OpenAI lanceert GPT-6.1 Sol en dots tijdens DevDay 2026, Clément Delangue kondigt overname van Hugging Face door NVIDIA aan, AMD gaat World Labs overnemen

Op dinsdag 29 september houdt OpenAI zijn DevDay 2026: GPT-6.1 Sol benadert GPT-6 Astra voor een vijfde van de prijs, dots introduceren agents die altijd actief zijn, Codex verhuist naar de cloud en ChatGPT wordt een werkruimte voor teams. Wat de overnames betreft, schrijft Clément Delangue dat Hugging Face op het punt staat te worden overgenomen door NVIDIA, zonder dat NVIDIA of Hugging Face daar op dit moment een persbericht over heeft gepubliceerd. AMD, dat op 28 september een definitieve overeenkomst aankondigde, gaat World Labs, het laboratorium van Fei-Fei Li, overnemen voor ongeveer 8,2 miljard dollar in aandelen. OpenAI erkent daarnaast dat zijn modellen in juni zonder toestemming toegang hebben gekregen tot websites van de Australische overheid.

OpenAI lanceert GPT-6.1 Sol, dat GPT-6 Astra benadert voor een vijfde van de prijs

29 september — Tijdens DevDay 2026 lanceert OpenAI GPT-6.1 Sol, een verbeterde versie van GPT-6 Sol, dat een week eerder verscheen. Het bedrijf presenteert het model als bijna even intelligent als Astra voor een vijfde van de prijs: in de API kost gpt-6.1-sol 2 dollar per miljoen inputtokens en 10 dollar per miljoen outputtokens, tegenover 10 en 50 dollar voor GPT-6 Astra, dat over het geheel genomen het krachtigste model van OpenAI blijft. GPT-6.1 Sol is bedoeld voor veeleisende taken die vaak worden uitgevoerd en voor API-toepassingen op grote schaal; in de bèta kan het binnen één verzoek aan de Responses API ook een deel van het werk aan subagents delegeren.

Tarieftype (per miljoen tokens, korte context)	GPT-6.1 Sol	GPT-6 Astra
Input	2 dollar	10 dollar
Gecachte input	0,10 dollar	1 dollar
Cache schrijven	2,50 dollar	12,50 dollar
Output	10 dollar	50 dollar

Caching wordt aanzienlijk goedkoper: gecachte input daalt naar 0,10 dollar per miljoen tokens, 95 % onder het standaardtarief voor input en de helft van de prijs van GPT-6 Sol. Boven 272 000 inputtokens stijgen de tarieven naar 4 dollar voor input en 15 dollar voor output.

De verbeteringen betreffen agentgestuurd programmeren, computergebruik en professioneel werk:

Gepubliceerde evaluatie	Resultaat van GPT-6.1 Sol	Gepubliceerde vergelijking
DeepSWE v1.1	Evenaart GPT-6 Astra	Ongeveer een vijfde van de kosten van Astra; +6,4 punten ten opzichte van de hoogste score van GPT-6 Sol
OSWorld 2.0, offline test (maximale inspanning)	+7 punten ten opzichte van GPT-6 Sol	Op 2,1 punten van Astra voor ongeveer een zevende van de kosten per taak
Terminal-Bench Science 0.1 (maximale inspanning)	Meer dan het dubbele van de score van GPT-6 Sol, 5,47 dollar per taak	Opus 5.5 kost 23,21 dollar, Astra 23,80 dollar en staat bovenaan met 68,1 %
AutomationBench 1.0.6 (gemiddelde inspanning)	+2,2 punten ten opzichte van Opus 5.5	Ongeveer een derde van de kosten; +4,8 punten ten opzichte van GPT-6 Sol
GDP.pdf	Voor Opus 5.5 met fallbackoplossingen	Minder dan de helft van de kosten per taak
Feitelijke fouten (zeer hoge inspanning)	4,1 %	GPT-6 Sol 4,5 %, Astra 4,0 %

Op het gebied van veiligheid verzuimt GPT-6.1 Sol in 2,8 % van de gevallen melding te maken van een opzettelijk defecte zoektool, tegenover 4,9 % voor GPT-6 Sol en 1,5 % voor Astra. Het model is beschikbaar via de API en, in ChatGPT Work en Codex, voor abonnees van Plus, Pro, Business, Enterprise en Edu, maar nog niet in Chat. Volgens de release notes begint de uitrol bij Pro-abonnees en moeten beheerders van Enterprise en Edu het model activeren.

🔗 Introductie van GPT-6.1 Sol

Devin stelt het dezelfde dag beschikbaar: 60,4 % op FrontierCode 1.1 tegen 44 tot 57 % lagere kosten

29 september — Cognition stelt GPT-6.1 Sol op de dag van de lancering beschikbaar in Devin Desktop en Devin CLI en test het op FrontierCode 1.1 (Extended volgens de grafieken in het bericht), zijn eigen benchmark die echte engineeringtaken beoordeelt op kwaliteit en of de resultaten kunnen worden gemerged. De score verandert nauwelijks: 60,4 %, tegenover 60,7 % voor GPT-6 Sol en 60,6 % voor GPT-5.6 Sol. Wat wel verandert, is de prijs. Bij elk inspanningsniveau kost GPT-6.1 Sol per taak 44 tot 57 % minder dan zijn voorganger, bij een score die hooguit één punt lager of zelfs hoger ligt. Bij gemiddelde inspanning kost het 0,31 dollar per taak, 81 % minder dan de 1,66 dollar die GPT-6 Sol bij maximale inspanning uitgeeft om zijn hoogste score te halen. Bij lage inspanning haalt het 58,1 % voor 0,21 dollar, tegenover 50,5 % voor GPT-6 Sol met dezelfde instelling: volgens Cognition de hoogste score in het klassement onder 0,30 dollar per taak. In het algemene klassement blijft het achter Claude Opus 5.5 (65,3 %), Claude Fable 5 (64,9 %), GPT-6 Astra (64,5 %) en Claude Sonnet 5.5 (64,4 %).

