Moonshot publiceert de gewichten van Kimi K3.1 Pro, Cognition lanceert SWE-2 Flash, RoboColosseum evalueert robots in de praktijk

Moonshot AI maakt zijn belofte waar en publiceert op Hugging Face de gewichten van Kimi K3.1 Pro, een MoE met 2,8T parameters, onder een MIT-achtige licentie met voorwaarden voor de grootste wederverkopers. Cognition lanceert SWE-2 Flash, een codemodel op basis van Inkling-Small dat vijf keer goedkoper is dan SWE-2, en RoboColosseum laat robotbesturingsstrategieën op meer dan 100 echte robots beoordelen. OpenAI gaat Pierre overnemen, waarvan de tools al in Codex worden gebruikt, terwijl VS Code 1.145 Copilot, Claude en Codex in één sessie samenbrengt en GitHub Copilot zijn intrede doet in de codeassistent van Xcode.

Moonshot AI publiceert zoals beloofd de gewichten van Kimi K3.1 Pro, een MoE met 2,8T parameters, op Hugging Face

4 november — Bij de lancering van Kimi K3.1 Pro op 23 oktober beloofde Moonshot AI de volledige gewichten uiterlijk op 4 november beschikbaar te stellen: dat is nu gebeurd. De repository moonshotai/Kimi-K3.1-Pro, aangemaakt op 2 november en aangekondigd door @Kimi_Moonshot op 4 november om 16.00 uur UTC, is vrij toegankelijk, zonder formulier: 96 safetensors-bestanden, samen ongeveer 1,56 To.

De modelkaart beschrijft in detail wat de lanceringsaankondiging samenvatte. Kimi K3.1 Pro, dat Moonshot AI presenteert als zijn krachtigste model in de « 3T-klasse », is van nature multimodaal (tekst en beeld) en verder getraind op basis van Kimi K3. Een vermelde architectuurwijziging ten opzichte van Kimi K3: de Gated MLA-lagen met volledige attention maken plaats voor 24 Gated DeepSeek Sparse Attention-lagen (Gated DSA), die efficiënter zijn bij lange contexten. De gewichten worden geleverd in MXFP4, met activaties in MXFP8, een formaat waarmee al tijdens de training rekening werd gehouden (quantization-aware training).

Technisch kenmerk	Waarde volgens de modelkaart
Totale en actieve parameters	2,8T, waarvan 104B actief
Netwerklagen	93, waarvan 69 KDA en 24 Gated DSA
Experts van de MoE	896, waarvan 16 per token en 2 gedeeld
Contextvenster	1 048 576 tokens
Formaat van de gewichten	MXFP4, activaties in MXFP8
Visuele encoder	MoonViT-V2, 401M parameters
Gepubliceerde bestanden	96 safetensors, ongeveer 1,56 To

Moonshot AI raadt vLLM, SGLang en TokenSpeed aan om het model aan te bieden. Het is ook toegankelijk via de API van platform.kimi.ai (identifier kimi-k3.1-pro). Together AI, dat op de pagina als inferenceprovider wordt vermeld, biedt het al aan en maakt verdere training mogelijk (zie de Korte berichten). De modelkaart benadrukt een integratiepunt: in gesprekken met meerdere beurten of met toolaanroepen moet het volledige bericht van de assistent, inclusief redenering, ongewijzigd naar het model worden teruggestuurd. De bij de lancering gepresenteerde scores worden opnieuw vermeld: 65,7 op Terminal-Bench 4.0, vlak achter Claude Opus 5.5 (66,4), en 51,7 op SWE Marathon v1.1, de hoogste score in de tabel, waarbij Kimi K3.1 Pro met Claude Code als harness is geëvalueerd.

De licentie, « Kimi K3.1-Pro License » genaamd, volgt de opzet van een MIT-licentie (gebruik, wijziging, herdistributie en verkoop toegestaan), met twee voorwaarden. Een bedrijf dat modellen als dienst aanbiedt (Model as a Service), waarbij derden toegang krijgen tot inference of fine-tuning, en waarvan de totale omzet over twaalf opeenvolgende maanden meer dan 20 miljoen dollar bedraagt, moet vóór elk commercieel gebruik een afzonderlijke overeenkomst met Moonshot AI sluiten. Een commercieel product met meer dan 100 miljoen maandelijks actieve gebruikers of meer dan 20 miljoen dollar aan maandelijkse omzet moet « Kimi K3.1-Pro » duidelijk zichtbaar vermelden. Deze voorwaarden gelden niet voor intern gebruik of voor gebruik via de officiële producten van Moonshot AI of zijn gecertificeerde inferencepartners.

🔗 Kimi K3.1 Pro op Hugging Face · De aankondiging van Moonshot AI op X

Cognition lanceert SWE-2 Flash, een codemodel op basis van Inkling-Small dat vijf keer goedkoper is dan SWE-2

4 november — Cognition lanceert SWE-2 Flash, een snel en efficiënt codemodel dat onmiddellijk beschikbaar is in Devin Desktop en de Devin CLI, en gratis is tot en met 30 november (voor Pro-, Max- en Teams-abonnees, aldus de aankondigingsdraad). Een andere basis: waar SWE-2, uitgebracht op 10 september, verder werd getraind op basis van Kimi K3, bouwt SWE-2 Flash voort op Inkling-Small, het model met open gewichten van Thinking Machines (276B parameters, waarvan 12B actief). Cognition presenteert het als een volledig Amerikaans codemodel (volledig Amerikaans codemodel). Volgens het bedrijf is het vijf keer goedkoper dan SWE-2 en drie keer sneller, zonder dat een concreet tarief is gepubliceerd; de snelheidsdemonstratie (200 tegenover 60 tokens per seconde) is een gesimuleerde herhaling van een taak.

Introducing SWE-2 Flash, our new fast & efficient coding model. On leading evals, it outperforms all American open-weight models, even ones 3x larger. To balance transparency and cyber risks, we are building a program to securely share the weights with partners & researchers.

🇳🇱 Dit is SWE-2 Flash, ons nieuwe snelle en efficiënte codemodel. Op de belangrijkste evaluaties presteert het beter dan alle Amerikaanse modellen met open gewichten, zelfs modellen die drie keer zo groot zijn. Om transparantie en cyberrisico’s met elkaar te verenigen, zetten we een programma op om de gewichten veilig te delen met partners en onderzoekers. — @cognition op X

De vernieuwing zit vooral in de aanpak. Voor het eerst voegt Cognition vóór reinforcement learning een fase van mid-training toe: enkele biljoenen tokens uit wetenschappelijke artikelen, blogs en code, verdeeld over drie stappen waarbij de zeldzaamste en zorgvuldigst samengestelde data tot het einde worden bewaard. Daarna volgt grootschalige RL, waarbij de winst vooral voortkomt uit gevarieerdere en beter gecontroleerde taken. Het gemelde resultaat ten opzichte van het basismodel: Terminal-Bench 4.0 stijgt van 0,9 % naar 20,0 %, FrontierCode 2.0, de eigen benchmark, van 3,2 % naar 24,0 %, en ExploitBench van 11,3 % naar 34,8 %.

