Anthropic lanceert Claude Fable 5.2 en Mythos 5.2, Meta presenteert Muse Ember, Google voegt de TPU 8tx en 8i Max toe

Anthropic lanceert Claude Fable 5.2 en Claude Mythos 5.2, twee versies van hetzelfde model die 8 en 40 dollar per miljoen tokens kosten in plaats van 10 en 50, en tot 30 % sneller zijn dan generatie 5.1. Diezelfde avond stellen Cursor, Devin, Perplexity en v0 het beschikbaar aan hun gebruikers, de eerste drie met hun eigen metingen, terwijl Anthropic laat zien wat het model al heeft gemaakt: drie elektronische apparaten, het bewijs van Fermat opnieuw uitgewerkt door 1 000 agents en 72 best bekende oplossingen op MIPLIB overtroffen. Meta reageert op de kosten met Muse Ember, zijn kleinste model, Google breidt zijn achtste generatie TPU uit met de systemen 8tx en 8i Max, en NVIDIA presenteert op CoRL GR00T 2, een open model voor robotica dat gericht is op acties in de wereld.

Claude Fable 5.2 en Claude Mythos 5.2: hetzelfde model, goedkoper en tot 30 % sneller

9 november — Anthropic lanceert Claude Fable 5.2 en Claude Mythos 5.2, twee versies van hetzelfde model. Fable 5.2 heeft versterkte veiligheidsmaatregelen voor cybersecurity en biologie en wordt beschikbaar voor alle gebruikers; Mythos 5.2 is voorbehouden aan organisaties die zijn toegelaten tot het Cyber Verification Program of het Life Sciences Verification Program. Volgens Anthropic verbeteren beide modellen op het gebied van code, redeneren en beeldbegrip en produceren ze hun antwoord tot 30 % sneller dan Fable 5.1 en Mythos 5.1. De prijs daalt met 20 %.

Introducing Claude Fable 5.2 and Claude Mythos 5.2, designed to tackle the most daunting technical challenges. They’re capable collaborators on ambitious projects in many fields, and show improvements in areas like coding, reasoning, and vision.

🇳🇱 Dit zijn Claude Fable 5.2 en Claude Mythos 5.2, ontworpen om de lastigste technische uitdagingen aan te pakken. Het zijn bekwame samenwerkingspartners voor ambitieuze projecten op uiteenlopende gebieden, met verbeteringen op het gebied van code, redeneren en beeldbegrip. — @claudeai op X

Tarieftype (per miljoen tokens)	Fable 5.2 en Mythos 5.2	Fable 5.1 en Mythos 5.1
Invoer	8 dollars	10 dollars
Uitvoer	40 dollars	50 dollars
Snelle modus, tot 2,5 keer sneller (invoer / uitvoer)	16 / 80 dollars	niet vermeld
Cache lezen (volgens de release notes van Claude Code)	0,20 dollar	niet vermeld

Via de API bieden claude-fable-5-2 en claude-mythos-5-2 een context van een miljoen tokens, tot 128 000 uitvoertokens en altijd actief adaptief denken. Het bewaren van denkstappen (preserved thinking) wordt uitgebreid naar alle accounts: het wijzigen van de systeemprompt, de tools of een eerder bericht voordat een denkblok van Fable 5.2 wordt teruggestuurd, veroorzaakt een 400-fout, en computergebruik verloopt uitsluitend via computer_toolset_20260801. De standaardinstelling voor effort is high op Claude Platform en medium in de apps Claude en Claude Code. Het model is beschikbaar via de Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud en Microsoft Foundry, en in alle betaalde abonnementen; Claude Code gebruikt het diezelfde dag als standaardmodel voor Fable (zie de sectie over code-agents). Anthropic adviseert nog steeds om met Claude Opus 5.5 te beginnen en alleen voor het meest ambitieuze werk naar Fable over te stappen, een richtlijn die wordt uitgewerkt in een gids van Addy Osmani op claude.dev (zie de Korte berichten).

Bij agentisch programmeren is de winst vooral financieel. Op FrontierCode 2.0 behaalt Fable 5.2 met effort High 45,3 %, op het niveau van de beste score van Opus 5.5 (45,5 % met effort Max) voor ongeveer de helft van de kosten per taak, en stijgt het naar 49,1 % met xhigh, volgens Anthropic de hoogste score onder de geteste, uitgebrachte modellen. Het model staat niet overal bovenaan: Gemini 4 Carbon scoort beter op AutomationBench. De onderstaande scores zijn afkomstig van Anthropic, gemeten met veiligheidsmaatregelen en op het hoogst beschikbare inspanningsniveau, tenzij anders vermeld.

Benchmark (gebied)	Fable 5.2	Fable 5.1	Opus 5.5	GPT-6 Astra	Gemini 4 Carbon
FrontierCode 2.0 (agentisch programmeren)	49,1 % (xhigh)	32,4 % (xhigh)	45,5 %	42,8 %	41,1 % (medium)
FrontierSWE v2 (agentisch programmeren)	69,9 %	56,3 %	62,3 %	65,5 %	61,2 %
AutomationBench (bedrijfsworkflows)	51,4 %	31,4 %	42,5 %	41,4 %	53,9 %
OSWorld 2.1 (computergebruik)	89,3 %	83,5 %	87,2 %	79,5 %	81,5 %
Humanity’s Last Exam (met tools)	74,2 %	65,6 %	67,7 %	57,2 %	niet vergeleken
RoboDojo Sim (robotica)	64,9 %	27,6 %	39,4 %	29,8 %	niet vergeleken
CVE Rediscovery (cyber, Mythos 5.2/5.1)	89,6 %	78,3 %	81,3 % (zonder veiligheidsmaatregelen)	niet vergeleken	niet vergeleken

Anthropic meldt dat meer dan 90 % van de wijzigingen die in zijn hoofdcodebase worden gemerged inmiddels door Claude is geschreven, onder menselijke begeleiding, en noemt een prototype van een besturingssysteem dat in acht dagen vanuit een lege map is geschreven door meer dan 1 000 subagents. Op wetenschappelijk gebied heeft het model twee open problemen uit de fysica van zwarte gaten opgelost (preprints gepubliceerd), en Mythos 5.2 heeft de structuur voorspeld van capsiden van adeno-geassocieerde virussen, die bij gentherapie worden gebruikt: 28 van de 34 met een afwijking van minder dan 3 Å.

Mythos 5.2 wordt gepresenteerd als het krachtigste model van Anthropic op het gebied van cybersecurity: op CVE Rediscovery (1 829 CVE) vindt het 10,2 % meer kwetsbaarheden dan Opus 5.5, al plaatst Anthropic de identificatie van kwetsbaarheden in zijn eigen evaluaties ongeveer op het niveau van Opus 5.5. Pogingen om uit de sandbox te ontsnappen dalen naar 3,1 %, tegenover 21 % voor Mythos 5.1, maar beide modellen vermoeden vaker dat ze worden geëvalueerd. De classifiers van Fable 5.2 zouden volgens de eerste tests ongeveer 55 % minder blokkades opleveren dan die van Fable 5.1; bij een geblokkeerd verzoek wordt teruggevallen op Opus 4.8 (cybersecurity) of Opus 5 (biologie). Tot slot gaat Enterprise Frontier Safeguards, monitoring die compatibel is met zero data retention, met Bridgewater, Salesforce en Stripe in private bèta.