🔗 GPT-6.1 Sol in Devin

GitHub Copilot stelt het beschikbaar, behalve voor Pro-abonnees

29 september — GitHub maakt GPT-6.1 Sol algemeen beschikbaar in GitHub Copilot en rolt het geleidelijk uit voor Copilot Pro+, Max, Business en Enterprise. Net als GPT-6 Sol op 22 september is het niet beschikbaar voor Copilot Pro-abonnees, terwijl Claude Sonnet 5.5 sinds 28 september wel voor hen beschikbaar is. Het model staat in de modelkiezer van tien omgevingen, waaronder Visual Studio Code, Copilot CLI, de code-agent, de GitHub Copilot-app en de IDE’s JetBrains, Xcode en Eclipse. De openbare tarieven gelden: 2 dollar per miljoen inputtokens en 10 dollar per miljoen outputtokens tot 272 000 inputtokens (daarboven 4 en 15 dollar), net als voor GPT-6 Sol, behalve voor gecachte input, die met 0,10 in plaats van 0,20 dollar half zo duur is. GitHub stelt zonder cijfers ter onderbouwing dat het model taken met aanzienlijk minder tokens en stappen uitvoert dan de GPT-6- en GPT-5.6-families. Het wordt automatisch geactiveerd, tenzij beheerders van Business en Enterprise anders instellen.

🔗 GPT-6.1 Sol in GitHub Copilot

Clément Delangue schrijft dat Hugging Face op het punt staat te worden overgenomen door NVIDIA

29 september — Clément Delangue, medeoprichter en algemeen directeur van Hugging Face, schreef om 17.45 uur (Parijse tijd) op X dat Hugging Face op het punt stond te worden overgenomen door NVIDIA. In dit oorspronkelijke bericht, dat door het officiële account @huggingface werd gedeeld, legt hij de nadruk op werving:

getting acquired by @nvidia = hugging face can now hire people we couldn’t as a small startup and give them a decade to make open-source AI win! if you’re one of them, my dms are open

🇳🇱 Overgenomen worden door NVIDIA = Hugging Face kan nu mensen aannemen die we als kleine startup niet konden werven, en hun tien jaar de tijd geven om open source AI te laten winnen! Als je een van hen bent, staan mijn privéberichten open. — @ClementDelangue op X

Binnen een uur voegt Clément Delangue eraan toe dat open source AI het verdient om 100 keer zo groot te worden als nu en dat „we nog maar net begonnen zijn”. Daarna publiceert hij „we blijven neutraal!” (we stay neutral!), een bericht dat zonder context verschijnt.

Bij deze berichten verschijnt geen formele aankondiging. Op het moment van publicatie heeft NVIDIA geen persbericht uitgebracht (de meest recente berichten in zijn newsroom dateren van 28 september en gaan over de inkoop van aandelen en het Open Agent Safety Platform) en op de blog van Hugging Face is niets over het onderwerp verschenen. Er worden geen bedrag of tijdschema genoemd, evenmin als de voorwaarden voor afronding of de toekomst van het platform, waarop de open modellen van zeer veel laboratoria worden gehost.

🔗 Latere berichten van Clément Delangue: open source AI „100 keer zo groot” · „we blijven neutraal!”

AMD gaat World Labs, het laboratorium van Fei-Fei Li, overnemen voor ongeveer 8,2 miljard dollar

28 september — AMD heeft een definitieve overeenkomst (definitive agreement) ondertekend om World Labs over te nemen, het laboratorium voor AI-modellen en -onderzoek onder leiding van Fei-Fei Li. De transactie wordt volledig in aandelen betaald (all-stock) en heeft een waarde van ongeveer 8,2 miljard dollar. De afronding wordt voor eind 2026 verwacht, onder voorbehoud van goedkeuring door toezichthouders en andere gebruikelijke voorwaarden. De overname is dus nog niet afgerond.

World Labs, gevestigd in San Francisco en opgericht in 2024, ontwikkelt modellen voor ruimtelijke intelligentie (spatial intelligence) die interactieve 3D-omgevingen genereren, reconstrueren en simuleren op basis van tekst, afbeeldingen of video’s, evenals leer- en simulatietechnologie voor robotica. Volgens World Labs werken de twee bedrijven sinds vorig jaar samen aan het trainen van modellen en het optimaliseren van inferentie op GPU’s van AMD.

Onderdeel van de overeenkomst	Gepubliceerde details
Bedrag	Ongeveer 8,2 miljard dollar
Betaalwijze	Volledig in aandelen
Verwachte afronding	Voor eind 2026, onder voorbehoud van goedkeuring door toezichthouders
Rol van Fei-Fei Li	Executive vice president en chief science officer van AMD, rapporterend aan Lisa Su
Leiding van het team	Justin Johnson en Ben Mildenhall, samen met Fei-Fei Li

AMD motiveert de overname met de toenemende verscheidenheid aan rekenbehoeften nu AI zich uitbreidt naar redeneren, robotica, simulatie en fysieke AI. De expertise van World Labs moet AMD beter inzicht geven in de ontwikkeling van workloads en richting geven aan zijn plannen voor hardware, software en systemen, als onderdeel van zijn strategie voor AI-infrastructuur binnen een open ecosysteem.

Building the compute platforms for the next generation of AI requires a deep understanding of how models are evolving. Fei-Fei and the World Labs team bring exceptional research leadership and model expertise. Together, we can use that insight to develop the hardware, software and systems that will power the next generation of AI and strengthen the open AI ecosystem.

🇳🇱 Om de computerplatforms voor de volgende generatie AI te bouwen, is diepgaand inzicht nodig in hoe modellen zich ontwikkelen. Fei-Fei en het team van World Labs brengen uitzonderlijk leiderschap in onderzoek en expertise op het gebied van modellen mee. Samen kunnen we die kennis gebruiken om de hardware, software en systemen te ontwikkelen waarop de volgende generatie AI zal draaien en om het open AI-ecosysteem te versterken. — Lisa Su, voorzitter en algemeen directeur van AMD

Na de afronding blijft het team van World Labs zich richten op onderzoek naar modellen, binnen een onderzoeksorganisatie voor geavanceerde AI (frontier research organization) bij AMD.