Benchmark (%)	SWE-2 Flash	Inkling-Small (basis)	Muse Spark Open	GLM 5.3 Flash	SWE-2
Grootte (totaal-actief)	276B-A12B	276B-A12B	816B-A42B	320B-A18B	2,8T-A104B
FrontierCode 2.0	24,0	3,2	6,2	14,2	23,8
Terminal-Bench 4.0	20,0	0,9	8,0	41,8	27,3
DeepSWE 1.1	60,1	17,4	60,0	63,4	73,0
SWE-Atlas QA	50,0	27,4	54,0	56,5	56,3
ExploitBench	34,8	11,3	—	36,0	36,1

De tabel in de blogpost nuanceert de belangrijkste claim. Meta’s Muse Spark Open, dat drie keer zo groot is, behoudt de voorsprong op SWE-Atlas QA (54,0 tegenover 50,0) en presteert even goed op DeepSWE 1.1. Tegenover de Chinese open modellen is het beeld gemengd: SWE-2 Flash verslaat GLM 5.3 Flash en DeepSeek V4.1 Flash op FrontierCode 2.0, maar blijft er op Terminal-Bench 4.0 ver achter (20,0 tegenover 41,8 en 42,3). Het verslaat SWE-2 nipt op FrontierCode 2.0, maar haalt het op geen enkele andere rij in.

De gewichten worden voorlopig niet gepubliceerd. Cognition heeft tijdens de training gericht gewerkt aan cybersecurity en wijst erop dat deze mogelijkheden ook aanvallers helpen, zoals volgens het bedrijf een recente golf cyberaanvallen heeft aangetoond. Het bedrijf bereidt een programma voor om de gewichten veilig te delen met industriële partners en vertrouwde onderzoekslaboratoria, die het model zouden kunnen fine-tunen en in gevoelige omgevingen zouden kunnen draaien; details worden over enkele weken beloofd.

🔗 Introductie van SWE-2 Flash (Cognition)

Codeagents: Claude Code 2.1.318, VS Code 1.145, Copilot in Xcode, Vibe CLI 3.1.0 en Antigravity 2.29.0

Claude Code 2.1.318 meldt wanneer aanmeldingen verlopen, en Haiku 5.5 schrijft de statusregel van subagents

4 november — Claude Code 2.1.318 telt 84 vermeldingen, waaronder 47 fixes. De versie verscheen op 3 november om 21.55 uur UTC op npm, en de releasenotes werden kort na middernacht UTC op GitHub gepubliceerd; het stabiele npm-kanaal blijft op 2.1.311. De nuttigste vernieuwing betreft opgeslagen claude.ai-aanmeldingen, die verlopen: hun vervaldatum verschijnt nu in claude auth status (loginExpiresAt) en in de JSON-resultaten van claude -p (credential_expires_at), en claude -p waarschuwt tien dagen vóór de vervaldatum via stderr. Een geautomatiseerde taak ontdekt zo niet pas bij een mislukte uitvoering dat de aanmelding is verlopen.

Onderdeel	Nieuw in 2.1.318
Cloudsessies	Optie Geen repository: een sessie in een door Anthropic gehoste omgeving, zonder een repository te kiezen
Subagents op de achtergrond	Een shellcommando gaat na 3 minuten naar de achtergrond, zodat de promptcache niet verloopt
Beheer	`deniedMcpServers` blokkeert ook door Anthropic geleverde servers waarvan de upstream-URL overeenkomt, `assume_role` op de `mantle`-upstreams
IDE-extensie	Wordt niet meer bij het opstarten in de terminal van een IDE geïnstalleerd: gebruik `/ide`
Zelfgehoste runner	Nieuw formaat voor de logs van de orchestrator, scripts die naar `retryable=true:` zoeken moeten worden aangepast

Diezelfde dag kondigt @ClaudeDevs een wijziging aan die in geen enkele releasenote van 2.1.316 tot en met 2.1.318 wordt beschreven. Voor de statusregel van een subagent op de achtergrond, die elke 30 seconden wordt vernieuwd, werd tot nu toe het volledige gesprek opnieuw gelezen; de regel wordt voortaan door Haiku 5.5 geschreven op basis van korte notities, terwijl de subagent zijn eigen model behoudt. Volgens Anthropic kost elke update ongeveer 99 % minder, en verbruikten sessies met subagents op de achtergrond ongeveer 5 % minder van de gebruikslimiet, wat neerkomt op ongeveer 6 % meer prompts. De wijziging geldt voor de meeste Pro-, Max- en Ultra-abonnees en voor alle Team- en Enterprise-abonnees, met Claude Code 2.1.316 of hoger; Lydia Hallie van het Claude Code-team verduidelijkt dat dit alleen de CLI betreft.

🔗 Releasenotes van Claude Code 2.1.318 · De draad van @ClaudeDevs over Haiku 5.5

VS Code 1.145 combineert de harnesses van Copilot, Claude en Codex in één sessie

4 november — VS Code 1.145 zet zijn verschuiving naar agents voort. De belangrijkste vernieuwing, in preview: één sessie kan geneste gesprekken bevatten die op verschillende harnesses draaien, bijvoorbeeld Claude die het plan van een Copilot-gesprek controleert, of Codex waaraan dezelfde taak naast het andere gesprek wordt toevertrouwd. Elk gesprek behoudt zijn model, agent en machtigingsniveaus. Het idee bouwt voort op Compare Models, dat met VS Code 1.143 in preview verscheen.

Lokale automatiseringen ondersteunen nu planning via een cron-expressie en kunnen gebruikmaken van een aangepaste agent uit de workspace; cloudautomatiseringen hebben die mogelijkheid niet. Voor externe agents verloopt de geïntegreerde browser van het Agents-venster via de externe host, zodat een preview kan worden bekeken van de applicatie die de agent op die machine heeft gestart (preview). De Copilot-harness blijft de standaardkeuze voor nieuwe sessies, met een overstapgids voor de Local-harness, die drie tools (#installExtension, #runCommand en #newWorkspace) en de opdracht /new verliest: aangepaste agents en promptbestanden die ernaar verwijzen moeten worden aangepast. Bij bedrijven krijgt de door de organisatie beheerde lijst met toegestane MCP-servers nu voorrang op de beperking tot het register.

