Google DeepMind ने Gemini 4 Carbon की घोषणा की, GitHub Universe 2026 में Enterprise में Copilot शामिल, NVIDIA ने Nemotron 3.5 Transcribe जारी किया

JLS42 / 28 अक्टूबर 2026

कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा जनित लेख

Google DeepMind ने Gemini 4 Carbon की घोषणा की, GitHub Universe 2026 में Enterprise में Copilot शामिल, NVIDIA ने Nemotron 3.5 Transcribe जारी किया

Google DeepMind ने अपने सबसे शक्तिशाली मॉडल Gemini 4 Carbon की घोषणा की है, जो Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 में शीर्ष पर है और साइबर सुरक्षा में अत्याधुनिक है, लेकिन शुरुआत में यह Fairwind Program के साइबर रक्षकों के एक समूह के लिए आरक्षित है। GitHub ने अपने Universe 2026 सम्मेलन की शुरुआत लगभग तीस घोषणाओं के साथ की: सामान्य उपलब्धता में Copilot Fusion, GitHub Enterprise में शामिल Copilot, एक एकीकृत क्लाउड अनुभव, Copilot Memory, अपने परिणामों से सीखने वाले ऑटोमेशन, और एक Octoverse रिपोर्ट जिसके अनुसार अब 40% से अधिक पुल रिक्वेस्ट किसी एजेंट द्वारा शुरू की जाती हैं। NVIDIA ने Nemotron 3.5 Transcribe जारी किया है, जो 40 भाषाओं में ट्रांसक्रिप्शन का एक ओपन मॉडल है, और David Gross की अध्यक्षता वाली समिति ने बताया कि वह क्वांटम Yang-Mills सिद्धांत पर OpenAI के प्रमाण की समीक्षा कैसे करेगी।

Google DeepMind ने Gemini 4 Carbon की घोषणा की, जो उसका सबसे शक्तिशाली मॉडल है और शुरुआत में Fairwind Program के साइबर रक्षकों के लिए आरक्षित है

28 अक्टूबर — Gemini 4 Argon की सामान्य उपलब्धता के दो सप्ताह बाद, Google DeepMind ने Gemini 4 Carbon की घोषणा की। Google DeepMind के वरिष्ठ उपाध्यक्ष और Google के मुख्य AI वास्तुकार (Chief AI Architect), Koray Kavukcuoglu इसे Google के सबसे शक्तिशाली मॉडल के रूप में प्रस्तुत करते हैं, जो साइबर सुरक्षा और दीर्घकालिक कार्यों (long horizon) में अत्याधुनिक है। Carbon ने Claude Opus 5.5 (58) और GPT-6 Astra (57) से आगे रहते हुए 59 अंकों के साथ Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 में पहला स्थान हासिल किया, और WebDev Arena में चौथा स्थान (1,768, +89 Elo अंक) प्राप्त किया।

साइबर सुरक्षा इसका मुख्य आकर्षण है। Carbon ने SEC-bench Pro पर 88.2% हासिल किया, जिसमें कमजोरियां खोजना शामिल है, ExploitGym पर 54.8%, जो यह सत्यापित करता है कि वे शोषण योग्य हैं, और Collinear के CWE-bench पर 71.0%, जिसमें उन्हें मूल कारण से ठीक करने की आवश्यकता होती है; Google ने स्पष्ट किया है कि ये बाहरी स्कोर बिना किसी सुरक्षा उपाय (guardrails) के मापे गए थे। आंतरिक रूप से, सुरक्षित कोड उत्पन्न करने की सफलता दर Argon की तुलना में दोगुनी से अधिक हो गई है, Chrome टीम किसी अन्य अनाम लैब के प्रमुख फ्रंटियर मॉडल की तुलना में 10 गुना से अधिक बेहतर पैच की रिपोर्ट करती है, और Wiz ने Carbon को अपने वेब प्रवेश परीक्षण (penetration testing) बेंचमार्क में शीर्ष पर रखा है।

नीचे दिए गए आंकड़े पोस्ट में एक छवि के रूप में प्रकाशित तालिका से लिए गए हैं, जिसमें 17 पंक्तियां हैं। Carbon इसमें केवल दो पंक्तियों में पीछे रहा है: FrontierSWE 2, जहां GPT-6 Astra और Claude Opus 5.5 इससे आगे निकल गए, और OSWorld-2.1 का ऑफ़लाइन सबसेट, जिसका नेतृत्व Claude Opus 5.5 ने किया।

बेंचमार्क (Google की तालिका)	Gemini 4 Carbon	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5
AA Intelligence Index v5.0	59	50	57	58
Terminal-Bench 4.0 (AA)	65,2 %	57,1 %	59,1 %	59,6 %
FrontierSWE 2	61,2 %	55,0 %	65,5 %	62,3 %
OSWorld-2.1 (ऑफ़लाइन)	81,5 %	74,7 %	80,9 %	87,2 %
GraphWalks (256k से 1M)	96,2 %	84,2 %	71,8 %	66,8 %
Vending-Bench 2 (डॉलर में शेष राशि)	16 484	13 718	15 515	9 235
SEC-bench Pro	88,2 %	83,4 %	85,4 %	—
ExploitGym	54,8 %	42,0 %	42,4 %	34,5 %
CWE-bench	71,0 %	68,0 %	68,0 %	67,0 %

Google लंबे सत्रों के दौरान मॉडल के व्यवहार पर भी जोर देता है: आंतरिक रूप से, Carbon इंजीनियरिंग कार्यों पर “कई दिनों तक” चला, जैसे कि बड़े कोडबेसों में सूक्ष्म बग्स के मूल कारणों की खोज। Terminal-Bench 4.0 पर सफल धोखाधड़ी घटकर 0.0% हो गई, आंतरिक कोड वातावरण में उच्च-गंभीरता वाली विचलन चेतावनियां लगभग 80% कम हो गईं, और अप्रमाणित दावे Argon की तुलना में लगभग आधे रह गए। Gray Swan के अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन बेंचमार्क पर कोई भी हमला सफल नहीं हुआ, जबकि Argon के लिए यह 0.7% था।

Carbon अभी तक API या Gemini ऐप में उपलब्ध नहीं है। सितंबर के अंत में Argon की तरह, Google इसे पहले इस सप्ताह से साइबर रक्षकों के एक उपसमूह के लिए खोल रहा है, और फिर धीरे-धीरे Fairwind Program के माध्यम से अन्य विश्वसनीय भागीदारों के लिए; साथ ही यह अमेरिकी सरकार की रिलीज-पूर्व स्वैच्छिक मॉडल परीक्षण प्रक्रिया में भाग ले रहा है। डेवलपर्स, उद्यमों और आम जनता को “जितनी जल्दी हो सके” इसकी पहुंच मिलेगी, हालांकि कोई तारीख तय नहीं की गई है। मूल्य निर्धारण पहले ही तय हो चुका है: लॉन्च अवधि के दौरान Argon की तरह ही 2 डॉलर प्रति दस लाख इनपुट टोकन और 10 डॉलर आउटपुट टोकन, कैश्ड इनपुट टोकन पर 95% की छूट के साथ, जिसके बाद यह 4 और 20 डॉलर होगा, जिसकी बदलाव की कोई तारीख घोषित नहीं की गई है।

Announcing Gemini 4 Carbon, our strongest model with state-of-the-art cybersecurity and long horizon capabilities. Carbon represents a step up across most benchmarks, delivering strong frontier performance in autonomous coding and cyber defense. We’re first making Carbon available to a subset of trusted cyber defenders in our Fairwind program. We’ll expand access as soon as possible.

🇮🇳 हम Gemini 4 Carbon की घोषणा कर रहे हैं, जो साइबर सुरक्षा और दीर्घकालिक कार्यों में अत्याधुनिक क्षमताओं के साथ हमारा सबसे शक्तिशाली मॉडल है। Carbon अधिकांश बेंचमार्क पर प्रगति प्रदर्शित करता है और स्वायत्त कोडिंग एवं साइबर रक्षा में फ्रंटियर प्रदर्शन प्रदान करता है। हम पहले Carbon को हमारे Fairwind कार्यक्रम से विश्वसनीय साइबर रक्षकों के एक उपसमूह के लिए खोल रहे हैं। हम जल्द से जल्द इसकी पहुंच का विस्तार करेंगे। — X पर @GoogleAI

🔗 Google DeepMind का ब्लॉग पोस्ट

GitHub Universe 2026: GitHub ने खुद को एक एजेंटिक सॉफ्टवेयर डिलीवरी सिस्टम के रूप में प्रस्तुत किया और अपने बुनियादी ढांचे के विस्तार के आंकड़े साझा किए

28 अक्टूबर — GitHub ने सैन फ्रांसिस्को में अपने Universe 2026 सम्मेलन की शुरुआत Jay Parikh की एक पोस्ट के साथ की, जिसने दिशा तय की: कोड लिखने वाले सहायक से एक “सॉफ्टवेयर डिलीवरी सिस्टम” की ओर बढ़ना, जहां डेवलपर दिशा निर्धारित करता है और उत्पादन में जाने वाली चीज़ों के लिए जिम्मेदार बना रहता है, जबकि एजेंट उसे लागू और सत्यापित करते हैं। डिलिवरेबल अब सिर्फ कोड नहीं, बल्कि पूरा हुआ काम है: एक फीचर, एक बग फिक्स, एक सुरक्षा सुधार। तीन स्तंभ इस रणनीति को संरचना देते हैं: गति, बुद्धिमत्ता (प्लेटफ़ॉर्म संदर्भ और निरंतर सीखना) और गुणवत्ता, जिसमें डिफ़ॉल्ट रूप से सुरक्षित कार्य शामिल है।

यह पोस्ट दिन की घोषणाओं के सारांश के रूप में कार्य करती है, जिसका विवरण निम्नलिखित अनुभागों में दिया गया है: Copilot Fusion, GitHub Copilot ऐप में प्रोजेक्ट्स, फ़ोन से VS Code तक सत्रों की निरंतरता, अपने परिणामों से सीखने वाले ऑटोमेशन, Copilot code review का Max स्तर, और GitHub Enterprise में Copilot को शामिल करना। बुनियादी ढांचे के मोर्चे पर, GitHub ने वर्ष की शुरुआत से जोड़ी गई क्षमता का विवरण दिया:

2026 की शुरुआत से जोड़ा गया बुनियादी ढांचा	GitHub द्वारा घोषित मात्रा
CPU कोर	4 मिलियन
तेज़ स्टोरेज	160 Po
नेटवर्क क्षमता	50 Tb/s

Azure में मल्टी-रीजन डिप्लॉयमेंट की ओर माइग्रेशन अगले साल की शुरुआत में पूरा होने की उम्मीद है, और नया Git आर्किटेक्चर सरलीकृत प्रिमिटिव्स, कंप्यूट से अलग स्टोरेज और न्यूनतम समन्वय पर आधारित है। Jay Parikh ने एक विचार भी सामने रखा: अब तक लिखा गया सारा सॉफ्टवेयर अगले पांच वर्षों में लिखे जाने वाले सॉफ्टवेयर का 1% से भी कम होगा, जो एक माप से अधिक एक दृष्टिकोण है।

🔗 Jay Parikh का ब्लॉग पोस्ट

Copilot अब GPT Image 2.5 Flare के साथ छवियां उत्पन्न और संपादित करता है, सार्वजनिक पूर्वावलोकन में

28 अक्टूबर — Copilot अब प्राकृतिक भाषा में वर्णित छवियों को उत्पन्न और संपादित करता है, जो VS Code, GitHub Copilot ऐप और Copilot CLI में Pro, Pro+, Business और Enterprise प्लान के लिए सार्वजनिक पूर्वावलोकन में उपलब्ध है। चुना गया रीजनिंग मॉडल OpenAI के GPT Image 2.5 Flare द्वारा संचालित एक जेनरेशन टूल को कॉल करता है, बातचीत में पूर्वावलोकन प्रदर्शित करता है और छवि को सीधे प्रोजेक्ट में सहेजता है। छवि निर्माण का बिल चैट मॉडल से अलग लिया जाता है, जिसे प्लान के AI क्रेडिट से काटे गए इमेज टोकन के रूप में गिना जाता है। संगठन या एंटरप्राइज के स्वामी इसे मॉडल नीतियों के माध्यम से अक्षम कर सकते हैं, और “Made with AI” वॉटरमार्क, जो डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम होता है, वैकल्पिक रूप से सक्रिय किया जा सकता है।

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GitHub Design ने MIT लाइसेंस के तहत एक AI प्रोटोटाइपिंग टूल Replica जारी किया

28 अक्टूबर — GitHub Design ने ओपन सोर्स के रूप में, MIT लाइसेंस के तहत, Replica जारी किया है, जो विचारों को इंटरैक्टिव प्रोटोटाइप में बदलने वाला एक उपकरण है। सामान्य उपकरणों के विपरीत, यह टीम के डिज़ाइन सिस्टम, उसके घटकों, पैटर्न और दस्तावेज़ों पर निर्भर करता है: डिज़ाइनर दिशानिर्देश निर्धारित करते हैं, फिर डिज़ाइनर, उत्पाद प्रबंधक और डेवलपर्स GitHub Copilot ऐप में प्राकृतिक भाषा में उस प्रोटोटाइप का वर्णन करते हैं जिसे वे तलाशना चाहते हैं और उसे परिष्कृत करते हैं। एक वैकल्पिक, स्व-होस्टेड Replica Hub टीम की प्रतिक्रिया एकत्र करने के लिए प्रोटोटाइप प्रकाशित करने की सुविधा देता है। यह उपकरण अभी उपलब्ध है।

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Octoverse 2026: 17.9 अरब पुशेस और 40% से अधिक पुल रिक्वेस्ट किसी एजेंट द्वारा शुरू की गईं

28 अक्टूबर — GitHub की वार्षिक Octoverse 2026 रिपोर्ट एजेंटों द्वारा संचालित तेजी के एक वर्ष का वर्णन करती है। बारह महीनों में, डेवलपर्स ने 17.9 अरब बार कोड पुश किया, जो 2024 और 2025 को मिलाकर भी अधिक है; कमिट की संख्या 34.3 अरब तक पहुंच गई, जो दो साल पहले के स्तर से तीन गुना अधिक है, और 1.3 अरब पुल रिक्वेस्ट मर्ज की गईं, यानी औसतन 35 लाख प्रति दिन। GitHub पर 22.5 करोड़ से अधिक डेवलपर्स हैं, जिनमें अमेरिका में 3.83 करोड़ और भारत में 3.2 करोड़ शामिल हैं; फ्रांस 47.5 लाख के साथ दसवें स्थान पर है।

Octoverse 2026 संकेतक	प्रकाशित मूल्य
बारह महीनों में पुशेस	17,9 milliards
कमिट्स	34,3 milliards
मर्ज की गई पुल रिक्वेस्ट्स	1,3 milliard (3,5 millions par jour)
GitHub पर डेवलपर्स	plus de 225 millions
एजेंट द्वारा शुरू की गई पुल रिक्वेस्ट्स	plus de 40 % en septembre (17 % en mars)
एजेंटिक मोड में सक्रिय Copilot उपयोगकर्ता	55 % (35 % il y a un an)
Copilot में उपयोग किए गए अलग-अलग मॉडल	47 en septembre (29 en mai)
GitHub Actions जॉब्स	1 440 par seconde