🔗 Claude Fable 5.2 en Claude Mythos 5.2 (Anthropic) · Release notes van Claude Platform · Thread van @ClaudeDevs

Introductieaanbiedingen: tot drie resets voor Fable en een week Fable inbegrepen bij Pro

9 november — Ter gelegenheid van de lancering geeft Anthropic betalende abonnees resets van hun gebruikslimiet voor Fable, volgens een helppagina waarnaar het lanceringsbericht verwijst. Een reset herstelt het die week verbruikte Fable-tegoed en vult het gebruiksvenster van 5 uur volledig aan, ook voor andere modellen; de limieten worden niet verhoogd en de reset wordt geactiveerd via het onderdeel Gebruik in de instellingen, met de knop Reset for free. De aanbiedingen gelden voor Fable 5.2, Fable 5.1 en Fable 5.

Abonnement of betreffende licentie	Wat wordt aangeboden	Vervaldatum (Pacific Time)
Pro, standaardlicenties van Team	Fable inbegrepen bij het abonnement, tot 50 % van de wekelijkse limieten, plus 1 reset	16 november 2026, 23 h 59
Max, Ultra, premiumlicenties van Team en oude Enterprise-abonnementen per licentie	1 reset (minder dan 6 maanden abonnee), 2 (6 tot 12 maanden) of 3 (meer dan 12 maanden)	8 maart 2027, 23 h 59

Betaalde facturering moet vóór 9 november om 10 h PT zijn ingesteld. Uitgesloten zijn het Free-abonnement, Enterprise-abonnementen via selfservice, op basis van verbruik en HIPAA-ready, en de standaardlicenties van de oude Enterprise-abonnementen per licentie. Voor Pro en de standaardlicenties van Team wordt Fable na die week weer via gebruikstegoed afgerekend.

🔗 Introductieaanbiedingen voor Claude Fable 5.2 (Claude-helpcentrum)

Wat Fable 5.2 al heeft gemaakt: drie apparaten met Diode, Fermat opnieuw uitgewerkt door 1 000 agents, chemie en MIPLIB

Drie publicaties van dezelfde dag tonen generatie 5.2 aan het werk, soms met een voorlopige versie van het model.

Diode: drie elektronische apparaten van begin tot eind ontworpen, die zonder aanpassingen werken

9 november — Samen met Diode Computers, een fabrikant van printplaten, laat Anthropic zien hoe Claude Fable 5.2 drie apparaten ontwerpt op basis van een korte prompt: een USB-C-conferentieluidspreker met Bluetooth, een hub voor een spraakassistent voor thuis en een virtueel huisdier in zakformaat. Het model heeft de specificaties geschreven, de schema’s getekend, de routing van vierlaagse printplaten uitgevoerd, de 3D-printbare behuizingen ontworpen en de firmware geschreven; de drie prototypes werken zonder aanpassingen aan hun schakeling. Omdat de router van KiCad maar één spoor tegelijk kon aanleggen, heeft Claude in ongeveer een halfuur zijn eigen router geschreven.

De vooruitgang zit vooral in het geometrisch redeneren: 69 % op PCB Gym, de interne benchmark van Diode, tegenover 25 % voor Fable 5, en 83,5 % op BenchCAD 2.1, bijna het dubbele van Fable 5.1. Anthropic vermeldt een zakelijke relatie met Diode en benadrukt dat deze prototypes geen elektrische validatie, thermische tests of certificering hebben doorlopen.

🔗 Claude kan elektronische prototypes van begin tot eind ontwerpen (Anthropic)

Fermat: 1 000 agents voeren de formalisering opnieuw uit in 28,7 uur, zonder speciaal platform

9 november — In september had Anthropic de eerste volledige formalisering van de laatste stelling van Fermat gepubliceerd: 11 dagen werk voor tientallen agents onder begeleiding van een onderzoeker, op het platform Prove2Me. Een bericht op claude.dev van Barry Zhang, Tianyi Peng, Elle Najt, Keller Scholl en Lance Martin beschrijft hoe 1 000 agents van een voorlopige versie van Fable 5.2, één leider en 999 helpers, dit werk opnieuw hebben uitgevoerd zonder dat platform of menselijke aansturing: 28,7 uur volgens dit bericht (het lanceringsbericht rondt af op 30 uur), drie keer minder uitvoertokens en een zeven keer korter bewijs. Met dezelfde opstelling voltooit Opus 5.5 volgens het lanceringsbericht slechts 26 % in 18 uur.

Elke agent beschikte over een virtuele machine zonder netwerk, met Lean, Mathlib, een eigen Git-branch en een gedeelde Postgres-database, waarin de leider in tien minuten zijn coördinatietabellen aanmaakte. Tot ongeveer 750 helpers werkten aan Langlands–Tunnell, het zwaarste resultaat, opgesplitst in 2 418 taken. Een classifier controleerde elke opdracht en elke bestandswijziging: van meer dan een miljoen toolaanroepen werd er geen enkele geblokkeerd.

🔗 Teams van meerdere agents veilig opschalen met Claude Fable 5.2 (claude.dev)

Organische chemie en MIPLIB: de demonstratiethread voegt twee resultaten toe die in het bericht ontbreken

9 november — Twee uur na de lancering publiceert het account @claudeai een thread met demonstraties. In de organische chemie heeft Claude in ongeveer een halfuur voor elk van vier moleculen uit ongepubliceerd onderzoek van de laboratoria van Noah Burns (Stanford), Timothy Newhouse (Yale) en Sarah Reisman (Caltech) een volledige syntheseroute uitgestippeld, op basis van alleen een afbeelding, zonder internet en met code als enige tool; de illustratie bij de tweet schrijft deze routes toe aan Mythos 5.2. De betrokken chemici beoordelen het werk als dat van een beginnende promovendus, maar geen enkele route is in het laboratorium getest.

Of 203 open problems, Claude beat the listed mathematical solution in 72 cases, and in 45 cases proved that a solution was optimal.

🇳🇱 Van de 203 open problemen heeft Claude in 72 gevallen de geregistreerde wiskundige oplossing verbeterd en in 45 gevallen bewezen dat een oplossing optimaal was. — @claudeai op X

MIPLIB verzamelt optimalisatieproblemen, zoals het plannen van bemanningen of bezorgroutes; volgens de afbeelding bij de tweet hebben teams van maximaal 300 agents hieraan gewerkt met een eerdere versie van Fable 5.2. Voor de dienstregeling van 42 treinen, bedoeld om het piekverbruik van elektriciteit te verminderen, verbeterden de agents de best bekende dienstregeling in minder dan twee uur met 2,6 % en bewezen vervolgens dat er geen betere bestond. De oplossingen zijn ingediend bij MIPLIB.

🔗 Demonstratiethread van @claudeai

Fable 5.2 vanaf de eerste dag bij Cursor, Devin, Perplexity en v0, elk gemeten op de eigen benchmark

Op de avond van de lancering publiceren drie tools hun eigen metingen van Fable 5.2, elk op een eigen benchmark. v0, de tool van Vercel voor het maken van applicaties, stelt het model ook beschikbaar, zonder cijfers (zie de Korte berichten).

