OpenAI-modellen en Codex komen naar Google Cloud, Anthropic opent Claude Duet, OpenAI coördineert de aanpak van de PHP2Shell-kwetsbaarheden

OpenAI brengt zijn frontiermodellen en Codex naar de Model Garden van Google Cloud, in een besloten preview voor geselecteerde bedrijven, en Google claimt nu de enige grote cloudprovider te zijn die de drie belangrijkste gesloten LLM’s aanbiedt. Anthropic opent de preview van Claude Duet, een agent die zelfstandig in zijn eigen virtuele machine werkt en toestemming vraagt voordat hij betaalt of ondertekent, terwijl OpenAI terugblikt op PHP2Shell, twee kritieke kwetsbaarheden in PHP waarvan er één met GPT-5.6 Sol is gevonden. Op GTC Berlin presenteert NVIDIA een referentiearchitectuur om agents te isoleren en AI-fabrieken die in containers worden geleverd; Recursive publiceert Flint, een open model om lokaal te programmeren, en Cohere lanceert Rerank 5.

De modellen van OpenAI en Codex komen naar Google Cloud, in besloten preview in de Model Garden

21 oktober — OpenAI en Google Cloud kondigen de komst van de frontiermodellen van OpenAI en de agentische workflows van Codex naar de Model Garden aan, de modelcatalogus van Google Cloud. Het bericht van Google, geschreven door Michael Gerstenhaber, vicepresident voor Gemini-producten, noemt de drie betrokken modellen: GPT-6 Astra voor het meest veeleisende werk (code, computergebruik, zakelijke taken, wetenschappelijk onderzoek), GPT-6.1 Sol, gepresenteerd als intelligentie die Astra benadert tegen lagere kosten, en GPT-6 Luna, het snelle en voordelige model voor dagelijkse werkzaamheden op grote schaal.

De planning kent meerdere fasen, die beide aanbieders verschillend formuleren:

Aangekondigd onderdeel	Vermelde planning	Bron van de planning
GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol en GPT-6 Luna in de Model Garden	Besloten preview voor geselecteerde zakelijke klanten, op aanvraag via een formulier	Google Cloud
Aanroepen via de API’s van Google Cloud, Codex CLI en Codex Desktop aangesloten op het Gemini-platform voor inferentie	Vanaf 21 oktober, voor deze klanten	Google Cloud
Algemene beschikbaarheid	In de komende weken	OpenAI
Geen gegevensbewaring (Zero Data Retention) en Confidential Compute	Binnenkort	Google Cloud
Modellen van OpenAI in Google Antigravity en in de Gemini-agent (Gemini for business volgens Google)	Volgt, zonder datum	Beide aanbieders

Bij de aanschaf lopen de modellen via de Model Garden en Google Cloud Marketplace: één Google Cloud-factuur, verbruik dat meetelt voor eerder bij Google aangegane bestedingsverplichtingen en voor de Flexible Savings Plans, zonder apart leverancierscontract. OpenAI had in juni al aangeboden om verbruik zo te laten meetellen voor verplichtingen bij Oracle Cloud. Google benadrukt ook de governance: prompts, context en antwoorden blijven binnen de dataomgeving van de klant en worden nooit gebruikt om foundation models te trainen, en de modellen draaien op speciaal daarvoor bestemde Google Cloud-infrastructuur, achter geïsoleerde gateways, met VPC Service Controls en uniforme auditlogs. Er zijn geen tarieven gepubliceerd. Google verbindt hieraan de volgende claim:

Google Cloud is now the only hyperscale cloud provider offering access to all three leading closed source LLMs, alongside more than 200 first-party, third-party, and open models on a unified enterprise AI platform.

🇳🇱 Google Cloud is nu de enige hyperscale-cloudprovider die toegang biedt tot de drie belangrijkste gesloten LLM’s, naast meer dan 200 eigen modellen, modellen van derden en open modellen, op één uniform AI-platform voor bedrijven. — Michael Gerstenhaber, vicepresident voor Gemini-producten bij Google Cloud

OpenAI benadrukt op zijn beurt dat Microsoft zijn belangrijkste cloudpartner blijft. Na Amazon Bedrock op 1 juni en Oracle Cloud op 10 juni voegt Google Cloud zich bij de cloudproviders die zijn modellen distribueren, inclusief Codex. De officiële SDK’s die dezelfde dag zijn gepubliceerd, openai-python 3.36.0 en openai-node 7.41.0, ondersteunen Vertex AI al voor de Responses API.

🔗 Het bericht van OpenAI · Het bericht van Google Cloud · De tweet van @OpenAI

Claude Duet: Anthropic stelt een proactieve agent beschikbaar als preview, en Grok Bot houdt zijn dashboards actueel

21 oktober — Anthropic opent de onderzoekspreview (research preview) van Claude Duet, een nieuwe app waarin Claude als proactieve agent werkt: hij wijst op zaken die aandacht van de gebruiker vragen, voert de taken uit die hij krijgt, blijft werken als de gebruiker afwezig is en vraagt toestemming voordat hij namens de gebruiker handelt. Toegang verloopt via een wachtlijst, eerst voor Pro- en Max-abonnees in de Verenigde Staten. Duet is een zelfstandige app, los van de hoofdapp van Claude, op iOS, Android en claude.ai; tijdens de preview is de app inbegrepen bij de Pro- en Max-abonnementen en telt het gebruik mee voor dezelfde gebruikslimieten.

Duet is gebouwd rond Claude Opus 5.5 en gebruikt het geheugen, de skills en de gekoppelde apps van het Claude-account. Elke ochtend stuurt hij een korte samenvatting van de belangrijkste punten; overdag raadpleegt hij de gekoppelde accounts om de paar uur, omdat doorlopende monitoring de abonnementslimieten sneller uitput. Je communiceert schriftelijk of met je stem met hem, in één gesprek, en hij werkt in zijn eigen virtuele machine, met een eigen browser: de computer en de telefoon hoeven niet aan te blijven. Hij maakt gebruik van meer dan 6 000 connectors en plugins uit de Claude Marketplace (Gmail, Slack, QuickBooks, Stripe, Gusto, Docusign, Shopify…) en kan namens het bedrijf aankopen doen met Link, de digitale portemonnee van Stripe, die met een virtuele kaart betaalt zonder het echte kaartnummer door te geven.

Soort gevraagde actie	Wat Claude Duet doet
Lezen, schrijven, werk voorbereiden	Zelfstandig, op de achtergrond
Een bericht sturen, betalen, ondertekenen, verwijderen	Toont de actie en wacht op goedkeuring
Effecten verhandelen, geld tussen rekeningen overboeken	Verboden, ook met goedkeuring
Creditcardnummers, identiteitsdocumenten	Delen wordt geweigerd door een nieuwe classifier
Gezondheid, persoonlijke financiën	Alleen gedeeld op uitdrukkelijke instructie

De beveiliging bouwt voort op bestaande onderdelen: inloggegevens worden beheerd zoals in Claude Managed Agents, acties gaan door de classifier van de auto-modus, de verdediging tegen prompt injection komt voort uit het werk aan browser use, en Duet wordt na penetratietests door red teams en een extern bedrijf opgenomen in het publieke programma voor beloningen voor gevonden bugs (bug bounty).

Claude Duet draws on years of our safety and security work on agents. It never directly sees your passwords, a new classifier guards against sharing sensitive information, and the important decisions stay with you. We’ll share more on our approach to safety in Claude Duet soon.

🇳🇱 Claude Duet bouwt voort op ons jarenlange werk aan de veiligheid en beveiliging van agents. Hij ziet uw wachtwoorden nooit rechtstreeks, een nieuwe classifier voorkomt het delen van gevoelige informatie, en belangrijke beslissingen blijven bij u. We vertellen binnenkort meer over onze aanpak van beveiliging in Claude Duet. — @claudeai op X

Anthropic erkent de beperkingen van deze eerste versie: Duet kan een gesprek verkeerd lezen of de urgentie verkeerd inschatten, persoonlijke zaken zoals het boeken van tickets zijn minder goed uitgewerkt, en hij kan zijn browser nog niet tonen. De controles op de achtergrond tellen mee voor de abonnementslimieten, en grote taken, zoals een financieel model of een presentatie, leggen er een groter beslag op.

🔗 De aankondiging van Claude Duet

Grok Bot maakt nu rapporten en dashboards die hij actueel houdt

21 oktober — Hetzelfde idee van een agent die tussen twee verzoeken door werkt zien we bij SpaceXSI: Grok Bot kan nu rapporten, memo’s en dashboards maken. Je vraagt hem om een pagina, past die vervolgens samen met hem aan of laat hem die in de loop van de tijd bijwerken. De functie wordt dezelfde dag uitgerold voor gebruikers van de nieuwste versies van de mobiele en desktopapps.

De aankondiging bestaat uit twee tweets en een demonstratievideo, zonder bericht op x.ai: welke abonnementen eronder vallen, welke limieten gelden en welke databronnen een dashboard kan volgen, wordt niet vermeld. Het is een vervolg op een reeks nieuwe functies voor Grok Bot in oktober (e-mailadres op 9 oktober, connectors en snelheid op 16 oktober, Action-knop op de iPhone op 19 oktober) en doet denken aan Claude Dashboards, de dashboards die Anthropic door Claude actueel laat houden en die sinds begin oktober in bèta zijn.

🔗 De aankondiging van Grok Bot

PHP2Shell: OpenAI coördineert de aanpak van twee kritieke PHP-kwetsbaarheden, Claude Security gaat over op continu scannen

21 oktober — OpenAI publiceert een overzicht van twee maanden coördinatie rond PHP2Shell, twee kritieke kwetsbaarheden in de kern van PHP. Volgens het bericht heeft beveiligingsbedrijf Calif er één gevonden met GPT-5.6 Sol, in het kader van Patch the Planet, het open source-initiatief van Daybreak, en heeft Wiz beide ook onafhankelijk ontdekt en gemeld. De maintainers van PHP hebben de patches verzorgd, met ondersteuning van OpenAI, Wiz, Cloudflare en anderen; OpenAI stelt dat frontier-AI deze kwetsbaarheden, voor zover het bedrijf weet, eerder heeft gevonden dan aanvallers. Hoe groot het risico is, blijkt uit hoe breed de taal wordt gebruikt: PHP drijft ongeveer 70 % van de websites aan.