एजेंटों की हिस्सेदारी तेजी से बढ़ रही है: सितंबर में, 40% से अधिक पुल रिक्वेस्ट किसी एजेंट के पहले ड्राफ्ट के साथ शुरू हुईं, जबकि मार्च में यह 17% थी, यानी 110 मिलियन पुल रिक्वेस्ट, जो मार्च की मात्रा का लगभग छह गुना है। इन पुल रिक्वेस्ट्स को 90% मामलों में दो सप्ताह के भीतर मर्ज कर दिया गया, जबकि बिना किसी एजेंट के पाए जाने पर यह दर लगभग 86% थी, और इस वर्ष एजेंट कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल के साथ बनाए गए रिपॉजिटरी में औसतन 8 गुना अधिक कमिट प्राप्त होते हैं। Copilot का क्लाउड एजेंट, जिसे एक पूरा कार्य सौंपा जाता है, साल-दर-साल 230% बढ़ा है, जबकि एजेंट मोड में चैट 85% बढ़ी है।

डेवलपर्स मॉडलों की विविधता भी बढ़ा रहे हैं: सितंबर में उपयोग किए गए 47 मॉडलों में से कोई भी 25% से अधिक अनुरोधों को पार नहीं कर पाया, और अपना मॉडल चुनने वाले 61% उपयोगकर्ता एक से अधिक मॉडलों का उपयोग करते हैं, जबकि चार महीने पहले यह 50% था। प्रोग्रामिंग भाषाओं के मामले में, TypeScript अभी भी Python और JavaScript से आगे पहले स्थान पर बना हुआ है। सबसे अधिक योगदानकर्ता हासिल करने वाले एडिटर रिपॉजिटरी की रैंकिंग का नेतृत्व कोड एजेंटों द्वारा किया जा रहा है: anthropics/claude-code, openai/codex, anomalyco/opencode, microsoft/vscode और github/copilot-cli।

🔗 Octoverse 2026 रिपोर्ट

GitHub Enterprise में अब प्रत्येक लाइसेंस प्राप्त उपयोगकर्ता के लिए Copilot शामिल है, साथ ही 10 डॉलर का Copilot Standalone भी पेश किया गया

28 अक्टूबर — GitHub उद्यमों में Copilot के व्यावसायिक मॉडल को बदल रहा है। GitHub या Microsoft की बिक्री टीम के माध्यम से जाने वाले ग्राहक अब बिना किसी अलग सदस्यता के, प्रत्येक लाइसेंस प्राप्त उपयोगकर्ता के लिए GitHub Enterprise में Copilot को शामिल पा सकते हैं; यह ऑफ़र GitHub Enterprise Cloud के लिए अभी से उपलब्ध है। अब तक, दो चीजों को प्रबंधित करना पड़ता था: Copilot सीटों की संख्या और AI की खपत; Copilot के शामिल होने के साथ, अब केवल कंपनी के AI बजट का प्रबंधन शेष रह जाता है।

यह पहुंच Copilot Enterprise के समान सुविधाएँ और मॉडल प्रदान करती है, लेकिन प्रति सीट मासिक AI क्रेडिट के बिना: प्रत्येक अनुरोध को पहले अनुरोध से ही कंपनी के बजट से घटाया जाता है, मौजूदा नीतियों, चेतावनियों और आवंटनों के साथ। बुनियादी सुविधाएं बजट समाप्त होने पर भी काम करती रहती हैं:

Copilot की सुविधा	जब AI बजट समाप्त हो जाता है
कोड कम्प्लीशन और next edit suggestions	काम करना जारी रखते हैं
Copilot Chat, Copilot code review और क्लाउड में Copilot	बजट की आवश्यकता होती है
Copilot सीट तक पहुंच	कभी वापस नहीं ली जाती

बिना GitHub Enterprise लाइसेंस वाले एंटरप्राइज अकाउंट के सदस्यों को 10 डॉलर प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह पर Copilot Standalone के साथ समान पहुंच मिलती है। सेल्फ-सर्विस अभी शुरू नहीं हुई है: यह चरणों में आएगी, जिसकी तारीखें “अगले कुछ हफ्तों में” तय की जाएंगी, और मौजूदा सेल्फ-सर्विस सब्सक्रिप्शन में कोई बदलाव नहीं होगा। Copilot Business और Copilot Enterprise नए और मौजूदा दोनों उद्यमों के लिए पेश किए जाते रहेंगे।

🔗 GitHub का चेंजलॉग

GitHub Copilot Fusion सामान्य रूप से उपलब्ध हुआ और मैन्युअल मॉडल चयन की जगह ली

28 अक्टूबर — Copilot Fusion सभी Copilot प्लान पर, VS Code, GitHub Copilot ऐप, Copilot CLI और JetBrains IDEs में सामान्य रूप से उपलब्ध हो गया है, जबकि अन्य क्लाइंट “जल्द ही” आने की घोषणा की गई है। मॉडल चुनने के बजाय, डेवलपर Copilot Fusion और फिर प्रयास का एक स्तर चुनता है: सामान्य कोड के लिए Standard, कठिन कार्यों के लिए High, और सबसे चुनौतीपूर्ण कार्यों के लिए Max। इसके बाद Fusion, हर अनुरोध के आधार पर, कार्य को किसी एक मॉडल (Single पैटर्न) को सौंपने या कई मॉडलों को श्रृंखला में जोड़ने का निर्णय लेता है: कैस्केड में (Cascade: एक कुशल मॉडल ड्राफ्ट तैयार करता है, एक गुणवत्ता नियंत्रण इसे स्वीकार करता है या अधिक शक्तिशाली मॉडल पर एस्केलेट करता है) या क्रिटिक में (Critique: एक मॉडल ड्राफ्ट तैयार करता है, दूसरा समीक्षा करता है, और पहला उसे संशोधित करता है)।

Fusion, सितंबर में शुरू किए गए और 14 अक्टूबर को विस्तारित रिसर्च प्रिव्यू Project HydraFusion के मल्टी-मॉडल ऑर्केस्ट्रेशन और Copilot के स्वचालित मॉडल चयन को एक साथ लाता है। Octoverse के अनुसार, HydraFusion ने अपने प्रिव्यू के दौरान लगभग 60,000 सत्रों को रूट किया; जो लोग auto, HydraFusion या HydraFusion Max का उपयोग कर रहे थे, वे अपने आप संबंधित Fusion स्तर पर स्थानांतरित हो जाते हैं। GitHub एक बाहरी परिणाम प्रस्तुत करता है:

Artificial Analysis Coding Agent Index	GitHub के अनुसार Copilot Fusion Max
प्राप्त स्कोर	60, Opus 5.5 Max के साथ Claude Code से दो अंक पीछे
प्रति कार्य औसत API लागत	लगभग आधी
खपत किए गए टोकन	लगभग आधे
प्रति कार्य समय	लगभग 40% कम

एंटरप्राइज़ की बात करें तो, Fusion केवल नीतियों द्वारा अधिकृत मॉडलों में से ही चयन करता है; एक व्यवस्थापक उपयोगकर्ताओं से किसी मॉडल को हटाए बिना उसे Fusion से बाहर कर सकता है, और किसी भी प्रयास स्तर पर Fusion को डिफ़ॉल्ट मॉडल के रूप में अनिवार्य कर सकता है। कॉल किए गए प्रत्येक मॉडल का बिल उसकी मानक दर पर लिया जाता है, जिसमें सशुल्क प्लान के लिए मॉडल लागत पर 30% की अस्थायी छूट शामिल है। AT&T ने बिना किसी आंकड़े के, Fusion Standard के साथ बेहतर टोकन दक्षता की पुष्टि की है।

🔗 Copilot Fusion का चेंजलॉग

Copilot Fusion प्रायोगिक तौर पर स्थानीय मॉडलों, MAI Code 1.1 Flash और Qwen3.8 Flash Next पर रूट करता है

28 अक्टूबर — GitHub ने ऑप्ट-इन प्रायोगिक प्रिव्यू के रूप में Copilot Fusion का विस्तार स्थानीय मॉडलों तक किया है। Standard स्तर के साथ, Fusion, Copilot CLI, Copilot ऐप और VS Code में प्रत्येक अनुरोध के लिए मशीन पर चलने वाले मॉडल और क्लाउड मॉडल के बीच चयन करता है। Windows पर, MAI Code 1.1 Flash का डाउनलोड और कॉन्फ़िगरेशन Windows ML प्रदाता के माध्यम से प्रबंधित किया जाता है। Windows, macOS और Linux पर, Copilot CLI एक OpenAI-संगत सर्वर द्वारा संचालित स्थानीय मॉडल, MAI Code 1.1 Flash या Qwen3.8 Flash Next को भी स्वीकार करता है; उपयोगकर्ता द्वारा लाया गया मॉडल (BYOK) अपने आप Fusion के लिए योग्य नहीं होता है। GitHub सचेत करता है कि सत्र ऑफ़लाइन नहीं होता है: रूटिंग के निर्णय क्लाउड में ही लिए जाते हैं, और स्थानीय मॉडलों में अलग सुरक्षा उपाय हो सकते हैं।

🔗 GitHub का चेंजलॉग

JetBrains के लिए Copilot को मिला Fusion, साथ ही स्थानीय सैंडबॉक्स और next edit suggestions सामान्य उपलब्धता में पहुंचे

28 अक्टूबर — JetBrains IDEs के लिए GitHub Copilot प्लगइन अन्य क्लाइंट्स की बराबरी पर आ गया है। Copilot Fusion ने यहां Auto विकल्प की जगह ले ली है, जिसमें इसके तीन प्रयास स्तर, सभी उपयोगकर्ताओं के लिए क्रमिक रोलआउट और पहले 30 दिनों तक सीमित 30% की छूट शामिल है। स्थानीय सैंडबॉक्स, जो डेवलपर या संगठन की नीतियों के अनुसार फ़ाइल सिस्टम, नेटवर्क और क्रेडेंशियल्स तक एजेंट कमांड की पहुंच को प्रतिबंधित करते हैं, next edit suggestions की तरह ही सामान्य रूप से उपलब्ध हो गए हैं। Microsoft Copilot एजेंट हार्नेस उपलब्ध होने पर डिफ़ॉल्ट विकल्प बन जाता है, एक साइडबार सत्रों को एक साथ लाता है, और किसी एजेंट टर्न पर होवर करने से उसका समय और प्रति मॉडल टोकन खपत प्रदर्शित होती है।

🔗 GitHub का चेंजलॉग

Copilot बना एक एकीकृत क्लाउड अनुभव, क्लाउड सैंडबॉक्स और डॉलर में Actions कंप्यूट भत्ते के साथ

28 अक्टूबर — GitHub अपने Copilot इंटरफ़ेस को एक एकल क्लाउड अनुभव में समेकित कर रहा है, जो सशुल्क प्लान पर सामान्य रूप से उपलब्ध है और इसका रोलआउट 28 अक्टूबर से शुरू हो रहा है। github.com, GitHub Mobile, Copilot CLI, Copilot ऐप, VS Code, Slack या Microsoft Teams से शुरू किया गया कार्य एक एकल सत्र बन जाता है, जो हर जगह एक ही सूची में दिखाई देता है और किसी भी अन्य इंटरफ़ेस पर फिर से शुरू किया जा सकता है: फ़ोन पर आवाज़ या छवि द्वारा वर्णित, वेब पर जारी रखा गया, और VS Code में समाप्त किया गया। Copilot Free के उपयोगकर्ता github.com और मोबाइल पर Copilot Chat बनाए रखते हैं।

प्रत्येक सत्र डिफ़ॉल्ट रूप से GitHub द्वारा प्रबंधित क्लाउड सैंडबॉक्स में चलता है, जिसके कुल निष्पादन समय पर एक घंटे की कोई सीमा नहीं है, और कहीं और फिर से शुरू करने के लिए रुकने पर एक स्नैपशॉट लिया जाता है। क्लाउड सत्रों में Bash, GitHub CLI, कोड खोज, कनेक्टर्स, MCP सर्वर और स्किल्स उपलब्ध हैं, और /rubber-duck तथा /context कमांड वेब और मोबाइल पर आ रहे हैं। GitHub Mission Control फ़ोन से स्थानीय सत्रों को नियंत्रित करता है, और --environment-host विकल्प अपनी खुद की मशीन या VM को एक परिवेश के रूप में पंजीकृत करता है। एंटरप्राइज़ “Copilot in the cloud” नीति के माध्यम से नियंत्रण बनाए रखते हैं: सत्र डिफ़ॉल्ट रूप से किसी संगठन या व्यक्तिगत रिपॉजिटरी तक सीमित होते हैं, SSO आवश्यक होता है।

सबसे बड़ा संरचनात्मक बदलाव बिलिंग को प्रभावित करता है:

बिलिंग में बदलाव	GitHub द्वारा घोषित विवरण
शामिल Actions पूल	मानक रनर मिनटों की संख्या के बजाय डॉलर में एक रिज़र्व
रिज़र्व द्वारा कवर किए गए उपयोग	मानक होस्टेड रनर, क्लाउड सैंडबॉक्स और Team व Enterprise Cloud पर larger runners
सैंडबॉक्स की बिलिंग	नवंबर 2026 से, पहले रिज़र्व से ली जाएगी
प्रभावित प्लान	GitHub Free, Pro, Free for organizations, Team और Enterprise Cloud

प्रत्येक उत्पाद अपनी प्रकाशित दर बनाए रखता है; केवल शामिल भत्ते की गणना करने का तरीका बदलता है।

🔗 GitHub का चेंजलॉग

GitHub Copilot ऐप ने कई रिपॉजिटरी में एजेंटों को संचालित करने के लिए सार्वजनिक प्रिव्यू में Projects लॉन्च किया

28 अक्टूबर — GitHub Copilot ऐप में सार्वजनिक प्रिव्यू के रूप में Projects की शुरुआत हुई है। एक प्रोजेक्ट किसी उद्देश्य, उसके संदर्भ (रिपॉजिटरी, मॉकअप, Slack थ्रेड्स, मीटिंग नोट्स), एजेंटों और उनके परिणामों को ऐसे कार्य के लिए एक साथ लाता है जो किसी एक रिपॉजिटरी या सत्र से परे हो: कई रिपॉजिटरी में फैली एक सुविधा, या एक लॉन्च योजना जो कोड को छुए बिना विशिष्टताओं और मॉकअप को जुटाती है। Copilot समानांतर सत्रों में पृष्ठभूमि में आवश्यकतानुसार एजेंट लॉन्च करता है, और समीक्षा के लिए pull requests के साथ वापस आता है; प्रोजेक्ट ऑटोमेशन दोहराए जाने वाले कार्यों को संभालते हैं, जैसे कि प्रत्येक डिलीवर की गई सुविधा के लिए एक प्रचार वीडियो। यह ऐप Slack और Figma से भी संदर्भ प्राप्त करता है और चैट में छवियां उत्पन्न करता है। डेस्कटॉप अनुप्रयोगों का नियंत्रण (computer use) macOS और Windows पर सार्वजनिक प्रिव्यू में बना हुआ है, जैसा कि 1 अक्टूबर से है।

🔗 GitHub का चेंजलॉग

VS Code 1.144 और Copilot: Agent Host, फ़ोन तक निरंतर सत्र और ओपन AHP प्रोटोकॉल

28 अक्टूबर — Universe के दिन जारी VS Code 1.144, संपादक को इन निरंतर सत्रों के साथ संरेखित करता है। Agents विंडो से क्लाउड में शुरू किया गया एक सत्र Copilot ऐप, GitHub Mobile, github.com या CLI में पाया जा सकता है, ठीक वैसे ही जैसे Slack या Teams डायरेक्ट मैसेज में शुरू किया गया सत्र। स्थानीय रूप से, Agent Host सत्रों को विंडो से अलग करता है: फ़ोल्डर बंद होने के बाद भी एजेंट जारी रहता है, Remote SSH या dev tunnels के माध्यम से किसी अन्य मशीन पर चल सकता है, और विकास मशीन पर काम करते समय इसे GitHub Mobile से नियंत्रित किया जा सकता है।