Tool die Fable 5.2 beschikbaar maakt	Benchmark van de aanbieder	Score van Fable 5.2	Dichtstbijzijnde genoemde concurrent
Cursor	CursorBench 4.0	60,0 % met effort Max, 32,79 dollars	Opus 5.5 Max: 57,8 %, 13,43 dollars
Devin (Cognition)	FrontierCode 2.0	49,1 %	Opus 5.5: 45,5 %
Perplexity	WANDR	0,851 voor 14,51 dollars per taak	Gemini 4 Argon: 0,802 voor 7,88 dollars

Cursor: bovenaan CursorBench 4.0, met inspanningsniveaus die je niet moet overnemen van Fable 5.1

9 november — Cursor maakt Fable 5.2 nog dezelfde dag beschikbaar. Bij maximale inspanning voert het model CursorBench 4.0 aan met 60,0 %, vóór Claude Opus 5.5 Max (57,8 %); bij de standaardinstelling (High) behaalt het 56,9 %, tegenover 49,2 % voor Fable 5.1. Cursor waarschuwt dat de inspanningsniveaus zich anders gedragen dan bij Fable 5.1 en raadt aan opnieuw met de standaardinstelling te beginnen in plaats van de oude over te nemen. De ranglijst illustreert dit:

Inspanningsniveau van Fable 5.2	Score CursorBench 4.0	Kosten per taak
Max	60,0 %	32,79 dollars
High (standaard)	56,9 %	9,70 dollars
Extra High	56,3 %	15,48 dollars
Medium	54,8 %	4,66 dollars
Low	53,2 %	3,94 dollars

Extra High scoort lager dan High tegen hogere kosten, en Low overtreft Fable 5.1 al bij maximale inspanning (51,8 % voor 17,28 dollar). Cursor vermeldt voor het model tarieven van 8 en 40 dollar per miljoen tokens, zonder changelog of toelichting op de abonnementen waarvoor dit geldt.

🔗 Aankondiging van @cursor_ai · Ranglijst CursorBench 4.0

Devin: bovenaan FrontierCode 2.0 met 49,1 %, en al bij lage inspanning beter dan Fable 5.1

9 november — Cognition stelt Fable 5.2 beschikbaar in Devin Desktop en Devin CLI en plaatst het bovenaan FrontierCode 2.0, zijn benchmark met echte engineeringtaken die worden beoordeeld op kwaliteit en geschiktheid om te worden gemerged (mergeability). Fable 5.2 behaalt er 49,1 %, vóór Claude Opus 5.5 (45,5 %), dat sinds de lancering van de benchmark op 27 oktober aan kop stond, GPT-6 Astra (42,8 %), Sonnet 5.5 (41,0 %) en Gemini 4 Carbon (40,0 %); Fable 5.1 kwam niet verder dan 32,4 %. Volgens het blogbericht overtreft Fable 5.2 bij een lage redeneerinspanning al het beste resultaat van Fable 5.1 voor minder dan een derde van de kosten per taak; de tweet spreekt van een derde van de kosten. Een oplossing die niet aan een uitsluitingscriterium voldoet, krijgt 0, en de kosten komen overeen met de gemiddelde uitgaven per uitvoering tegen het openbare API-tarief. Cognition noemt geen Devin-tarieven.

🔗 Claude Fable 5.2 is nu beschikbaar in Devin (Cognition) · Aankondiging van @cognition

Perplexity: 0,851 op WANDR, een record volgens zijn eigen benchmark

9 november — Perplexity stelt Fable 5.2 beschikbaar in zijn agent Computer voor Pro- en Max-abonnees, en in de zoekfunctie (Search) uitsluitend voor Max-abonnees. Op WANDR, zijn eigen benchmark voor zoeken op basis van bewijs, behaalt het model 0,851 voor 14,51 dollar per taak. Dat wordt gepresenteerd als een record op de Pareto-grens: de modellen die door geen enkel ander model zowel qua score als qua kosten worden overtroffen. Volgens de door Perplexity gepubliceerde grafiek, de enige bron voor deze cijfers, overtreft Fable 5.2 Gemini 4 Argon, dat sinds 16 oktober het record in handen had met 0,802 voor 7,88 dollar, tegen ongeveer 1,8 keer de kosten per taak. Fable 5.1 behaalt bij een nieuwe meting 0,684 voor 13,16 dollar, tegenover 0,601 bij zijn introductie in september. De tweet vermeldt noch het inspanningsniveau, noch de kosten in credits in Computer. Deze score is niet vergelijkbaar met de 85,9 % van het ultra-niveau van de Agent API die op 5 november werd gepubliceerd, een configuratie met meerdere agents.

🔗 Aankondiging van @perplexity_ai

Meta lanceert Muse Ember, zijn kleinste model, voor 0,10 dollar per miljoen inputtokens

9 november — Meta lanceert Muse Ember, gepresenteerd als zijn kleinste en efficiëntste model. Het richt zich op werk dat agents de hele dag herhalen: opeenvolgende toolaanroepen, codeertaken (bestanden lezen, tests uitvoeren, gerichte correcties aanbrengen), routing, extractie en analyse van lange documenten. Het heeft een context van een miljoen tokens, produceert maximaal 512 000 tokens en begrijpt tekst, beelden, audio en video van nature. Het is het eerste model dat met Muse Wonder Full is getraind, zoals Meta bij de lancering van Muse Wonder in oktober had aangekondigd; binnen het aanbod behandelt Muse Wonder de moeilijkste problemen, Muse Spark code en agentische workflows, en Muse Ember herhaalbare taken op grote schaal.

Het model is beschikbaar in Muse Code en via de Meta Model API onder de naam muse-ember-1.0, met ondersteuning voor de Responses API, voor 0,10 dollar per miljoen inputtokens, 0,004 dollar voor gecachete input en 0,50 dollar voor output. Er is geen publicatie van de gewichten aangekondigd.

On the @ArtificialAnlys Intelligence Index, it achieves performance comparable to Claude Haiku 5.5 at roughly one-third of the cost per task, while scoring higher than GPT-6 Luna across all of Luna’s reasoning settings.

🇳🇱 Op de Intelligence Index van Artificial Analysis levert het vergelijkbare prestaties als Claude Haiku 5.5 voor ongeveer een derde van de kosten per taak, terwijl het hoger scoort dan GPT-6 Luna bij alle redeneerinstellingen van Luna. — @AIatMeta op X

Dat is de centrale claim van Meta; het blogbericht voegt eraan toe dat Muse Ember de beste score van Haiku 5.5 evenaart. Beide modellen scoren 36 op de index, en het bijschrift van de grafiek vermeldt dat de kosten van Muse Ember schattingen zijn op basis van het voorgestelde tarief.