🔗 Releasenotes van VS Code 1.145

GitHub Copilot komt naar de geïntegreerde codeassistent van Xcode, in publieke preview

4 november — GitHub Copilot werkt nu in de geïntegreerde codeassistent van Xcode, in publieke preview vanaf Xcode 27.3 bèta, op een Mac met macOS Tahoe 26.6 of hoger. De integratie wordt ingesteld in de Xcode-instellingen, onder Intelligence, en werkt met alle Copilot-abonnementen. Het is een tweede toegangsmogelijkheid voor Apple-ontwikkelaars: de afzonderlijk verspreide extensie GitHub Copilot for Xcode blijft beschikbaar. GitHub vermeldt niet welke modellen worden aangeboden of welke functies via de assistent van Apple toegankelijk zijn, en verzamelt feedback in de repository van de extensie of via Apples meldtool (Feedback Assistant).

🔗 GitHub Copilot in de codeassistent van Xcode

Vibe CLI 3.1.0 voegt /context, een meter voor maandelijks gebruik en het lezen van afbeeldingen toe

4 november — Mistral publiceert Vibe CLI 3.1.0, de eerste minorversie sinds 3.0.0 van 19 oktober, zonder aankondiging op X: 67 vermeldingen (11 toevoegingen, 25 wijzigingen, 29 fixes en 2 verwijderingen). De opdracht /context laat zien wat het contextvenster vult (systeemprompt, tooldefinities, skills, gesprek, vrije ruimte en reserve voor auto-compaction), met per categorie een schatting in tokens. De voettekst toont het verbruikte aandeel van het maandelijkse Vibe Code-gebruik, eerst in geel en daarna in rood, of de vermelding PAYG wanneer betaling naar gebruik het overneemt. De tool read_file opent ook afbeeldingen met een model dat ze kan lezen, Ctrl+R zoekt in de promptgeschiedenis (spraakopname verhuist naar Ctrl+T), en er komt een experimentele MCP-connector van Mistral.

Verschillende fixes zijn gericht op Mistral Large 4: een beurt die zonder redeneringsniveau wordt gestart mislukt niet meer met fout 400, de keuzelijst biedt Low, High en Max, en de modus smart approve vraagt niet meer bij elke toolaanroep om goedkeuring bij modellen die hun redenering niet kunnen uitschakelen, zoals GLM 5.3. De instelling smart_approve_default verdwijnt ten gunste van default_agent = "smart-approve".

🔗 Releasenotes van Vibe CLI 3.1.0

Antigravity 2.29.0 begint met de uitrol van een Gemini Live-spraakmodus en remote agents in de cloud

3 november — Versie 2.29.0 van de Antigravity-app (22 verbeteringen, 13 bugfixes) begint met de geleidelijke uitrol van twee functies. De spraakmodus, aangedreven door Gemini Live, maakt het mogelijk om met Antigravity te praten en de agent gesproken opdrachten te geven. Remote agents (remote agents) komen beschikbaar voor abonnees van Google AI Ultra en Pro: gesprekken binnen een cloudproject worden in de cloud uitgevoerd in plaats van op de computer en blijven toegankelijk via antigravity.google.com/remote. Antigravity kon sinds augustus al op afstand worden bediend met Remote Control, maar de sessie draaide toen op de computer van de gebruiker; nu verhuist de uitvoering zelf naar de cloud.

De versie voegt ook een native viewer voor Jupyter-notebooks toe, een vernieuwde automatiseringspagina (gepland, altijd actief, gepauzeerd) en downloads en een browsegeschiedenis in de ingebouwde browser. Bij de bugfixes: Git-worktrees die voor subagents worden aangemaakt, nemen voortaan lokale, niet-gecommitte wijzigingen mee.

🔗 De changelog van Antigravity

RoboColosseum evalueert robotpolicies op een vloot van meer dan 100 echte robots

4 november — RoboColosseum opent zijn deuren: een open evaluatie-initiatief dat robotpolicies buiten laboratoria en simulatoren beoordeelt, op een vloot robots die in de praktijk worden ingezet (in-the-wild), zoals Unitree G1-humanoïden in woningen of YAM-robotarmen in restaurants. Volgens de website is het initiatief opgericht door NUS MAGIC Lab, BitRobot, EAIC Singapore en Hugging Face, dat zich presenteert als oprichtingspartner. De aankondigingsthread noemt meer dan 100 robots, meer dan 140 scènes en 10 000 uur gratis evaluatie, toegekend op basis van een aanvraag.

Robotics has an evaluation problem. Most benchmarking efforts have measured progress in sim or labs.

🇳🇱 Robotica heeft een evaluatieprobleem. De meeste inspanningen om prestaties te meten hebben de vooruitgang in simulaties of laboratoria gevolgd. — @RoboColosseum op X

Er zijn twee trajecten. In de Open Track nemen twee anonieme modellen het tegen elkaar op met dezelfde nieuwe instructie in dezelfde scène: een menselijke beoordelaar kiest de beste uitvoering of verklaart het resultaat gelijk. In de Fine-tune Track wordt elk model voor dezelfde taak gefinetuned op basis van dezelfde 100 demonstraties, waarna het 25 pogingen krijgt. In de eerste ronde nemen vijf vision-language-action-policies (VLA) het op tegen drie frontiermodellen.

Geëvalueerde policy (Franka, Open Track)	Modelaanbieder	DCR-score (±1 standaardafwijking)	Blinde vergelijkingen
GPT-6 Astra	OpenAI	1 925 ±38	194
MolmoAct2	Ai2	1 869 ±24	1 859
G0.5	Galaxea	1 744 ±27	1 626
Claude Opus 5.5	Anthropic	1 636 ±47	206
GR00T N1.7	NVIDIA	1 350 ±36	1 797
π0.5	Physical Intelligence	1 285 ±43	1 845
LingBot-VLA v2	Robbyant	1 233 ±56	1 603
Grok 4.7	SpaceXSI	1 160 ±128	193

Voor de Franka-robotarm plaatst de online ranglijst van de Open Track (gegevens van 4 november, elk uur bijgewerkt, 4 662 blind beoordeelde vergelijkingen) GPT-6 Astra bovenaan, vóór MolmoAct2 van Ai2. Het verschil blijft echter binnen de foutmarges en de frontiermodellen hebben elk slechts ongeveer 200 vergelijkingen, tegenover meer dan 1 600 voor elke VLA. Ai2 benadrukt dat MolmoAct 2 tweede wordt zonder aanvullende training voor deze taken.

Het artikel bij de lancering, dat op 2 november op arXiv is gepubliceerd, nuanceert dit beeld op basis van 5 699 vergelijkingen op 124 locaties: frontieragents kunnen zich meten met gespecialiseerde VLA’s, maar geen enkel systeem voert taken in een open wereld betrouwbaar uit. Na fine-tuning neemt GR00T N1.7 de leiding op SO-101 en π0.5 op Franka en de YAM-opstelling met twee armen. De ranglijsten van de Open Track voorspellen de resultaten na fine-tuning slecht. Op de G1-humanoïde voltooit geen enkele policy ook maar één van de vijf taken, met een gemiddelde voortgang van 13,3 % tot 23,2 %. Alle uitvoeringen, inclusief mislukkingen, worden op Hugging Face gepubliceerd in LeRobot-formaat.