Microsoft Copilot SDK पर निर्मित Copilot हार्नेस, नए सत्रों के लिए डिफ़ॉल्ट विकल्प बन जाता है, और GitHub ने Agent Host Protocol (AHP) को ओपन कर दिया है ताकि तृतीय-पक्ष क्लाइंट समान सत्रों में शामिल हो सकें, जिसमें TypeScript, Rust, Go, Kotlin और Swift में लाइब्रेरी शामिल हैं। VS Code जज मॉडल और सारांश (प्रिव्यू) के साथ समानांतर में मॉडल और हार्नेस तुलना, प्रायोगिक रूप में कंप्यूटर नियंत्रण (computer use), एक कस्टमाइज़ेशन मार्केटप्लेस (Customization Marketplace: स्किल्स, MCP सर्वर, प्लगइन्स) और प्रिव्यू में Copilot कनेक्टर्स भी जोड़ता है।

🔗 GitHub का चेंजलॉग · VS Code 1.144 के नोट्स

Agent Merge सीधे GitHub पर क्लाउड में pull requests की निगरानी और सुधार करता है

28 अक्टूबर — Agent Merge, जो पहले से ही Copilot ऐप और VS Code में मौजूद है, pull requests पेज पर आ गया है। मर्ज क्षेत्र में एक “Watch and fix” विकल्प Copilot से pull request की निगरानी करने और एक क्लाउड डेवलपमेंट परिवेश में विफल Actions वर्कफ़्लो, मर्ज विरोध, या दोनों को स्वयं ठीक करने का अनुरोध करता है। स्वचालित मर्ज (auto-merge) के साथ मिलकर, Copilot pull request को तैयार रखता है और सभी शर्तें पूरी होते ही GitHub इसे मर्ज कर देता है। इस विकल्प को Copilot सेटिंग्स से अपनी सभी pull requests के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम किया जा सकता है; यह संगठन और एंटरप्राइज़ नीतियों के अधीन, सशुल्क प्लान के लिए आरक्षित है।

🔗 GitHub का चेंजलॉग

Copilot Memory सामान्य उपलब्धता में पहुंचा, Copilot Dreaming प्रिव्यू में आया और कोड खोज स्थानीय रिपॉजिटरी से आगे बढ़ी

28 अक्टूबर — GitHub प्लेटफ़ॉर्म के डेटा ग्राफ़ से लिए गए संदर्भ के तीन घटकों को “GitHub intelligence” नाम से समूहित करता है। पहला, Copilot Memory, लगभग एक साल के प्रिव्यू के बाद सशुल्क प्लान पर सामान्य रूप से उपलब्ध हो गया है। Copilot व्यक्तिगत प्राथमिकताओं (उदाहरण के लिए, pull request के विवरण को सारांश के साथ शुरू करना) और रिपॉजिटरी परंपराओं (सही परीक्षण कमांड) को याद रखता है, और उन्हें एक सत्र और क्लाइंट से दूसरे में पुन: उपयोग करता है: ऐप, CLI, VS Code, क्लाउड एजेंट, Copilot code review, Slack, Teams और मोबाइल। व्यक्तिगत मेमोरी को Copilot सेटिंग्स में प्रबंधित किया जाता है। GitHub एक सटीक दायरे वाले परिणाम का हवाला देता है: सार्वजनिक प्रिव्यू के दौरान जांची गई Copilot CLI सत्रों में जहां एजेंट ने मेमोरी का उपयोग किया था, 93% ने डेवलपर की प्राथमिकताओं के प्रति बेहतर जुड़ाव दिखाया, और 42% अधिक कुशल वर्कफ़्लो दिखाए, जिसका श्रेय मेमोरी को दिया गया।

दूसरा, Copilot Dreaming, ऑप्ट-इन सार्वजनिक प्रिव्यू में प्रवेश करता है। Copilot आगामी सत्रों को बेहतर बनाने के लिए पिछले काम पर “सपना देखता” है, जिसमें तीन प्रकार के सपने शामिल हैं: यह व्यक्तिगत मेमोरी को क्रमबद्ध करता है, रिपॉजिटरी के स्किल्स और निर्देश फ़ाइलों के अपडेट का सुझाव देता है, और स्वीकार की गई कोड समीक्षा प्रतिक्रिया को Copilot code review के दिशा-निर्देशों में बदल देता है। संस्करण-नियंत्रित फ़ाइलों में संशोधन टीम को प्रस्तुत एक pull request के माध्यम से होते हैं, और प्रत्येक निष्पादन AI क्रेडिट की खपत करता है।

तीसरा, Copilot की कोड खोज को स्थानीय कॉपी से परे विस्तारित करता है: लिंक किए गए रिपॉजिटरी और डिपेंडेंसी में बिना क्लोन किए सटीक पाठ, प्रतीकों, रेगुलर एक्सप्रेशंस, फ़िल्टर या सिमेंटिक खोज द्वारा कोड, कॉन्फ़िगरेशन, स्कीमा और दस्तावेज़ीकरण। /research कमांड इसका उपयोग करता है, उदाहरण के लिए किसी माइग्रेशन की योजना बनाने से पहले यह समझने के लिए कि कई सेवाएं भुगतान पुनः प्रयासों को कैसे संभालती हैं।

GitHub intelligence घटक	28 अक्टूबर तक स्थिति
Copilot Memory	सशुल्क प्लान पर सामान्य उपलब्धता
Copilot Dreaming	ऑप्ट-इन सार्वजनिक प्रिव्यू, AI क्रेडिट में बिल किए गए निष्पादन
रिपॉजिटरी से परे कोड खोज	स्थानीय क्लोन के बिना लिंक किए गए रिपॉजिटरी और डिपेंडेंसी, /research द्वारा उपयोग की जाने वाली

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Copilot Automations साझा करने योग्य बनीं, स्वतः-सुधार करती हैं और 24 ट्रिगर, 20 टूल्स व क्रेडिट सीमाएं प्राप्त करती हैं

28 अक्टूबर — Copilot Automations, वे वर्कफ़्लो जो Copilot को क्लाउड में काम करने के लिए एक प्रॉम्प्ट, ट्रिगर्स और अधिकृत टूल्स को जोड़ते हैं, 2 जून के शेड्यूल्ड या इवेंट-आधारित ऑटोमेशन और 3 अगस्त के टिप्पणी-आधारित ट्रिगरिंग के बाद, एक साथ कई मील के पत्थर पार करते हैं।

वे सबसे पहले साझा करने योग्य बनती हैं। एक साझा ऑटोमेशन रिपॉजिटरी से संबंधित होता है: पढ़ने की पहुंच वाले सभी लोगों को दिखाई देता है और लिखने की पहुंच के साथ संपादन योग्य होता है, यह Copilot की पहचान के तहत कार्य करता है, अपने AI क्रेडिट का बिल रिपॉजिटरी के मालिक को भेजता है और लेखक के टीम छोड़ने के बाद भी परिवर्तनों के इतिहास के साथ चलना जारी रखता है। इसका प्रकार, व्यक्तिगत या साझा, निर्माण के बाद नहीं बदला जा सकता है।

इसके बाद वे अपने परिणामों से सीखते हैं। एक ट्राइएज ऑटोमेशन देखता है कि क्या उसके द्वारा लगाए गए लेबल सही किए गए हैं, एक समीक्षा ऑटोमेशन देखता है कि क्या उसकी टिप्पणियां स्वीकार की गई हैं; एक दूसरा, साप्ताहिक ऑटोमेशन इन संकेतों का विश्लेषण करता है और प्रॉम्प्ट, टूल्स या ट्रिगर्स में संशोधन का सुझाव देता है, जो केवल मानवीय सत्यापन के बाद ही लागू होते हैं।

Copilot Automations की नई सुविधाएं	घोषित विवरण
जोड़े गए GitHub ट्रिगर	24 घटनाएं: issues, pull requests, discussions, code scanning अलर्ट, secret अलर्ट, Dependabot
बाहरी ट्रिगरिंग	REST API, उदाहरण के लिए Jira, Sentry या PagerDuty से
चेनिंग	एक ऑटोमेशन अपनी सफलता या विफलता के आधार पर दूसरे को ट्रिगर कर सकता है
जोड़े गए GitHub टूल्स	20, जिनमें pull requests को मर्ज करना और वर्कफ़्लो को फिर से चलाना शामिल है, साथ ही कस्टम MCP सर्वर
AI क्रेडिट सीमाएं	प्रति निष्पादन, प्रति दिन, प्रति सप्ताह या प्रति माह

VS Code 1.144 में, क्लाउड ऑटोमेशन Agents विंडो के Automations टैब से बनाए और प्रबंधित किए जाते हैं, और कंप्यूटर बंद होने पर भी चलते हैं। इन्हें Pro, Pro+, Max, Business और Enterprise प्लान पर पेश किया गया है।

🔗 नए टूल्स और ट्रिगर्स का चेंजलॉग · साझा ऑटोमेशन · स्वतः-सुधार

GitHub Agentic Workflows सामान्य रूप से उपलब्ध हुआ

28 अक्टूबर — GitHub Agentic Workflows, GitHub Next का ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट जो GitHub Actions में कोड एजेंट्स को चलाता है, फरवरी में तकनीकी पूर्वावलोकन और जून में सार्वजनिक पूर्वावलोकन के बाद Free, Team और Enterprise के लिए github.com पर सामान्य रूप से उपलब्ध (General Availability) हो गया है। आप Markdown में रीजनिंग से जुड़े किसी कार्य (इशू ट्राइएज, CI विफलता विश्लेषण, डॉक्यूमेंटेशन अपडेट, टेस्ट लिखना) का विवरण देते हैं; टूल इसे मानक Actions YAML में कंपाइल करता है, जिसे Copilot या किसी अन्य कोड एजेंट द्वारा निष्पादित किया जाता है। डिफ़ॉल्ट इंजन, Copilot CLI के लिए Copilot लाइसेंस की आवश्यकता होती है।

सुरक्षा केंद्र में बनी हुई है: डिफ़ॉल्ट रूप से रीड-ओनली, Agent Workflow Firewall के पीछे अलग (आइसोलेटेड) कंटेनर, मान्य आउटपुट और किसी भी संशोधन से पहले खतरे का पता लगाने वाला एक समर्पित जॉब। सामान्य रिलीज़ में ARC सेल्फ-होस्टेड रनर्स, प्रयोगात्मक चरण से बाहर आया बजट पूर्वानुमान gh aw forecast, एक मॉडल राउटर, प्रति वर्कफ़्लो प्रदाता का चयन और माइक्रो-VM आइसोलेशन शामिल हैं। Accenture ने एक टीम के 91% कमिट AI द्वारा लिखे जाने और प्रोडक्शन एरर लगभग 11,000 से घटकर प्रति दिन 1,000 से कम होने की जानकारी दी है, जो ग्राहक द्वारा उपलब्ध कराए गए आंकड़े हैं।

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GitHub ने Copilot के लिए 26 सत्यापित MCP कनेक्टर्स पेश किए, जिन्हें केवल एक बार कनेक्ट करना होगा

28 अक्टूबर — GitHub द्वारा सत्यापित MCP सर्वर, जिन्हें कनेक्टर्स नाम दिया गया है, सभी Copilot प्लान्स पर क्रमिक रोलआउट के साथ पब्लिक प्रीव्यू में प्रवेश कर रहे हैं। आप एक सेवा चुनते हैं, एक बार कनेक्ट करते हैं, और यह कनेक्शन हर जगह काम करता है: Copilot ऐप, Copilot CLI (/mcp कमांड, Connectors टैब), VS Code, क्लाउड सेशन्स और GitHub Mobile, जिसमें न तो कोई सर्वर इंस्टॉल करना पड़ता है और न ही क्रेडेंशियल्स प्रबंधित करने पड़ते हैं। लॉन्च के समय छब्बीस सेवाएं उपलब्ध कराई गई हैं, जिनमें Slack, Figma, Notion, Sentry, Linear, Atlassian Rovo, Cloudflare, Vercel और Work IQ शामिल हैं, और ये कनेक्शन ऐप में शेड्यूल किए गए ऑटोमेशन को भी संचालित कर सकते हैं। Business और Enterprise में, Editor preview features पॉलिसी सक्रिय होनी चाहिए, और कुछ सेवाओं को अपनी ओर से सक्रियण की आवश्यकता होती है, जैसे कि Slack का MCP एक्सेस।

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एजेंट्स के युग में सुरक्षा और कोड समीक्षा: AI Scan, Copilot ऐप का सुरक्षा एक्सटेंशन, Copilot code review Max, Replit का Agent Habitat और Genspark का SB-Box

उसी दिन, GitHub ने अपने सुरक्षा उपकरणों का विस्तार AI द्वारा लिखे गए कोड और इसे शामिल करने वाले अनुप्रयोगों तक किया, जबकि Replit और Genspark ने एजेंट्स को आइसोलेट करने के अपने तरीकों के बारे में विस्तार से बताया।

GitHub ने AI के लिए अपनी सुरक्षा का विस्तार किया: रिपॉजिटरीज़ का AI Scan, AI एप्लिकेशन खामियों की पहचान और क्लासिफायर द्वारा पुश प्रोटेक्शन

28 अक्टूबर — GitHub ने AI-समर्थित तीन सुरक्षा घटक जोड़े हैं, जो सभी पब्लिक प्रीव्यू में हैं। AI Scan, जो 15 अक्टूबर को पुल रिक्वेस्ट्स के लिए सामान्य रूप से उपलब्ध हुआ था, अब पूरी रिपॉजिटरी तक विस्तृत हो गया है: एक एजेंटिक स्कैनर एक निश्चित समय बजट के भीतर डिफ़ॉल्ट ब्रांच के नवीनतम कमिट के सबसे जोखिम भरे कोड की पड़ताल करता है, जिसमें वे भाषाएं भी शामिल हैं जिन्हें CodeQL कवर नहीं करता, जबकि CodeQL द्वारा पहले से रिपोर्ट की गई बातों को नजरअंदाज करता है। इसके अलर्ट कोड स्कैनिंग सूची में जुड़ जाते हैं और एजेंटिक ऑटोफ़िक्स द्वारा ठीक किए जाते हैं। इसके लिए Copilot लाइसेंस की आवश्यकता नहीं होती है और इसका बिल Code Security AI credits में बनता है।

कोड स्कैनिंग पुल रिक्वेस्ट्स पर AI अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट खामियों की पहचान करना भी सीखता है: इनडायरेक्ट प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, संवेदनशील जानकारी का खुलासा और अत्यधिक स्वायत्तता (excessive agency), जिसके लिए GitHub Advanced Security लाइसेंस की आवश्यकता होती है। अंत में, पुश प्रोटेक्शन Microsoft Applied Sciences के साथ विकसित एक क्लासिफायर पर निर्भर करता है, जो अज्ञात प्रारूप वाले सीक्रेट्स को ब्लॉक करने के लिए आसपास के कोड में सीक्रेट के उपयोग का आकलन करता है: शुरुआती परिणामों में, इसने उन पुशेस की संख्या को दोगुने से अधिक कर दिया है जहां किसी सीक्रेट को इंटरसेप्ट किया गया था।