De website met de openbaarmaking, php2shell.com, beschrijft de twee CVE’s, waarvan de ernst oploopt tot CVSS 9,2: een niet-geauthenticeerde aanvaller kan code uitvoeren op de server of het geheugen van het PHP-proces lezen (wachtwoorden, tokens, API-sleutels). De kwetsbare code zit in PHP zelf, waardoor ook een foutloze applicatie getroffen kan worden.

CVE-identificatie	Klasse van kwetsbaarheid	Demonstratie volgens php2shell.com
CVE-2026-109618	Corruptie door geheugentekort (out-of-memory)	Code-uitvoering zonder authenticatie op WordPress, Drupal en Joomla
CVE-2026-109619	Verouderde globale status tussen opeenvolgende verzoeken, use-after-free	Code-uitvoering zonder authenticatie op WordPress en Drupal, geheugen uitlezen ongeacht de applicatie

De getroffen versies gaan terug tot PHP 5.4. De enige volledige oplossing is upgraden naar PHP 8.2.35, 8.3.36, 8.4.27 of 8.5.12 en vervolgens Apache, PHP-FPM en de PHP-workers herstarten. Om beheerders te helpen, publiceert OpenAI een Codex-skill, openai/php2shell-checker, die de PHP-versie van een site afleest via de URL of rechtstreeks op de server; de repository waarschuwt dat de skill alleen de versie ziet die door HTTP-headers of php -v wordt vermeld, en dat een onbekend resultaat niet betekent dat het doelwit is gepatcht.

Given the severity of these flaws and PHP’s widespread use, we consider this one of the most impactful security issues in recent memory.

🇳🇱 Gezien de ernst van deze kwetsbaarheden en het wijdverbreide gebruik van PHP beschouwen wij dit als een van de beveiligingsproblemen met de grootste gevolgen van de afgelopen jaren. — OpenAI, bericht van 21 oktober

OpenAI leidt hieruit een responskader in vijf stappen af, van vroegtijdige validatie van de patch, met adversariële tests door frontiermodellen, tot de publicatie van instructies, met daartussen een voorafgaande kennisgeving aan betrokken organisaties en afstemming met de autoriteiten (voor PHP de Super Intelligence Force van het Witte Huis, de ONCD en de CISA), en legt de gemeenschap vier vragen voor, waaronder de duur van de termijnen voor openbaarmaking. Het bedrijf stelt Codex for OSS-abonnementen open voor alle maintainers, sponsort rechtstreeks projecten zoals de Rust Foundation en verwacht de komende maanden een sterke toename van dit soort ontdekkingen. Op dezelfde dag publiceerde het een plan om cyberverdedigers van middelen te voorzien (zie Kort nieuws).

🔗 Het bericht van OpenAI · De website php2shell.com · De php2shell-checker-skill

Claude Security gaat over op continu scannen en volgt patches, in publieke bèta voor Claude Enterprise

21 oktober — Bij Anthropic is Claude Security niet langer afhankelijk van handmatig gestarte scans: het volgt repositories nu bij elke wijziging. Een project omvat één of meer repositories, verbonden via de GitHub-app van Claude (inclusief GitHub Enterprise Server) of via een toegangstoken voor GitLab en de andere Git-providers; Claude voert een grondige basisscan uit en analyseert vervolgens de wijzigingen op basis van hun risico en complexiteit. Een bevinding wordt als verholpen gemarkeerd zodra de patch is uitgebracht, ook als dat buiten Claude Security gebeurt, en wordt heropend als het probleem terugkeert. Volgens Anthropic hebben duizenden organisaties sinds de publieke bèta in april meer dan een miljoen kwetsbaarheden met de tool gevonden.

Elk project krijgt een kennisbank en een dreigingsmodel (threat model) die Claude opstelt op basis van de code en die het team kan aanpassen; de ernst van elke bevinding hangt daarvan af, met een uitleg van het aanvalspad, soms in de vorm van een diagram. Een API, webhooks, een MCP-connector in Claude.ai en Claude Code en op rollen gebaseerde toegangscontroles maken het geheel compleet. Deze versie is als publieke bèta beschikbaar voor Claude Enterprise en kan door beheerders worden geactiveerd, voor de volledige modelfamilie, inclusief Claude Mythos, zonder het Cyber Verification Program te doorlopen. Organisaties die in aanmerking komen ontvangen twee maanden lang 25 000 dollar aan gebruikstegoed per maand, te gebruiken tot en met 31 december 2026.

🔗 De aankondiging van Claude Security

Rekeninfrastructuur: DSX POD in containers, A5X-instances van Google Cloud en Confidential Bare Metal

21 oktober — Op GTC Berlin, waar Jensen Huang tijdens zijn keynote verklaarde dat Vera Rubin volop in productie was, presenteert NVIDIA DSX POD, een referentieontwerp voor complete AI-fabrieken met Vera Rubin, die partners in modulaire containers bouwen. Rekencapaciteit, netwerk, bekabeling tussen racks, leidingwerk, stroomvoorziening op rackniveau en vloeistofkoeling worden in de fabriek geïntegreerd en gevalideerd, en vervolgens klaar voor aansluiting op een reeds uitgeruste locatie geleverd.

Het argument is de doorlooptijd: op een locatie waar stroomvoorziening, koeling en netwerk gereed zijn, zegt NVIDIA de implementatietijd terug te brengen van zes maanden tot slechts 14 dagen. Volgens Jensen Huang creëert een AI-fabriek waarde zodra die tokens begint te produceren, niet zodra de bouw klaar is. Zeventien partners (Dell, HPE, Lenovo, Foxconn, Schneider Electric, Vertiv, Bull, Crusoe, Anduril…) moeten deze fabrieken begin 2027 wereldwijd leveren; er wordt geen prijs genoemd.

Door NVIDIA aangekondigd onderdeel	Aangekondigd cijfer
Inbedrijfstelling van een DSX POD	Van zes maanden tot slechts 14 dagen
Bouwpartners	17
Eerste leveringen	Begin 2027
Bespaard koelwater (locatie van 2 GW)	Tot 54 miljoen liter per dag
Energie met de DSX MaxLPS-software	Tot 30 % minder voor hetzelfde aantal tokens

Een bijbehorend persbericht kwantificeert de efficiëntie van het DSX-platform: vloeistofkoeling in een gesloten circuit met luchtkoelers, met een vrijwel nihil koelwaterverbruik, bespaart tot 54 miljoen liter per dag op een locatie van 2 gigawatt, gelijk aan het dagelijkse verbruik van 180 000 huishoudens; de DSX MaxLPS-software zou hetzelfde aantal tokens produceren met tot 30 % minder energie, en CoreWeave, Google Cloud, Lambda en Nebius zijn van plan die te gebruiken. Een dag eerder had NVIDIA ook toegelicht hoe Nebius, Nscale en Verda zijn Vera-CPU’s in Europa inzetten.

🔗 Het persbericht over DSX POD · Het DSX-ecosysteem in Europa

Google Cloud kondigt A5X-instances op Vera Rubin NVL72 aan, volgende maand beschikbaar

21 oktober — Google Cloud en NVIDIA presenteren de A5X-instances, die Vera Rubin NVL72-systemen, ConnectX-9-netwerkkaarten, het Virgo-netwerk van Google Cloud en zijn vloeistofkoeling van de vierde generatie combineren voor grootschalige agentische inference en reinforcement learning. Hoewel de titel over algemene beschikbaarheid spreekt, vermeldt het blogbericht van NVIDIA dat die volgende maand volgt, met een geplande uitbreiding naar Europa. Google Cloud plant op termijn tot 960 000 Rubin-GPU’s op meerdere locaties.

De eerste klant is Ineffable Intelligence, het Londense bedrijf van David Silver, de bedenker van AlphaGo, dat systemen wil trainen die voortdurend van hun eigen ervaringen kunnen leren. WPP stelt op basis van zijn eerste tests dat het workloads van creatieve agents op één A5X-instance heeft kunnen draaien, waarvoor voorheen een cluster met meerdere nodes nodig was.

🔗 Het blogbericht van NVIDIA over A5X-instances

Confidential Bare Metal: NVIDIA beschermt modellen van labs op machines die niet hun eigendom zijn

21 oktober — NVIDIA breidt zijn confidential computing uit met Confidential Bare Metal, een optie voor labs die geavanceerde modellen trainen of aanbieden op dedicated infrastructuur van derden, bij een cloud, een neocloud of een onderneming. Ze installeren er hun eigen softwarestack, inclusief host- en platformsoftware, terwijl ze de controle over hun modellen en gegevens behouden dankzij nieuwe controlemechanismen: bescherming van gegevens tijdens overdracht, meting van de platformintegriteit en door hardware afgedwongen toegangsbeperkingen.

Het aanbod omvat nu drie modi (bare metal, Kubernetes-containers, virtuele machines), wordt uitgebreid naar Grace Blackwell- en Rubin-systemen en wordt geïntegreerd in DSX OS, de referentiearchitectuur voor clouds die AI-fabrieken bouwen. Cohere wil het gebruiken in Cohere Model Vault, en Google Cloud breidt het uit naar zijn A4X Max-instances op basis van GB300 NVL72, terwijl het Confidential Computing algemeen beschikbaar maakt op zijn G4-VM’s. In september had NVIDIA confidential inference op B200 getoond waarbij 96,1 tot 98,2 % van de doorvoer behouden bleef.