🔗 De aankondigingsthread van RoboColosseum · De ranglijst van RoboColosseum · Het arXiv-artikel 2611.02497

OpenAI gaat Pierre Computer Company overnemen, waarvan de tools Trees en Diffs al in Codex worden gebruikt

4 november — OpenAI kondigt aan Pierre Computer Company over te nemen, een klein bedrijf dat ontwikkelaarstools maakt. Het commerciële product, Code Storage, is een API waarmee applicaties code kunnen opslaan en de geschiedenis ervan met Git kunnen bijhouden; de opensourcebibliotheken Trees, om door projectbestanden te navigeren, en Diffs, om wijzigingen te bekijken, zijn al geïntegreerd in de Codex-app.

Today we’re announcing that OpenAI will acquire @pierrecomputer to accelerate our vision for making Codex a place where teams can build software together with AI, from first idea to the version they ship. Pierre’s open-source developer tools already power parts of Codex today. Together, we’ll build on that foundation for the agentic era.

🇳🇱 Vandaag kondigen we aan dat OpenAI @pierrecomputer gaat overnemen om onze plannen te versnellen om van Codex een plek te maken waar teams met AI software bouwen, van het eerste idee tot de versie die ze opleveren. De opensource-ontwikkelaarstools van Pierre ondersteunen al bepaalde onderdelen van Codex. Samen bouwen we op die fundamenten voort voor het tijdperk van agents. — @OpenAINewsroom op X

OpenAI koppelt de overname aan Pando, de Git-backend van zijn monorepo die twee dagen eerder werd gepresenteerd: het bedrijf wil de standaarden voor softwareontwikkeling bepalen, van de eerste branch die een agent aanmaakt tot de deployment, en na afronding van de overname versiebeheer (source control) in de hele sector vooruithelpen. De opensourceprojecten van Pierre blijven open en Code Storage blijft toegankelijk voor klanten terwijl de functies ervan in Codex worden geïntegreerd. De overname moet nog de gebruikelijke goedkeuringen van toezichthouders krijgen; het bedrag en de planning zijn niet bekendgemaakt.

🔗 OpenAI gaat Pierre Computer Company overnemen

AI voor de wetenschap: een bacteriofaag-vault met Claude, NeuralGCM+ bij Ai2 en FVCOM overgezet naar Rust

Anthropic beschrijft met Claude de 3D-structuur van een vault afkomstig van een bacteriofaag

4 november — Het wetenschappelijke team van Anthropic publiceert de 3D-structuur van een vault die is geproduceerd uit een bacteriofaageiwit, volgens het bedrijf een primeur bij prokaryoten. Vaults zijn grote, holle eiwitomhulsels, ongeveer drie keer zo zwaar als een ribosoom, die in 1986 zijn ontdekt en waarvan de functie nog onbekend is. Dit exemplaar, L05 genoemd en geproduceerd in de bacterie E. coli, bestaat uit 96 kopieën van hetzelfde eiwit, tegenover 78 bij zoogdieren, met een massa van ongeveer 9,5 megadalton en ongeveer 25 % meer volume. Een klein, niet-geïdentificeerd molecuul in elk van de 96 kopieën doet qua vorm denken aan co-enzym A: een eerste aanwijzing voor een functie, als die wordt bevestigd.

Claude werd bij elke stap ingezet: zoeken naar verwanten van het eiwit tussen ongeveer 15 miljard voorspelde eiwitten met Claude Science, zuivering teruggebracht van ongeveer drie dagen tot ongeveer 90 minuten, en een eerste structuurmodel in 34 uur in plaats van enkele weken, aldus het team. Anthropic beschrijft ook de fouten: een protocol met een toevoeging die het binnendringen van DNA in de cellen belemmert, kostte twee weken, en een overgeslagen standaardstap bij cryo-elektronenmicroscopie leverde een kaart op die vermengd was met het spiegelbeeld ervan. De preprint is ingediend bij bioRxiv; Leonard Rome, medeontdekker van vaults, adviseerde het team als betaald consultant.

🔗 Vaultdeeltjes onderzoeken met Claude

Ai2 lanceert NeuralGCM+, een open klimaatmodel dat drie jaar lang door Google.org wordt gefinancierd

4 november — Ai2 start een programma voor klimaatmodellering dat gedurende drie jaar met enkele miljoenen dollars wordt gefinancierd door Google.org (het exacte bedrag is niet gepubliceerd), met technische ondersteuning van Google Research. Het programma moet NeuralGCM+ opleveren, een opensourcemodel dat voortbouwt op NeuralGCM van Google Research: een hybride model dat natuurkundige vergelijkingen oplost voor grootschalige dynamiek en fijnmazigere processen, zoals wolkenvorming en neerslag, aan AI overlaat. In een openbare benchmark simuleerde een versie van NeuralGCM die alleen de atmosfeer omvatte in acht minuten een jaar wereldwijde atmosfeer op één TPU.

Ai2 wil daar de oceaan en het zee-ijs aan koppelen om stabiele simulaties over meerdere decennia mogelijk te maken en regionale temperatuur- en neerslagfouten over de afgelopen 50 jaar te verkleinen. De rollen zijn verdeeld: Google Research richt zich op voorspellingen voor enkele weken of maanden, Ai2 op trends over jaren en decennia, zoals de ontwikkeling van neerslag en beschikbaar water tot het midden van deze eeuw in het zuidwesten van de Verenigde Staten. Modellen en modelleringsframeworks worden gepubliceerd met gedocumenteerde workflows.

🔗 Het blogbericht van Ai2 over de samenwerking met Google

Google zet met Gemini 4 Argon de kern van FVCOM, een oceaanmodel met 174 000 regels Fortran, over naar Rust

3 november — Een andere manier om oceaanmodellering van tools te voorzien: op de Antigravity-blog vertellen Dan Gruhl en Prashant Nair van het AI R&D-team van Google hoe Gemini 4 Argon FVCOM (Finite-Volume Community Ocean Model) heeft gemoderniseerd, een model voor kustoceanen met 174 774 regels Fortran 90 en C, verdeeld over 264 bestanden. Op basis van één prompt zette de agent de kern ervan in 59 minuten over naar volledig geheugenveilige Rust, onder vier voorwaarden: geen unsafe-code, geen allocaties in de rekenlussen, bestanden van minder dan 400 regels en een resultaat dat voor 100 willekeurige seeds identiek is aan dat van Fortran.