🔗 रिपॉजिटरीज़ का AI Scan · AI अनुप्रयोगों का कोड स्कैनिंग · क्लासिफायर द्वारा पुश प्रोटेक्शन

एक सुरक्षा एक्सटेंशन कोड स्कैनिंग अलर्ट्स और /security-review को GitHub Copilot ऐप में लाता है

28 अक्टूबर — GitHub Copilot ऐप को ऐप छोड़े बिना कोड स्कैनिंग अलर्ट्स को हल करने के लिए पब्लिक प्रीव्यू में GitHub security एक्सटेंशन प्राप्त हुआ है। यह गंभीरता के आधार पर रिपॉजिटरी के खुले अलर्ट्स को सूचीबद्ध करता है; आप एक या अधिक का चयन करते हैं और Copilot से उन्हें समझाने (Explain) या ठीक करने (Fix) के लिए कहते हैं, जिसमें संशोधन स्थानीय वर्किंग कॉपी में ही रहते हैं, बिना किसी कमिट या पुश के। /security-review कमांड पुल रिक्वेस्ट खोलने से पहले चल रहे बदलावों का विश्लेषण करता है। यह एक्सटेंशन copilot plugin install github-security@awesome-copilot के साथ प्लगइन की तरह इंस्टॉल होता है; Explain, Fix और /security-review AI क्रेडिट्स का उपभोग करते हैं, जबकि अलर्ट्स को देखना या खारिज करना नहीं। यह github.com पर और डेटा रेजिडेंसी वाले GitHub Enterprise Cloud पर काम करता है, GitHub Enterprise Server पर नहीं।

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Copilot code review ने मल्टी-मॉडल Max स्तर जोड़ा और अपनी मंजूरियों (approvals) को सामान्य रूप से उपलब्ध कराया

28 अक्टूबर — Copilot code review को Lite और Balanced के साथ पब्लिक प्रीव्यू में एक तीसरा प्रयास स्तर, Max मिला है। प्रमाणीकरण तर्क या कई सेवाओं द्वारा साझा की गई लाइब्रेरी जैसे जोखिम भरे बदलावों के लिए डिज़ाइन किया गया यह स्तर, विभिन्न प्रदाताओं के मॉडलों पर कई स्वतंत्र समीक्षा एजेंट्स से काम कराता है, और फिर एक एग्रीगेशन एजेंट उनके निष्कर्षों का मिलान करता है, असहमतियों को सुलझाता है और एकल समीक्षा तैयार करने से पहले सटीकता की पुष्टि करता है। कीनोट पोस्ट के अनुसार, Max उच्च-गंभीरता वाले मुद्दों पर ReviewBench का सर्वश्रेष्ठ F1 स्कोर प्राप्त करता है, हालांकि इसका सटीक आंकड़ा प्रकाशित नहीं किया गया है। यह अन्य दो स्तरों की तुलना में अधिक समय लेता है और अधिक AI क्रेडिट्स की खपत करता है।

इसके समानांतर Copilot की मंजूरियां (approvals) सामान्य रूप से उपलब्ध हो गई हैं: यदि यह सुविधा सक्षम है, तो Copilot का अप्रूवल रिपॉजिटरी के आवश्यक अप्रूवल्स में गिना जाता है, बिल्कुल किसी इंसान की तरह, और कोई भी नया कमिट इसे रद्द कर देता है। डिफ़ॉल्ट रूप से अक्षम, इन्हें एंटरप्राइज, संगठन या रिपॉजिटरी के अनुसार सक्रिय किया जा सकता है, जिसमें संबंधित फ़ाइल पाथ को सीमित करने का विकल्प भी है।

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Replit ने 11-धुरी परिपक्वता पैमाने के साथ अपना Agent Habitat सुरक्षा आर्किटेक्चर प्रकाशित किया

28 अक्टूबर — Replit ने एक श्वेतपत्र, Agent Habitat Architecture प्रकाशित किया है, जो उस परिवेश के लिए एक सुरक्षा आर्किटेक्चर का प्रस्ताव करता है जहां एजेंट्स काम करते हैं, और इसका मूल्यांकन करने के लिए एक पैमाना पेश करता है। शुरुआती बिंदु स्पष्ट है: सुरक्षा तब भी कायम रहनी चाहिए जब एजेंट सहयोग न करे, बहक जाए, पढ़े गए किसी कंटेंट द्वारा प्रभावित हो जाए या किसी खामी की तलाश करे। यह आर्किटेक्चर विश्वसनीय, अर्ध-विश्वसनीय और अविश्वसनीय क्षेत्रों को अलग करता है, और एक क्रेडेंशियल ब्रोकर (credential broker) को बाहर जाने का एकमात्र रास्ता बनाता है: एजेंट वास्तविक सीक्रेट्स को कभी नहीं देखता है। इसके साथ बारह सिद्धांत शामिल हैं, जिनमें ऐसी अनुमतियां शामिल हैं जो निष्पादन के दौरान केवल कम होती हैं और किसी भी अपरिवर्तनीय कार्रवाई के लिए मानवीय मंजूरी अनिवार्य होती है।

परिपक्वता पैमाना सैंडबॉक्स आइसोलेशन से लेकर वर्कलोड पहचान तक 11 अक्षों को कवर करता है, जिनमें से प्रत्येक को प्रदान किए जाने वाले साक्ष्यों के साथ 0 से 3 तक का स्कोर दिया गया है: स्तर 1 दुर्घटनाओं से बचाता है, स्तर 2 प्रॉम्प्ट इंजेक्शन से, स्तर 3 सक्रिय रूप से बचने की कोशिश करने वाले एजेंट से, और एक प्रणाली केवल अपने सबसे निचले स्कोर जितनी ही मजबूत होती है। सीटीओ लुइस हेक्टर चावेज़ (Luis Héctor Chávez) का साथी ब्लॉग पोस्ट, बिना किसी तारीख के, प्रति-कार्य समायोज्य एजेंट एक्शन पॉलिसियों, एंटरप्राइज कोडबेस में योगदान तक विस्तृत एक Security Agent और सैंडबॉक्स की eBPF निगरानी पर आधारित संदिग्ध गतिविधि का पता लगाने की घोषणा करता है। कोई मूल्य निर्धारण प्रकाशित नहीं किया गया है।

🔗 Replit का श्वेतपत्र · CTO का ब्लॉग पोस्ट

Genspark ने एजेंट्स के लिए अपने वर्चुअल मशीन सैंडबॉक्स, SB-Box को बीटा में खोला

28 अक्टूबर — Genspark ने डेवलपर्स के लिए बीटा में उस सैंडबॉक्स इंफ्रास्ट्रक्चर को SB-Box नाम से खोला है जो उसके अपने एजेंट्स को चलाता है। प्रत्येक सैंडबॉक्स अपने स्वयं के कर्नेल के साथ एक पूर्ण वर्चुअल मशीन है, न कि कोई प्रोसेस या कंटेनर। 10 से 15 मिनट की निष्क्रियता के बाद, यह प्रक्रियाओं, मेमोरी और डिस्क को सुरक्षित रखते हुए फ्रीज हो जाता है, और केवल डिस्क के लिए बिल लिया जाता है; अगला कमांड, या इसके किसी पोर्ट पर एक HTTP रिक्वेस्ट, इसे फिर से जगा देता है। प्रत्येक फ्रीज एक ऐसा संस्करण बन जाता है जिसे क्लोन या रीस्टोर किया जा सकता है, और निष्पादन समय कभी सीमित नहीं होता: केवल क्रेडिट बैलेंस ही सीमा तय करता है।

SB-Box माप (Genspark प्लेटफॉर्म)	घोषित मान
4 GB मशीन का स्टार्टअप (मध्यिका)	0,35 s
स्टार्टअप (90वां और 99वां पर्सेंटाइल)	0,43 s और 0,70 s
फ्रीज के बाद फिर से शुरू होना (मध्यिका)	0,8 s
फ्रीज के बाद मेमोरी संरक्षित	14 दिन

SB-Box को gsk CLI या REST API के माध्यम से नियंत्रित किया जाता है, और यह प्रदर्शन के रूप में opencode के साथ SKILL.md फ़ाइल के जरिए कोड एजेंट में एकीकृत होता है; Claude Code में, CLI अपने आप सत्र पहचानकर्ता प्राप्त कर लेता है। Genspark द्वारा दिया गया लागत का एक उदाहरण: 2 vCPU और 4 GB की मशीन पर 41 मिनट का वास्तविक रनटाइम प्रति सप्ताह 56 कंप्यूट क्रेडिट बनता है, और 20 GB की डिस्क प्रति दिन 24 क्रेडिट जोड़ती है।

🔗 Genspark का थ्रेड · SB-Box का पेज

NVIDIA ने Nemotron 3.5 Transcribe लॉन्च किया, जो 40 भाषाओं में ट्रांसक्रिप्शन, स्पीकर एट्रिब्यूशन और अनुवाद का एक ओपन मॉडल है

28 अक्टूबर — NVIDIA ने Nemotron 3.5 Transcribe जारी किया है, जो एक ओपन मॉडल है और एक ही चेकपॉइंट में 40 भाषाओं में ट्रांसक्रिप्शन, अंग्रेजी से या अंग्रेजी में 31 भाषाओं के अनुवाद, 13 भाषाओं में आठ आवाजों तक स्पीकर एट्रिब्यूशन (डायराइजेशन), टाइमस्टैम्पिंग, भाषा की पहचान, ऑडियो पर सवाल-जवाब और व्यक्तिगत डेटा को छिपाने को एक साथ लाता है। यह स्ट्रीम में नहीं, बल्कि रिकॉर्ड की गई फ़ाइलों पर एक घंटे तक काम करता है, और इसे प्राकृतिक भाषा के निर्देश द्वारा नियंत्रित किया जाता है: वक्ताओं के नाम जोड़ना, अनुवाद करना, चिकित्सा वर्तनी का पालन करना।

यह मॉडल एक हाइब्रिड Mamba-2–Transformer मिक्सचर-ऑफ-एक्सपर्ट्स है। NVIDIA इसे लगभग 4B सक्रिय पैरामीटर्स वाला “30B” मॉडल बताता है; Hugging Face मॉडल कार्ड ऑडियो एन्कोडर सहित कुल 34B निर्दिष्ट करता है, जिसमें से 4.3B सक्रिय हैं। BF16, FP8 और NVFP4 में उपलब्ध, यह एक सिंगल H100 80 GB पर फिट बैठता है और OpenMDW-1.1 लाइसेंस के तहत जारी किया गया है, जो मॉडल कार्ड के अनुसार व्यावसायिक उपयोग की अनुमति देता है। इसे Hugging Face और ModelScope पर ऑनलाइन डेमो के साथ प्रकाशित किया गया है।

बेंचमार्क (मॉडल कार्ड)	Nemotron 3.5 Transcribe	सबसे अच्छा उल्लिखित प्रतिस्पर्धी
Open ASR अंग्रेज़ी, 9 सार्वजनिक सेट (औसत WER)	4,71	4,94 (Qwen3-ASR-1.7B)
Open ASR लॉन्ग फॉर्मेट (औसत WER)	10,98	13,37 (Parakeet-TDT-0.6B-v3)
Open ASR बहुभाषी, 7 भाषाएं (औसत WER)	4,62	6,49 (Qwen3-ASR-1.7B)
मल्टी-स्पीकर, पूर्ण सत्र (cpWER)	15,80	16,83 (DiCoW v3.3 + DiariZen)
Artificial Analysis (WER, NVIDIA थ्रेड)	2,81 %	2,77 % (Voxtral Small, 24B)

अंग्रेज़ी के आंकड़े स्रोत के आधार पर भिन्न हैं: NVIDIA का थ्रेड 5.33% औसत WER के साथ Hugging Face के Open ASR Leaderboard पर ओपन मॉडल्स में पहला स्थान बताता है, जबकि मॉडल कार्ड 12 अक्टूबर को मापे गए नौ सार्वजनिक सेटों पर 4.71 देता है। स्पीकर एट्रिब्यूशन के लिए, मॉडल VoiceArena की 14 प्रणालियों की तुलना में और 21 भाषाओं में David AI की बहुभाषी डायराइजेशन रैंकिंग में पहला स्थान हासिल करता है।

On @ArtificialAnlys , Nemotron 3.5 Transcribe achieves a 2.81% word error rate with ~4B active parameters. Voxtral Small scores 2.77% with 24B. Nearly the same transcription accuracy, with about one-sixth the active parameters.

🇮🇳 Artificial Analysis पर, Nemotron 3.5 Transcribe लगभग 4B सक्रिय पैरामीटर्स के साथ 2.81% की वर्ड एरर रेट प्राप्त करता है। Voxtral Small 24B के साथ 2.77% प्राप्त करता है। लगभग समान ट्रांसक्रिप्शन सटीकता, वह भी लगभग छठे हिस्से के सक्रिय पैरामीटर्स के साथ। — X पर @NVIDIAAI

थ्रूपुट के मामले में, मॉडल कार्ड RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition पर प्रति सेकंड 2,238 सेकंड तक ऑडियो ट्रांसक्राइब करने की घोषणा करता है, लेकिन Nemotron Transcribe NIM के अनुकूलित कार्यान्वयन के साथ: ये अनुकूलन अभी ओपन-सोर्स संस्करण में उपलब्ध नहीं हैं, जिसका vLLM एकीकरण लगभग दोगुना धीमा है। RTX Spark, DGX Spark और Jetson AGX Thor के लिए जल्द ही क्वांटाइज्ड संस्करणों की घोषणा की गई है। अंत में, NVIDIA मॉडल के साथ Granary v2 बहुभाषी डेटा (जो सितंबर के मध्य से Hub पर उपलब्ध है), एक पुन: प्रयोज्य क्यूरेशन पाइपलाइन और NeMo Speech फाइन-ट्यूनिंग रेसिपी प्रदान करता है: एक मेडिकल मामले में, फाइन-ट्यूनिंग सर्वश्रेष्ठ निर्देश की तुलना में एरर रेट को 45.8% तक कम कर देती है।

🔗 NVIDIA का थ्रेड · Hugging Face पर ब्लॉग पोस्ट · मॉडल कार्ड

ElevenLabs ने Cue पेश किया, उसका कैरेक्टर-स्तरीय फोर्स्ड अलाइनमेंट मॉडल जो Scribe को संचालित करता है

28 अक्टूबर — ElevenLabs ने Cue पेश किया है, जो एक फोर्स्ड अलाइनमेंट (forced alignment) मॉडल है जो ट्रांसक्रिप्शन के प्रत्येक कैरेक्टर को ऑडियो की टाइमलाइन पर सटीक बैठाता है। यह वह अदृश्य घटक है जो सबटाइटल को सही समय पर दिखाता है, डब किए गए संवाद को संरेखित करता है या संगीत के साथ बोल का तालमेल बैठाता है। Cue पहले से ही ElevenLabs के सभी Scribe ट्रांसक्रिप्शन्स के पीछे काम कर रहा है और Forced Alignment API के माध्यम से स्वतंत्र रूप से उपयोग किया जा सकता है; यह 30-सेकंड के स्निपेट्स में काटे बिना, एक ही बार में पूरी रिकॉर्डिंग को प्रोसेस करता है।