Door Meta gepubliceerde vergelijking	Muse Ember (max)	Muse Spark 1.3 (max)
Artificial Analysis Intelligence Index	36	37
Kosten per taak van de index	0,14 dollar	2,39 dollars
Prijs per miljoen tokens (input / output)	0,10 / 0,50 dollar	1,25 / 4,25 dollars

Benchmark bij de instelling max (volgens Meta)	Muse Ember	Claude Haiku 5.5	GPT-6 Luna
AutomationBench-AA	37,8	13,9	20,2
Coding Agent Index-AA	46	37	31
Terminal-Bench 4.0 (beste harness)	40,9	39,2	16,4
OSWorld 2.1 (gedeeltelijke score, intern)	69,5	68,9	50,5
FrontierCode 2.0-AA	27,2	34,9	25,2
Artificial Analysis Intelligence Index	36	36	28

Bij de maximale redeneerinstelling overtreft Muse Ember Claude Haiku 5.5 en GPT-6 Luna op zeven van de tien gepubliceerde benchmarks, maar Haiku 5.5 blijft voorop op FrontierCode 2.0-AA. Verschillende cijfers komen uit interne evaluaties van Meta, waaronder zijn eigen Personal Superintelligence Index, en Terminal-Bench 4.0 vergelijkt elk model in zijn beste gepubliceerde harness. De onafhankelijke ranglijst van Vals AI wijst in dezelfde richting: Muse Ember is daar het goedkoopste model, met 0,15 dollar per test en een totaalscore van 60,5 %, op 0,8 punt afstand van DeepSeek V4.1 Flash voor ongeveer een kwart van de kosten.

Meta zegt Muse Ember volgens zijn Meta Superintelligence Scaling Framework te hebben geëvalueerd, waarbij het onder de drempels voor hoog risico bleef, en het te hebben laten testen door Box, Cline, Oracle, Cloudflare en You.com; het bedrijf kondigt aan dat er nog efficiëntere modellen worden getraind.

🔗 Muse Ember (onderzoeksblog van Meta) · Ranglijst van Vals AI

Google voegt TPU 8tx en TPU 8i Max toe aan zijn achtste generatie TPU, zonder datum of prijs

9 november — In een blogbericht van Amin Vahdat breidt Google zijn achtste generatie TPU uit met twee nieuwe systemen, TPU 8tx en TPU 8i Max. Na de in april gepresenteerde TPU 8t (training) en 8i (redeneren) is het volgens Google de eerste keer dat er in hetzelfde jaar vier TPU-systemen verschijnen. Het bedrijf benadrukt dat het gaat om nieuwe systemen rond bestaande chips (behuizing, geheugen, netwerk, beveiliging), een aanpak waarmee het gespecialiseerde supercomputers in enkele maanden in plaats van jaren kan leveren.

TPU-systeem	Beoogd gebruik	Door Google aangekondigde kenmerken
TPU 8t	Grootschalige training	tot 2,7 keer de trainingsprestaties van de vorige generatie
TPU 8i	Redeneren in realtime	80 % betere prijs-prestatieverhouding bij inferentie dan de vorige generatie
TPU 8tx	Vertrouwelijke inferentie, kleine trainingen	silicium van de 8t, AMD EPYC-hosts van de 5e generatie, tot 2 keer lagere latentie dan de 8t
TPU 8i Max	Zeer lange contexten, dichtheid per rack	twee 8i-chips per behuizing: 2 keer de rekenkracht, de SRAM en de HBM-bandbreedte van de 8i

De TPU 8tx richt zich op bedrijven in gereguleerde sectoren en overheden. De beveiliging werkt op hardwareniveau: gegevens en modelgewichten blijven tijdens de berekening beschermd en geïsoleerd (confidential compute), met volgens Google vrijwel geen prestatieverlies. Met dezelfde machine kan een model op privégegevens worden verfijnd, een groot model worden gedistilleerd of kunnen agents via reinforcement learning worden getraind zonder gevoelige gegevens te verplaatsen. De TPU 8i Max pakt de geheugenmuur (memory wall) aan, wanneer tientallen agents aan een volledige codebase of aan uren videomateriaal werken.

Ook de software volgt. Een reeks open source TPU-agents, beschikbaar als preview, sluit aan op Claude Code, Cursor en Google Antigravity om naar TPU’s te migreren, knelpunten te diagnosticeren en kernels via natuurlijke taal aan te passen; XLA Serving Engine serveert modellen in C++ op TPU, GPU en CPU; TPU Sync vermindert de overdrachtslatentie van de KV-cache en de tijd tot het eerste token met meer dan 90 %; Agent Compute Engine onderbreekt automatisch inactieve agentsessies. Cloud Pathways, de runtime van Google DeepMind achter Gemini, en de dynamische opsplitsing van GKE (GKE dynamic slicing: jobs starten tot 5 keer sneller, herstel na uitval verloopt tot 4,5 keer sneller) worden algemeen beschikbaar.

Google zegt bijna 100 TPU-klanten te hebben, die TPU’s nu in hun eigen datacenters kunnen inzetten. Het noemt echter geen beschikbaarheidsdatum of prijs voor TPU 8tx en TPU 8i Max, en geeft geen cijfers bij zijn resultaten op de benchmarks InferenceX en AgentX.

🔗 TPU 8i Max en TPU 8tx (blog.google) · Blogbericht van Google Cloud · Introductie van TPU Sync (Google Cloud)

NVIDIA presenteert GR00T 2 op CoRL, een open model voor acties in de wereld, zonder licentie of downloadlink

9 november — Bij de opening van de Conference on Robot Learning (CoRL) in Austin presenteert NVIDIA GR00T 2, dat het omschrijft als een geavanceerd open model voor acties in de wereld (open frontier world action model), gebouwd op zijn Cosmos-platform. Het model is getraind op gegevens van robots en mensen, waaronder 100 000 uur aan egocentrische mensenvideo’s die NVIDIA als open source heeft gepubliceerd, om fijne manipulatiehandelingen te leren en die zonder robotdemonstratie van het ene robotlichaam naar het andere over te dragen. Via een API kunnen agents de vaardigheden achter elkaar inzetten en hun fouten herstellen.

Door NVIDIA aangekondigde meting	Aangekondigde waarde
GR00T 2, geslaagde taken zonder specifieke demonstratie	40 van 50, minstens één keer
GR00T 2, gemiddeld succes met 1 demonstratie per taak	71 % bij 50 taken
GR00T 2, gemiddeld succes met 5 demonstraties per taak	95 %
Isaac Lab 3.0 met Newton, tegenover Isaac Lab 2.3 met PhysX	tot 2,5 keer de trainingsdoorvoer
AlphaNIST, één policy tegenover afzonderlijke policy’s	meer dan 98 % tegenover 81 %, ongeveer 39 keer minder GPU-tijd
EgoHand, downloads op Hugging Face	meer dan 40 000 in twee weken

NVIDIA plaatst GR00T 2 bij de drie beste modellen op de ranglijsten RoboCasa365, RoboLab, RoboDojo en MolmoSpaces, met meerdere eerste plaatsen, zonder concrete score. Nexuni test het voor wasverwerking, Foxconn voor de productie van servers en Siemens voor evaluatie. MicroAGI gebruikt het, na verdere training via reinforcement learning, om met een robotarm Ethernet-kabels te verwisselen.

Voor simulatie steunt Isaac Lab 3.0, beschikbaar sinds 21 oktober, sterker op de open source fysica-engine Newton voor vervormbare objecten (kabels, stoffen) en handen met gewrichten. AlphaNIST geeft hiervan een voorbeeld: één policy leert de 20 assemblagetaken van de NIST Assembly Task Board met alleen een signaal voor succes of mislukking. Voor evaluatie publiceert NVIDIA Isaac Lab-Arena 0.4 als preview voor ontwikkelaars en twee open benchmarks: DexBench, ontwikkeld met RLWRLD (15 taken in vier omgevingen, van detailhandel tot hotelwezen), en VABAR, ontwikkeld met UC Berkeley (zes industriële taken). Daarbij komen een workflow Video to Data, die video’s van mensen omzet in gesimuleerde robotdemonstraties, en EgoHand, een open model voor 3D-reconstructie van handen.