De audit bracht zes tientallen jaren oude bugs in de oorspronkelijke code aan het licht, waaronder een integeroverflow bij rasters met meer dan 1 300 knooppunten. De 100 simulaties komen tot op 12 decimalen overeen met Fortran.

Migratiestap	Uitvoeringstijd	Gemeten versnelling	Maximaal geheugen
Oorspronkelijke Fortran 90 en C (-O3)	883 ms	1,00x	11,84 Mo
Idiomatische, geheugenveilige Rust	682 ms	1,29x	6,39 Mo
Structuur van arrays (SoA), zonder allocatie in lussen	548 ms	1,61x	5,83 Mo
Profielgestuurde LLVM-optimalisatie	469 ms	1,88x	5,48 Mo

Google presenteert de methode als een opensource-skill, migrate-to-rust, die sinds 13 oktober in de repository google/skills staat.

🔗 Het blogbericht van Antigravity over FVCOM

API’s en ontwikkelaarsplatforms: Decisions API van Perplexity, standaardwatermerken van Grok, Together Compiler en Cohere op OpenRouter

De Decisions API van Perplexity zoekt op het web voordat hij antwoord geeft

4 november — Perplexity voegt onderbouwing met webbronnen (web grounding) toe aan zijn Decisions API, de op 1 oktober gelanceerde API voor beslissingsmodellen die met waarschijnlijkheden antwoordt in plaats van met tekst. Tot nu toe kende het model alleen zijn trainingsgegevens en de context (state) die de ontwikkelaar meestuurde. Met de instelling "mode": "web_grounding" voert de gateway eerst per vraag een zoekopdracht uit met Perplexity Fast Search (tot 100 per verzoek), voegt titels, URL’s en paginatekst toe aan de context en vermeldt het antwoord de bronnen in search_results. Elke zoekopdracht kost 0,001 dollar boven op de inputtokens (0,02 dollar per miljoen voor pplx-decider-v1.2). Bij de Python- en TypeScript-SDK’s wordt de parameter in de body van het verzoek meegegeven.

Door Perplexity gepubliceerde meting	Zonder web grounding	Met web grounding
Interne test, 328 beweringen	56,4 %	97,3 %
Interne test, mediane latentie	139 ms	366 ms
PWS-Decisions, 100 openbare vragen	51 %	86 %

Op de openbare benchmark PWS-Decisions meet Perplexity met zoeken op het web ook een mediane latentie van 370 ms en 685 ms op het 95e percentiel.

🔗 Web grounding voor de Decisions API

SpaceXSI voorziet tekst van zijn Grok-modellen in de API vanaf 7 november standaard van een watermerk

3 november — Versie 0.2.8 van de TypeScript-SDK van SpaceXSI bracht een documentatiepagina aan het licht die op 31 oktober was bijgewerkt: vanaf 7 november 2026 krijgt tekst die door grok-4.7, grok-4.6, grok-4.5, grok-4.3 en de drie varianten van grok-4.20 wordt geproduceerd standaard een watermerk in de API, om te voldoen aan de Europese AI Act. Het onzichtbare watermerk stuurt de tokenkeuze licht bij zonder tekens toe te voegen; het geldt voor alle tekst-API’s, inclusief gestructureerde uitvoer en argumenten van toolaanroepen, op alle endpoints. De header x-watermark geeft aan dat een antwoord een watermerk bevat en de statistische detectie-API is alleen op aanvraag toegankelijk.

Alleen teambeheerders kunnen het watermerk per model uitschakelen, met effect binnen 5 minuten, door te verklaren dat een wettelijke uitzondering van toepassing is en dat het team als enige verantwoordelijk is voor zijn markeringsverplichtingen; sommige modellen kunnen vergrendeld blijven. Anthropic breidde zijn eigen tekstwatermerk op 3 november uit, terwijl dat van OpenAI standaard uitgeschakeld blijft in de API.

🔗 Watermerken in uitvoer, documentatie van SpaceXSI

Together AI lanceert Together Compiler, agents die de inferentie van zijn open modellen continu optimaliseren

4 november — Together AI laat agents zijn inferentie-engine optimaliseren. Together Compiler neemt het model, de hardware en het verkeerspatroon als uitgangspunt: een zwerm agents stelt wijzigingen aan kernels voor, een persistente engine test elke wijziging op snelheid en correctheid ten opzichte van de oorspronkelijke engine en alleen geverifieerde wijzigingen gaan in productie. Together spreekt van continue compilatie (continual compilation), die opnieuw wordt gestart wanneer het model, de hardware of de belasting verandert.

De gemelde verbeteringen zijn afkomstig van Together: tot 2,6 keer meer tokens per GPU bij dezelfde snelheid per gebruiker op Kimi K3, GLM 5.3, MiniMax M3.1-Flash en DeepSeek V4.1-Flash, na 24 uur compileren op twee nodes per model, vergeleken met de beste gepubliceerde configuraties op de InferenceX-benchmark van SemiAnalysis; tot 50 % sneller bij workloads van klanten; 1 111 en 1 205 tokens per seconde bij lage latentie op MiniMax M3.1-Flash en DeepSeek V4.1-Flash. SemiAnalysis zegt een van de resultaten te hebben gevalideerd. De compiler is al standaard ingeschakeld voor DeepSeek V4.1 Flash, GLM 5.3 Flash en GLM 5.3 in serverless. Together presenteert het als het eerste inferentiesysteem met recursieve zelfverbetering (recursive self-improvement) op productieschaal, een omschrijving die voor rekening van het bedrijf zelf komt.

🔗 Together Compiler op de blog van Together AI

Cohere maakt Embed 5 en Rerank 5 beschikbaar op OpenRouter

4 november — De vier varianten van de zoekmodellen van Cohere (Embed 5 Pro en Fast, Rerank 5 Pro en Fast) komen naar OpenRouter en zijn te gebruiken met de bestaande OpenRouter-sleutel en -credits, tegen de tarieven van de Cohere-API: 0,12 en 0,08 dollar per miljoen tokens voor embeddings, 0,05 en 0,02 dollar voor herordening (reranking). Twee beperkingen die specifiek voor OpenRouter gelden: vectoren worden er als floats teruggegeven (int8 en binaire uitvoer verlopen via de Cohere-API), en Rerank 5 blijft beperkt tot tekst. Het artikel, een tutorial over generatie op basis van opgehaalde informatie (RAG), herinnert eraan dat volgens tests van Cohere op 40 datasets een zoekopdracht met Embed 5 Fast in een index die met Embed 5 Pro is opgebouwd, 98,4 % van de kwaliteit behoudt van een zoekopdracht die volledig met Pro wordt uitgevoerd.