माप (ElevenLabs के अनुसार)	Cue	परीक्षण किए गए अन्य अलाइनर्स
औसत त्रुटि, पूर्ण रिकॉर्डिंग	179 ms	283 ms से 6,000 ms से अधिक
औसत त्रुटि, शोरयुक्त अंग्रेज़ी	57 ms	65 से 920 ms
एक घंटे के ऑडियो का अलाइनमेंट	प्रोडक्शन GPU पर लगभग 0.5 s	लगभग 2 s (Qwen3-ForcedAligner)
गीत: 0.3 s से कम में रखे गए शब्द	92,7 %	82,0 % (सर्वश्रेष्ठ प्रतिस्पर्धी)

ब्लॉग पोस्ट में एक जगह 29 बेंचमार्क भाषाओं और दूसरी जगह 90 से अधिक भाषाओं का उल्लेख है।

🔗 ElevenLabs का ब्लॉग पोस्ट

HeyGen ने Voice STS लॉन्च किया, जो रिकॉर्ड किए गए वोकल परफॉरमेंस को किसी अवतार की आवाज़ में बदलता है

28 अक्टूबर — HeyGen ने HeyGen Voice में स्पीच-टू-स्पीच (speech-to-speech, STS) मोड जोड़ा है। सिंथेटिक आवाज़ से टेक्स्ट पढ़वाने के बजाय, उपयोगकर्ता अपनी लाइन को एक बार रिकॉर्ड करता है, और HeyGen Voice STS इसे ठहराव, जोर और फुसफुसाहट सहित उसके अवतार की आवाज़ में प्रस्तुत करता है। यह मोड डेवलपर प्लेटफॉर्म पर इंस्टेंट आवाज़ों के लिए 0.12 डॉलर प्रति मिनट उत्पादित ऑडियो पर उपलब्ध है, जिसका बिल सेकंड के आधार पर बनता है, heygen-voice-sts-0 मॉडल के माध्यम से: स्रोत स्निपेट 300 सेकंड तक, समान अवधि का WAV आउटपुट। यह 14 अक्टूबर को पेश किए गए HeyGen Voice और 21 तारीख को लॉन्च किए गए Voice Turbo का पूरक है।

🔗 HeyGen की घोषणा · मॉडल का पेज

Suno ने Claude, ChatGPT, Gemini या Cursor से गाने बनाने के लिए एक MCP सर्वर बीटा में शुरू किया

28 अक्टूबर — Suno ने अपने असिस्टेंट को छोड़े बिना संगीत तैयार करने के लिए एक MCP सर्वर, Suno MCP को बीटा में लॉन्च किया है। एक बार जब Suno को Claude, ChatGPT, Gemini, Claude Code या Cursor में कनेक्टर के रूप में जोड़ दिया जाता है, तो ट्रैक का विवरण सामान्य बोलचाल की भाषा में दिया जा सकता है: AI बोल और स्टाइल लिखता है, Suno गाने का निर्माण करता है, जिसे फिर अतिरिक्त संकेतों के ज़रिए बेहतर बनाया जा सकता है। यह सर्वर Suno की प्रमुख विशेषताओं को शामिल करता है: वॉयस मेमो या लूप से शुरुआत करना, अपने गानों के कवर, एक्सटेंशन और मैशअप (mashups) बनाना, अपनी खुद की Suno आवाज़ में गाना। इसमें किसी API कुंजी की आवश्यकता नहीं है: कनेक्शन Suno खाते के ज़रिए होता है, उसी के क्रेडिट का उपयोग करता है और गानों को उसकी लाइब्रेरी में सहेजता है। अर्ली एक्सेस के लिए फ़ॉर्म भरकर अनुरोध किया जा सकता है; Suno ने सामान्य उपलब्धता की कोई तारीख या अलग से कोई मूल्य निर्धारण घोषित नहीं किया है।

🔗 Suno की घोषणा · Suno MCP पेज

AI और वैज्ञानिक अनुसंधान: OpenAI की Yang-Mills प्रमाण समिति, Anthropic का AI for Science और पांच विश्वविद्यालयों में Meta

आज की तीन घोषणाएं अनुसंधान से संबंधित हैं: AI द्वारा तैयार किए गए गणितीय भौतिकी के एक परिणाम का सत्यापन, और Anthropic तथा Meta के मॉडलों का प्रयोगशालाओं के लिए खोला जाना।

David Gross की समिति ने क्वांटम Yang-Mills सिद्धांत के अस्तित्व पर OpenAI के प्रमाण की समीक्षा का विवरण दिया

28 अक्टूबर — क्वांटम Yang-Mills सिद्धांत के अस्तित्व पर OpenAI के ब्लॉग पोस्ट के दो दिन बाद, प्रमाण की समीक्षा के लिए गठित समिति ने KITP (Kavli Institute for Theoretical Physics, यूनिवर्सिटी ऑफ़ कैलिफ़ोर्निया, सांता बारबरा) द्वारा जारी एक बयान में अपना विवरण प्रस्तुत किया। David Gross की अध्यक्षता वाली इस समिति में Michael R. Douglas, Arthur Jaffe, Igor R. Klebanov और Nikita Nekrasov शामिल हैं। OpenAI ने 16 अक्टूबर को David Gross से इस प्रमाण की अभिरक्षा लेने और इसके प्रसार की व्यवस्था करने का अनुरोध किया था; समिति का कहना है कि वह अकादमिक समुदाय के हित में काम कर रही है और उसकी “OpenAI के प्रति कोई जवाबदेही नहीं है”।

मूल विषय पर, यह प्रमाण, जो फ़र्मिऑन युग्मन सहित सिद्धांत के अस्तित्व से संबंधित है, क्वांटम फ़ील्ड सिद्धांत की कठोर गणितीय नींव की दिशा में “एक महत्वपूर्ण कदम प्रतीत होता है”। समिति ने तुरंत यह भी जोड़ा कि कन्फ़ाइनमेंट और मास गैप “बेहद महत्वपूर्ण अनसुलझी चुनौतियां बने हुए हैं”: मास गैप का प्रश्न अभी तय नहीं हुआ है। OpenAI ने Lean में एक औपचारिकीकरण प्रदान किया है; समिति पहले यह सत्यापित करेगी कि परिभाषाएं और कथन भौतिकी तथा गणित के मानकों के अनुरूप हैं या नहीं, फिर Lean प्रमाण प्रकाशित करेगी, और उसके बाद मॉडल द्वारा तैयार किए गए 1,147 पृष्ठों के प्रमाणों के साथ अपना संपूर्ण मूल्यांकन जारी करेगी।

This is an experiment in how the academic community can deal with the rapid development of new knowledge by AI. We intend to proceed very carefully.

🇮🇳 यह इस बात का एक प्रयोग है कि अकादमिक समुदाय AI द्वारा नए ज्ञान के तीव्र विकास का किस तरह सामना कर सकता है। हमारा इरादा अत्यंत सावधानी से आगे बढ़ने का है। — Yang-Mills Working Group (KITP) का बयान

🔗 KITP की वेबसाइट पर बयान

Anthropic का AI for Science कार्यक्रम 20 फ़ाउंडेशनों, संस्थानों और शोध परियोजनाओं तक विस्तृत हुआ

28 अक्टूबर — Anthropic ने वैज्ञानिक परियोजनाओं को मुफ़्त Claude क्रेडिट देने के लिए मई 2025 में शुरू किए गए अपने AI for Science कार्यक्रम का विस्तार दुनिया भर के 20 साझेदारों तक किया है। कार्यक्रम का दायरा बदल रहा है: यह अब केवल व्यक्तिगत शोधकर्ताओं का ही नहीं, बल्कि पूरे संगठनों का समर्थन करता है। किसी धनराशि का खुलासा नहीं किया गया है।

साझेदारों की भूमिका	संगठन
क्रेडिट पुनर्वितरित करने वाले फ़ंडर	Sloan Foundation, Simons Foundation, Schmidt Sciences, Open Source for Science Fund, National Science Foundation, CAS
आंतरिक रूप से इसका उपयोग करने वाले संस्थान	Space Telescope Science Institute, Wellcome Sanger Institute, Francis Crick Institute, Imperial College London, EMBL, Gladstone Institutes
सीधे वित्तपोषित परियोजनाएं	FlyWire, LEAP, AstroPath, gnomAD, Tau Ceti, Centre for Population Genomics

इन परियोजनाओं में, FlyWire (Princeton) वयस्क ड्रोसोफिला के पूर्ण कनेक्टोम का मानचित्रण कर रहा है, gnomAD (Broad Institute) दुर्लभ बीमारियों के लिए 8,00,000 से अधिक लोगों में आनुवंशिक विविधताओं का अध्ययन कर रहा है, और Tau Ceti Lean में एक स्व-औपचारिकीकृत गणितीय लाइब्रेरी का निर्माण कर रहा है। इनमें से कई सार्वजनिक वस्तुएं तैयार करेंगे: ओपन डेटासेट, ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर, मानक और साझा लाइब्रेरीज़।

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Meta ने अपने Muse, SAM, DINO, V-JEPA और SeamlessM4T मॉडलों के साथ पांच अमेरिकी विश्वविद्यालयों के अनुसंधान का समर्थन किया

28 अक्टूबर — Meta ने पांच अमेरिकी विश्वविद्यालयों में अनुसंधान परियोजनाओं के लिए अपने समर्थन की घोषणा की: Caltech (विस्तारित साझेदारी), ओहियो स्टेट यूनिवर्सिटी का कॉलेज ऑफ़ मेडिसिन, लुइसियाना स्टेट यूनिवर्सिटी, इंडियाना यूनिवर्सिटी और UTHealth Houston। संस्थानों के अनुसार, यह समर्थन Meta के मॉडलों तक पहुंच, उसके शोधकर्ताओं के साथ सहयोग और कुछ परियोजनाओं के वित्तपोषण को जोड़ता है, जिसकी कोई वित्तीय राशि सार्वजनिक नहीं की गई है। टीमें Muse परिवार (Muse Spark Open, Muse Wonder, Muse Spark, Muse Glimmer), विज़न मॉडल SAM, V-JEPA और DINO, तथा अनुवाद मॉडल SeamlessM4T के साथ काम करेंगी।

Caltech में, Tony Yue Yu अनुसंधान स्तर की 86,900 से अधिक अनसुलझी समस्याओं पर आधारित एक बेंचमार्क MathDB Frontier बना रहे हैं, और Anima Anandkumar औपचारिक रूप से सत्यापन योग्य वैज्ञानिक कलाकृतियों के लिए एक Lean 4 फ़्रेमवर्क TorchLean विकसित कर रही हैं। चिकित्सा परियोजनाएं मुख्य रूप से विश्वविद्यालयों में स्थानीय स्तर पर चलने वाले ओपन-वेट मॉडलों पर आधारित हैं, और Meta ने स्पष्ट किया है कि रोगियों का डेटा न तो उसे भेजा जाता है और न ही उसकी उस तक कोई पहुंच है। UTHealth Houston ने Muse Glimmer को स्थानीय रूप से तैनात किया है और ग्लियोब्लास्टोमा के 65 मामलों पर पायलट परीक्षण शुरू किए हैं, जिसे Meta केवल वर्कफ़्लो के सत्यापन के रूप में प्रस्तुत करता है, न कि नैदानिक परिणामों के रूप में।

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प्रशासन और उद्यमों में AI: अमेरिकी सार्वजनिक क्षेत्र के लिए Claude पर 40% की छूट, OpenAI और ServiceNow, Retell

स्वीकृति के मोर्चे पर, Anthropic पूरे अमेरिकी सार्वजनिक क्षेत्र के लिए अपनी कीमतें कम कर रहा है, OpenAI ने ServiceNow के साथ अपनी साझेदारी का विस्तार किया है, और Retell ने OpenAI मॉडलों के अपने उपयोग के आंकड़े जारी किए हैं।

Anthropic ने GSA के साथ अपनी साझेदारी का विस्तार किया और सभी अमेरिकी प्रशासनों को Claude पर 40% की छूट दी

27 अक्टूबर — Anthropic ने अमेरिकी संघीय सरकार की खरीद एजेंसी, General Services Administration (GSA) के साथ अपनी साझेदारी का विस्तार किया है। नया OneGov समझौता Claude Enterprise, Claude for Government और Claude API पर 40% की छूट प्रदान करता है; Anthropic के अनुसार, यह पहली बार है जब यह छूट सभी उत्पाद क्षेत्रों को कवर करती है, जो आज से सीधी खरीद में और आने वाले महीनों में क्लाउड प्रदाताओं के माध्यम से उपलब्ध होगी। यह छूट बिना किसी न्यूनतम खर्च की बाध्यता के संघीय स्तर के साथ-साथ राज्यों, स्थानीय निकायों और जनजातीय व क्षेत्रीय सरकारों पर भी लागू होती है। Anthropic का अनुमान है कि इससे सरकार को 1 अरब डॉलर की बचत होगी। यह समझौता OpenAI के OneGov 2.0 के छह सप्ताह बाद आया है, जिसमें 0 डॉलर में ChatGPT लाइसेंस की पेशकश की गई थी।

Anthropic द्वारा प्रकाशित संकेतक	घोषित मान
अमेरिकी सार्वजनिक संगठन ग्राहक	लगभग 500
Claude for Government के साप्ताहिक सक्रिय उपयोगकर्ता	फ़रवरी से लगभग 8 गुना अधिक
संघीय नागरिक एजेंसियों में उपयोग	एक वर्ष में लगभग 20 गुना अधिक
यूटा का Claude Code पायलट	10 एजेंसियों के 34 डेवलपर्स, 71% ने 20 घंटे से अधिक की बचत की

अनुपालन के मोर्चे पर, Claude for Government (FedRAMP High) 30 सितंबर से उपलब्ध है, और Claude Enterprise FedRAMP 20x कार्यक्रम के माध्यम से FedRAMP Moderate प्राधिकरण की प्रक्रिया में है। एजेंसियों के लिए एक सहायता कार्यक्रम आने वाले हफ़्तों में शुरू होने वाला है।

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OpenAI और ServiceNow ने ChatGPT से लेकर Codex और साइबर सुरक्षा तक अपनी साझेदारी का विस्तार किया

28 अक्टूबर — जनवरी में पहली साझेदारी के बाद, OpenAI और ServiceNow अब और आगे बढ़ रहे हैं। एक नया एकीकरण ServiceNow को ChatGPT में लाता है: एक IT टीम टूल बदले बिना समान घटनाओं को खोज सकती है, किसी बदलाव के जोखिम का मूल्यांकन कर सकती है और किसी रिकॉर्ड को अपडेट कर सकती है। प्रत्येक ग्राहक अपने स्वयं के इंस्टेंस को जोड़ता है और उपलब्ध क्षमताओं का चयन करता है, तथा ServiceNow का Action Fabric मौजूदा व्यावसायिक नियमों और अनुमतियों को लागू करता है। ServiceNow अपने सभी कर्मचारियों के लिए ChatGPT Work और Codex को उपलब्ध कराने की भी योजना बना रहा है। ब्लॉग पोस्ट में किसी वित्तीय राशि या उपयोग के आंकड़ों का उल्लेख नहीं है।

साझेदारी का पहलू	घोषित समय-सीमा
OpenAI मार्केटप्लेस में ServiceNow MCP प्लगइन	आज से उपलब्ध, 2026 के अंत तक उन्नत क्षमताएं
Super Intelligence Control Tower में OpenAI की आवाज़	2027 की पहली तिमाही
संयुक्त साइबर सुरक्षा समाधान	जनवरी 2027 में अर्ली एक्सेस, दूसरी तिमाही में सामान्य उपलब्धता
ServiceNow की AI Workflow Factory में Codex	2027

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Retell ने OpenAI के मॉडलों के साथ प्रति माह 100 मिलियन से अधिक कॉल प्रोसेस किए