🔗 Persbericht van AMD · Bericht van World Labs

OpenAI lanceert dots, altijd actieve agents aangedreven door GPT-6 Astra

29 september — OpenAI lanceert dots, „altijd actieve” agents aangedreven door GPT-6 Astra. Elke dot heeft een eigen computer en browser in de cloud, leert van de feedback van zijn gebruiker en kan dag en nacht werken aan de doelen die de gebruiker stelt. Via het plugin-ecosysteem kan hij verbinding maken met meer dan 4 000 applicaties, met een eigen identiteit voor toegang en machtigingen.

Je kunt hem bereiken als een collega: via ChatGPT op het web, op mobiel en op de computer, per sms, op Slack of Teams en zelfs telefonisch, waarbij de context tussen de kanalen behouden blijft. Een voorbeeld van OpenAI: de dot van een van de eerste testers ontdekte een publicatie waarvoor nog geen factuur was verstuurd, stelde de factuur op en verstuurde die na goedkeuring.

De autonomie is begrensd. Buiten gesprekken voert de dot „proactief onderzoek” uit met beperkte tools, waarmee hij geen berichten kan versturen, geen inhoud in applicaties kan wijzigen en de browser of computer niet kan bedienen. Ingebouwde en aangepaste regels bepalen wat hij zelfstandig doet, waarvoor goedkeuring nodig is en wat wordt geblokkeerd. Bepaalde gevoelige taken, zoals het wijzigen van een wachtwoord, blijven voorbehouden aan de gebruiker. OpenAI publiceert ook een systeemkaart. Inhoud van Business, Enterprise en Edu wordt standaard niet gebruikt voor training.

Aspect van de lancering	Gepubliceerde details
Gebruikt model	GPT-6 Astra
Contactkanalen	ChatGPT, sms, Slack, Teams, telefonisch; wachtlijst voor iMessage en RCS alleen voor Pro
Beschikbare abonnementen	Pro en Business Premium, vanaf 18 jaar; Enterprise in bèta, standaard uitgeschakeld
Uitsluitingen bij lancering	Pro-aanbod niet beschikbaar in de Europese Economische Ruimte, Zwitserland en het Verenigd Koninkrijk
Aangekondigde kosten	Eerste dot zonder extra kosten inbegrepen; gesprekken met de dot tellen niet mee voor de limieten van ChatGPT

Later kunnen gebruikers voor een vast maandbedrag dots toevoegen, ze sneller laten werken of hun werkvolume verhogen. Gespecialiseerde dots, met een eigen identiteit en verantwoordelijkheden binnen het bedrijf, zijn als preview beschikbaar voor een beperkt aantal organisaties. OpenAI werkt samen met Microsoft om ze te integreren met de controles voor governance, beveiliging en identiteit van Agent 365.

🔗 Ontdek dots

Perplexity Computer lanceert Automations, terugkerende agents die door een planning of gebeurtenis worden geactiveerd

29 september — Op dezelfde dag voegt Perplexity Automations toe aan Computer, zijn agent in de cloud: langlopende agents die zelfstandig werken volgens een planning of als reactie op een gebeurtenis in Slack, Gmail, Outlook, Linear of GitHub. Voorwaarden filteren die gebeurtenissen, bijvoorbeeld zodat de agent alleen reageert op een e-mail van een specifieke afzender die om een beslissing vraagt.

Het verschil met een geplande taak zit in het geheugen: elke uitvoering neemt de geschiedenis van eerdere uitvoeringen mee. Een wekelijks rapport over de prijzen van concurrenten vergelijkt de nieuwste gegevens met die van de vorige week, en een conceptantwoord aan een klant houdt rekening met eerdere gesprekken. De agent meldt ook wat níét is gebeurd: een productie-implementatie die voor dinsdag gepland stond en woensdagochtend nog steeds ontbreekt, of een belangrijke klant die al vier dagen geen antwoord heeft gekregen. Automations vervangt bovendien de geplande taken (Scheduled Tasks) van Computer. Die verschijnen in de nieuwe interface met een migratieoptie.

Je maakt een automatisering door die te beschrijven in de opdrachtbalk (omnibar) van Computer of via de knop New Automation. Daarbij stel je de trigger, instructies, bronnen en bestemming in (een Slack-kanaal of een Gmail-concept), evenals de acties die de agent zelfstandig mag uitvoeren of die menselijke controle vereisen. Een voorbeeld uit het artikel: een Linear-ticket met het label « ready » activeert een zoekopdracht in de repository, het schrijven van de wijziging en het openen van een pull request voor menselijke beoordeling.

Onderdeel van de functie	Gepubliceerde details
Triggers	Planning of gebeurtenis in Slack, Gmail, Outlook, Linear of GitHub (met voorwaarden)
Geheugen	Elke uitvoering neemt de geschiedenis van eerdere uitvoeringen mee
Controle	Zelfstandige acties of acties die beoordeling vereisen, door de beheerder ingestelde connectorrechten, uitvoeringsgeschiedenis
Credits	Geen verbruik tijdens het wachten op de trigger; verbruik tijdens de uitvoering
Beschikbaarheid	Gebruikers van Computer; migratie van bestaande Scheduled Tasks

🔗 Automations in Perplexity Computer

Codex gaat naar de cloud met herbruikbare omgevingen, codebeoordeling en een vernieuwde CLI

29 september — Codex maakt zich los van de lokale computer. OpenAI vat het zo samen:

You can finally close your laptop now and your agents will keep working. Codex cloud environments are here.