Het blogbericht presenteert GR00T 2 als open, maar geeft geen licentie, downloadlink of beschikbaarheidsdatum.

🔗 Blogbericht van NVIDIA voor CoRL

NVIDIA in Korea: NVLink Fusion met Rebellions en SK Telecom, Dynamo-recepten en fysieke AI

9 november — Tijdens NVIDIA AI Day Seoul publiceert NVIDIA een reeks Koreaanse aankondigingen. De belangrijkste is een samenwerking met chipontwerper Rebellions en telecomoperator SK Telecom, gesteund door het Koreaanse ministerie van Wetenschap en ICT: Rebellions zal zijn toekomstige neurale processors (NPU) Rebel R200 via NVLink Fusion met het NVIDIA-platform verbinden en zijn systemen op de MGX-rackarchitectuur bouwen. SK Telecom is van plan ze in zijn AI-datacenter in te zetten, voor zijn modellen zoals A.X K2 en voor de publieke diensten van het overheidsproject AI for All. De inferentie zou worden opgesplitst: NVIDIA-GPU’s zouden de prompt lezen (prefill), Rebellions-NPU’s zouden de tokens genereren. Er worden geen datum of aantallen genoemd.

NVIDIA publiceert ook Dynamo-recepten voor vier Koreaanse open modellen (A.X K2, K-EXAONE 2.0, Solar Open 2 en Motif-3), geoptimaliseerd voor B200-GPU’s, met volgens NVIDIA direct tot 2 keer hogere prestaties. LG AI Research stelt API-toegang tot K-EXAONE-2.5 beschikbaar, getraind met Nemotron-datasets waaronder Nemotron-Personas-Korea (7 miljoen persona’s), en Hyundai Motor Group verkent NemoClaw en OpenShell. Tot slot kondigt NVIDIA een investering in Point2 (radiofrequentie-interconnecties) en geplande investeringen in Motif Technologies, RLWRLD en Upstage aan, zonder bedragen te noemen. In dezelfde reeks lichten Samsung, Kakao Mobility en LG Electronics hun projecten voor fysieke AI met NVIDIA toe (zie de Korte berichten).

🔗 Persbericht van NVIDIA, Rebellions en SK Telecom · Dynamo-recepten voor Koreaanse modellen · Beveiligde agents in Korea · Investeringen in Koreaanse startups

Code-agents: Claude Code 2.1.321, Vibe CLI 3.1.1, Qwen Code, Copilot CLI, Antigravity CLI, Amp en Delta

Claude Code en Vibe CLI publiceren de twee uitgebreidste releases van de dag. Qwen Code v0.27.1, de stabiele versie Copilot CLI 1.0.108, Antigravity CLI 1.5.2, de Portals en Windows-app van Amp en de herschreven editor van Delta worden samengevat in de Korte berichten, in de rubriek Agents en codetools.

Claude Code 2.1.321 maakt Fable 5.2 het standaardmodel voor Fable en verhelpt 74 problemen

9 november — Claude Code 2.1.321 begeleidt de lancering: Fable 5.2 wordt het standaardmodel voor Fable (context van een miljoen tokens, 8 en 40 dollar per miljoen tokens, lezen uit de cache voor 0,20 dollar). Opgeslagen keuzes voor Fable 5.1 worden omgezet naar de alias fable, direct voor Pro en Max, en voor Team en Enterprise zodra de organisatie dit toestaat; met /model claude-fable-5-1 kun je terugschakelen. claude remote-control --settings past een instellingenbestand toe op elke gestarte sessie.

Van de 118 vermeldingen zijn er 74 bugfixes, waaronder oplossingen voor verschillende kwetsbaarheden: OAuth-tokens voor MCP konden na een omleiding naar een andere host worden verzonden, een Bash-commando dat alleen leest kon zonder toestemmingsvraag buiten de sandbox worden uitgevoerd, en weigeringsregels waren niet van toepassing op een cp of een mv naar een map. Bij een limiet of storing van de snelle service valt de snelle modus eerst terug op de standaardsnelheid van hetzelfde model. Door Claude geschreven mods worden in de modi auto en bypass zonder toestemmingsvraag geactiveerd, terwijl de weigeringsregels van kracht blijven. Er is geen 2.1.320 uitgebracht, het stabiele npm-kanaal blijft op 2.1.311, en de Agent SDK volgt met TypeScript 0.3.321 en Python 0.2.180.

🔗 Release notes van Claude Code 2.1.321

Vibe CLI 3.1.1 voegt vier events voor hooks, een Vim-modus en het importeren van de configuratie van andere agents toe

9 november — Vijf dagen na 3.1.0 brengt Mistral Vibe CLI 3.1.1 uit, zonder aankondiging op X. Ondanks het versienummer voor een patchrelease telt deze versie 92 vermeldingen: 17 toevoegingen, 26 wijzigingen, 44 bugfixes en 5 verwijderingen. De hooks krijgen vier events: pre_agent, voordat het model een bericht leest, dat het bericht kan blokkeren, herschrijven of er context aan kan toevoegen; notification, wanneer Vibe op goedkeuring of een antwoord wacht; session_start en session_end. De ingebouwde skill /vibe:import spoort de configuratie van andere code-agents op en importeert daaruit instructies, skills, subagents, commando’s, hooks, MCP-servers en machtigingen.

Het invoerveld krijgt Vim-modi, en /pr toont de pull requests van de sessie, opent de eerste mislukte CI-controle of schrijft een prompt om de blokkade van de PR op te heffen; deze opvolging wordt standaard ingeschakeld. De versie verwijdert /teleport, de optie --teleport en /remote-project. Voor Mistral Large 4 worden de redeneerniveaus Low, Medium en High, de niveaus die de API nu accepteert, en krijgen skills van plugins de naam van de plugin (my-plugin:review in plaats van my_plugin:review), waardoor aangepaste agents moeten worden bijgewerkt.

🔗 Release notes van Vibe CLI 3.1.1

De dots van ChatGPT werken op meerdere lokale computers, waarbij je per taak een computer kiest

9 november — De dots, de permanente agents van ChatGPT die eind september zijn gelanceerd, kunnen nu meerdere lokale computers gebruiken: je verbindt er meerdere met dezelfde dot en kiest vervolgens welke computer voor een taak wordt gebruikt. OpenAI Developers belicht toepassingen voor ontwikkelaars: een applicatie bouwen en testen op een aparte machine terwijl je op je laptop code schrijft, een wijziging in Xcode testen op een tweede Mac en screenshots ontvangen, een bug reproduceren op een machine met een oudere SDK, of een interface laten doorlopen zonder het scherm of de cursor van de gebruiker in beslag te nemen.