🔗 Het blogbericht van NVIDIA over Confidential Bare Metal

Bedrijfsagents bij NVIDIA: de OpenShell Reference Architecture, Agent Toolkit en de Kumo-modellen

21 oktober — Op GTC Berlin heeft NVIDIA de OpenShell Reference Architecture gepresenteerd, een referentiearchitectuur om agents binnen bedrijven te bouwen, af te schermen, te observeren en te beheren, die per direct beschikbaar is. Daarmee wordt OpenShell, de open source runtime die een agent in een sandbox plaatst die met beleidsregels op kernelniveau wordt gecontroleerd, uitgebreid tot een volledige hardware- en softwarestack. Jensen Huang vat de taakverdeling samen: agents denken op Rubin, handelen op Vera en worden beheerd op BlueField. Volgens hem moeten de mogelijkheden en de veiligheid van AI samen vooruitgaan, nu bedrijven zich voorbereiden om miljarden agents in te zetten.

Onderdeel van de stack	Aangekondigde rol	Door NVIDIA genoemd cijfer
Vera Rubin NVL72	Inference van gesloten modellen of open modellen gebouwd met Nemotron	30 keer meer doorvoer per megawatt bij agentische workloads
CPU Vera	Agent harnesses en toolaanroepen	2 keer de prestaties van x86-processors
DPU BlueField-4 met NVIDIA Sentry	Out-of-band monitoring, beleidsregels afgedwongen in het silicium	Een agent stoppen binnen enkele milliseconden, tot 20 % meer capaciteit voor agents

Als een agent zijn afgebakende omgeving probeert te verlaten, plaatst Sentry hem in quarantaine en stopt hem binnen enkele milliseconden, aldus NVIDIA. De architectuur is ook beschikbaar op RTX Spark-, DGX Spark- en DGX Station-werkstations en werkt zowel onder Linux en Kubernetes (Canonical, SUSE, Red Hat) als onder Windows, met Microsoft Execution Containers, op AWS, Google Cloud en Azure.

Agents op basis van modellen van Anthropic, Cohere, Google, Meta, OpenAI, Perplexity, Reflection en SpaceX Super Intelligence kunnen erop draaien. Elf leveranciers van beveiligingssoftware, waaronder CrowdStrike, Palo Alto Networks, Zscaler, Okta en 1Password, integreren de architectuur, BBVA en Santander onderzoeken de mogelijkheden, en Cadence, Dassault Systèmes, IBM, SAP, Siemens en Synopsys bouwen erop voort. SAP koppelt de architectuur aan de runtime van Joule Studio, en ServiceNow grijpt de gelegenheid aan om ServiceNow Arc algemeen beschikbaar te maken, een langdurig werkende persoonlijke agent waarvan de acties door OpenShell worden afgedwongen; zijn AI Passport geeft zijn beleidsregels door aan OpenShell en Sentry om de toegang van een agent binnen enkele seconden in te trekken.

🔗 Het persbericht van NVIDIA · De tweet van @NVIDIAAI

Agent Toolkit: Agent Knowledge Foundation en de familie van open Kumo-modellen

21 oktober — Binnen dezelfde stack breidt NVIDIA zijn open source Agent Toolkit uit met een onderdeel voor bedrijfsgegevens, Agent Knowledge Foundation. Dit combineert de CUDA-X-libraries (cuDF, cuGraph, cuML, cuOpt, cuVS), een nieuwe Auto-Ontology-library die ruwe gegevens omzet in bedrijfsconcepten (klanten, producten, bestellingen) en relaties, zonder gegevens te verplaatsen of governancecontroles te wijzigen, de Nemotron Retriever-zoekmodellen en de familie van open Kumo-modellen, die voorspellingen doet op basis van tabulaire, relationele of tijdgebonden gegevens (Kumo Tabular, Relational, Time Series en Forecast). De toolkit bevat ook de OpenShell-runtime en de NemoClaw-blueprints, waaronder een nieuwe voor het optimaliseren van agents.

NVIDIA noemt eerste resultaten bij zijn partners: de gefinetunede reranker van SAP draait bijna 3 keer sneller, ServiceNow vermindert zijn rerankinglatentie met bijna een kwart, en Amazon OpenSearch Service verbetert de relevantie met vrijwel geen extra latentie. Databricks combineert Kumo Anomaly met Genie Ontology, Snowflake stelt Kumo Engine en Kumo Relational beschikbaar in zijn notebooks, en NVIDIA gebruikt het samen met Palantir voor zijn eigen toeleveringsketen. De Kumo-familie werd eind september geïntroduceerd met Kumo Tabular.

🔗 Het blogbericht van NVIDIA over Agent Toolkit

Flint: Recursive publiceert een open MoE met 40 miljard parameters voor lokaal programmeren, Base Labs publiceert zijn beslismodellen

21 oktober — Recursive, het bedrijf van Richard Socher, publiceert Flint, zijn eerste model: een mixture-of-experts (mixture-of-experts) dat is ontworpen voor agentisch programmeren op lokale hardware. Het telt in totaal 39,8 miljard parameters, maar activeert er slechts ongeveer 2,5 miljard per token, waardoor het op een laptop kan draaien. De modelgewichten worden onder de Apache 2.0-licentie op Hugging Face gepubliceerd, in BF16 en in gekwantiseerde INT4- en NVFP4-versies (GGUF), en het model is te gebruiken met Ollama, LM Studio, Unsloth of exo, of gratis in OpenCode en Pi.

Benchmark of kenmerk	Waarde volgens de modelfiche van Flint
Terminal-Bench 2.1	54,9 %
SWE-bench Pro v2	89,7 %
SWE-bench Verified	74,2 %
Totale en actieve parameters	39,8 miljard, waarvan ongeveer 2,5 miljard actief per token
Experts per MoE-laag	256 gerouteerd, waarvan 6 actief, plus 1 gedeeld
Gedocumenteerde context	262 144 tokens

De scores zijn gemiddelde pass@1-resultaten over minstens vijf pogingen, gemeten door Recursive; op Terminal-Bench tellen oplossingen die via zoeken op het web zijn gevonden als mislukkingen, en de scores van concurrenten zijn deels afkomstig van hun ontwikkelaars, die andere protocollen gebruiken. Volgens Recursive presteert geen andere MoE met minder dan 50 miljard parameters beter op deze drie benchmarks, en kan Flint zich meten met dense modellen van 25 tot 40 miljard parameters terwijl het meer dan vijf keer sneller is. Het bedrijf meldt meer dan 125 tokens per seconde op een MacBook Pro M4 Pro en meer dan 150 op een NVIDIA RTX Spark met 64 GB. Het blogbericht noemt tot 512k tokens context, met de aanbeveling om onder 256k te blijven, en adviseert complexe taken op te splitsen: Flint kan meer begeleiding nodig hebben dan grote gesloten modellen.

Flint dient ook als demonstratie van de Eureka Machine, het geautomatiseerde onderzoekssysteem van Recursive, dat achtereenvolgens ideeën voorstelt, implementeert, test en de volgende onderzoeksrichting kiest. Volgens het bedrijf heeft dit systeem bijgedragen aan de gegevens, de optimizers, de trainingsrecepten, de infrastructuur en de inference, en heeft het een klein team in staat gesteld het model in minder dan vier maanden vanaf nul op te bouwen.

🔗 Het blogbericht van Recursive · RecursiveSI/flint op Hugging Face

Base Labs, het onderzoekslab van Baseten, publiceert de beslismodellen mammoth-1 en elephant-1

21 oktober — Baseten publiceert twee beslismodellen die door zijn onderzoekslab Base Labs zijn getraind: mammoth-1, met 27 miljard parameters, en elephant-1, met 9 miljard. Een beslismodel schrijft geen antwoord: het geeft voor elk mogelijk antwoord op een keuzevraag, een beoordelingsvraag of een ja-neevraag een waarschijnlijkheid terug, waardoor betrouwbaarheidsdrempels kunnen worden ingesteld waarboven een mens het overneemt. Volgens Baseten kan het tot 10 keer sneller antwoorden dan een redeneermodel. De twee modellen zijn versies van Qwen3.5-27B en Qwen3.5-9B die met 6,21 miljoen voorbeelden zijn nageschoold, waaronder gevallen waarin het model moet weten dat het moet antwoorden met « ik weet het niet ».

Beslismodel	Basismodel	Jev Decision Index 0.4	Artificial Analysis Decision Index
mammoth-1	Qwen3.5-27B	71,24, eerste van 208	65,9
elephant-1	Qwen3.5-9B	Beste model van 9B, gedeeld 8e	65,2

De twee modellen zijn een week lang gratis beschikbaar via de Model APIs van Baseten, waarbij gegevens standaard niet worden bewaard. Baseten presenteert ze als open source: hun modelfiches op Hugging Face vermelden een MIT-licentie.

🔗 Het blogbericht van Baseten

Documentzoeken voor agents: Cohere lanceert Rerank 5, NVIDIA publiceert Nemotron 3.5 Embed, Rerank en Parse

21 oktober — Cohere lanceert Rerank 5, de nieuwe generatie modellen voor herordening (reranking) voor het doorzoeken van bedrijfsinformatie, in twee versies: Rerank 5 Pro (rerank-v5.0-pro) richt zich op de hoogste kwaliteit, met name bij zoekopdrachten die redeneerwerk vereisen en bij lange of gespecialiseerde documenten, en Rerank 5 Fast (rerank-v5.0-fast) op latentie en volume, bijvoorbeeld voor agents die per taak veel zoekopdrachten uitvoeren. Beide zijn vanaf 21 oktober beschikbaar via de API van Cohere, voor 0,05 dollar per miljoen tokens voor Pro en 0,02 dollar voor Fast, en ook in Model Vault, Microsoft Foundry, Amazon SageMaker en North. Ze ondersteunen meer dan 100 talen, 32k tokens aan context en semigestructureerde gegevens, en de migratie beperkt zich tot de parameter model, zonder herindexering.