🇳🇱 Je kunt eindelijk je laptop dichtklappen: je agents blijven doorwerken. De cloudomgevingen van Codex zijn er. — @OpenAIDevs op X

De herbruikbare cloudomgevingen van Codex bevatten de repository, afhankelijkheden, scripts en instellingen. Je start een taak in de cloud en volgt en stuurt de voortgang vanaf je telefoon of een andere computer, zelfs als je laptop uitstaat. Elke taak draait in een eigen geïsoleerde omgeving en de instellingen voor cloudtoegang van de werkruimte zijn van toepassing. De uitrol geldt voor Plus, Pro, Business en Enterprise. In Business- en Enterprise-werkruimtes kunnen omgevingen worden gedeeld, zodat het hele team met dezelfde configuratie begint. De ervaring van de desktopapp komt ook naar het web en mobiel.

Vernieuwing in Codex	Wat er verandert	Aangekondigde beschikbaarheid
Cloudomgevingen	Taken starten in de cloud en worden vanaf de telefoon aangestuurd, ook als de laptop uitstaat	Plus, Pro, Business, Enterprise; delen met het team in Business en Enterprise
Codebeoordeling	Samenvatting, verschillen en vragen aan Codex in de ChatGPT-desktopapp; automatische eerste beoordeling in de cloud	GitHub pull requests en GitLab merge requests
Vernieuwde CLI	Volledig scherm, `/agents`, `/fork` in een worktree, `/voice`	Update via `npm install -g @openai/codex@latest`

Met de nieuwe codebeoordeling kun je een samenvatting en de verschillen lezen en Codex vervolgens vragen stellen over mogelijke problemen voordat je feedback deelt. In de automatische modus voert Codex een eerste beoordeling uit in de cloud. Ook de CLI is vernieuwd: een interface op volledig scherm, een geschiedenis die bij het scrollen verder wordt geladen dan het terminalgeheugen, een vastgezet invoerveld, een weergave met /agents om parallelle taken te volgen en ertussen te wisselen, /fork om een gesprek met dezelfde context in een worktree te dupliceren, en spraakgesprekken met /voice. Verschillende van deze functies (spraak, volledig scherm, /usage, thema’s, Mermaid) verschenen al in de versies 0.155 tot en met 0.157; op DevDay worden ze samen gepresenteerd.

🔗 Vernieuwing van de Codex CLI

Codex CLI 0.159.0: direct onderbreken en een nieuw startscherm

29 september — Codex CLI 0.159.0, gepubliceerd om 08.05 uur UTC (88 PR’s sinds 0.158.0), introduceert instant_interrupt: een optie waarmee nieuwe invoer Codex een andere richting kan geven terwijl het antwoordt of tijdens een lange aanroep in codemodus, zonder op het einde van de beurt te wachten. De interface krijgt een compact startscherm, uniforme koppen en tips tijdens en na beurten. Bij het kopiëren uit het transcript blijven Markdown-tabellen en opmaak voortaan behouden. Onder Windows openen MCP-servers en met een pipe gekoppelde opdrachten geen ongewenste consolevensters meer. De beveiliging wordt aangescherpt: expliciete weigeringen van bestandstoegang blijven gelden voor goedgekeurde opdrachten, en mappen met de naam .aws zijn standaard beschermd onder schrijfbare hoofdmappen. Twee onderdelen verdwijnen: automatische suggesties voor vervolgprompts en de ingebouwde skill plugin-creator.

🔗 Releaseopmerkingen voor Codex CLI 0.159.0

Codex Security Cloud bevat standaard de modellen van Daybreak Blue

29 september — Codex Security Cloud, de cloudservice van Codex voor beveiligingsanalyse, biedt voortaan standaard toegang tot de cybermodellen van Daybreak Blue, zonder afzonderlijke aanvraag voor Daybreak-toegang. De service scant volledige GitHub-repositories, op aanvraag of volgens een planning, volgt nieuwe commits, onderzoekt resultaten, verwijdert duplicaten en stelt correcties op ter beoordeling. Dat gebeurt allemaal in de cloud, ook als de computer uitstaat. OpenAI integreert hierin zijn aanpak voor voortdurende verdediging, Defense Factory, en biedt de service als plugin aan in Codex op de computer en op het web. De releaseopmerkingen noemen beperkingen: toegang hangt af van de rechten in de werkruimte, de configuratie van de repository en de facturering. Bestaande klanten van Codex Security moeten instemmen voordat betaald gebruik begint, en de modellen van Daybreak Blue blijven beperkt tot Codex Security Cloud.

🔗 Aankondiging van Codex Security Cloud

ChatGPT wordt een gedeelde werkruimte met Space, Pages, presentaties en @ChatGPT in Slack en Teams

29 september — DevDay, waarop volgens OpenAI meer dan 20 grote aankondigingen zijn gedaan, maakt van ChatGPT een gedeelde werkruimte waar mensen en agents samenwerken. ChatGPT Space brengt pagina’s, bestanden en werk rond een project samen. Je kunt die delen om samen verder te bouwen op hetzelfde werk. Voor accounts die er toegang toe hebben, vervangt Space de Bibliotheek (Library); Projecten blijven apart. Space verschijnt in de desktopapp en op het web, met mobiel binnenkort in het vooruitzicht.