Volgens de helppagina maakt elke computer verbinding via de ChatGPT-applicatie die erop is geïnstalleerd, in het onderdeel Computers van het profiel van de dot, en moet de computer online blijven met de applicatie geopend. Voor onafhankelijke taken vraag je de dot om een aparte thread per computer. Een offlinestatus trekt de toegang niet in; die moet expliciet worden ingetrokken, en deze machtiging staat los van de verbinding met Codex en van Work Sync. OpenAI vermeldt niet voor welke abonnementen dit geldt of wat de planning is.

🔗 Aankondiging van @OpenAIDevs · Computers en apps met je dot verbinden

OpenAI biedt de ModRetro Chromatic Codex-editie opnieuw te koop aan, met een plugin om Game Boy Color-games te maken

9 november — OpenAI Developers biedt op OpenAI Supply Co., de winkel van OpenAI, de ModRetro Chromatic Codex-editie opnieuw te koop aan, een handheldconsole die Game Boy Color-games draait: 200 dollar met een programmeerbare cartridge en een hoes. Nadat de console eerst exclusief op DevDay werd aangeboden, keert deze terug met een nieuw uiterlijk; de winkel kondigt nieuwe voorraad aan op 19 november, met levering uitsluitend in de Verenigde Staten, Canada, Australië, Nieuw-Zeeland, Japan, het Verenigd Koninkrijk en de Europese Unie.

De console dient als uithangbord voor de ModRetro Chromatic-plugin, die door ModRetro wordt uitgegeven en via de plugincatalogus van Codex in de ChatGPT-desktopapp wordt geïnstalleerd. De plugin gebruikt GB Studio en biedt tools voor sprites en animaties, een collision map die naast het decor wordt weergegeven, een emulator die in de geïntegreerde browser van Codex wordt geopend en reeksen knopdrukken die worden afgespeeld met bij elke stap een screenshot. Meer ervaren gebruikers kunnen in C schrijven met GBDK-2020 of hun eigen engine in assembler bouwen. Installatie via een USB-kabel op een herschrijfbare cartridge wist de aanwezige game en kan de opgeslagen spelgegevens wissen, zonder back-up.

🔗 Aankondiging van @OpenAIDevs · Bouw een game voor een retrohandheld met Codex en ModRetro Chromatic · Chromatic Codex-editie op OpenAI Supply Co.

Google AI Studio maakt Google Maps Platform-applicaties op basis van een prompt, zonder creditcard

9 november — Met Google AI Studio kun je rechtstreeks vanuit een prompt applicaties maken die op Google Maps Platform zijn gebaseerd. Je beschrijft je idee aan Gemini, bijvoorbeeld een interactieve 3D-rondleiding door New York, en AI Studio configureert Google Maps Platform en beheert de API-sleutel zonder omleiding, waarna het een interactieve kaart in de preview toont; het kan ook een bestaand Google Cloud-project koppelen. De API’s Maps (gestileerde kaarten, fotorealistische 3D-steden), Places (lokaal zoeken, plaatsgegevens), Routes (routes met tussenstops) en Environment (luchtkwaliteit, pollen) zijn toegankelijk, en in de galerij staan drie voorbeelden om te remixen: City Immersive Tour, Pet Grooming Route Optimizer en Store Locator & Near Me Finder.

Je kunt dit gratis uitproberen zonder creditcard, binnen de quota van de sandbox: 100 aanroepen per dag per API, die elke 24 uur worden gereset. Voor productiegebruik moet je een Google Cloud-factureringsaccount koppelen, tegen de standaardtarieven van Google Maps Platform.

🔗 Van prompt naar app: bouwen met Google Maps in AI Studio (Google Developers) · Aankondiging van @GoogleAIStudio

ElevenLabs lanceert Campaign Manager om uitgaande belcampagnes aan ElevenAgents toe te vertrouwen

9 november — ElevenLabs lanceert ElevenAgents Campaign Manager, waarmee het volledige uitgaande belcampagnes aan zijn spraakagents toevertrouwt. Je levert een contactenlijst en een doel aan, zoals een gekwalificeerde lead of een bevestigde afspraak: de agent belt binnen de gekozen tijdvakken, behoudt de context tussen gesprekken, belt later terug, boekt het gevraagde tijdslot of probeert een ander nummer of een andere persoon binnen het account, en stopt zodra het doel is bereikt of het contact daarom vraagt.

De module stelt kaders aan de oproepen: een maximumaantal pogingen (met een apart maximum voor terugbelpogingen), uitsluitingslijsten die worden bijgewerkt zodra een contact vraagt om te stoppen, verplichte vermeldingen in de introductie van de agent. Elk contact heeft een tijdlijn met beslissingen, twijfelgevallen komen in een wachtrij voor behandeling en alles kan naar CSV worden geëxporteerd. Tijdens bètatests in de verzekeringssector, de bankensector en e-commerce heeft het bij The AA Ireland het aandeel leads dat per dag wordt behandeld van 50 tot 60 % naar 100 % gebracht, volgens CTO Jeremy O’Sullivan. Campaign Manager is vanaf nu beschikbaar, via telefoon en WhatsApp; e-mail en SMS zijn aangekondigd voor binnenkort, zonder apart tarief.

🔗 ElevenAgents Campaign Manager (ElevenLabs) · Aankondiging van @ElevenLabs

Open data en open onderzoek: Japanse synthetische datasets van NVIDIA en HOPE-pruning van Amazon

Twee publicaties van vandaag op de blog van Hugging Face: de ene over trainingsdata, de andere over het geheugen dat modellen met experts innemen.

NVIDIA en Elith publiceren twee Japanse synthetische datasets, voor de financiële sector en gegevensbescherming

9 november — NVIDIA publiceert op Hugging Face twee Japanse synthetische datasets die zijn ontworpen om samen te worden gebruikt. Nemotron-Personas-Finance-Japan, ontwikkeld met het bedrijf Elith, breidt Nemotron-Personas-Japan uit naar de financiële sector: 9 miljoen persona’s in het Japans (1 miljoen records met 50 velden), met huishoudsamenstelling, vermogen en financieel gedrag op basis van officiële statistieken, goed voor ongeveer 1,5 miljard tokens onder de CC BY 4.0-licentie. Volgens de auteurs is dit de eerste open dataset met persona’s van deze omvang die Japanse openbare statistieken combineert met gegevens over huishoudfinanciën.

Nemotron-PII-Japan biedt 100 000 synthetische Japanse zakelijke documenten in acht domeinen (waaronder gezondheidszorg, financiën, overheid en recht), met 56 soorten geannoteerde persoonsgegevens, waaronder het My Number-nummer, om modellen te trainen die deze gegevens detecteren en maskeren. NVIDIA finetunet hiermee een GLiNER-model op 95 000 documenten. Het overkoepelende idee: klanten simuleren met de eerste dataset en vervolgens met de tweede controleren of een verwerkingsketen hun gegevens beschermt.

🔗 Nemotron-Personas-Finance-Japan (blog van Hugging Face) · Nemotron-PII-Japan (blog van Hugging Face)

Amazon presenteert HOPE, een pruningmethode voor MoE-experts die rekening houdt met experts die samenwerken

9 november — In een blogbijdrage van Alex M Tseng presenteert een team van Amazon HOPE (Higher-Order Pruning of Experts), een methode om de minst nuttige experts uit een mixture-of-experts-model (MoE) te verwijderen zonder het opnieuw te trainen. Een MoE houdt al zijn experts in het geheugen, terwijl slechts enkele voor elk token worden gebruikt: bij Qwen3.5-122B zijn ze goed voor 95 % van de ongeveer 250 GB van het model. De huidige methoden beoordelen elke expert afzonderlijk; HOPE meet ook de interacties tussen expertparen die vaak samen worden geactiveerd.

