसी primitives उजागर करते हैं जिनसे plugins specialized agents को orchestrate कर सकें। Custom Agents द्वारा प्रस्तावित orchestrator/executor विभाजन multi-agent architecture से मेल खाता है जो production pipelines में स्थापित हो रहा है — लेकिन plugin स्तर पर, बिना तैनात किए जाने वाले infrastructure के, सुलभ बनाया गया है। Librarian का अपडेट (3×, −43%) दिखाता है कि specialized agents की यह परत मुख्य model से स्वतंत्र रूप से optimize की जा सकती है।

Open-source models के लिए inference की दौड़ तेज़ हो रही है। यह तथ्य कि Together AI सक्रिय रूप से OpenRouter पर GLM-5.2 के लिए सबसे तेज़ server की अपनी स्थिति को संप्रेषित कर रहा है, संकेत देता है कि inference performance ML cloud providers के लिए एक differentiating commercial argument बनती जा रही है। Together Chat के माध्यम से बिना configuration GLM-5.2 को मुफ़्त उपलब्ध कराना acquisition strategy है: एक बार जब developers chat के माध्यम से model से परिचित हो जाते हैं, तो paid API की ओर conversion अधिक सीधा हो जाता है। यही एक model है जिसे HuggingFace और Replicate ने पिछले open-source models पर सफलतापूर्वक उपयोग किया है।

Research agent platforms enterprise control layers जोड़ रही हैं। Perplexity Computer की नई सुविधाएँ (Analytics API, प्रति सदस्य credit limits, forking) इन टूल्स के संगठनात्मक adoption में परिपक्वता को दर्शाती हैं: कंपनियों को लागत नियंत्रण, उपयोग की traceability, और iterations के दौरान non-regression की आवश्यकता होती है। Forking विशेष रूप से दिलचस्प है — यह context management की एक primitive है जो AI research tools के शुरुआती संस्करणों में मौजूद नहीं थी, और जो इन platforms को collaborative work environments (Git branches, अलग-अलग discussion threads) के और करीब लाती है।