27 अक्टूबर — OpenAI द्वारा प्रकाशित एक केस स्टडी में, संपर्क केंद्रों को वॉयस एजेंट प्रदान करने वाली Retell AI का कहना है कि वह 4,000 से अधिक कॉर्पोरेट ग्राहकों के लिए 2026 की शुरुआत में प्रति माह 30 मिलियन कॉल से बढ़कर सितंबर में 100 मिलियन से अधिक पर पहुंच गई है। OpenAI के मॉडल इन 80% कॉलों के उत्तर तैयार करते हैं, और Retell 1,000 अरब से अधिक टोकन की खपत पार कर चुका है। प्रोडक्शन से ली गई कठिन बातचीत पर आधारित इसके अपने बेंचमार्क, vCX पर, GPT-6 Astra निर्देशों का पालन करने में (89.7%) पहले स्थान पर आता है, जबकि GPT-5.6 Luna सबसे तेज़ बना हुआ है, जिसमें पहले वाक्य के लिए औसत लेटेंसी Astra के 883 ms की तुलना में 497 ms है। ग्राहक Anker ने 80.4% अनुरोधों के समाधान की जानकारी दी है, और Retell प्रति कर्मचारी 1.6 मिलियन डॉलर के वार्षिक राजस्व का दावा करता है।

🔗 OpenAI की केस स्टडी

असिस्टेंट: ChatGPT सब्सक्राइबर्स के API क्रेडिट, अपने dot के साथ टेक्स्ट मैसेज, Perplexity का वॉयस मोड और Claude for Legal के आर्टिफ़ैक्ट्स

उपभोक्ता और व्यावसायिक असिस्टेंट नए उपयोग हासिल कर रहे हैं: ChatGPT से API पर जाने के लिए क्रेडिट, टेक्स्ट संदेश, कई एजेंटों को नियंत्रित करने के लिए आवाज़, और कानूनी पेशेवरों के लिए उपयोग के लिए तैयार टूल।

OpenAI ने ChatGPT Pro और Business सब्सक्राइबर्स को प्रति माह 500 डॉलर तक के API क्रेडिट की पेशकश की

28 अक्टूबर — OpenAI ChatGPT सब्सक्रिप्शन को अपने डेवलपर प्लेटफ़ॉर्म से जोड़ रहा है: पात्र Pro और Business सब्सक्राइबर्स हर महीने मुफ़्त API क्रेडिट का दावा कर सकते हैं, जो एप्लिकेशन और एजेंट बनाने के लिए उनके स्वामित्व वाले API संगठन में जमा किए जाते हैं। सक्रियण ChatGPT की बिलिंग से या API Platform से किया जा सकता है, बशर्ते दोनों तरफ एक ही ईमेल पता हो।

पात्र ChatGPT सब्सक्रिप्शन	प्रति माह API क्रेडिट
Pro, 100 डॉलर का स्तर	100 डॉलर
Pro, 200 डॉलर का स्तर	200 डॉलर
Pro, 500 डॉलर का स्तर	500 डॉलर
Business, सशुल्क Standard सीट	प्रति सीट 20 डॉलर, पूल्ड
Business, सशुल्क Premium सीट	प्रति सीट 100 डॉलर, पूल्ड
Business वर्कस्पेस की सीमा	500 डॉलर प्रति माह, वार्षिक आधार पर 6,000 डॉलर प्रति वर्ष

ये क्रेडिट Responses और Chat Completions, Agents, Decisions, GPT-Live और Realtime, छवियों और इनबिल्ट टूल्स को कवर करते हैं, लेकिन API कुंजी के माध्यम से उपयोग किए जाने वाले Codex को नहीं, और वे ChatGPT या कनेक्टेड Codex की किसी भी सीमा को नहीं बढ़ाते हैं। वे प्रत्येक चक्र के अंत में बिना आगे बढ़ाए समाप्त हो जाते हैं, और खरीदे गए क्रेडिट से पहले उपयोग किए जाते हैं। सब्सक्रिप्शन का भुगतान किया गया होना चाहिए और कम से कम 7 दिनों से सक्रिय होना चाहिए; Plus, Enterprise और Edu इसमें शामिल नहीं हैं, यह ऑफ़र समूह और देश पर निर्भर करता है, और OpenAI ने आगाह किया है कि इसे बदला या वापस लिया जा सकता है।

🔗 OpenAI का सहायता लेख · API का चेंजलॉग

ChatGPT ने iMessage या RCS के ज़रिए अपने dot को लिखने की सुविधा दी, अमेरिका में Pro उपयोगकर्ताओं के लिए बीटा में

28 अक्टूबर — 29 सितंबर को DevDay में लॉन्च किए गए ChatGPT के dots अब ऐप से बाहर आ रहे हैं: अब उन्हें टेक्स्ट मैसेज के ज़रिए, iPhone पर iMessage या Android पर RCS के माध्यम से लिखा जा सकता है। रिलीज़ नोट्स के अनुसार, यह सुविधा अमेरिका में Pro सब्सक्राइबर्स के लिए बीटा में शुरू की जा रही है। उपयोगकर्ता टेक्स्ट, फ़ोटो या वॉयस नोट के ज़रिए dot को कोई कार्य या निगरानी के लिए कुछ सौंपते हैं, और जब कोई प्रासंगिक जानकारी मिलती है तो वह खुद ही आगे की कार्रवाई करता है, ऐप जैसी ही मेमोरी और प्लगइन्स के साथ। dot केवल अपने मालिक को ही लिख सकता है, और केवल वही उसे लिख सकता है, तथा यह फ़ोन की अन्य बातचीत तक नहीं पहुंच सकता। संदेश Linq नामक एक तीसरे पक्ष के प्रदाता से होकर गुज़रते हैं, जिसके साथ OpenAI का कहना है कि उसने अपने अत्याधुनिक मॉडलों और बाहरी सुरक्षा फ़र्मों के सहयोग से गहन प्रवेश परीक्षण किए हैं।

🔗 ChatGPT के रिलीज़ नोट्स · ChatGPT की घोषणा

Perplexity ने अपने वॉयस मोड को अपडेट किया, जो OpenAI के gpt-live-1 के साथ कई Computer सत्रों और Projects को नियंत्रित करता है

28 अक्टूबर — Perplexity वेब पर और Mac ऐप में सभी Pro और Max ग्राहकों के लिए अपने वॉयस मोड का एक नया संस्करण रोल आउट कर रहा है। @AskPerplexity खाते द्वारा घोषित और फिर @perplexity_ai द्वारा दोबारा पोस्ट किए गए इस अपडेट के माध्यम से उपयोगकर्ता एक ही वॉयस बातचीत में एक साथ कई Computer सत्र चला सकते हैं, नए कार्य शुरू कर सकते हैं और Projects बना या प्रबंधित कर सकते हैं। यह OpenAI के रीयल-टाइम वॉयस मॉडल gpt-live-1 पर आधारित है, जो 10 सितंबर से इसके API में उपलब्ध है। Aravind Srinivas इस विचार को संक्षेप में बताते हैं: समानांतर वर्कफ़्लो को आगे बढ़ाने के लिए अपने कंप्यूटर से बात करना। Perplexity के लिए आवाज़ कोई पहली चीज़ नहीं है, क्योंकि Comet का वॉयस मोड फ़रवरी से सभी के लिए खुला है और Computer मार्च से ही वॉयस कमांड स्वीकार कर रहा था; नई बात कई सत्रों और Projects का संचालन है। Perplexity ने न तो समर्थित भाषाओं का उल्लेख किया है, न ही उपयोग की सीमाओं या क्रेडिट लागत का।

🔗 Perplexity की घोषणा

Claude for Legal ने कानूनी काम के लिए तैयार आर्टिफैक्ट्स की एक गैलरी जोड़ी

28 अक्टूबर — Anthropic ने Claude for Legal में आर्टिफैक्ट्स की एक गैलरी जोड़ी है, जो मई से Claude Enterprise में उपलब्ध है: ये इंटरैक्टिव टूल्स (ट्रैकर्स, डैशबोर्ड) हैं जिन्हें कानूनी टीमें अपने दस्तावेज़ों और कनेक्टर्स के साथ अनुकूलित करती हैं, और फिर कंपनी के भीतर या ग्राहकों के साथ प्राइवेसी सेटिंग्स और टीमों के बीच अलगाव (ethical walls) के साथ साझा करती हैं। प्रत्येक आर्टिफैक्ट एक उदाहरण के साथ खुलता है, और प्रत्येक उत्तर अपने स्रोत का संदर्भ देता है।

यह गैलरी छह कार्यों को कवर करती है: उद्धरणों का सत्यापन (Cite check), विभिन्न अधिकार क्षेत्रों के बीच किसी नियम की तुलना, खुले मामलों की तालिका, कंपनी के मानकों के मुकाबले खंडों (clauses) में अंतर, आगामी नियमों की निगरानी और अनुबंधों के एक बैच की सारणीबद्ध समीक्षा। इसमें साझेदारों (Goodwin, Harvey, Foley & Lardner, PwC; Legora और Orrick की घोषणा की गई है) के आर्टिफैक्ट्स और न्याय तक पहुंच के नौ आर्टिफैक्ट्स भी शामिल हैं, जिनमें से पांच Claude क्रेडिट द्वारा समर्थित संघों द्वारा बनाए गए हैं। मई से अब तक 60 से अधिक कानूनी कनेक्टर्स जोड़े गए हैं, जिनमें Bloomberg Law और Filevine शामिल हैं, और Anthropic अपने Legal Ambassadors Program के लिए एक प्रतीक्षा सूची खोल रहा है।

🔗 Anthropic का लेख

Copilot से इतर कोडिंग एजेंट्स: Gemini CLI, Antigravity 2.28.0, Kimi Code 2.4.0, DeepSeek Harness और Replit का ViBench 2.0 बेंचमार्क

GitHub से इतर, आज के कोडिंग एजेंट्स अपने प्रतिस्पर्धियों के सत्रों को इम्पोर्ट करते हैं या उन्हें कार्य सौंपते हैं, और Replit ने एक ऐसा बेंचमार्क प्रकाशित किया है जहां एजेंट एक संपूर्ण उत्पाद तैयार करता है।

Gemini CLI ने Gemini Code Assist उद्यमों पर फिर से ध्यान केंद्रित किया और Antigravity CLI व Gemini API CLI की ओर निर्देशित किया

28 अक्टूबर — Gemini CLI के README का लहज़ा बदल गया है। रात भर में मर्ज की गई PR 29995 ने पिछले तीन चेतावनियों को (जिनमें 16 अक्टूबर को जोड़ी गई चेतावनियां भी शामिल हैं) एक एकल बॉक्स, “इंस्टॉल करने से पहले पढ़ें”, से बदल दिया है, जो इस टूल को केवल Code Assist वाले उद्यमों के लिए आरक्षित प्रस्तुत करता है: Gemini Code Assist Standard और Enterprise लाइसेंस, Google Cloud पर Code Assist for GitHub, साथ ही Gemini API और Vertex AI की पुरानी सशुल्क कुंजियां। 18 जून से मुफ़्त पेशकश और Google AI Pro व Ultra सदस्यताओं को Antigravity CLI की ओर ही निर्देशित किया जा रहा है।

यह टेक्स्ट दो चेतावनियां और जोड़ता है: Gemini CLI को Gemini 4 श्रृंखला (Argon सहित) या अगली पीढ़ियों के लिए अनुकूलित नहीं किया गया है, और इसका उपयोग Gemini मॉडलों को मापने के लिए नहीं किया जाना चाहिए, क्योंकि इसका हार्नेस ऐसे स्कोर देता है जो प्रतिनिधि नहीं हैं। इसके बाद एक तालिका सही टूल की ओर मार्गदर्शन करती है:

कमांड-लाइन टूल	README द्वारा अनुशंसित उपयोग
Antigravity CLI (`agy`)	Gemini 4 Argon और आगामी संस्करणों के साथ कोडिंग, मुफ़्त पेशकश, Google AI Pro और Ultra
Gemini API CLI (`gemini-api`)	किसी एजेंट (agy, Claude Code, Codex), स्क्रिप्ट या CI से मॉडलों और मीडिया तक सीधी पहुंच
Gemini CLI (`gemini`)	Gemini Code Assist के अंतर्गत संगठन

Gemini API CLI, जो अभी भी एक प्रयोगात्मक Go बाइनरी है और 23 अक्टूबर से 0.4.4 संस्करण पर है, इसे यहाँ पहले कभी प्रस्तुत नहीं किया गया था: README इसे एक स्टेटलेस API CLI के रूप में वर्णित करता है, जो कोई कोड हार्नेस नहीं है। वर्ज़न की बात करें तो, 28 अक्टूबर का नाइटली (nightly) संस्करण केवल पिछले दिन जारी किए गए प्री-रिलीज़ v0.67.0 के चार बग फिक्स को ही शामिल करता है।

🔗 PR 29995 · Gemini API CLI का रिपॉजिटरी

Antigravity 2.28.0 ने एक अंतर्निहित ब्राउज़र, एक PDF व्यूअर और किसी भी प्रकार के अटैचमेंट जोड़े

26 अक्टूबर — छूटी हुई खबर: Antigravity 2.28.0 एप्लिकेशन (19 सुधार, 15 बग फिक्स) एक वेब ब्राउज़र को एकीकृत करता है। पृष्ठ साइड पैनल के एक टैब में खुलते हैं, जिसे मोबाइल लेआउट से बचने के लिए चौड़ा किया गया है, बातचीत के लिंक डिफ़ॉल्ट रूप से वहीं खुलते हैं, और एड्रेस बार कनेक्शन की स्थिति और साइट का प्रमाणपत्र प्रदर्शित करता है। PDF एक अंतर्निहित व्यूअर में खुलते हैं, और 20 MB तक के किसी भी प्रकार की फ़ाइलें (वीडियो, डिज़ाइन फ़ाइलें, प्रोग्राम) संलग्न की जा सकती हैं, जिन्हें एजेंट उनके स्थान पर ही पढ़ता है। यह संस्करण diffs में संशोधित शब्दों और वर्णों को भी हाइलाइट करता है, बंद किए गए टैब को फिर से खोलने की अनुमति देता है और उपयोगकर्ता के संदेश को हुक्स तक पहुंचाता है। बग फिक्स में, macOS और Windows पर एंटरप्राइज खाते अब रीस्टार्ट होने पर लॉग आउट नहीं होते हैं। CLI 1.4.0 और SDK 0.1.22 में कोई बदलाव नहीं हुआ है।

🔗 Antigravity का चेंजलॉग

Kimi Code 2.4.0 ने Claude Code और Codex के सत्रों को इम्पोर्ट किया और अब अपने आप प्लान मोड में नहीं जाता

28 अक्टूबर — Moonshot AI ने X पर किसी घोषणा के बिना Kimi Code 2.4.0 (7 छोटे बदलाव, 26 बग फिक्स) जारी किया। सबसे प्रमुख नई सुविधा उन लोगों के लिए है जो टूल बदल रहे हैं: /import-sessions, या kimi import-sessions, पिछले 15 या 30 दिनों के Claude Code और Codex के सत्रों को पुनर्प्राप्त करता है। प्लान मोड अब केवल उपयोगकर्ता के अनुरोध पर ही शुरू होता है, और कोई भी प्लान बिना समीक्षा के निष्पादित नहीं होता है, जिसमें Never Ask मोड या गैर-इंटरैक्टिव निष्पादन (kimi -p) भी शामिल है। Tower घटक की डिफ़ॉल्ट कंकरेंसी सीमा 16 से बढ़कर 256 एजेंट्स हो गई है, जिसमें प्रत्येक लॉन्च पर एक मॉडल चुना जाता है, और 30 मिनट के बाद निष्क्रिय वेब और डेस्कटॉप सत्रों को मेमोरी से अनलोड कर दिया जाता है। इंटीग्रेटर्स के लिए, सर्वर API बदलता है: स्वीकृतियां और प्रश्न एक ही फ्रेम interaction के माध्यम से गुजरते हैं, और पुराने एंडपॉइंट्स को हटा दिया गया है।