🔗 Cohere-zoekmodellen op OpenRouter

Stemmen: stemmen remixen met Gemini 3.8 Flash TTS en ElevenAgents in contactcenters

Gemini 3.8 Flash TTS krijgt remixing, waarmee een nieuwe stem wordt gemaakt op basis van een bestaande stem

4 november — Google voegt een derde modus voor het maken van stemmen toe aan Gemini 3.8 Flash TTS, na het ontwerpen (Voice design) en repliceren die op 23 september werden gelanceerd. Stemremixing (Voice remixing) gaat uit van een bestaande stem, een van de meer dan 2 000 stemmen uit de bibliotheek of een op maat ontworpen stem, en past die aan met instructies in natuurlijke taal: timbre, toonhoogte, spreeksnelheid, accent of leeftijd. Google noemt bijvoorbeeld een licht accent uit het zuiden van de Verenigde Staten, of de stem van een vuurspuwende draak.

Via de API maakt de aanroep POST /v1beta/voices met gemini-3.8-flash-tts een nieuwe opgeslagen stem aan, onafhankelijk van het origineel. Die is te gebruiken met Gemini 3.8 Flash TTS en Gemini 3.8 Flash-Lite TTS en kan op haar beurt als basis dienen voor een nieuwe remix. In AI Studio biedt de knop Deze stem remixen drie varianten om naast elkaar te beluisteren. Er is een project op een betaald niveau nodig (Tier 1 of hoger); elk project slaat maximaal 200 stemmen op, en een stem blijft tot een jaar na het laatste gebruik bewaard.

🔗 De aankondiging van Google op X · De handleiding voor Voice remixing

ElevenLabs integreert ElevenAgents standaard in NiCE CXone, Genesys Cloud, Amazon Connect en Five9

4 november — ElevenAgents, het platform voor spraakagenten van ElevenLabs, integreert voortaan standaard met vier grote contactcenterplatforms om spraakagenten toe te voegen aan bestaande gespreksstromen zonder de telefonie, routering of het CRM aan te passen. Met andere platforms maakt ElevenAgents verbinding via SIP (Session Initiation Protocol), met telefonieaanbieders zoals Twilio, Vonage, Telnyx, Plivo, Bandwidth of Exotel.

Contactcenterplatform	Aangekondigde integratiemethode
NiCE CXone	Standaardintegratie, CXone behoudt de telefonie, routering en rapportage
Genesys Cloud	Ingebouwde Audio Connector, zonder SIP-verbinding (SIP trunking)
Amazon Connect	De AI-agent van Amazon Connect schakelt ElevenAgents in en neemt daarna de controle weer over
Five9	SIP via Five9 AI Agent Connect, een aanvullende module van Five9

Het artikel wijst op meer dan 17 000 stemmen in meer dan 90 talen en noemt AMC Health, dat onder meer voor ElevenLabs koos omdat Genesys al zijn telefonieplatform was. Het vermeldt geen tarieven of prestatiecijfers en bouwt voort op de samenwerking met Genesys die op 3 september werd aangekondigd.

🔗 ElevenAgents integreert met toonaangevende contactcenterplatforms

Generatieve video en muziek: Kling 4.0 Flash voor iedereen en Suno dat begint met een MIDI-bestand

Kling maakt Kling 4.0 Flash voor iedereen beschikbaar, op zijn website en via de API

4 november — Kling 4.0 Flash, de snelle variant van Kling 4.0, die sinds 28 september beperkt beschikbaar was via early access, is nu voor iedereen toegankelijk op de website van Kling AI en via de API. Kling geeft aan dat het model ook kan worden aangeroepen via zijn MCP-server, CLI en plugins, waaronder die voor Adobe Photoshop, Premiere Pro en After Effects. De aankondiging vermeldt geen maximale duur, resolutie of tarief, en de releasenotes van Kling gaan niet verder dan de lancering van Kling 4.0 op 15 oktober. Tijdens early access produceerde Kling 4.0 Flash shots van 3 tot 20 seconden in 720p; niets wijst erop dat deze beperkingen zijn veranderd.

🔗 De aankondiging van Kling op X

Suno laat je een nummer beginnen met een MIDI-bestand

4 november — Suno accepteert voortaan een MIDI-bestand als uitgangspunt voor een nummer: je sleept een .mid- of .midi-bestand naar de pagina Create, of selecteert het via het menu ‘+’, en geeft vervolgens in natuurlijke taal aan wat Suno ermee moet doen: de noten precies spelen zoals ze zijn geschreven, of een motief overnemen om het verder uit te werken of aan andere instrumenten toe te wijzen. Anders dan Remix en Cover, die uitgaan van een audiobestand (WAV of MP3), draagt MIDI de exacte noten en het ritme over, wat meer controle geeft. Het artikel noemt het arrangeren van een MIDI voor een volledig orkest, een gospelkoor met piano of een strijkkwartet dat de akkoorden volgt. Bij de lancering werkt de functie via de modus Simple Create en het model v6-wild, en is ze voorbehouden aan Pro- en Premier-abonnees; ze vormt een aanvulling op de MIDI-export die op 26 juli werd toegevoegd.

🔗 Begin nummers met MIDI

De dots van ChatGPT worden algemeen beschikbaar voor Enterprise, Edu en Healthcare, standaard ingeschakeld op 18 november

4 november — Dots, de permanente agenten van ChatGPT die op 29 september werden gelanceerd voor de abonnementen Pro en Business Premium met een Enterprise-bèta, worden algemeen beschikbaar voor daarvoor in aanmerking komende ChatGPT Enterprise-, Edu- en Healthcare-werkruimten. Tot 18 november 2026 loopt een preview die alleen voor beheerders toegankelijk is: tot die tijd blijven dots uitgeschakeld tenzij de beheerder ze inschakelt; daarna worden ze standaard beschikbaar, tenzij de werkruimte daarvan afziet. Beheerders kiezen welke leden toegang krijgen, zien persoonlijke dots en hun verbindingen, kunnen ze pauzeren of opnieuw starten en volgen het gebruik; volgens het hulpartikel vereist inschakeling ook compatibel Agent Security-beleid. Wat compliance betreft, ondersteunen dots dataresidentie en Enterprise Key Management, met inferentie die in de EU of de Verenigde Staten wordt gehost; dots die vóór de algemene beschikbaarheid zijn gemaakt, migreren binnen 30 dagen naar de vereiste regio en komen in daarvoor gedekte werkruimten in aanmerking voor HIPAA-gebruik.