De belangrijkste vernieuwing heet Context Focus. Deze optie staat standaard uit en retourneert in dezelfde aanroep de relevantste passages uit elk document, als tekenbereiken met een score, zodat alleen die fragmenten naar het LLM worden gestuurd. Cohere testte dit met een zoekagent (glm-5-3-flash, 17 datasets van 50 vragen):

Door Cohere geteste zoekstack	Juiste antwoorden	Verbruikte tokens
Alleen BM25	46 %	Referentie
BM25 en Rerank 5 Pro	49 %	Niet gekwantificeerd
Met Context Focus, standaarddrempel van 0,1	57 %	19 % minder dan zonder Context Focus
Met Context Focus, drempel van 0,4	58 %	34 % minder dan zonder Context Focus, 35 % minder dan alleen BM25
Zes benchmarks voor diepgaand zoeken, drempel van 0,4	52 %, tegenover 39 % met alleen BM25	41 % minder dan alleen BM25

Dat laatste cijfer, gemeten ten opzichte van alleen BM25, vat Cohere in zijn thread samen als « tot 41 % » minder tokens. Tweede verandering: de scores zijn gekalibreerd. Een relevantiescore van 0,7 betekent voortaan 70 % kans dat het document nuttig is, en de drempel voor « eerder nuttig dan niet » ligt op 0,50 voor Pro en 0,45 voor Fast. Daardoor kun je op een drempelwaarde filteren of vaststellen dat er geen relevante resultaten zijn teruggekomen. Vergeleken met twee onafhankelijke datasets met menselijke beoordelingen bedraagt de verwachte kalibratiefout (ECE) ongeveer 0,06 voor beide modellen, tegenover 0,23 tot 0,38 voor Rerank 4 Pro en de twee geteste modellen van Voyage AI.

Op openbare benchmarks, geëvalueerd met RCP-nDCG@10, de eigen meetmethode van Cohere, eindigt Rerank 5 Pro als eerste op 39 van de 46 samengestelde datasets en behaalt het 82,2 op BRIGHT, dat zoekopdrachten test die redeneerwerk vereisen: 5,8 punten meer dan Voyage AI Rerank 3 en 12,4 meer dan Rerank 4 Pro. Fast verwerkt ongeveer 187 documenten van 1 000 tokens per seconde op een A100-GPU, 2,9 keer de doorvoer van Pro. Rerank 5 verschijnt drie weken na Embed 5 en een week na de korte video waarin Cohere het al met Rerank 4 vergeleek.

🔗 De blogpost van Cohere · De releasenotes van Cohere

Nemotron 3.5 Embed, Rerank en Parse: NVIDIA’s multimodale documentzoektechnologie voor agents

21 oktober — Op dezelfde dag breidt NVIDIA zijn collectie Nemotron Retriever (voorheen Nemotron RAG) uit met modellen voor embeddings, herordening en documentextractie. Ze worden gepresenteerd als open en commercieel bruikbaar en zijn op Hugging Face gepubliceerd onder de OpenMDW 1.1-licentie. Nemotron 3.5 Embed is beschikbaar als 8B, als 1B gedistilleerd uit de 8B en als 1B NVFP4, en doorzoekt zowel tekst als documentafbeeldingen (tabellen, grafieken, diagrammen); Nemotron 3.5 Rerank 8B beoordeelt zoekopdracht-documentparen in tekst en beeld, en Nemotron 3.5 Parse, met 631 miljoen parameters, zet pagina’s om in gestructureerde tekst.

Op ViDoRe v3.1 behaalt Embed 8B een nDCG@10 van 61,17, waarmee het op 20 oktober bovenaan staat onder de dense modellen, en behaalt Rerank 8B 60,49 tegenover 59,17 voor Qwen-3-VL-Reranker-8B. Parse staat bovenaan op ParseBench onder de modellen met minder dan een miljard parameters, met 75,20 bij 10,5 pagina’s per seconde op een H100. Net als Cohere benadrukt NVIDIA de kosten van agents, maar met andere benchmarks en andere referenties:

Vergelijkingspunt	Cohere Rerank 5	NVIDIA Nemotron 3.5 Rerank
Distributie	Betaalde API, Model Vault, Foundry, SageMaker	Gewichten op Hugging Face, OpenMDW 1.1-licentie
Geclaimde tokenbesparing	Tot 41 %, tegenover alleen BM25 op zes benchmarks	Ongeveer 14 % per agentzoekopdracht, met Embed 8B
Benadrukte score	82,2 op BRIGHT (RCP-nDCG@10)	60,49 op ViDoRe v3.1 (nDCG@10)

De twee besparingscijfers zijn niet rechtstreeks vergelijkbaar: Cohere meet zijn volledige stack met Context Focus ten opzichte van alleen zoeken op trefwoorden, NVIDIA meet de toevoeging van Rerank na zijn eigen embeddings, op ViDoRe v3, BRIGHT en BrowseComp-Plus. Wat de uitrol betreft, verwerkt de NVFP4-versie van Embed 1B op GB200 27,1 % meer documenten per seconde, met behoud van 99,85 % van zijn nauwkeurigheid.

🔗 De blogpost van NVIDIA over Nemotron Retriever

ChatGPT Ads: 26 landen erbij, 89 in totaal, en een advertentieplatform aangestuurd door een LLM als orchestrator

21 oktober — OpenAI breidt ChatGPT Ads uit naar 26 extra landen, waarmee zijn advertentieplatform in 89 landen beschikbaar is. Na Mexico en Brazilië komen er 14 andere landen in Latijns-Amerika bij, waaronder Argentinië, Chili, Colombia en Peru, evenals nieuwe markten in Europa, het Midden-Oosten, Afrika en Azië, zoals Nigeria, Zuid-Afrika, Servië, Oekraïne, Cambodja, Bangladesh en Pakistan. Meer dan 100 000 adverteerders hebben campagnes gelanceerd sinds de introductie van advertenties, iets meer dan acht maanden geleden, en meer dan 1,2 miljard mensen gebruiken ChatGPT wekelijks. Advertenties blijven beperkt tot de abonnementen Free en Go; Plus, Pro en Enterprise blijven vrij van advertenties. Eind augustus meldde het advertentieplatform een omzet op jaarbasis van een miljard dollar en aanwezigheid in meer dan 40 landen.

Op dezelfde dag beschrijven twee ingenieurs van OpenAI, Ritendra Datta en Karthik Gopalratnam, de technische stack van dit advertentieplatform. In een gesprek krijgt commerciële intentie vorm over meerdere gespreksbeurten, iets waar klassieke systemen, ontworpen voor één zoekopdracht of paginaweergave, slecht mee omgaan. OpenAI koos daarom voor stateful advertentiesessies, die informatie tussen gespreksbeurten en gesprekken onthouden, een frontier-LLM dat via post-training is aangepast, de « orchestrator », die de volledige stroom via toolaanroepen aanstuurt, en een selectiedienst die losstaat van het genereren van antwoorden, met eigen modellen en eigen code.

Stap in de advertentieketen	Wat er gebeurt
Intentie	De orchestrator vat het gesprek samen in één of meer zoekopdrachten
Zoeken	Semantische embeddings en benaderend zoeken naar naaste buren in meerdere indexen
Filteren	Budget, bestedingstempo, targeting, regels, deduplicatie per adverteerder
Scoren	Relevantie, voorspelde interactie, eerdere prestaties
Veiling	Keuze van de advertentie en de prijs, buiten de orchestrator om

ChatGPT is niet afhankelijk van dit systeem: als het traag is of uitvalt, verschijnt het antwoord gewoon, een advertentie die te laat binnenkomt wordt niet getoond, en geen advertentie retourneren is een normale uitkomst. De geselecteerde advertentie verschijnt onder het antwoord, aangeduid als gesponsord, met een korte neutrale inleiding die door een model is gegenereerd. De krachtigste modellen van OpenAI beoordelen het geheel en trainen kleinere modellen voor de orchestratie of het zoeken, en Codex heeft de bouw van de stack aanzienlijk versneld, terwijl OpenAI een jaar geleden nog helemaal geen advertentiesysteem had.

🔗 De uitbreiding naar 26 landen · De advertentiestack van ChatGPT

AI voor biologie en geneeskunde: GPT-Rosalind leest een CRISPR-atlas, RFD4-Proteina en Cosmos3-H-Dreams

Drie aankondigingen passen AI toe op levende systemen: agents van OpenAI die een genetische atlas analyseren, een model voor eiwitontwerp dat via de browser toegankelijk is, en een chirurgiesimulator die beelden in realtime genereert.

Duizenden GPT-Rosalind-agents analyseren in 32 minuten een CRISPR-atlas van muizenhersenen

21 oktober — OpenAI, PerturbAI en Scripps Research hebben duizenden agents op basis van GPT-Rosalind een CRISPR-atlas van de volledige muizenhersenen laten analyseren, die het effect van genetische verstoringen op miljoenen cellen meet. Elke agent bestudeert één verstoring, onderzoekt de cellulaire reacties, doorzoekt de literatuur en stelt een verklaring voor; samen vormen ze een redeneeratlas (reasoning atlas) die op GitHub is gepubliceerd, met een preprint op bioRxiv.

Door het team gerapporteerde meting	Gepubliceerde waarde
Duur van de analyse door de agents	32 minuten
Vergelijkbare menselijke analyse (schatting)	Maanden tot een jaar
Aangehaalde bronnen bij de grootste werklast	Meer dan 700, tegenover 11 voor één agent
Voorkeur van experts bij blinde beoordeling	75 % voor de rapporten van de gedistribueerde agents

Twee onderzoekssporen springen eruit. In de kleine hersenen verandert het verstoren van Tsc2 de activiteit van tientallen genen die verband houden met neuronale communicatie, terwijl het verstoren van Tsc1 vrijwel niets verandert, een resultaat dat in verband kan worden gebracht met tubereuze sclerose. En het verstoren van Dctn1, het gen dat betrokken is bij het syndroom van Perry, verhoogt de expressie van genen voor de aanmaak van cholesterol. Daaruit volgt een hypothese die de experts als nieuw beoordelen en die in het laboratorium moet worden getest: zou het herstellen van de verdeling van cholesterol in neuronen ze tegen degeneratie kunnen beschermen?

🔗 De onderzoeksblogpost van OpenAI · De preprint op bioRxiv

RFD4-Proteina: het eiwitontwerpmodel van NVIDIA en het Baker Lab, tot 4 november gratis op toegewezen GPU’s

21 oktober — NVIDIA maakt RFD4-Proteina toegankelijk via de browser. Dit open model voor eiwitontwerp, ontwikkeld met het Baker Lab van het Institute for Protein Design van de Universiteit van Washington, genereert tegelijk de sequentie en de structuur van alle atomen van een eiwit op basis van een randvoorwaarde: het doelwit waaraan een binder zich moet hechten, of het katalytische motief dat een enzym moet bevatten. Het kan omgaan met uiteenlopende moleculaire contexten, van kleine moleculen en nucleïnezuren tot glycanen en metaalionen.