🔗 Kimi Code 2.4.0 के नोट्स

DeepSeek ने Harness 0.2.2-alpha.2 जारी किया, जो Codex या Claude के स्थानीय CLI को कार्य सौंप सकता है, और 0.2.1-rc.4 भी

28 अक्टूबर — DeepSeek ने अपने एजेंट एनवायरनमेंट DeepSeek Harness के दो प्री-रिलीज़ संस्करण जारी किए हैं, जो बिना किसी स्थिर संस्करण के 33वें और 34वें हैं। 0.2.1-rc.4 केवल एक खामी को ठीक करता है: ACP मोड में, डायग्नोस्टिक्स मानक आउटपुट के साथ मिल जाते थे। 0.2.2-alpha.2 कई प्रयोगात्मक सुविधाओं के साथ अगली श्रृंखला की शुरुआत करता है: subagent_oar प्लगइन, जो मशीन पर स्थापित Codex या Claude के CLI को स्वतंत्र कार्य सौंपता है, अलग Git worktrees में सत्र जिसमें संबंधित पुल अनुरोधों की स्थिति और अंतर शामिल हैं, और एक सांख्यिकी पैनल जो संदर्भ, कैश, मॉडल और प्रत्येक टूल में बिताए गए समय का बारी-बारी से विवरण देता है। इंटरफ़ेस का छह भाषाओं में अनुवाद किया गया है, जिसमें फ्रेंच भी शामिल है, तीसरे पक्ष के प्लगइन्स विफलता की स्थिति में पुराने संस्करण पर रोलबैक के साथ अपडेट होते हैं, और प्रति छवि सीमा बढ़कर 50 MiB हो जाती है।

🔗 प्री-रिलीज़ 0.2.2-alpha.2 · प्री-रिलीज़ 0.2.1-rc.4

Replit ने ViBench 2.0 प्रकाशित किया, एक ऐसा बेंचमार्क जहां एजेंट्स फीचर-दर-फीचर एक संपूर्ण उत्पाद बनाते हैं

28 अक्टूबर — Replit ने Fireworks के Specialized Intelligence Index (SII) में एकीकृत एक लंबी अवधि के विकास (long-horizon) बेंचमार्क ViBench 2.0 को प्रकाशित किया। किसी मौजूदा कोडबेस में एक अच्छी तरह से परिभाषित कार्य के बजाय, एजेंट एक खाली प्रोजेक्ट से शुरू करता है, एक संक्षिप्त विनिर्देश से पहला संस्करण बनाता है, और फिर अपने स्वयं के कोड पर 18 सुविधाओं तक जोड़ता है, जो Uber, GitHub या Google Docs से प्रेरित उत्पादों के लिए हैं। इस बेंचमार्क में 17 उत्पाद, 241 फीचर अनुरोध और 544 टेस्ट प्लान शामिल हैं; 8 उत्पाद GitHub पर सार्वजनिक हैं, 9 गुप्त रखे गए हैं।

मूल्यांकित मॉडल	सफल निर्माण (pass@1)	प्रति निर्माण लागत
GPT-6.1 Sol	65 %	लगभग 12 डॉलर
GPT-6 Astra	60 %	लगभग 90 डॉलर
Claude Opus 5.5	49 %	—
DeepSeek V4.1 Flash	कोई नहीं, लेकिन 77% टेस्ट प्लान सफल	लगभग 2.50 डॉलर

शीर्ष तीन अपने 90% से अधिक टेस्ट प्लान में सफल होते हैं, और अन्य मॉडल लगभग 20% सफल निर्माणों पर या उससे नीचे सिमट जाते हैं; कोई भी ओपन मॉडल पूर्ण निर्माण प्रदान नहीं करता है। आठ सार्वजनिक उत्पादों पर, GPT-6.1 Terra ने GPT-6.1 Sol की लगभग आधी लागत पर 47% निर्माणों में सफलता प्राप्त की। शीर्ष मॉडलों की लगभग तीन-चौथाई विफलताएं सुविधाओं के टकराव के कारण होती हैं। Opus 5.5 एक परीक्षक के रूप में कार्य करता है; Replit ने 34 जानबूझकर डाले गए बग्स और GPT-6.1 Sol द्वारा पुन: जांच के साथ इसका परीक्षण किया, जिसने इसके द्वारा मान्य की गई 477 सफलताओं में से 99.2% की पुष्टि की।

🔗 Replit का ब्लॉग पोस्ट

डेवलपर्स के लिए प्लेटफॉर्म: Mistral का Responses API और Google का Connected Apps Platform

डेवलपर्स के लिए दो प्लेटफॉर्म शुरू हो रहे हैं: Mistral ने एजेंट्स बनाने के लिए OpenAI के रिस्पॉन्स फॉर्मेट को अपनाया है, और Google ने Search तथा Gemini में एप्लिकेशन प्रकाशित करने के लिए एक वन-स्टॉप समाधान पेश किया है।

Mistral ने एजेंट्स बनाने के लिए सार्वजनिक पूर्वावलोकन में Responses API लॉन्च किया

28 अक्टूबर — Mistral ने एजेंट्स के निर्माण के लिए डिज़ाइन किए गए अपने Responses API को सार्वजनिक पूर्वावलोकन में उपलब्ध करा दिया है। प्रत्येक प्रतिक्रिया मॉडल के टेक्स्ट, उसके तर्क और उसके टूल कॉल्स को अलग-अलग तत्वों में विभाजित करती है, जिससे एप्लिकेशन को Chat Completions की तरह इन चरणों को सुलझाने की आवश्यकता नहीं पड़ती; यह Mistral Large 4 सहित Mistral द्वारा होस्ट किए गए सभी चैट मॉडलों के साथ काम करता है। दस्तावेज़ बताते हैं कि यह OpenAI Responses प्रारूप है: इसलिए किसी मौजूदा Responses एकीकरण को Mistral में पोर्ट किया जा सकता है। यह API स्टेटलेस (stateless) है: एप्लिकेशन इतिहास को सुरक्षित रखता है और प्रत्येक अनुरोध के साथ इसे दोबारा भेजता है।

पूर्वावलोकन सुविधा	दस्तावेज़ के अनुसार विवरण
समर्थित इनपुट	टेक्स्ट, छवियां (URL या base64), फ़ाइलें (URL, base64, पहचानकर्ता)
संरचित आउटपुट	`text.format` के माध्यम से JSON मोड और JSON Schema
टूल्स	क्लाइंट साइड पर निष्पादित फ़ंक्शंस, नेमस्पेस सहित
तर्क (Reasoning)	मॉडल के आधार पर `reasoning.effort` और स्पष्ट पाठ में तर्क
टोकन गणना	`POST /v1/responses/input_tokens`

यह API Mistral के Python और TypeScript SDK (client.responses.create) के साथ उपयोग की जा सकती है, जिसके लिए किसी अलग मूल्य निर्धारण की घोषणा नहीं की गई है। इस घोषणा के साथ कोई ब्लॉग पोस्ट नहीं है, इसे X पर एक थ्रेड और एक दस्तावेज़ पृष्ठ में साझा किया गया था।

🔗 Mistral का थ्रेड · दस्तावेज़ीकरण

Google ने Search और Gemini ऐप में एप्लिकेशन प्रकाशित करने के लिए Connected Apps Platform को पूर्वावलोकन में लॉन्च किया

28 अक्टूबर — Google ने Connected Apps Platform को पूर्वावलोकन में खोला है, जो डेवलपर्स के लिए अपनी सेवाओं को Google Search और Gemini ऐप दोनों से जोड़ने का एक वन-स्टॉप समाधान है। एकीकरण क्लाउड में होस्ट किए गए MCP सर्वर के माध्यम से, या AppFunctions API के माध्यम से Android MCP द्वारा होता है; एप्लिकेशन को फिर Google Connected Console में पंजीकृत, परीक्षण और सबमिट किया जाता है, जहां डेवलपर समीक्षा से पहले Search, Gemini या दोनों में प्रकाशन चुनता है। एक बार लाइव होने के बाद, कंसोल ट्रैफ़िक, लेटेंसी और त्रुटि दरों को ट्रैक करता है, और डेवलपर अपनी ब्रांड पहचान (सत्यापित लोगो, प्रमाणित खाते) को नियंत्रित करता है। पहुंच चरणों में खोली जा रही है, जिसमें “आने वाले महीनों में” अन्य डेवलपर्स, बाज़ारों और Google उत्पादों की योजना बनाई गई है। Google 50 से अधिक Connected Apps का दावा करता है: Adobe, Experian, Localiza और Peloton पहले से ही Gemini में हैं और आने वाले हफ़्तों में Search में आ रहे हैं, और Calm एकीकरण की घोषणा की गई है।

🔗 Google का ब्लॉग पोस्ट

संक्षेप में

एजेंट और कोडिंग टूल्स

Microsoft Copilot SDK — GitHub Copilot SDK अब Microsoft Copilot SDK बन गया है, जो Microsoft और GitHub उत्पादों के लिए साझा एजेंट हार्नेस इंटरफ़ेस है, जिसमें किसी कार्रवाई की आवश्यकता के बिना चरणबद्ध माइग्रेशन शामिल है; Copilot CLI 1.0.105 बिना किसी अन्य नए फ़ीचर के स्टेबल में आ गया है, केवल Fusion High या Max चयन के लिए एक समाधान है, जिसे पहले ही कवर किया जा चुका है। 🔗 स्रोत
इश्यूज में आर्टिफ़ैक्ट्स — GitHub इश्यूज सार्वजनिक पूर्वावलोकन में वर्ज़न हिस्ट्री के साथ आर्टिफ़ैक्ट्स (Markdown में प्लान, लिंक, इंटरैक्टिव HTML विज़ुअलाइज़ेशन) का समर्थन कर रहे हैं; GitHub ऐप सत्र के आर्टिफ़ैक्ट्स अपने आप इससे जुड़ जाते हैं, और gh issue artifact कमांड एजेंटों को उन्हें प्रबंधित करने की अनुमति देता है। 🔗 स्रोत
VS Code और Visual Studio के लिए Antigravity एक्सटेंशन एजेंट के लिए कोड टिप्पणियां और टर्मिनल संदर्भ जोड़ते हैं — 25 अक्टूबर का अपडेट: VS Code एक्सटेंशन 1.10.0 एजेंट के लिए किसी लाइन या डिफ पर टिप्पणी करने की अनुमति देता है, और Visual Studio एक्सटेंशन 1.0.261026.0 @terminal के साथ चैट में 8 KB तक टर्मिनल आउटपुट जोड़ता है। 🔗 स्रोत
Zed 1.26 और प्रिव्यू 1.27 — 1.26 स्टेबल हो गया है (इंटीग्रेटेड Pyrefly, WebAssembly सोर्स डिबगिंग); प्रिव्यू 1.27 एजेंट के रीस्टोर पॉइंट्स को हटाता है, जो बड़े Git रिपॉजिटरी में इसे धीमा या ब्लॉक कर रहे थे, और अब इसके लिए macOS 12 आवश्यक है। 🔗 स्रोत
Amp पर पर्सनल Orbs — लॉन्च के छह दिन बाद, Amp के सेल्फ-होस्टेड orbs को बिना किसी वर्कस्पेस या एडमिन अधिकारों के व्यक्तिगत सेटिंग्स से जोड़ा जा सकता है; इन पर बनाए गए थ्रेड्स पर Personal का लेबल होता है। 🔗 स्रोत
Qwen Code v0.26.3 — स्टेबल वर्ज़न में पिछले दिन के प्रिव्यू की लगभग तीस नई प्रविष्टियां शामिल हैं, जिनमें प्रति सत्र एक पर्सिस्टेंट Workflow मोड शामिल है; CLI मॉडल पहचानकर्ता qwen4 के लिए डिफ़ॉल्ट रूप से 1M टोकन का संदर्भ आकार भी निर्धारित करता है, बिना ऐसे किसी मॉडल पर अन्य संकेत दिए। 🔗 स्रोत
Codex में Runway Dev — Runway Dev अब Codex का एक प्लगइन बन गया है: Runway के अनुसार, केवल एक इंस्टॉलेशन ही काफी है ताकि Codex अपने आप किसी एप्लिकेशन में Runway API को एकीकृत कर सके; Runway Dev का MCP सर्वर सितंबर से ही मौजूद था। 🔗 स्रोत
Manus से निर्मित Bricklane — Manus ने Bricklane को प्रदर्शित किया, जो किसी ग्राहक के पसंदीदा स्थान को कस्टम ब्रिक मॉडल में बदलता है (Villa de Verano के लिए 566 पीस और 13 चरण); Manus के अनुसार, एजेंट ने वेबसाइट, पेमेंट, डोमेन, वीडियो और विज्ञापन तैयार किए। कोई नया उत्पाद फ़ीचर नहीं। 🔗 स्रोत

GitHub (गैर-एआई)

Dependabot और रीचेबिलिटी — GitHub Enterprise Cloud पर मुफ्त प्रिव्यू में, CodeQL अब JavaScript और TypeScript के लिए यह इंगित करता है कि क्या कोड वास्तव में किसी डिपेंडेंसी के संवेदनशील फ़ंक्शन को कॉल करता है, बिना कभी खुद से किसी अलर्ट को बंद किए। 🔗 स्रोत
पब्लिक मॉनिटरिंग — github.com के सार्वजनिक हिस्से पर कहीं भी उजागर हुए कंपनी सीक्रेट्स की निगरानी अब आम तौर पर उपलब्ध हो गई है, GitHub Secret Protection ग्राहकों के लिए बिना किसी अतिरिक्त लागत के। 🔗 स्रोत
AWS पर Linux रनर्स — GitHub Actions कुछ 2 और 4-कोर Linux जॉब्स को Azure और AWS के बीच विभाजित करता है, Free, Pro और Team के लिए स्वचालित रूप से, और Enterprise Cloud के लिए ऑप्ट-इन के आधार पर; GitHub ने अनुमति प्राप्त IP पतों की सूचियों को अपडेट करने की सिफारिश की है। 🔗 स्रोत
वर्कफ़्लो लॉक फ़ाइलें — GitHub Actions वर्कफ़्लो डिपेंडेंसी लॉक फ़ाइलें Enterprise Cloud, Team और Free पर आम तौर पर उपलब्ध हो गई हैं, 14 अक्टूबर के प्रिव्यू के बाद से कोई नया फ़ीचर नहीं आया है। 🔗 स्रोत
Moderate भूमिका — GitHub ने कोड एक्सेस के बिना इश्यूज को संपादित करने, स्थानांतरित करने, छिपाने और लॉक करने के लिए एक Moderate भूमिका की आम उपलब्धता की घोषणा की, फिर उसी दिन सुधार किया: यह अभी उपलब्ध नहीं है और आने वाले हफ़्तों में आएगी। 🔗 स्रोत
पुल रिक्वेस्ट सीमाएं — राइट एक्सेस के बिना योगदानकर्ताओं की पुल रिक्वेस्ट्स को सीमित करने वाले मेंटेनर्स अब पर्याप्त रूप से पुराने खातों या उन खातों को छूट दे सकते हैं जिनकी पुल रिक्वेस्ट्स पहले से ही रिपॉजिटरी में मर्ज हो चुकी हैं। 🔗 स्रोत