🔗 Releasenotes van ChatGPT Enterprise en Edu

Kort nieuws

Agenten en codetools

Zed 1.27 en preview 1.28 — De stabiele versie 1.27 neemt de preview van 28 oktober over (zuiniger Agent-paneel, afschaffing van herstelpunten, minimaal macOS 12); preview 1.28 volgt de nieuwste versie van het Agent Client Protocol, kapt door de agent gelezen regels af op 2 000 tekens en verhelpt drie fouten bij het comprimeren van de context. 🔗 bron
Delta 0.24 — Wijzigingen uit een subthread worden samengevoegd met de bovenliggende thread (/merge-into-parent, /pull-from-subthread), een agent leest een gedeelde thread met alleen de link en schrijft met delta thread send naar de agent van een andere thread; MCP-servers ondersteunen bearer-tokens en aangepaste headers. 🔗 bron
Copilot CLI 1.0.106-7 tot 1.0.106-9 — Drie previews, nog steeds zonder stabiele 1.0.106: een opdracht /code opent de huidige sessie in VS Code, het Fusion-niveau is in te stellen via copilot config, en 79 fixes neutraliseren onder meer nieuwe escape-sequenties. 🔗 bron
Gemini CLI v0.67.0 en v0.68.0-preview.0 — De stabiele versie maakt de eerder besproken 0.67.0-reeks definitief beschikbaar en de preview bundelt de nightlies van de afgelopen acht dagen; de enige vernieuwing is dat de nightly van 4 november gemini hooks migrate de gebeurtenis SubagentStop van Claude Code laat herkennen en --userns=keep-id toevoegt onder Podman zonder rootrechten. 🔗 bron
Qwen Code v0.26.7 — Hooks, machtigingen en taalservers die door een repository worden geleverd, worden niet meer uitgevoerd zonder dat de map expliciet als vertrouwd is aangemerkt; qwen serve ondersteunt voortaan externe verbindingen, en de geforceerde toolkeuze is gecorrigeerd voor Claude Opus 5.5, Sonnet 5.5, Fable 5.1 en Mythos 5.1. 🔗 bron
Kimi Code 2.5.0 — Een sessie kan worden gestart in een SSH- of Docker-omgeving of in een omgeving die via een opdracht is gedefinieerd (--environment), en /model of /effort kunnen worden gebruikt terwijl de agent werkt; verschillende REST- en WebSocket-endpoints van de server verdwijnen, hoewel dit onder de fixes wordt vermeld. 🔗 bron
CLI mistral 0.17.0 — mistral agents init maakt een agentproject aan, en een applicatie kan een agent bevatten die mistral dev tijdens de ontwikkeling beschikbaar stelt en die mistral deploy publiceert, achter de flag mistral_cli_agents; de verbinding mistral login --device wordt voortaan geweigerd. 🔗 bron
DeepSeek Harness 0.2.2-rc.1 — Eerste release candidate van de 0.2.2-reeks en 37e preview zonder stabiele versie: deze neemt vooral de eerder besproken alpha’s over, brengt de TypeScript- en Python-SDK’s op één lijn met de webmodus en haalt Ralph loop en het zoeken naar sessies uit de experimentele fase. 🔗 bron
Softwarefabriek volgens Zach Lloyd — Op het blog van Warp stelt hij dat een softwarefabriek (software factory) niet wordt opgebouwd door prompts en cloudagenten aaneen te schakelen, maar als een stack: een fabriek die in code is beschreven, duurzame orkestratie, evaluaties en het opnieuw uitvoeren van eerdere taken, met API- en MCP-integraties als uitgangspunt. 🔗 bron

Platforms, API’s en beheer

Together AI en Kimi K3.1 Pro — Together AI stelt Kimi K3.1 Pro beschikbaar op de dag dat de modelgewichten worden gepubliceerd, in de oorspronkelijke vorm of met post-training via RL of SFT met Together Post-Training; de aankondiging vermeldt geen tarieven. 🔗 bron
SDK’s van OpenAI — openai-python 3.45.0 en openai-node 7.50.0 ondersteunen de antwoordcache van 12 uur en de serviceniveaus per project die in oktober werden aangekondigd; voor Codex CLI is er geen stabiele versie sinds 0.166.0 van 29 oktober, alleen previews zonder inhoudelijke releasenotes. 🔗 bron
Gebruiksstatistieken van Copilot — De API voor gebruiksstatistieken onderscheidt voortaan lokaal BYOK-gebruik (bring your own key), geteld als ondergrens, en markeert aangepaste bedrijfsmodellen met de indicator is_custom_enterprise_model; de bestaande totalen blijven gelijk. 🔗 bron
grok-imagine-image-quality uitgefaseerd — Sinds 2 november verwerkt SpaceXSI aanvragen voor dit beeldmodel met grok-imagine-image-2.0 in lage kwaliteit, zonder codewijzigingen, voor 0,04 dollar per 1K-afbeelding en 0,06 dollar per 2K-afbeelding, oftewel 0,01 dollar minder dan voorheen. 🔗 bron
Claude Marketplace — 14 agenten en partnerproducten worden toegevoegd aan de Claude Marketplace, van Chainguard tot Zoom en van Datadog tot Netlify, Runway en Glean, waarmee het totaal boven de 25 uitkomt. Ze kunnen worden betaald uit een deel van de bestedingsverplichting aan Anthropic van bedrijven die daarvoor in aanmerking komen. 🔗 bron

Beveiliging

GPG-sleutel van Warp — Warp vernieuwt uit voorzorg de GPG-subsleutel waarmee een deel van zijn Linux-pakketten wordt ondertekend, na een niet nader genoemd beveiligingsincident en zonder vastgesteld misbruik; op Fedora 42 en ouder, RHEL en openSUSE moet eerst de oude sleutel worden verwijderd. 🔗 bron
GPT-5.6 Cyber in AWS GovCloud — Goedgekeurde klanten van Daybreak Red krijgen via Amazon Bedrock toegang tot GPT-5.6 Cyber in de AWS GovCloud-regio (US-East), na goedkeuring door OpenAI en vervolgens activering door AWS; AWS had dit al op 30 oktober gepubliceerd. 🔗 bron
Mistral Large 4 onderzoekt een kwetsbaarheid in Django — In een video die 90 keer is versneld, brengen 133 agenten de code in kaart en vinden en bevestigen ze een recente kwetsbaarheid in Django, waarna Le Chonk die verhelpt; geen CVE-nummer, kosten of werkelijke duur vermeld. 🔗 bron
CodeQL 2.27.4 — Minder foutpositieven in Java en Kotlin, Rust en C/C++, het label CWE-730 is verwijderd uit ReDoS-query’s in zes talen, en bestanden waarnaar buiten de hoofdmap van een pack wordt verwezen, worden bij het aanmaken ervan uitgesloten; deze keer geen AI-onderdeel. 🔗 bron
MCP-gids van Perplexity — Drie categorieën en elf risico’s van MCP-systemen, van indirecte promptinjectie tot het compromitteren van een lokale server, met bijbehorende tegenmaatregelen; geen producten of cijfers van Perplexity. 🔗 bron