Getest op Qwen3.5-122B, Qwen3.5-35B en GLM-4.5-Air tegenover REAP, MAN, EAN en Frequency, met 10 tot 50 % van de experts verwijderd, behaalt de methode volgens Amazon de beste gemiddelde positie (2,07 bij 5 methoden), en neemt de voorsprong toe naarmate meer experts worden verwijderd: bij 50 %, tot +6,1 % op agentische programmeertaken tegenover de beste concurrerende methode. De methode is compatibel met kwantisatie en kost één tot twee seconden extra per laag.

🔗 Amazons blogbijdrage over HOPE (blog van Hugging Face)

Kort nieuws

Agents en codeertools

Qwen Code v0.27.1 — Stabiele versie van 9 november, twee dagen na v0.27.0, zonder breaking changes: 122 wijzigingen, waaronder 26 functies en 65 bugfixes. De Managed Agent krijgt een optioneel persoonlijk geheugen op basis van Mem0, evenals archivering en de mogelijkheid om zelf MCP-servers te installeren; Desktop v0.27.1 en de TypeScript SDK v0.1.31 volgen dezelfde dag. 🔗 bron
Copilot CLI 1.0.108 als stabiele versie — Op 9 november uitgebracht als stabiele versie, zonder vernieuwingen ten opzichte van de prereleases 1.0.108-0 en 1.0.108-1 die op 7 november werden behandeld: commando’s /index, standaard gedeelde tgrep-indexering, een sandboxinstelling voor Windows en 72 bugfixes. 🔗 bron
Antigravity CLI 1.5.2 — Versie die in de changelog is gedateerd op 6 november: --dangerously-skip-permissions keurt beschermde commando’s en toegang buiten de werkruimte niet langer automatisch goed wanneer een Gemini Enterprise-beheerder een beoordeling vereist; plugins met gevaarlijke namen worden geweigerd en skills van cloudplugins komen beschikbaar in --remote-agent-sessies. 🔗 bron
Portals van Amp op runners — Portals, tot nu toe voorbehouden aan orbs, werken op de machines van de gebruiker: een door de agent gestarte ontwikkelserver kan worden geopend via het tabblad Portal van de thread, dat volgens de documentatie toegankelijk is in een browser en in de iPhone- en iPad-apps. Inschakelen kan via Allow Portals of amp --no-tui --remote-control-portals; portals zijn privé, behalve op een gedeelde runner, en volgens de documentatie nooit openbaar. 🔗 bron · 🔗 documentatie
Amp voor Windows — Op 7 november stelt Quinn Slack, CEO van Amp, een experimentele Windows-app beschikbaar, met een installatieprogramma dat zichzelf bijwerkt; gemelde bugs worden beloond met credits en een solide versie wordt binnen ongeveer drie tot vier dagen beloofd. De downloadpagina vermeldt ook een experimentele Linux-app. 🔗 bron
De threadeditor van Delta — Agus Zubiaga vertelt op de blog van Delta over de herschreven editor, die van threads een gedeeld document maakt waarin annotaties kunnen worden geplaatst, in plaats van een chat, waarbij de architectuur van de Zed-editor is losgelaten; Zed vat samen dat er zes keer vanaf nul moest worden begonnen. Een technisch blogbericht, zonder nieuwe versie. 🔗 bron · 🔗 tweet van Zed
v0 en Fable 5.2 — De tool van Vercel voor het maken van applicaties stelt Claude Fable 5.2 op de avond van de lancering beschikbaar, met een directe ingang v0.app/?fable52, zonder abonnementen of prijzen te vermelden. 🔗 bron

Platforms, API’s en bedrijven

Een Claude-model kiezen — In een op claude.dev gepubliceerde gids adviseert Addy Osmani om te beginnen met Opus 5.5 op inspanningsniveau medium, terug te schakelen naar Sonnet 5.5 of Haiku 5.5 voor duidelijk afgebakend werk of grote volumes, en op te schalen naar Fable 5.2 voor de moeilijkste projecten, na eerst een hoger inspanningsniveau te hebben geprobeerd. Op SWE-bench Pro haalt Opus 5.5 op low, met nieuwe pogingen op high bij mislukkingen, ongeveer 97 % voor 0,17 dollar per taak, tegenover 95,3 % voor 0,29 dollar wanneer alles op high wordt uitgevoerd. 🔗 bron
Asynchrone functies in de Agents API — Michael Luo, van het Agents API-team van OpenAI, presenteert asynchrone functies: de agent blijft doorwerken nadat hij een tool heeft aangeroepen, zonder op het resultaat te wachten, om een trage zoekopdracht vroeg te starten of onafhankelijke onderdelen van een verzoek af te handelen. Hij wijst ook op de promptcache van 12 uur, die al op 20 oktober werd behandeld. 🔗 bron
SDK’s van OpenAI — openai-python 3.48.0 voegt streamingopties toe voor agentsessies, en de Python- en Node-SDK’s (7.54.0) herkennen gpt-6-rosalind in de Responses-bèta; Codex CLI heeft sinds 0.167.0 van 6 november geen stabiele versie uitgebracht, alleen prereleases van 0.169.0 zonder toelichting. 🔗 bron
ChatGPT Enterprise op AWS Marketplace — ChatGPT Enterprise (ChatGPT, ChatGPT Work, Codex en de dots) kan nu via AWS Marketplace worden gekocht, met de bestaande AWS-facturering en uitgaven die meetellen voor AWS-afnameverplichtingen; volgens OpenAI zijn de functies hetzelfde als bij rechtstreekse aankoop, zonder aangekondigde prijs, na Google Cloud en Oracle in oktober. 🔗 bron
Kuken Industries — De Japanse fabrikant van koeltorens vindt een tekening van een reserveonderdeel terug in 4,5 minuten in plaats van bijna een uur, met een tool die de startup Recursive op de API van OpenAI heeft gebouwd; het bedrijf verwacht over een jaar ongeveer 90 % minder zoekuren. 🔗 bron
Gids van Perplexity over geheugen — Perplexity legt het geheugen van AI-assistenten uit en beschrijft zijn eigen geheugen: het werkt met alle modellen, is specifiek voor elk Project, wordt bij gebruik tussen de bronnen weergegeven en kan worden verwijderd; op consumentenaccounts kan de inhoud worden gebruikt om modellen te verbeteren, tenzij de instelling AI Data Retention wordt uitgeschakeld; op Enterprise-accounts gebeurt dit nooit. 🔗 bron

Beveiliging

Secret scanning in Actions-logs — Secret scanning van GitHub analyseert voortaan de workflowlogs van GitHub Actions na afloop van de uitvoering, in een openbare preview op GitHub Enterprise Cloud met Secret Protection of Advanced Security; het bedrijfsbeleid staat standaard uit, zonder analyse van oude logs of meldingen tijdens de preview. 🔗 bron
x402-examen van Fizzl — Frits Zwager maakt van de x402 Agent Safety Bench een examen dat openstaat voor elke agent, op de website van Fizzl: 19 aankooptaken bij gesimuleerde verkopers, waaronder 14 valsspelers, betaald met test-USDC op Base Sepolia. 🔗 bron