De gewichten staan sinds 6 oktober op Hugging Face, onder de BSD-3-Clause-licentie; nieuw is de toegang via twee Spaces, één op toegewezen RTX PRO 6000-GPU’s, gratis van 21 oktober tot 4 november op kosten van NVIDIA, en de andere op ZeroGPU, die daarna gratis blijft. Het model biedt een denkinstelling (thinking setting), zoals LLM’s: op een benchmark met 24 doelwitten produceert het met een hoge denkinstelling 76,40 verschillende designs per GPU-uur die aan de validatiecriteria in silico voldoen, tegenover 13,24 voor Proteina-Complexa, de op één na beste methode. In zijn blogpost over de open modellen die op GTC Berlin zijn gepresenteerd, stelt NVIDIA ook dat het bovenaan staat op meer dan tien ontwerptaken en ongeveer 13 keer zo snel is als RFdiffusion3 bij eiwitten van 200 aminozuren. NVIDIA stelt voor het te gebruiken voor de eiwitontwerpwedstrijd die door Anthropic en Adaptyv wordt gesponsord.

🔗 De blogpost over RFD4-Proteina op Hugging Face · De gewichten van RFD4-Proteina

Cosmos3-H-Dreams: een generatieve chirurgiesimulator die in realtime reageert op de bewegingen van de gebruiker

20 oktober — NVIDIA presenteert Cosmos3-H-Dreams, een generatieve simulator die in realtime een buikoperatie nabootst: de gebruiker beweegt een tang, pakt de galblaas vast en tilt die op, en het model genereert het bijbehorende beeld. In plaats van de geometrie en de vervorming van weefsels te modelleren, leert dit wereldmodel (world foundation model) de visuele dynamiek uit video’s en de kinematica van echte galblaasverwijderingen die zijn uitgevoerd met de Versius-robot van CMR Surgical. Volgens NVIDIA is het de eerste generatieve chirurgiesimulator die in realtime werkt, is getraind op klinische ingrepen en directe kinematische aansturing ondersteunt.

Het model is gebaseerd op Cosmos3-H-Embodied-Nano, met 16 miljard parameters, gespecialiseerd met 28 actiedimensies (pose en grijper van beide armen, energieaansturing, assen en knoppen van de controllers), en vervolgens gedistilleerd tot versies met vier en twee stappen die dankzij de FlashDreams-bibliotheek interactief op één RTX PRO 6000 draaien. De twee checkpoints staan op Hugging Face, onder de NVIDIA Open Model License, samen met de code en een werkwijze om het model aan eigen gegevens aan te passen.

🔗 De blogpost over Cosmos3-H-Dreams op Hugging Face

Robotica en fysieke AI: de humanoïde Agile ONE SN, Isaac Lab 3.0, Alpamayo 2 Edge en Cosmos Data Factory

NVIDIA heeft een groot deel van zijn keynote gewijd aan fysieke AI: een referentiehumanoïde voor laboratoria, een algemeen beschikbaar platform voor het trainen van robots, en nieuwe modellen en tools voor autonoom rijden en trainingsgegevens. Er verschenen zelfs Microducks van Pollen Robotics en Hugging Face op het podium (zie de Korte berichten).

Isaac: de humanoïde referentierobot Agile ONE SN, Isaac Lab 3.0 en Isaac OS

21 oktober — NVIDIA breidt zijn roboticaplatform Isaac uit met een humanoïde referentierobot voor onderzoek. Agile ONE SN wordt gebouwd door Agile Robots en komt vooraf geconfigureerd met de Isaac GR00T-modellen. Ook het veiligheidssysteem Halos moet erin worden geïntegreerd. De robot moet begin 2027 beschikbaar zijn, met als doel het opzetten van een laboratorium terug te brengen van enkele weken naar enkele dagen; Stanford en ETH Zurich tonen interesse.

Kenmerk van Agile ONE SN	Aangekondigde waarde
Lengte en gewicht	1,40 m, 40 kg
Vrijheidsgraden	31, plus 20 voor elk van de twee handen
Draagvermogen	3 kg per arm
Rekenvermogen aan boord	Jetson Thor, 2 070 téraflops FP4, 128 Go gedeeld geheugen
Beschikbaarheid	Begin 2027

Ook de rest van het platform ontwikkelt zich verder: Isaac Lab 3.0, het open source framework voor het trainen van robots, wordt algemeen beschikbaar met de physics engines Newton en PhysX. Een nieuwe open source runtime, Isaac OS, gebouwd op Holoscan, verbindt modellen, sensoren en besturing. Drie referentieworkflows voor DGX Station laten zien hoe je GR00T 1.7 verfijnt met reinforcement learning, behendige manipulatie traint of Cosmos-modellen verder traint om synthetische data te produceren. NVIDIA publiceert tot slot op Hugging Face een bibliotheek met meer dan 2 000 objecten die klaar zijn voor simulatie en Human 1M, een dataset met gesynchroniseerde video’s vanuit drie hoeken en 3D-tracking van de handen, waarvan de volledige versie voorbehouden is aan partners van de Cosmos Coalition. Volgens Jensen Huang nadert het ChatGPT-moment van de robotica snel.

🔗 Het Isaac-persbericht van NVIDIA

Alpamayo 2 Edge en Cosmos Data Factory: autonoom rijden aan boord en data voor robots

21 oktober — In de blogpost over zijn open modellen voor GTC Berlin voegt NVIDIA Alpamayo 2 Edge toe, een compact redeneermodel dat aan boord van het voertuig op DRIVE AGX Thor draait om de omgeving te begrijpen en de rijroute in realtime te plannen; het is gebaseerd op NVIDIA Cosmos. Voor data bundelt Cosmos Data Factory blueprints en skills voor agents om trainingsdatasets te selecteren, annoteren, genereren en evalueren, met nieuwe tools om wereldmodellen met minder rekenwerk te verbeteren. Porsche gebruikt het met Voxel51, ANYbotics met Encord, Zalando en CEVA Logistics met Sereact, en ook Siemens gebruikt het. Dezelfde blogpost presenteert RFD4-Proteina en kondigt de komst aan van Ising, NVIDIA’s modelfamilie voor quantum computing, naar AWS Parallel Computing Service.

🔗 De blogpost van NVIDIA over zijn open modellen

Industrie en telecom: Mistral en NVIDIA voor engineering, T-Mobile voert het eerste AI-RAN-gesprek

Twee aankondigingen brengen IA buiten het datacenter: naar industriële ontwerpbureaus en naar de antennes van mobiele netwerken.

Mistral en NVIDIA werken samen aan IA voor industriële engineering, met open benchmarks

21 oktober — Mistral kondigt een samenwerking met NVIDIA aan om IA toe te passen op industriële engineering. Beide bedrijven willen engineeringworkflows bouwen met IA als uitgangspunt (AI-native engineering workflows): Mistral Large 4 en de pipelines van Mistral voor datageneratie en fysische modellering, versneld door de CUDA-X- en Warp-bibliotheken van NVIDIA, moeten simulaties verkorten en simulatie, modelontwikkeling en ontwerp in een gesloten lus verbinden. De modellen van Mistral worden ook geïntegreerd in de Omniverse-bibliotheken om 3D-scènes op GPU’s en SimReady-3D-objecten te genereren.

De kern van het project draait om evaluatie: openbare benchmarks en open datasets om de nauwkeurigheid van fysische modellen te vergelijken en geautomatiseerde ketens van CAO tot simulatie te valideren, en evaluaties van agentische IA voor computerondersteunde engineering (CAE) en elektronisch ontwerp (EDA), voor de luchtvaart, de auto-industrie en halfgeleiders. Die zullen meten of een agent engineeringtools kan gebruiken, taken met meerdere stappen kan uitvoeren en een technisch correct resultaat kan leveren, inclusief de uitvoeringstijd en de rekenkosten. Er worden geen benchmarknamen, datasets, datums of bedragen genoemd. De blogpost herhaalt dat de gewichten van Mistral Large 4 (ongeveer 1 000 miljard parameters, waarvan 49 miljard actief), getraind op 3 800 Grace Blackwell-GPU’s in Europa, nog steeds voor eind oktober gepland staan. Volgens Neil Ashton, vicepresident computationele engineering bij Mistral, wordt het tempo van engineering al veel te lang bepaald door dat van simulatie.

🔗 De blogpost van Mistral · De tweet van @MistralAI

T-Mobile voert het eerste AI-RAN-gesprek via een commercieel netwerk, met NVIDIA en Nokia

21 oktober — NVIDIA kondigt aan dat T-Mobile in Bellevue (Washington) samen met Nokia het eerste AI-RAN-gesprek via een commercieel netwerk heeft gevoerd. AI-RAN laat de verwerking van het radionetwerk draaien op GPU’s, die ook IA-modellen zo dicht mogelijk bij gebruikers kunnen uitvoeren. Jensen Huang vatte de mijlpaal kernachtig samen: CUDA pleegt voortaan telefoontjes, na volgens hem bijna acht jaar werk.

In Europa claimt Elisa de eerste AI-RAN-veldtest van het continent, waarbij spraak, mobiele data en vision-IA via hetzelfde versnelde platform lopen. BT bereidt tests voor in het Verenigd Koninkrijk, en Nokia installeert zijn door CUDA versnelde anyRAN-software op de Aerial RAN Computer van NVIDIA voor tests bij BT, Deutsche Telekom, Elisa en Orange. Negen operators in de EMEA-regio bouwen of breiden NVIDIA-infrastructuur uit, en zowel Nokia als Cisco integreren de Nemotron-modellen in hun software voor autonome netwerken.

🔗 Het persbericht van NVIDIA over AI-RAN

Generatieve spraak en video: Eleven Realtime Translation, HeyGen Voice Turbo en de API van Kling 4.0

Drie aanbieders van generatieve media zetten stappen voor ontwikkelaars: live spraakvertaling, een goedkoper spraakmodel en een video-API waarop al een week wordt gewacht.