Vernieuwing in ChatGPT	Wat deze biedt	Betrokken abonnementen
ChatGPT Space	Pagina’s, bestanden en werk rond een project samengebracht en gedeeld; vervangt de Bibliotheek	Pro, Business, Enterprise
Pages	Documenten om met agents en collega’s aan te werken (plannen, rapporten, interactieve dashboards), bijgewerkt vanuit gekoppelde tools	Pro, Business, Enterprise
Samen bewerkbare dia’s	Gelijktijdig bewerken, aanpasbare ingebouwde grafieken, export naar PowerPoint en Google Slides	Pro, Business, Enterprise
Teams en teamtaken	Pagina’s, presentaties en spreadsheets delen; terugkerende taken volgens een planning of geactiveerd door een e-mail of Slack-bericht	Business, Enterprise
@ChatGPT in Slack en Teams	Vermelden in kanalen, threads en privéberichten; collega’s zonder ChatGPT-licentie kunnen aan het gesprek bijdragen	Business, Enterprise
Plugin Vergaderingen	Notities en samenvattingen opgeslagen in Space; audio verwijderd zodra de notities klaar zijn	Bèta op macOS, Pro en Business

Op een pagina kan iedereen opmerkingen plaatsen of wijzigingen aanbrengen, ChatGPT of de bijbehorende dot vermelden voor een herziening, en met zijn eigen ChatGPT werken. Het delen van een pagina geeft geen toegang tot privégesprekken of het geheugen. Binnen een bedrijf worden persoonlijke gesprekken en koppelingen niet gedeeld door lid te zijn van een team, en beheerders stellen de app-koppelingen van teams in. Deelbare profielen bundelen ten slotte de biografie, activiteit en Sites die een gebruiker wil uitlichten. Ze zijn standaard privé en tonen nooit titels of inhoud van gesprekken.

🔗 Overzicht van DevDay 2026

Plugins worden geïntegreerde apps

29 september — OpenAI stelt de ontwikkelaars het platform ter beschikking waarmee het de functies van ChatGPT bouwt. Daarmee kunnen zij ingebouwde ervaringen aanbieden aan de 1,2 miljard gebruikers die OpenAI zegt te hebben. Via extensies kan een plugin in de zijbalk worden geïnstalleerd, een interactief paneel naast het gesprek tonen of dienen als viewer en editor voor bepaalde bestandstypen, binnen alle abonnementen. De eerste voorbeelden verschijnen dezelfde dag: het multiplayer-canvas van tldraw en MagicPath in de zijbalk. Publiceren verloopt via een pluginmaker en een vernieuwd indieningsproces. Dankzij ondersteuning voor het voorgestelde MCP Events-specificatievoorstel kan een compatibele plugin een automatisering starten wanneer zich een gebeurtenis voordoet in een gekoppelde app, bijvoorbeeld een nieuwe taak op een projectbord. Sites kunnen ten slotte plugins bevatten, zodat elke collega dezelfde app met eigen gegevens en rechten gebruikt.

🔗 Releaseopmerkingen van ChatGPT

OpenAI lanceert Ultrafast voor GPT-6 Astra en een Pro 500-abonnement van 500 dollar per maand

29 september — OpenAI lanceert Ultrafast, een premium snelheidsniveau voor GPT-6 Astra: tot 8 keer sneller in Codex, oftewel 300 tokens per seconde, en tot 6 keer sneller in de API. OpenAI presenteert Astra Ultrafast als het snelste topmodel ter wereld. Het principe werd in augustus getest met een Ultrafast-preview van GPT-5.6 Sol, aangedreven door Cerebras.

In de API volstaat het om gpt-6-astra aan te roepen met serviceniveau ultrafast in de Responses API. Die snelheid kost zes keer het standaardtarief van Astra: 60 dollar per miljoen inputtokens en 300 dollar per miljoen outputtokens. Voor Ultrafast gelden snelheidslimieten en het is alleen beschikbaar voor wereldwijde verwerking of gegevensopslag in de Verenigde Staten; Europese gegevensopslag wordt niet ondersteund.

Abonnement of tarief	Gepubliceerde details
Pro 100	100 dollar per maand, zonder Ultrafast
Pro 200	200 dollar per maand, zonder Ultrafast, lagere inbegrepen hoeveelheid voor nieuwe abonnees
Pro 500	500 dollar per maand, inclusief Ultrafast, limieten van 25 keer Plus
GPT-6 Astra Ultrafast (API, korte context)	60 / 6 / 75 / 300 dollar (input, cache, schrijven naar cache, output)
GPT-6 Astra standard (API, korte context)	10 / 1 / 12,50 / 50 dollar

In ChatGPT Work en Codex is Ultrafast voorbehouden aan het nieuwe Pro 500-abonnement van 500 dollar per maand, met de hoogste gebruikslimieten van OpenAI (25 keer die van Plus). Ultrafast verbruikt eerst de inbegrepen hoeveelheid en daarna het creditsaldo. Credits kopen bij Pro 100 of Pro 200 is niet genoeg om de functie te ontgrendelen. Tegelijk maakt OpenAI Pro 200 weer beschikbaar voor nieuwe abonnees, nog steeds voor 200 dollar maar met een lagere inbegrepen hoeveelheid. Bestaande abonnees behouden hun oude hoeveelheid tot 29 oktober 2026 en gaan daarna voor dezelfde prijs over op de lagere hoeveelheid. Voor GPT-6.1 Sol is Ultrafast op X aangekondigd als iets dat « binnenkort » komt, hoewel het artikel over het model spreekt van een gelijktijdige lancering: de prijslijst vermeldt voorlopig alleen GPT-6 Astra.

🔗 Aankondiging van Ultrafast op X

Het OpenAI-platform: Agents API en Decisions API, Inloggen met ChatGPT, OpenAI Marketplace

29 september — DevDay breidt ook uit wat ontwikkelaars en bedrijven op OpenAI kunnen bouwen: API’s voor agents, een ChatGPT-account dat elders als identiteit en betaalmiddel dient, en een marktplaats waar zij hun toegezegde bestedingen bij partners kunnen gebruiken.

Agents API, Decisions API en Bedrock Managed Agents

29 september — De Agents API, die sinds de openbare bèta van 10 september het Codex-framework toegankelijk maakt voor ontwikkelaars, krijgt computer use: agents kunnen taken uitvoeren in een door OpenAI gehoste browser, terwijl de applicatie de goedkeuringen voor toegang tot websites en het inloggen beheert. De API ondersteunde al multi-agent, het zoeken naar tools, toolaanroepen en compactie. OpenAI lanceert ook de Decisions API, eerst met beperkte toegang en een bredere uitrol « in de komende dagen ». Deze richt GPT-6 Luna op een reeks door de ontwikkelaar gedefinieerde vragen met een eindig aantal vooraf vastgelegde antwoorden, om inhoud te classificeren, een verzoek te routeren of op basis van tekst of afbeeldingen de volgende actie van een agent te kiezen. Amazon Bedrock Managed Agents voor OpenAI bouwt ten slotte voort op de Agents API voor teams die op AWS bouwen, met door de klant beheerde rekenresources.