Open modellen en community

Harness adapters — Vervolg op het harness-hub-project dat op 6 november werd gepresenteerd: de training van de LoRA’s is afgerond voor LFM2.5-24B en LFM3 van Liquid AI en voor Twil-8B van webAI, in de harnesses pi, hermes en opencode; het team meldt tot 43 % meer toolefficiëntie en 15 % meer nauwkeurigheid voor LFM3, en tot 37 % meer efficiëntie voor Twil-8B. 🔗 bron
Gewichten aanpassen voor de geneeskunde — Maziyar Panahi (OpenMed) verbetert de prestaties van kleine Qwen-modellen op medische examens door hun gewichten zonder training aan te passen: Qwen3.5-2B stijgt van 52,0 naar 70,5 % op MedQA, zonder significante verandering in wiskunde; de winst is deels te danken aan het antwoordformaat, verduidelijkt het blogbericht. 🔗 bron
Qwen3.8-27B gefinetuned op een Mac Studio — Roman Melnyk maakt van Qwen3.8-27B een assistent voor Kafka, Strimzi, Kubernetes en Argo CD, volledig op een Mac Studio M3 Ultra met 512 GB; de 4-bitsversie past in ongeveer 15 GB en de auteur beoordeelt dit eerste resultaat als wisselend. 🔗 bron
Step 5 bij Together AI — Op 8 november zegt Together AI de doorvoer van Step 5 van StepFun meer dan verdrievoudigd te hebben door zijn servingstack met agents te optimaliseren (MoE-routing, scheduling, kernels, speculative decoding, sparse attention), zonder absolute cijfers te noemen. 🔗 bron
3D-galerij op de Hub — Volgens Caleb Fahlgren, wiens bericht door Hugging Face wordt gedeeld, worden datasets met .glb-, .ply-, .stl-bestanden of splats automatisch als 3D-galerij weergegeven; meer dan 350 openbare datasets profiteren hiervan, na de OpenUSD-viewer van oktober. 🔗 bron
Hackathon van Hugging Face en Qai in Doha — Aritra Roy Gosthipaty en vier coauteurs van Hugging Face blikken terug op deze hackathon van 5 tot 7 november, die wordt gepresenteerd als de eerste van Hugging Face in de Golfregio: meer dan 500 aanmeldingen, 150 deelnemers, 40 teams, 15 finalisten en 3 winnaars. 🔗 bron
Mobiele app van Sakana AI — Sakana AI werft tot 15 november testers voor de bèta van zijn eerste mobiele app, voorlopig Sakana AI App genoemd, zonder de functies ervan te beschrijven. 🔗 bron

Robotica, 3D en video

Fysieke AI in Korea — In de Koreaanse reeks van NVIDIA versnelt Samsung zijn berekeningen voor het ontwerpen van halfgeleiders (ongeveer 1 600 keer met PhysicsNeMo, van 18 uur naar 41 seconden), mikt Kakao Mobility op autonoom rijden van niveau 4 op NVIDIA Hyperion met Kia-voertuigen, en werkt de CLOiD-robot van LG, aangestuurd door Isaac GR00T, in een echte fabriek; zonder tijdschema of aantallen. 🔗 bron
Humanoïde die IKEA-meubels monteert — Op 8 november zet Harpreet Sahota voor FiftyOne een fragment van de 2026 Humanoid IKEA Assembly Challenge om: 6 episodes en 30,7 minuten van een humanoïde met 35 motoren en zeven camera’s, waarbij het motorkoppel is gesynchroniseerd met de polscamera’s. 🔗 bron
SAM3D-Part en BranchTokens van Meshy — SAM3D-Part haalt met één klik een volledig onderdeel uit een bestaand 3D-object, met een ongeveer 72 % lagere Chamfer-afstand dan OmniPart op 500 objecten (paper geaccepteerd voor SIGGRAPH Asia 2026, gewichten gepubliceerd); BranchTokens, ontwikkeld met Purdue, vermindert de fout bij het genereren van 3D-skeletten met 16,9 % ten opzichte van Auto-Connect. 🔗 bron · 🔗 BranchTokens
Sightline van Runway — Nieuwe app van App Studio: deze maakt een 360-panorama van een locatie, laat gebruikers vanuit elke hoek shots kadreren met een consistent decor en exporteert het in 3D om als omgeving te dienen; de app verbruikt Runway-credits, zonder vermelding van kosten of model. 🔗 bron

Wat dit betekent

Een frontiermodel wordt tegenwoordig op de dag van de lancering al getest door partijen die het integreren, op hun eigen testbanken. Cursor, Cognition en Perplexity publiceren binnen enkele uren na de lancering hun cijfers voor Fable 5.2, elk op hun eigen benchmark, en Claude Code maakt het meteen tot zijn standaardmodel voor Fable. Deze metingen vertellen niet allemaal hetzelfde verhaal: op CursorBench presteert inspanningsniveau Extra High slechter dan High, tegen hogere kosten, en op WANDR kost het record ongeveer 1,8 keer zoveel per taak als Gemini 4 Argon. Het advies van Cursor om opnieuw bij de standaardinstelling te beginnen, geldt ook buiten zijn eigen tool: een nieuw model vereist dat het inspanningsniveau opnieuw wordt afgestemd.

De kosten per taak worden de vergelijkingseenheid. Anthropic verlaagt de prijs van Fable met 20 % en benadrukt dat de score van Opus 5.5 voor ongeveer de helft van de prijs wordt gehaald; Meta plaatst Muse Ember op het niveau van Claude Haiku 5.5 voor ongeveer een derde van de kosten per taak, volgens zijn eigen cijfers; Cursor, Devin en Perplexity tonen allemaal de kosten per taak naast de score. Onder de modellen breidt Google het aantal TPU-systemen voor inference uit en probeert Amazon met HOPE het geheugengebruik van MoE’s te verminderen. De TPU 8tx en 8i Max komen echter zonder datum of prijs, waardoor ze nog niet kunnen worden vergeleken.

De demonstraties worden grootschaliger: 1 000 agents voor Fermat, tot 300 per team op MIPLIB, meer dan 1 000 subagents voor een prototype van een besturingssysteem. Anthropic koppelt deze cijfers aan gekwantificeerde veiligheidsmaatregelen: een classifier voor elk van de meer dan een miljoen toolaanroepen in het Fermat-experiment, sandboxontsnappingen teruggebracht tot 3,1 %, en Mythos 5.2 dat is voorbehouden aan verificatieprogramma’s op het gebied van cyberbeveiliging en biologie. Dat beide modellen vaker vermoeden dat ze worden geëvalueerd, maakt deze veiligheidsmetingen echter lastiger te interpreteren.

In de robotica moet de openheid nog worden bevestigd. NVIDIA noemt GR00T 2 een open model en publiceert twee open benchmarks, DexBench en VABAR, maar het blogbericht bevat geen licentie of downloadlink. In Korea bouwt NVIDIA een ecosysteem voor soevereine AI waarin zijn GPU’s via NVLink Fusion naast de NPU’s van Rebellions werken: het platform stelt zich open voor chips van andere ontwerpers en blijft tegelijk centraal staan bij inference.