Eleven Realtime Translation: ElevenLabs stelt live spraakvertaling tijdens gesprekken beschikbaar in een alpha

21 oktober — Een dag na Eleven Realtime, zijn spraak-naar-spraakmodellen voor spraakagents, opent ElevenLabs een beperkte alpha van Eleven Realtime Translation, een model voor live spraakvertaling. Tijdens een gesprek spreekt iedereen zijn eigen taal en hoort de gesprekspartner in diezelfde taal, met een natuurlijke stem. ElevenLabs vat het verschil samen: Eleven Realtime is bedoeld voor agents die met mensen praten, Realtime Translation voor mensen die met elkaar moeten praten.

Het model ondersteunt meer dan 90 talen en detecteert automatisch de taal van elke gesprekspartner. De uitvoerstem kan worden gekozen uit meer dan 17 500 stemmen in de bibliotheek, of een kloon van de eigen stem zijn. Een instelling voor het reactietempo (eagerness control) regelt de afweging tussen latency en vertaalkwaliteit. Tijdens de alpha is de toegang via ElevenAPI voorbehouden aan bedrijven, zonder prijsinformatie of blogpost.

🔗 De aankondiging van @ElevenLabsDevs

HeyGen Voice Turbo: eerste in de Controlled Voice-weergave van Artificial Analysis, vóór HeyGen Voice

21 oktober — Twaalf dagen na HeyGen Voice, zijn eerste eigen spraakmodel, lanceert HeyGen een snellere en goedkopere Turbo-variant, beschikbaar via zijn API; het Turbo-endpoint van de API is gratis tot 30 november. HeyGen zegt de eerste twee plaatsen te bezetten in de ranglijst voor spraaksynthese van Artificial Analysis. Het gaat om de Controlled Voice-weergave, die modellen vergelijkt met dezelfde gekloonde stemmen, waarin Qwen-Audio-3.1-TTS-Plus het podium compleet maakt en de onzekerheidsmarges de top drie vrijwel gelijk laten eindigen.

Spraaksynthesemodel	Elo in de Controlled Voice-weergave	Prijs volgens Artificial Analysis
HeyGen Voice Turbo	1 202 (±19)	4 dollars per miljoen tekens
HeyGen Voice	1 195 (±15)	30 dollars per miljoen tekens

Net als op 9 oktober staat HeyGen niet bovenaan in de Provider Voice-weergave, die de stemmen vergelijkt die elke aanbieder zelf levert.

🔗 De aankondiging van HeyGen · De Controlled Voice-weergave van Artificial Analysis

Kling stelt de API van Kling 4.0 beschikbaar, ook aangeboden op fal, Higgsfield en Runway

21 oktober — Zes dagen nadat Kling 4.0 volledig beschikbaar werd op zijn website, rolt Kling officieel de API van zijn videomodel uit, die op 15 oktober voor binnenkort was beloofd, om het te integreren in producten en workflows. De aankondiging bevat geen prijzen of link naar de documentatie. Het model verschijnt dezelfde dag op verschillende platforms van derden: fal en Higgsfield voegen het toe, Kling brengt het onder de aandacht op Magnific, en Runway biedt elke nieuwe Max- of Team-abonnee drie dagen onbeperkt gebruik van Kling 4.

🔗 De aankondiging van @Kling_ai · Het aanbod van Runway

GitHub heeft 99,99999 % van zijn repositories naar Azure gekopieerd en stapt over op een quorum per referentie

21 oktober — Twee weken nadat GitHub de principes van zijn toekomstige Git-infrastructuur uiteenzette, beschrijft het bedrijf de tussenstap die wordt ingegeven door de verschuiving naar agents. Inmiddels staan 99,99999 % van zijn repositories zowel in zijn eigen datacenters als in Azure, waar de eerste kopie in augustus 2025 arriveerde; de meeste hebben daar twee van hun vijf replica’s, en Azure verwerkt al ongeveer de helft van het Git-verkeer. Wat resteert, zijn de 0,00001 % met het meeste verkeer, die worden tegengehouden door een netwerkretourtijd van ongeveer 25 ms naar een Azure-regio op ongeveer 1 000 miles afstand.

De blokkade komt door het quorum van Spokes, het systeem dat elke repository repliceert: een schrijfbewerking wacht op alle gezonde replica’s en vergrendelt de hele repository, waardoor de traagste replica het tempo bepaalt. GitHub stapt daarom over van een quorum per repository naar een quorum per referentie: twee schrijfbewerkingen wachten alleen nog op elkaar als ze dezelfde branch raken, wat zelden gebeurt wanneer agents en ontwikkelaars elk naar hun eigen branch pushen. Bij interne tests haalden schrijfbewerkingen naar verschillende referenties een 3 tot 4 keer hogere doorvoer. Azure Blob Storage wordt ook onderdeel van het quorum via een « virtuele schrijfreplica », het eerste volledig tijdelijke knooppunt van GitHub. Daarnaast kunnen op aanvraag virtuele leesreplica’s worden aangemaakt voor repositories die 100 tot 1 000 leesbewerkingen per schrijfbewerking ontvangen. Het laatste deel van de reeks wordt volgende week verwacht tijdens GitHub Universe.

🔗 De engineeringblogpost van GitHub

JOLT: Perplexity Research en NVIDIA laten hetzelfde model de leraar en de leerling spelen

21 oktober — Perplexity publiceert samen met NVIDIA JOLT (Joint On-policy Learning and Teaching, gezamenlijk leren en onderwijzen), een methode voor post-training waarbij één model twee rollen vervult. Klassieke reinforcement learning, zoals GRPO, geeft slechts één beloning per poging; zelfdistillatie voegt feedback per token toe, waarbij hetzelfde model zowel de leraar speelt, die over bevoorrechte informatie beschikt zoals een geverifieerde oplossing, als de leerling, die die informatie niet heeft. Maar dankzij zijn aanwijzingen kan de leraar kortere routes nemen die buiten het bereik van de leerling liggen: JOLT traint daarom ook de leraar, op basis van zijn eigen beloningen, met een straf wanneer hij afwijkt van wat de leerling zou doen.

Geëvalueerde benchmark	Basismodel	Winst van JOLT+ ten opzichte van GRPO
GSM8K	DeepSeek-V2-Lite	+1,5 punt
MATH	Qwen3-0.6B	+4,2 punten
LiveCodeBench v6	Qwen3-8B	+3,0 punten
AppWorld	Qwen3-4B-Instruct	+9,9 punten
Terminal-Bench 2.1 (pass@1)	Qwen3-30B-A3B-Instruct	+2,7 punten

De variant JOLT+, die de eigen beloning van de leerling toevoegt, overtreft GRPO, de beste geteste referentiemethode, op alle vijf benchmarks; zonder die toevoeging presteert JOLT beter dan GRPO in wiskunde en code, maar blijft het achter op AppWorld en Terminal-Bench. De duidelijkste winst zit in de kosten: op MATH verbruikte GRPO bij gelijke nauwkeurigheid (63,44 %) 8,40 miljoen trainingstokens, tegenover 1,30 miljoen volgens de gefitte curve van JOLT, oftewel 6,5 keer minder. Het volledige artikel staat sinds 7 oktober op arXiv, en de blogpost koppelt de methode aan geen enkel product van Perplexity.

🔗 De blogpost van Perplexity · Het artikel op arXiv

Codeagents: Claude Code 2.1.305, Gemini CLI 0.65 tot 0.67, Delta 0.21, Replit Agent met Stripe Atlas en PDD Kit

De CLI’s van agents verhelpen regressies en ondersteunen bedrijfsnetwerken, Delta sluit aan op Claude Code, Replit Agent leert een bedrijf op te richten en GitHub Next belooft code van agents te bewijzen in plaats van die opnieuw door te lezen. Bij OpenAI is sinds versie 0.163.0 van 15 oktober geen stabiele versie van Codex CLI verschenen; Copilot CLI 1.0.102, Qwen Code, de mistral-CLI en de andere tools van vandaag staan in Kort nieuws.

Claude Code 2.1.305 herstelt verzoeken die door tool search op Vertex en Bedrock werden geblokkeerd

20 oktober — Claude Code 2.1.305 (38 vermeldingen, waarvan 22 fixes) verhelpt allereerst een regressie uit 2.1.304: op Vertex, Bedrock en andere providers mislukten alle verzoeken wanneer het endpoint of een gateway tool search (tool search) weigerde, of wanneer een gateway ToolSearch verbood of wegliet uit --tools. Claude Code probeert het nu opnieuw zonder tool search. Onder Linux staat sandbox.allowNestedUserNamespaces opdrachten in de sandbox toe om gebruikersnamespaces aan te maken, voor Chromium of podman zonder root; de release notes waarschuwen dat ze daarmee de bestandsbeveiliging van de sandbox kunnen omzeilen.

/usage verandert elke waarschuwing in een fix van één regel die de bron vermeldt en kan worden toegepast met de toets f. Voor beheerders filtert allowedMcpServers niet langer de stdio-servers uit managed-mcp.json die ${VAR} alleen in env gebruiken: een server die buiten de lijst is gelaten, wordt na de update geladen, en met deniedMcpServers kan die uitgeschakeld blijven. Het hervatten van een Workflow start de al voltooide agents pipeline() en parallel() niet meer opnieuw. Versie 2.1.306, uitgebracht op 21 oktober, voegt twee fixes toe, waaronder een voor claude -p, dat aangaf niet verbonden te zijn in een cloudsessie die zonder zijn omgevingsvariabelen was gestart.

🔗 De release notes van Claude Code 2.1.305

Gemini CLI: stable v0.65.0, preview v0.66.0 en MCP-OAuth op een privénetwerk

20 oktober — Gemini CLI rondde zijn wekelijkse cyclus op de avond van 20 oktober af, met preview v0.66.0-preview.0 om 21 h 04 UTC en stable v0.65.0 om 21 h 17 UTC; de nightly v0.67.0 van 21 oktober opent vervolgens de reeks 0.67.0. De stable promoveert alleen eerder gepresenteerde fixes (aangepaste OTLP-headers, snellere filtering van genegeerde bestanden, een einde aan OAuth-lussen), maar de preview en nightly voegen vier nieuwe PR’s toe.