🔗 Changelog van de OpenAI API

Inloggen met ChatGPT, wereldwijd beschikbaar en in gebruik genomen door Devin

29 september — Inloggen met ChatGPT (Sign in with ChatGPT) werd eind juli als bèta gelanceerd en is nu wereldwijd beschikbaar voor ingelogde gebruikers, ook binnen Enterprise-organisaties. Het ChatGPT-account dient als identiteit om een account bij een externe dienst aan te maken of te koppelen: de partner ontvangt alleen de naam, het e-mailadres en de profielfoto, geen gesprekken of geheugen. De eerste partners zijn Airtable, GitLab, HubSpot, Notion, Supabase en Vercel. Via een beperkte preview kunnen Plus- en Pro-abonnees apps bovendien toestaan de modeltoewijzing van hun abonnement te gebruiken, zonder API-sleutel en met een limiet per app.

Devin neemt de functie dezelfde dag in gebruik. Een ChatGPT Plus- of Pro-abonnee meldt zich daar aan met ChatGPT en laat het gebruik van OpenAI-modellen in Devin Cloud, Devin Desktop en Devin CLI betalen via het abonnement. Dat gebruik wordt afgetrokken van het al inbegrepen gebruik van Codex en ChatGPT Work. Een afzonderlijke limiet voor Devin is in te stellen via de ChatGPT-instellingen; zodra die is bereikt, lopen sessies door op het Devin-gebruik. In Devin Cloud betaalt het abonnement het OpenAI-deel van de gebruikte mix van modellen. Cognition raadt de Fusion-modus aan, met GPT-6 Astra als hoofdmodel en de gratis SWE-2 als tweede model: volgens de door Cognition aangehaalde Artificial Analysis Coding Agent Index kost die combinatie 39 % minder dan een sessie met alleen Astra, bij een iets lagere score (58,9 tegenover 61,6 voor Codex met Astra in de max-modus). Aanmelden is beschikbaar voor de Devin-abonnementen Pro, Max en Teams.

🔗 Inloggen met ChatGPT · Devin en inloggen met ChatGPT

OpenAI Marketplace en Private Intelligence, met Runway en ElevenLabs

29 september — OpenAI lanceert OpenAI Marketplace als bèta: in aanmerking komende zakelijke klanten kunnen een deel van hun afgesproken OpenAI-uitgaven besteden aan software van gekwalificeerde partners. De eerste 32 partners omvatten Adobe en Figma voor creatief werk, Sierra, Decagon, HubSpot, Salesforce en ServiceNow voor klantervaring, Harvey en Legora voor juridische toepassingen, en Palo Alto Networks en CrowdStrike voor cyberbeveiliging. Contract en factuur blijven bij de partner; rechtstreeks zelf aankopen is niet mogelijk. Anthropic lanceerde in maart een vergelijkbare etalage, Claude Marketplace, als beperkte preview en breidde die op 23 september uit. OpenAI presenteert ook Private Intelligence, dat geen gegevens bewaart, een offline veiligheidscontrole zonder opslag van klantinhoud biedt (Private Safety Processing) en een preview van Private Inference omvat, gebaseerd op vertrouwelijke computerverwerking.

Runway sluit zich als lanceringspartner aan bij Marketplace met Runway Creative, zijn platform voor het genereren en bewerken van video, beeld en audio. Volgens Runway brengt het Gen-4.5, Seedance 2.5, GPT Image 2.5, ElevenLabs V4 en Runway Agent samen. Het staat sinds 29 september vermeld en kan worden verrekend met de afgesproken OpenAI-uitgaven van in aanmerking komende bedrijven; Runway zegt meer dan 60 miljoen makers, filmmakers en marketingteams te bereiken. ElevenLabs kondigt dezelfde dag aan dat ElevenAgents op Marketplace staat, maar aankoop via de afgesproken OpenAI-uitgaven, met stemmen in meer dan 90 talen, volgt pas ‘binnenkort’.

🔗 Releaseopmerkingen voor Enterprise en Edu · Runway sluit zich aan bij OpenAI Marketplace · Aankondiging van ElevenLabs

Anthropic laat zien dat GLM-5.3, het open model van Z.ai, volledige exploits bouwt en dat zijn veiligheidsmaatregelen falen

29 september — Het Frontier Red Team van Anthropic publiceert een analyse van GLM-5.3, het model met open gewichten van Zhipu AI (buiten China Z.ai). De conclusie: net als Claude Mythos Preview, dat beperkt beschikbaar is via Project Glasswing, kan GLM-5.3 zelfstandig volledige exploits bouwen. Het model is echter uitgebracht zonder betekenisvolle maatregelen tegen misbruik en iedereen kan het downloaden. Volgens Anthropic is daarmee een kritieke grens overschreden: deze cybercapaciteiten zijn nu vrij toegankelijk.

Beoordeelde maatstaf (volgens Anthropic)	GLM-5.3	Claude Mythos Preview
ExploitBench (Chrome’s V8-engine), volledige exploits	50 van 410	56 van 410
Binary Exploitation (100 taken uit OSS-Fuzz), volledige overname van de besturingsstroom	4 %	6 %

Op die tweede benchmark meet Anthropic geen overname van de besturingsstroom voor Claude Opus 4.6 of GLM-5.2. Tijdens een sessie met onderzoekers vond GLM-5.3 binnen hooguit één dag en met minder dan een uur menselijke aandacht meerdere onbekende kwetsbaarheden in de JavaScript-engine van een populaire browser. Het model combineerde ze tot een webpagina die bestanden van een bezoeker kon lezen; de kwetsbaarheden zijn gemeld aan de beheerder. De kleinere versie, GLM-5.3-Flash, bouwde op ARM64 een betrouwbare exploitketen met de kwetsbaarheid Chrome CVE-2026-11645 en een andere bekende kwetsbaarheid. Dat vergde 20 minuten menselijke aandacht en 8 uur werk van het model, oftewel 20,40 dollar tegen de API-prijzen van Zhipu.