मॉडल, API और ओपन रिसर्च

Mistral पर DeepSeek V4.1 Flash और GLM 5.3 Flash — Mistral API बिना किसी संशोधन के, 1M टोकन संदर्भ के साथ, इनपुट पर $0.30 और आउटपुट पर $1.20 प्रति मिलियन टोकन की दर से DeepSeek V4.1 Flash 1017 को सार्वजनिक पूर्वावलोकन में प्रदान कर रहा है, और यूरोप व अमेरिका से अपरिवर्तित मूल्य पर GLM 5.3 Flash को सामान्य उपलब्धता में ला रहा है। 🔗 स्रोत
Voxtral Mini Transcribe 3 — Mistral ने Voice Arena के Diarization + ASR लीडरबोर्ड में डायराइजेशन एरर रेट में नौ मॉडलों में से दूसरा स्थान हासिल करने की जानकारी दी, जो उसी परिवार के सबसे बड़े मॉडल से भी आगे है। 🔗 स्रोत
SpaceXSI पर कस्टम मॉडरेशन — API रिलीज़ नोट्स ने guidelines ऐरे को आधिकारिक बना दिया है, जो Grok को nsfw, violence या profanity श्रेणियों की सामग्री को अस्वीकार करने का निर्देश देता है, जो 17 और 23 अक्टूबर को SDKs में पहले ही दिखाई दे चुका था। 🔗 स्रोत
Particle-1 — Suhail द्वारा पेश की गई एक नई कंपनी Particle ने अपने API के माध्यम से एक पोस्ट-ट्रेन्ड DeepSeek V4.1 Flash लॉन्च किया है जो उसी दर पर औसतन लगभग 45% कम टोकन की खपत करता है; Aravind Srinivas का कहना है कि उन्होंने लॉन्च से पहले टीम के साथ काम किया था, हालांकि Perplexity में किसी एकीकरण की घोषणा नहीं की गई है। 🔗 स्रोत
Perplexity का RAG ट्यूटोरियल — Perplexity ने Agent API के ज़रिए Python, ChromaDB, अपने एम्बेडिंग मॉडल pplx-embed-v1-0.6b और GPT-5.6 Luna के साथ कमांड लाइन में RAG बनाने के लिए सात चरणों का ट्यूटोरियल प्रकाशित किया; कोई नया उत्पाद फ़ीचर नहीं। 🔗 स्रोत
अभिलेखागार में olmOCR 2 — Ai2 ने अपने ओपन टेक्स्ट रिकग्निशन मॉडल के दो उपयोग प्रस्तुत किए: एक इतिहासकार जो इसे हजारों ऐतिहासिक तस्वीरों पर स्थानीय रूप से चलाता है, और CENTURIA टीम, जिसने इसे 57 रोमन सिरेमिक रिकॉर्ड्स पर फाइन-ट्यून किया और ट्रांसक्रिप्शन त्रुटि को 15.58% से घटाकर 1.11% कर दिया। 🔗 स्रोत
Project Pyrite — एक कम्युनिटी पोस्ट में, 31.8 बिलियन पैरामीटर्स वाला एक MoE, llm-jp-4-32b-a3b-base, 59.06 से घटकर 9.81 GiB का हो गया और लेखक के अनुसार, 2-बिट यूनिफ़ॉर्म क्वांटाइज़ेशन के दोहराव लूप्स के बिना, 16 GB Mac M2 Pro पर 34 से 49 टोकन प्रति सेकंड पर चलता है। 🔗 स्रोत
My Name is Riemann — OpenPeerAI ने AMD हार्डवेयर पर 163 मिलियन वाले मॉडल को चरणबद्ध तरीके से बड़ा करके प्राप्त 13.1 बिलियन पैरामीटर्स का एक मॉडल प्रिव्यू में प्रकाशित किया; लेखकों ने कोई सामान्य बेंचमार्क नहीं चलाया और स्वयं कॉर्पस त्रुटियों की सूचना दी है। 🔗 स्रोत
L2Loop — Yuxuan Zong ने कुछ क्वांटाइज़्ड लेयर्स को फिर से निष्पादित करने का प्रस्ताव दिया है जब तक वे GPU के L2 कैश में फिट बैठती हैं: लेखक के अनुसार, RTX 5080 पर यह दूसरा पास एक नई लेयर की लगभग आधी लागत लेता है और समान पैरामीटर्स पर लॉस को 0.05 से 0.08 तक कम करता है। 🔗 स्रोत
EEG डेटासेट — Hugging Face Hub की एक कम्युनिटी गणना में ब्रेन सिग्नल्स के 368 डेटासेट पाए गए, जिनमें से 146 बिना लाइसेंस लेबल के हैं, जिससे उनका पुन: उपयोग जटिल हो जाता है। 🔗 स्रोत

इन्फ्रास्ट्रक्चर

Together AI पर ऑटोमैटिक रिपेयर — Together AI ने साल की शुरुआत में लॉन्च किए गए अपने GPU क्लस्टर्स के नोड्स की ऑटोमैटिक रिपेयर का विवरण दिया: हेल्थ चेक, सबूतों के साथ सबसे हल्का रिपेयर, Xid एरर कोड तक समायोज्य सहमति और चल रहे कार्यों की प्रतीक्षा, डिफ़ॉल्ट रूप से 2 घंटे। 🔗 स्रोत
CUDA 13.4 और Mission Control 2.5 — NVIDIA ने CUDA 13.4 के गारंटीड मेमोरी वाले MPS टाइम-शेयरिंग का विवरण दिया, जिसे ओपन-सोर्स ऑपरेटर gpu-fractioning द्वारा Kubernetes के तहत स्वचालित किया गया है, और Mission Control 2.5, जो स्वायत्त रिकवरी को Run:ai के Kubernetes वर्कलोड तक विस्तारित करता है। 🔗 CUDA 13.4 · 🔗 Mission Control 2.5

इमेज, वीडियो और वॉइस

Kling और Minibots — Kling 2027 के लिए निर्धारित Evolutionary Films की एनिमेटेड फीचर फिल्म Minibots का विशेष प्रौद्योगिकी भागीदार बन गया है, जिसमें Mulan के सह-निर्देशक Tony Bancroft कैरेक्टर डिज़ाइन कर रहे हैं; एक पहली झलक Kling 4.0 से बनाई गई है। 🔗 स्रोत
Pika पर Kling 4.0 — Pika ने Kling 4.0 को एकीकृत किया: स्टीरियो साउंड और सिंक्रोनाइज़्ड डायलॉग के साथ 3 से 30 सेकंड के निरंतर शॉट्स, 10 की-फ्रेम्स या 15 संदर्भों तक, 720p या 1080p में। 🔗 स्रोत
Luma के मिनी-ऐप्स — Luma ने Luma Agents में आठ मिनी-ऐप्स को समूहीकृत किया है, जिनमें Light Transfer, Virtual Try-On और Background Swap शामिल हैं, जो किसी विज़ुअल के केवल एक तत्व को बदलते हैं, $30 प्रति माह के Plus प्लान से उपलब्ध। 🔗 स्रोत
ElevenLabs और Asociación ELA — ElevenLabs ने पूरे स्पेन में ALS के मरीजों को अपनी वॉइस रेस्टोरेशन सुविधा मुफ्त में प्रदान करने के लिए स्पेन के प्रमुख ALS एसोसिएशन के साथ साझेदारी की है। 🔗 स्रोत

उत्पाद और व्यवसाय

Gemini में इमर्सिव एक्सप्लोरेशन — Gemini ऐप का स्टूडेंट हब परत-दर-परत एक्सप्लोर करने के लिए इंटरैक्टिव दृश्य प्रदान करता है, सिल्क रोड से लेकर बिजली चमकने के भौतिक विज्ञान तक, फ्रेंच सहित छह भाषाओं में सभी के लिए उपलब्ध; बिना किसी तारीख के ऑडियो नैरेशन की घोषणा की गई है। 🔗 स्रोत
Gemini Notebook में एक घंटे का ऑडियो — Gemini Notebook का मोबाइल ऐप 1 घंटे तक का लाइव ऑडियो रिकॉर्ड करता है, जिसका उपयोग तुरंत एक नोटबुक के स्रोत के रूप में किया जा सकता है, यह सभी iOS और Android उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है। 🔗 स्रोत
Claude Enterprise पर स्मार्ट रिपोर्ट्स, सर्वे और साझा बजट — तीन एडमिनिस्ट्रेशन टूल्स आम तौर पर उपलब्ध हो गए हैं: स्मार्ट रिपोर्ट्स (सितंबर से बीटा में), जो दिखाते हैं कि कोई टीम Claude का क्या उपयोग कर रही है और इसमें कितना खर्च आता है, इनबिल्ट सर्वे और साझा समूह बजट, 50, 75, 95 और 100% पर अलर्ट के साथ। 🔗 स्रोत
Claude में IDC Quanta — रिसर्च फर्म IDC अपने ग्राहकों के लिए ऐप, Cowork और Office ऐड-इन्स में एक MCP कनेक्टर के ज़रिए अपने Quanta प्लेटफॉर्म को Claude से जोड़ती है, जिसमें IDC का स्रोत उद्धृत किया गया है; आंतरिक रूप से, उसने एक कोड समीक्षा को पांच दिनों से घटाकर लगभग 30 मिनट करने की बात कही है। 🔗 स्रोत
Legora और OpenAI — OpenAI के एक केस स्टडी में, स्वीडिश लीगल-टेक कंपनी Legora ने नॉन-डिस्क्लोजर एग्रीमेंट्स (NDA) की समीक्षा को अपनी कानूनी टीम की क्षमता के लगभग 20% से घटाकर 1% से भी कम कर दिया; एक Fortune 100 ग्राहक के लिए, अनुबंध टर्नअराउंड समय में 90% की गिरावट आई। 🔗 स्रोत
The future of the firm — अगली अर्थव्यवस्था पर OpenAI की श्रृंखला का दूसरा निबंध: अपने व्यक्तिगत रूप से लिख रहे दो लेखक संगठनात्मक ढांचे (ऑर्ग चार्ट) में कर्मचारियों के नीचे, बगल में या बीच में एआई की कल्पना करते हैं; कोई उत्पाद या आंकड़े नहीं। 🔗 स्रोत

इसका क्या अर्थ है

Gemini 4 Carbon उस उभरते पैटर्न की पुष्टि करता है: किसी लैब का सबसे शक्तिशाली मॉडल पहले सुरक्षाकर्मियों (डिफेंडर्स) के पास आता है। सितंबर के अंत में Argon की तरह, Carbon API में आने से पहले Fairwind Program और अमेरिकी सरकार के स्वैच्छिक परीक्षणों से होकर गुजरता है, और Google बिना गार्डरेल्स के मापे गए आक्रामक स्कोर प्रकाशित करता है—ExploitGym पर 54.8%, व्यवहार संबंधी आंकड़ों के साथ: Terminal-Bench 4.0 पर 0.0% सफल चीटिंग, Gray Swan में कोई भी अप्रत्यक्ष प्रॉम्प्ट इंजेक्शन हमला सफल नहीं हुआ। एक्सेस से पहले कीमत ज्ञात है, तारीख नहीं। उसी दिन, कोड सुरक्षा का पैमाना बदल जाता है: GitHub पूरे रिपॉजिटरी की पहुंच में एक एजेंटिक स्कैनर लाता है और एआई अनुप्रयोगों के लिए विशिष्ट खामियों का पता लगाता है, जबकि Replit इस धारणा के आधार पर किसी एजेंट के वातावरण को रेट करने के लिए एक पैमाना प्रस्तावित करता है कि एजेंट सहयोग नहीं भी कर सकता है।

Universe में, GitHub अब केवल एक मॉडल नहीं बल्कि एक पूरा सिस्टम बेचता है। Fusion डेवलपर से मॉडल चुनने का विकल्प हटा देता है, वह भी एक संख्यात्मक तर्क के साथ: Artificial Analysis Coding Agent Index पर Opus 5.5 Max के साथ Claude Code से सिर्फ दो अंक पीछे, और वह भी लगभग आधी कीमत पर। Copilot Memory और Dreaming एक सत्र से दूसरे सत्र तक संदर्भ जमा करते हैं, और ऑटोमेशन अपने परिणामों से सीखते हैं। बिलिंग भी इसी दिशा में आगे बढ़ती है: बिना किसी अलग सीट के GitHub Enterprise में Copilot शामिल, डॉलर्स में व्यक्त और सैंडबॉक्स के साथ साझा किया गया Actions प्लान, और प्रति ऑटोमेशन क्रेडिट सीमाएं। Octoverse बदलाव के पैमाने को दर्शाता है: 40% से अधिक पुल रिक्वेस्ट्स किसी एजेंट से शुरू होती हैं, और Claude Code व Codex के रिपॉजिटरी उन रिपॉजिटरी में शामिल हैं जो सबसे अधिक योगदानकर्ता हासिल कर रहे हैं।

एजेंट भी एक टूल से दूसरे टूल में तेजी से आवाजाही कर रहे हैं। Kimi Code, Claude Code और Codex के सेशंस को इम्पोर्ट करता है, DeepSeek Harness उनकी CLI को कार्य सौंपता है, Fusion स्थानीय रूप से निष्पादित Qwen3.8 Flash Next पर रूट कर सकता है, Mistral ने OpenAI Responses प्रारूप को अपनाया है, और Gemini CLI खुद Antigravity CLI और Gemini API CLI पर रीडायरेक्ट करता है। MCP एक साझा प्लग बनता जा रहा है: GitHub पर 26 सत्यापित कनेक्टर्स, Claude या ChatGPT में Suno, OpenAI मार्केटप्लेस में ServiceNow, Connected Apps Platform के माध्यम से Search और Gemini। ViBench 2.0 वर्तमान सीमा की याद दिलाता है: जब कोई एजेंट पूरा उत्पाद बनाता है, तो कोई भी खुला मॉडल इसे अंत तक पूरा नहीं कर पाता, और सर्वश्रेष्ठ मॉडल भी मुख्य रूप से फीचर इंटरसेक्शन्स पर विफल हो जाते हैं।

रिसर्च के मोर्चे पर, David Gross की समिति का बयान OpenAI के परिणाम का सटीक आकलन प्रस्तुत करता है: एक कठोर क्वांटम फील्ड थ्योरी की दिशा में एक महत्वपूर्ण कदम, लेकिन कन्फाइनमेंट और मास गैप अभी भी अनसुलझे हैं, और Lean फॉर्मलाइजेशन के सत्यापन से पहले कुछ भी प्रकाशित नहीं किया जाएगा। Anthropic और Meta बिना किसी प्रकाशित राशि के पूरे संस्थानों के लिए अपने मॉडल खोल रहे हैं। वॉइस के क्षेत्र में, NVIDIA ने एक ओपन मॉडल जारी किया है जो लगभग 4 बिलियन पैरामीटर्स सक्रिय करके भी लगभग Voxtral Small की बराबरी करता है, ElevenLabs ने उस अदृश्य घटक में सुधार किया है जो शब्दों को ध्वनि के साथ तालमेल में रखता है, और HeyGen किसी अवतार पर वोकल परफॉरमेंस के ट्रांसपोजिशन के लिए प्रति मिनट बिल करता है।