Voor bedrijven is de instelling oauth.allowPrivateNetwork het nuttigst. Die moet per server in settings.json worden ingeschakeld en maakt verbinding mogelijk met MCP-servers en OAuth 2.0-providers op een intern netwerk (RFC 1918-, RFC 6598- en RFC 4193-bereiken, domeinen .internal en .local), die tot nu toe door de adresvalidatie werden geweigerd. De shell-tool overschrijft de Git-configuratie van de gebruiker niet meer, waardoor git commit mislukte wegens een ontbrekende identiteit, en een foutmelding die toevallig 401 bevat, zoals de poort localhost:4012, activeert niet langer ten onrechte de OAuth-detectie. Gemini 4 Argon laat nog steeds op zich wachten: de bot van de repository heeft aangekondigd dat de PR van de community die het toevoegt binnen 7 dagen wordt gesloten, omdat er geen ticket met het label help wanted is.

Gepubliceerde versie van Gemini CLI	Datum en tijd (UTC)	Nieuwe inhoud
v0.66.0-preview.0	20 oktober, 21 h 04	4 PR’s, waaronder MCP-OAuth op een privénetwerk
v0.65.0 (stable)	20 oktober, 21 h 17	Geen, promotie van de reeks 0.65.0
v0.67.0-nightly.20261021	21 oktober, 01 h 33	Dezelfde 4 PR’s, begin van de reeks 0.67.0

🔗 Gemini CLI v0.66.0-preview.0 · Gemini CLI v0.65.0

Delta 0.21 opent gedeelde threads in Claude Code en maakt verbinding met de MCP-server van Figma

21 oktober — Delta, de multiplayeromgeving van Zed om met agents te programmeren, verschijnt in versie 0.21.0, met 12 nieuwe functies, 14 verbeteringen en 48 fixes. Het commando Open in Claude Code opent een gedeelde thread in Claude Code, zowel op de desktop als op het web, zodra de Delta-plugin voor Claude Code is geïnstalleerd. Medewerkers die vanuit een externe tool, waaronder Claude Code, aan een thread deelnemen, verschijnen met de naam van hun tool in de deelnemersbalk. Delta maakt ook verbinding met de MCP-server van Figma, een week nadat Figma het als een van zijn nieuwe MCP-partners noemde.

De CLI krijgt delta update, handmatige compactie blijft beschikbaar terwijl een lokale agent werkt, en slash-commando’s krijgen actiegerichte namen (/change-model, /fork, /set-thinking-level). Bij de fixes benut Grok 4.7 met een Grok-abonnement eindelijk zijn volledige venster van 500k tokens, en agents stoppen niet langer zonder melding wanneer ze een niet-beschikbare tool aanroepen. De commando’s delta daemon verdwijnen: Delta start voortaan op aanvraag.

🔗 De release notes van Delta 0.21.0

Replit Agent kan een bedrijf oprichten met Stripe Atlas, dat nu beschikbaar is in de MCP-server en CLI van Stripe

21 oktober — Replit kondigt aan dat zijn agent voortaan een bedrijf voor de gebruiker kan oprichten via de MCP-integratie van Stripe en Stripe Atlas, de dienst van Stripe voor bedrijfsoprichting; de aankondiging vermeldt geen prijs of voorwaarden die specifiek voor Replit gelden. Ze bouwt voort op een vernieuwing die het account @atlas een halfuur eerder aankondigde: Atlas is beschikbaar in de MCP-server en CLI van Stripe.

Gebruikte Stripe-interface	Rol bij een Atlas-aanvraag
MCP-server	Gespreksgestuurd proces vanuit een agent: vereisten, bedrijfsinformatie, validaties
Stripe CLI	Proces in de terminal via gestructureerde prompts, te starten door een codeagent
Stripe-dashboard	Identiteit, betaling, documentcontrole, handtekeningen en indiening

Volgens het bericht op de ontwikkelaarsblog van Stripe, gedateerd op 19 oktober, kan dezelfde aanvraag in een andere interface worden hervat. Atlas ondersteunt C corporations en LLC’s in Delaware, ook met meerdere oprichters: het richt het bedrijf op, verkrijgt het werkgeversidentificatienummer (EIN), start de geleidelijke verwerving van de aandelen van de oprichters (vesting) en dient de fiscale 83(b)-keuzes in. Het bericht noemt Claude Code en Cursor als omgevingen die automatisch worden geconfigureerd, maar niet Replit, dat een eigen aankondiging doet.

🔗 De aankondiging van Replit · De aankondiging van Stripe Atlas · Het bericht op stripe.dev

PDD Kit: GitHub Next en Microsoft Research willen Rust-code van agents bewijzen, met integratie in Chopin

21 oktober — GitHub Next en Microsoft Research presenteren de Proof Driven Development Kit (PDD Kit), die het plan van een ontwikkelaar omzet in een formele specificatie en vervolgens bewijst dat de door de agent geschreven code daaraan voldoet voor alle mogelijke invoer. Aan de hand van het inlogproces van een applicatie bespreekt PDD Kit de code, leidt het tijdens het gesprek de bedoeling af en stelt het een specificatie voor in Verus, een bewijstaal voor Rust; zodra de specificatie is goedgekeurd, bewijst de Verus-verifier automatisch dat de code eraan voldoet. Waar een bewijs niet mogelijk is, valt de tool terug op tests en agents die een computer bedienen (computer-use agents). Momenteel werkt de tool alleen met Rust.

GitHub presenteert het als een onderzoekspreview die het mogelijk moet maken om door AI gegenereerde code in productie te nemen zonder die regel voor regel na te lezen, Microsoft Research als de verkenning van een rigoureuzere aanpak; GitHub Next streeft naar een geverifieerde softwarefabriek waarin engineers specificaties beoordelen in plaats van code. De kit is geïntegreerd in Chopin, de multiplayereditor voor plannen die GitHub Next in september als open source onder de MIT-licentie publiceerde. Er verschijnt geen blogbericht, repository of documentatie van PDD Kit bij de aankondiging: een demonstratie volgt op GitHub Universe, op 28 en 29 oktober.

🔗 De aankondiging van @GitHubNext · De repository van Chopin

Kort nieuws

Agents en codetools

Copilot CLI 1.0.102 — De stable van GitHub, zonder belangrijke nieuwe functie, laat de promptmodus de door het bedrijf opgelegde automatische modelselectie naleven, en subagents de toolgoedkeuringen voor aangepaste tools en MCP-tools; de sandbox volgt NO_PROXY en ALL_PROXY; dezelfde dag verschijnt versie 2.0.3 van de MCP-server van GitHub. 🔗 bron
Qwen Code v0.25.4 als preview — 173 wijzigingen sinds v0.25.3, waaronder qwen daemon start om een lokale daemon aan te sturen, een Managed Agent die met systemd-units op één server kan worden geïnstalleerd, en een Web Shell die voor elk model de tijd tot het eerste token toont; de stable is nog niet verschenen. 🔗 bron
De mistral-CLI 0.10.0 — Een dag na 0.9.0 verwijdert mistral apps delete een gedeployde applicatie met haar modules en databases, achter een feature flag, en worden bij registerupdates gewijzigde templatebestanden via een three-way merge samengevoegd; een breaking change: oudere versies weigeren het nieuwe veld version. 🔗 bron
v0 en Slack — Via de MCP-server van Slack leest v0 threads en bestanden uit een werkruimte, gebruikt ze als context voor een wijziging en publiceert er voortgangsupdates, beperkt tot de kanalen waartoe het account toegang heeft, binnen alle abonnementen. 🔗 bron
Gedeelde gesprekken bij Replit — Een gesprek, een afzonderlijk onderdeel of de devURLs van een gesprek kunnen met leden van de eigen werkruimte worden gedeeld, met alleen leestoegang; er is geen blogbericht en er wordt geen abonnement genoemd. 🔗 bron
De extensies van Agents CLI — Google licht het extensiesysteem van zijn agenttool toe, dat sinds versie 1.5.0 van 1 september is opengesteld: de officiële LangChain-extensie vervangt de 6 ADK-specifieke commando’s, op een totaal van ongeveer 24, en een platformteam kan een eigen regel afdwingen, zoals een SBOM-analyse vóór elke deployment. 🔗 bron
Manus Game Dev — Manus ondersteunt voortaan het animatieskelet (rigging) en de animatie van 3D-personages, en maakt 3D-generatie meerdere keren sneller, zonder concrete cijfers of kosten in credits te noemen. 🔗 bron

Assistenten en bedrijven

Kimi Work 3.2.18 — Enterprise-gebruikers van de agentische applicatie van Moonshot AI kunnen aangepaste plugins maken en op de marktplaats publiceren, en wisselen tussen werkruimten die per bedrijf zijn gegroepeerd. 🔗 bron
Viktor stapt over op Grok 4.7 — De agent die als AI-medewerker wordt gepresenteerd, naar eigen zeggen meer dan 70 000 teams bedient en in mei 75 miljoen dollar ophaalde, werkt voortaan met het model van SpaceXSI, zonder te vermelden of dit het standaardmodel wordt. 🔗 bron
HCLTech in het Claude Partner Network — De groep met meer dan 230 000 medewerkers wordt Global Premier-partner, met een Anthropic Business Unit, Claude in HCL BigFix en HCL AppScan, en Claude Code in zijn AI Force-platform; er wordt geen bedrag genoemd. 🔗 bron
Terminal X — In een op 20 oktober gepubliceerde casestudy van OpenAI komt de evaluatieagent van deze startup met GPT-6.1 Sol in 88,6 % van 500 beoordelingen overeen met de senior beoordelaar van een fonds, tegenover 86,4 % voor het op één na beste model, dat niet wordt genoemd. 🔗 bron
AT&T en OpenAI — De juridische afdeling van AT&T bouwt voort op haar LegalEdge-team om een gedeelde kennislaag op te zetten en werkt aan een loket voor verzoeken in natuurlijke taal; de beslissingen blijven bij de juristen, aldus juridisch directeur David McAtee, en er worden geen cijfers gegeven. 🔗 bron