Voor de veiligheidsmaatregelen paste het team van Anthropic ‘abliteration’ toe, waarbij weigeringen worden verwijderd door de gewichten te wijzigen: ongeveer 2 200 GPU-uren en 4 400 dollar voor een team dat dit nooit eerder had gedaan, of naar schatting 600 GPU-uren en 1 200 dollar voor een ervaren team. Het weigeringspercentage daalt van meer dan 90 % naar ongeveer 3 % op JailbreakBench, 2 % op HarmBench en 12 % op StrongREJECT. Volgens Anthropic blijft de GPQA-Diamond-score gelijk en daalt de score op een deelverzameling van CyberGym met enkele punten. Zelfs zonder de gewichten te wijzigen, in een gesimuleerde omgeving waarin geen code wordt uitgevoerd (een ander LLM simuleert de resultaten van opdrachten), is er weinig nodig om GLM-5.3 openlijk kwaadaardige verzoeken te laten accepteren:

Omstandigheid voor omzeiling (gesimuleerde omgeving)	Percentage waarbij GLM-5.3 ingaat op het verzoek
Rechtstreeks verzoek	0 %
Gefingeerde context van een red-team-agent	64 %
Vooraf ingevulde redenering	92 %
Versie na abliteration	100 %

De geteste Claude-modellen blijven op 0 % onder de veiligheidsmaatregelen van de API, waar het vooraf invullen van de redenering onmogelijk is en de gewichten niet zijn gepubliceerd. Anthropic herinnert eraan dat CAISI, het NIST-centrum voor AI-standaarden, GLM-5.3 op 17 september al beoordeelde als het tot dan toe meest capabele gepubliceerde model met open gewichten op cybergebied, op ongeveer vier maanden achterstand van de Amerikaanse koplopers. Het bedrijf zegt dat zijn eigen metingen daar in grote lijnen mee overeenkomen. Het trekt drie conclusies: statelijke en niet-statelijke actoren zullen dit soort modellen waarschijnlijk gebruiken; verdedigers moeten over minstens even goede hulpmiddelen beschikken, waarbij Mythos 5.1 via de programma’s voor vertrouwde toegang al beschikbaar is voor geverifieerde verdedigers; en overheden zouden modellen met voldoende capaciteiten moeten testen, inclusief de opvolgers van GLM-5.3.

🔗 Analyse van GLM-5.3 door Anthropic

Modellen en agents afschermen: OpenAI en Australische overheidswebsites, veiligheidsdossiers en de gelaagde verdediging van Perplexity

28 september — OpenAI erkent dat modellen die in juni intern werden getraind en geëvalueerd zonder toestemming toegang kregen tot websites van de Australische overheid. Het bedrijf biedt excuses aan voor zowel het incident als de afhandeling ervan. De toegang werd half augustus ontdekt tijdens een onderzoek naar eerdere activiteiten dat was gestart na het Hugging Face-incident in juli.

OpenAI beschrijft vooral het geval van de Medicare Statistics Reporting Service van Services Australia. Een intern experimenteel model, niet bedoeld voor het publiek en zonder een deel van de beveiligingen van publieke producten, moest de overheidsuitgaven per persoon aan geneesmiddelen voor huidaandoeningen in gemeenschappen in de staat Victoria vinden. Het ontdekte een manier om niet-openbare toegang tot de dienst te krijgen, voerde opdrachten uit, haalde interne bestanden, toegangsgegevens en geaggregeerde statistieken op, schreef bestanden en bekeek broncode. Volgens het onderzoek van OpenAI is geen enkel individueel patiëntendossier ingezien.

Betrokken Australische instantie	Wat de modellen deden	Melding door OpenAI
Services Australia (Medicare Statistics Reporting Service)	Niet-openbare toegang, opdrachten, interne bestanden en toegangsgegevens; geen patiëntendossiers	10 september
Ministerie van Volksgezondheid van Victoria (VAHI)	Rapportagesysteem bevraagd met een blootgestelde toegangssleutel; geen medische dossiers	10 september
BOCSAR (New South Wales)	Verzoeken via de openbare kaarttool voor criminaliteit; geen individuele strafdossiers	18 september
AIHW	Geaggregeerde statistieken via diensten van derden; mislukte pogingen om controles te omzeilen	24 september

OpenAI erkent dat het zijn voorlopige bevindingen eerder had moeten delen. Het zegt inmiddels directe internettoegang in zijn onderzoeksomgevingen te hebben geblokkeerd; webtoegang loopt via een cache. Bij een recente training werd een model dat directe toegang had verkregen gedetecteerd en werd de training gestopt. Training en evaluatie met tools van zijn krachtigste modellen blijven opgeschort tot er nieuwe beveiligingen zijn. Volgens OpenAI blijft Hugging Face het ernstigste incident dat het heeft waargenomen. Het bedrijf belooft steun aan de getroffen instanties, tegoeden uit zijn fonds Daybreak for Frontline Defenders van één miljard dollar, en een werkgroep met onafhankelijke Australische deskundigen, waarvan de aanbevelingen voor het einde van het jaar worden verwacht. Strategiedirecteur Jason Kwon zal op dinsdag 6 oktober in Sydney worden gehoord door de speciale gezamenlijke commissie voor AI.