Open modellen en onderzoek

Detectie van synthetische stemmen — Twee onderzoekers van de Universiteit van Melbourne publiceren VeriSpoof, een audio-LLM met 2,9 miljard parameters dat een synthetische stem detecteert, de bron ervan identificeert en zijn oordeel uitlegt; volgens de auteurs heeft de variant VeriSpoof-Plus een gemiddelde equal error rate (EER) van 1,79 % op Speech-DF-Arena, met modelgewichten onder de niet-commerciële licentie CC BY-NC 4.0. 🔗 bron
Field Extractor van Dharma-AI — Een model van 2B dat de velden van een document als getypeerde JSON teruggeeft; op de eigen benchmark met 546 documenten scoort het 0,834 tegenover 0,816 voor Claude Opus 5, vergeleken met modellen die niet de nieuwste van hun aanbieders zijn, en zonder aangetroffen modelgewichten op de Hub. 🔗 bron
OTAP van Cribl — Een metriek die een agent beoordeelt op de structuur van zijn plan, via optimaal transport afgestemd op referentieplannen; volgens de auteurs komt de metriek op 236 trajecten beter overeen met menselijke beoordelaars dan ROUGE-L (0,74 tegenover 0,64). 🔗 bron

Agenten voor consumenten

Grok Bot en winkelen — Op 3 november introduceert de agent van SpaceXSI een winkelfunctie: de beste aanbieding vinden, artikelen vergelijken en alle bestellingen volgen; landen, abonnementen en verkopers worden niet vermeld. 🔗 bron
Grok Bot aan de telefoon — Op 4 november kondigt het account @bot met een video aan dat Grok Bot telefoongesprekken kan voeren, zonder landen, abonnementen of tarieven te noemen. 🔗 bron
Get Maine Lobster en Computer — In een door Perplexity aangeboden pilot, met een testbudget van 30 000 dollar dat Perplexity beschikbaar stelde, behaalt de Meta-campagne van Computer een 63 % hoger rendement op advertentie-uitgaven (ROAS) en 3,5 keer de omzet bij 2,1 keer de uitgaven, vergeleken met de gebruikelijke advertenties van de klant. 🔗 bron
MotionSites in Computer — Met de skill van @viktoroddy kan de agent van Perplexity geanimeerde websites in WebGL bouwen, met animaties tijdens het scrollen, op basis van 40 referentieontwerpen en 52 gehoste assets; voor iedereen beschikbaar op het web. 🔗 bron
Manus in 3D — Manus zet foto’s om in een speelbare 3D-versie van de gebruiker, die kan worden ingezet in werelden die met de agent zijn gemaakt, als vervolg op Game Dev; geen abonnement of kosten in credits vermeld. 🔗 bron

Beeld, video en makers

HeyGen Video 1 op mobiel — Het videomodel van HeyGen komt naar de HeyGen-app voor iOS en Android, zonder nadere informatie over tarieven, duur of resolutie. 🔗 bron
Pika H3 Flex — Het model verschijnt officieel op het Pika-platform, twee dagen na de aangekondigde datum, met 15 gratis generaties per dag tot 15 november voor Creator- en Fancy-abonnees. 🔗 bron
Character Sheet van Luma — Een dag na Expression Sheet volgt een consistent personageblad met meerdere aanzichten, gemaakt op basis van referenties of een beschrijving, met acht lay-outs; geen artikel of tarief vermeld. 🔗 bron
HyperFrames — De reeks videotools van HeyGen claimt meer dan 700 000 maandelijkse gebruikers, zonder berekeningsmethode te geven, en opent een eigen Discord voor de community. 🔗 bron

Wat dit betekent

Open modelgewichten bereiken de schaal van de toonaangevende modellen, onder voorwaarden. Kimi K3.1 Pro, met 2,8T parameters en ongeveer 1,56 TB aan bestanden, is vrij te downloaden, en Together AI biedt het model vanaf dag één aan en maakt ook post-training mogelijk. De licentie laat echter zien waar de openheid ophoudt: boven de 20 miljoen dollar omzet moet een wederverkoper afspraken maken met Moonshot AI, en de licentie van Mistral Large 4 vereiste op 29 oktober al een commerciële licentie om het model als dienst aan te bieden. De infrastructuur volgt: Together Compiler laat agents open modellen met sterk uiteenlopende architecturen optimaliseren en claimt tot 2,6 keer meer tokens per GPU. Cognition houdt de gewichten van SWE-2 Flash voorlopig juist gesloten vanwege cyberrisico’s en verandert van basismodel: SWE-2 was gebaseerd op Kimi K3, SWE-2 Flash op een Amerikaans model.

Codeagents worden gecombineerd en krijgen meer tools. VS Code laat Copilot, Claude en Codex binnen dezelfde sessie samenwerken, Copilot wordt geïntegreerd in de ingebouwde assistent van Xcode, en OpenAI gaat de Git-tools overnemen die Codex al gebruikt, twee dagen na de presentatie van Pando: versiebeheer wordt een strategisch terrein nu agents steeds meer branches aanmaken. De kosten vormen het andere strijdtoneel. SWE-2 Flash kost volgens Cognition een vijfde van SWE-2, en Anthropic laat Haiku 5.5 de statusregel van subagents verzorgen om binnen dezelfde limiet ongeveer 6 % meer prompts te kunnen gebruiken.

Evaluatie verlaat de testomgeving. RoboColosseum laat robotpolicies beoordelen op echte robots, in woningen en restaurants, en het resultaat relativeert de ranglijsten: toonaangevende modellen kunnen zich meten met gespecialiseerde VLA’s, maar geen enkel systeem is betrouwbaar in een open wereld, en geen enkel systeem voltooit ook maar één taak op de humanoïde G1. De Decisions API van Perplexity vertrekt aan de softwarekant vanuit dezelfde vaststelling: een model dat alleen zijn trainingsgegevens kent, maakt fouten over de actualiteit, en zoeken op het web verhoogt de score van pplx-decider-v1.2 op een openbare benchmark van 51 % naar 86 %. In de wetenschap wordt verificatie het op te leveren resultaat: FVCOM in Rust komt bij 100 simulaties tot op 12 decimalen overeen met de Fortran-versie, en Anthropic publiceert naast de resultaten ook de fouten van Claude.

Het watermerk wordt een standaardinstelling die door regelgeving wordt voorgeschreven. SpaceXSI schakelt het op 7 november in voor zeven Grok-modellen vanwege de AI Act, en alleen met een verklaring dat een wettelijke uitzondering van toepassing is, kan het achterwege blijven; Anthropic heeft zijn watermerk op 3 november uitgebreid, terwijl OpenAI het standaard uitgeschakeld laat. Voor ontwikkelaars is het verschil niet zichtbaar in de tekst, maar in de responseheader en in de verantwoordelijkheid: wie het watermerk uitschakelt, draagt zelf de volledige verantwoordelijkheid voor zijn markeringsverplichtingen.