Governance en beveiliging

Het eerste Public Benefit Report van Anthropic — Het jaarverslag van het bedrijf met een maatschappelijke missie is opgebouwd rond vijf pijlers die samen met de leden van de Long-Term Benefit Trust zijn vastgesteld, van technische veiligheid tot het delen van de baten, en telt 166 onderzoeken in 2026, tegenover 114 in 2025. 🔗 bron
Christopher Stubbs bij de Long-Term Benefit Trust — De voormalige decaan van de wetenschappen aan Harvard, die in 1998 deel uitmaakte van het team dat de versnelde uitdijing van het heelal ontdekte, wordt volgens Anthropic de eerste natuurkundige van de Trust, naast onder anderen Ben Bernanke. 🔗 bron
Het plan van OpenAI voor cyberverdedigers — Het tweede deel van zijn democratische governance voor grensverleggende AI stelt overheden en de industrie betrouwbare stopmechanismen voor agents, modernisering van de verdediging en onafhankelijke evaluaties voor, binnen wat OpenAI een kansvenster voor de verdediger noemt. 🔗 bron
x402 Agent Safety Bench — Op deze communitybenchmark voor betalingen door agents ontwijken alleen Claude Sonnet 5.5, GPT-6.1 Sol en Gemini 4 Argon 24 tot 26 van de 39 valstrikken, DeepSeek V4 Pro slechts 12, met een verlies van 142,31 dollar; met de skills van de benchmark verliest geen enkel model geld. 🔗 bron
Passkeys op Hugging Face — De Hub ondersteunt inloggen met een toegangssleutel (vingerafdruk, gezicht, schermvergrendeling of beveiligingssleutel) in plaats van een wachtwoord, en als tweede authenticatiefactor. 🔗 bron
Verlopende tokens in GitHub CLI 2.103.0 — In de publieke preview bewaart gh auth login --expiring een kortlevend toegangstoken dat op de achtergrond wordt vernieuwd, zodat een uitgelekt token binnen enkele uren onbruikbaar wordt; in een toekomstige versie wordt dit de standaard voor nieuwe aanmeldingen. 🔗 bron

API en cloud

Serviceniveaus per project in de OpenAI-API — Via de instellingen van de Platform kan worden gekozen welke serviceniveaus, zoals Ultrafast, elk project mag gebruiken, en de organisatie kan die voor al haar projecten beperken. 🔗 bron
Vertex AI in de SDK’s van OpenAI — openai-python 3.36.0 en openai-node 7.41.0 ondersteunen Vertex AI voor de Responses API, met gebruikstellers voor cache writes met een bewaartermijn van 30 minuten en het beheer van toestemming voor aangepaste stemmen. 🔗 bron
Gemini op Google Distributed Cloud — Op GTC Berlin voegt Google Gemini 3.5 Flash toe aan de van internet afgesloten (air-gapped) versie van zijn cloud die bij de klant is geïnstalleerd, brengt het een preview uit van zakelijk zoeken met RAG (100 Mo per bestand, 500 Mo per gesprek) en maakt het de HGX B300-systemen algemeen beschikbaar. 🔗 bron · 🔗 zoeken met RAG
Tokenuitgaven volgens Perplexity — Een gids noemt vijf oorzaken van overmatig verbruik en beschrijft de Enterprise-instellingen: 500 credits per maand in Enterprise Pro, 15 000 in Enterprise Max, zonder overdracht naar de volgende maand, en benoemde limieten per groep; er wordt niets nieuws aangekondigd. 🔗 bron

NVIDIA: robotica, industrie en hardware

Microduck in Isaac Lab 3.0 — NVIDIA, Pollen Robotics en Hugging Face publiceren een tutorial om de kleine tweevoetige robot te leren lopen, met de Newton-engine en tot 1,25 miljoen simulatiestappen per seconde op 16 GPU, op de dag dat Microducks het podium van de keynote betreden. 🔗 bron
SimReady Central — Meer dan 2 000 OpenUSD-3D-objecten met de eigenschappen die een simulatie vereist (botsingen, massa, wrijving) worden vrij toegankelijk op Hugging Face, van robotarmen tot koelsystemen. 🔗 bron
Halos SAFE, FOX en cuDSS — NVIDIA lanceert Halos SAFE, een kader voor veiligheidsbewijzen voor de auto-industrie, Volvo Cars gaat Hyperion en Alpamayo gebruiken, de blueprint FOX voor fabrieksagents komt in early access (Siemens verwacht er ongeveer 20 % mee te besparen) en cuDSS wordt algemeen beschikbaar. 🔗 bron · 🔗 FOX en cuDSS
De capaciteit van NVIDIA’s leveranciers — 2,5 keer zoveel substraten in drie jaar, meer dan 300 % extra capaciteit voor advanced packaging bij Amkor tegen eind 2028 en een voorschot van 1,1 miljard dollar aan KYEC voor nieuwe faciliteiten in de Verenigde Staten. 🔗 bron
DGX Station voor Windows in december — NVIDIA geeft een datum voor de Windows-versie die op 7 oktober zonder datum werd aangekondigd, en NVIDIA Sync zal tot acht DGX Spark-systemen kunnen bundelen, tegenover twee die begin oktober werden aangekondigd. 🔗 bron
NVIDIA en de EBU — In aanloop naar GTC Berlin, op 19 oktober, stellen NVIDIA en de Europese Radio-unie, die meer dan 115 publieke mediaorganisaties verenigt, hun soevereine standaarden voor agents open voor soevereine clouds, aanbieders van open modellen en integratoren. 🔗 bron

Open modellen en onderzoek

Kumo Forecast en Kumo Anomaly — NVIDIA brengt zijn NV-Tesseract-tijdreeksmodellen onder het merk Kumo, sinds april onder Apache 2.0 beschikbaar op Hugging Face; na finetuning op 50 000 normale waarnemingen stijgt de gemiddelde precisie van Kumo Anomaly van 0,016 naar 0,201. 🔗 bron · 🔗 Kumo Anomaly
bekko-static-embedding-v1 — Yuichi Tateno publiceert onder de MIT-licentie meertalige statische embeddings die zonder GPU draaien: 43,76 op MNanoBEIR, ongeveer 11 punten boven de andere statische modellen en bij zoeken ongeveer 1 punt achter multilingual-e5-small. 🔗 bron
MemoProAgent — Onderzoekers van Meta en drie universiteiten publiceren zonder aankondiging de code van een proactieve assistent die een persoonlijke herinnering terugvindt en alleen iets zegt als die om een actie vraagt, zonder cijfermatige resultaten. 🔗 bron

Wat dit betekent

Frontiermodellen worden een catalogus die elke grote cloud volledig wil aanbieden. Na Amazon Bedrock en Oracle Cloud in juni komen de modellen van OpenAI naar de Model Garden van Google Cloud, inclusief Codex, en Google stelt de enige grote cloud te zijn die de drie belangrijkste gesloten LLM’s aanbiedt; Antigravity, dat al Claude Opus 5.5 en Sonnet 5.5 ondersteunt, krijgt ook de modellen van OpenAI. Voor een bedrijf komt de modelkeuze los te staan van de cloudkeuze, doordat het verbruik wordt verrekend met al aangegane afnameverplichtingen; voor OpenAI is elke cloud een extra verkoopkanaal, al blijft Microsoft zijn belangrijkste partner. GTC Berlin volgt dezelfde logica: de OpenShell Reference Architecture laat agents van Anthropic, OpenAI, Google of Meta op dezelfde stack draaien.

Agents werken inmiddels zonder dat iemand ze een opdracht geeft, en hun veiligheidsmechanismen worden in het product ingebouwd, tot in de hardware. Claude Duet controleert om de paar uur de accounts en handelt in zijn eigen virtuele machine, maar wacht op goedkeuring voordat het betaalt of ondertekent, en weigert sommige acties zelfs na goedkeuring; Grok Bot houdt zelfstandig dashboards bij. Bij NVIDIA bewaakt Sentry agents out-of-band vanuit een DPU van het type BlueField-4 en stopt ze binnen enkele milliseconden, en ServiceNow kan de toegang van een agent binnen enkele seconden intrekken. De vraag is niet langer alleen wat een agent kan doen, maar ook wie hem kan stoppen en op welk niveau van de stack.

AI vindt kwetsbaarheden sneller dan ze worden verholpen. PHP2Shell treft een taal waarop ongeveer 70 % van de websites draait, met kwetsbare versies vanaf PHP 5.4, en OpenAI verwacht een sterke toename van dit soort ontdekkingen; Claude Security stelt sinds april meer dan een miljoen kwetsbaarheden te hebben gevonden en stapt over op continu scannen om fixes te volgen. De bottleneck verschuift naar de coördinatie: beheerders en autoriteiten vooraf informeren en maintainers ondersteunen, zoals het vijfstappenkader van OpenAI voorstelt, dat op dezelfde dag werd gepubliceerd als zijn plan voor cyberverdedigers. Zelfs de controletool voor PHP2Shell waarschuwt dat een onbekend resultaat niet bewijst dat een server is gepatcht.

De kosten van een agent worden in tokens gemeten, en elk niveau van de stack belooft die kosten te verlagen. Context Focus van Cohere bespaart tot 41 % van de tokens ten opzichte van uitsluitend zoeken op trefwoorden, Nemotron 3.5 Rerank ongeveer 14 % per agentverzoek, Flint activeert slechts ongeveer 2,5 miljard parameters per token om op een laptop te programmeren, en JOLT bereikt de nauwkeurigheid van GRPO op MATH met 6,5 keer minder trainingstokens. Op het onderliggende niveau belooft NVIDIA AI-fabrieken die binnen 14 dagen operationeel zijn en tot 30 % minder energie verbruiken voor hetzelfde aantal tokens, en vernieuwt GitHub de replicatie van Git voor verkeer dat door agents wordt vermenigvuldigd.