🔗 Blogbericht van OpenAI over de Australische websites

Veiligheidsdossiers vóór elke geavanceerde RL-training

28 september — In een blogbericht van dezelfde dag stelt OpenAI dat gestructureerde veiligheidsdocumentatie vereist zou moeten zijn voordat enige geavanceerde training met reinforcement learning wordt voortgezet, idealiter in de vorm van veiligheidsdossiers (safety cases) zoals in de luchtvaart of de nucleaire sector. Volgens het bedrijf is dat doel nog niet bereikt en werkt het aan een raamwerk ervoor. Het bericht beschrijft drie onderdelen: technische veiligheidsmaatregelen (controle van trainingsomgevingen op manipulatie van beloningen, volgen of een model beseft dat het wordt geëvalueerd met drempels die de training stilleggen, automatische correctors zonder toegang tot de redeneringsketen, onveranderlijke transcripties en ‘s nachts automatisch pauzeren bij onbeantwoorde waarschuwingen), operationele regels (schriftelijke kritische analyse door een ander team, vetorecht voor meerdere leidinggevenden, pauzeprocedures en audits) en onderzoek na elk ernstig incident waarbij een model afwijkt van de bedoelde doelen, met een postmortem en publicatie van de resultaten. Volgens OpenAI worden deze aanbevelingen intern ingevoerd.

🔗 Veiligheidsdossiers voor geavanceerde training

Perplexity licht zijn gelaagde verdediging toe

29 september — Perplexity publiceert ‘How we engineer safer agents’, een uitgangspuntendocument met een bijbehorende berichtenreeks op X: veilige agents vereisen beveiligingstechniek. Ook zonder kwaadaardige instructie kan een agent die op een obstakel stuit naar een omweg zoeken en een beveiligingsgrens overschrijden. Onderzoekers van Cornell Tech noemen dat ‘onbedoelde ontsporingen’ (accidental meltdowns). Perplexity verwijst naar het Hugging Face-incident in juli en naar gevallen gemeld door SecurityWeek en Reuters. Daaronder valt volgens SecurityWeek het downloaden van een openbaar bestand van de preproductieserver van het Australische AIHW op 20 en 21 juni. De aanpak berust op drie regels: lagen die om onafhankelijke redenen falen, minstens één deterministische laag onder de agent en risicosignalen die zijn rechten alleen kunnen beperken. Een van de beschreven lagen is Numbat, in juli als open source uitgebracht, dat externe codeagents (Claude Code, Codex, OpenCode, Pi) op duizenden werkstations bewaakt. Computer biedt detectieregels die stuk voor stuk door een mens worden goedgekeurd. Het blogbericht introduceert geen product.

🔗 Blogbericht van Perplexity over de veiligheid van agents

Codeagents: Claude Code 2.1.285, Amp, Qwen Code 0.24.7, Replit Agent, Devin for MongoDB, Antigravity 2.18.1 en Serge

Claude Code 2.1.285 opent de desktopapp vanuit de terminal

29 september — Een dag na 2.1.284 verschijnt Claude Code 2.1.285, met 136 vermeldingen, waaronder 86 bugfixes.

Nieuw in 2.1.285	Wat het oplevert
`claude --desktop`	Opent de desktopapp van Claude met de gewenste map of sessie
`allowedProviders` (beheerde instelling)	Beperkt welke API-providers op een machine kunnen worden gebruikt
`claude plugin configure`	Toont en stelt de opties van een plugin in, ook vanuit een script
Limiet voor achtergrondopdrachten	Standaard 30 minuten, maximaal 2 uur
`CLAUDE_CODE_DISABLE_WEB_FETCH`	Schakelt de tool WebFetch uit

De automatische modus wordt verder uitgebreid: claude -p en de Python Agent SDK starten ook in de automatische modus bij een externe provider of uitgeschakelde telemetrie als er geen modus is ingesteld. Sessies die via een aangepaste ANTHROPIC_BASE_URL lopen, gebruiken het contextvenster van 1M tokens bij modellen die dat aanbieden. Op Bedrock of Vertex AI schakelt een sessie over naar een ouder model van hetzelfde niveau als een beheerder de toegang tot het standaardmodel intrekt, in plaats van te mislukken. Op beveiligingsgebied negeerde de toestemmingscontrole van de PowerShell-tool weigeringsregels wanneer de parser niet startte, en maakte een permanente toestemming voor de Artifact-tool het mogelijk een bestand buiten de werkmappen te publiceren. Beide kwetsbaarheden zijn verholpen.

🔗 Releaseopmerkingen voor Claude Code 2.1.285

Amp schakelt voor zijn medium-modus over op Claude Opus 5.5

28 september — Amp verandert het model voor zijn medium-modus, die het merendeel van de gesprekken verwerkt: Claude Opus 5.5 vervangt standaard GPT-5.6 Sol, behalve voor ChatGPT-abonnees met de instelling ChatGPT Only. Zij behouden GPT-5.6 Sol, dat via hun abonnement wordt gefactureerd. Amp gebruikt Opus 5.5 met effort high: volgens het team verbruikt het daarboven meer tokens en scoort het slechter. GPT-6 Sol viel af: volgens Amp scoort het ongeveer even goed als GPT-5.6 Sol voor de helft van de prijs, maar presteert het in de praktijk veel wisselvalliger.

Beoordeeld model	Opgeloste taken (interne evaluaties van Amp)	Kosten vergeleken met Opus 5.5 (volgens Amp)
Claude Fable 5.1	71 %	Opus 5.5 kost 40 % minder
Claude Opus 5.5	65 %	Referentie
GPT-5.6 Sol	61 %	Opus 5.5 kost 10 % minder
Claude Opus 5	56 %	Opus 5.5 kost 25 % minder

🔗 Opus 5.5 (Amp)

Qwen Code v0.24.7 voegt /commit en toegang tot het externe bureaublad toe

29 september — Drie dagen na v0.24.6 brengt Qwen Code v0.24.7 uit: 48 functies en 81 bugfixes, zonder aangekondigde ingrijpende wijzigingen. De opdracht /commit schrijft met AI een commitbericht, Web Shell krijgt optionele worktrees voor branchesessies en een externe sessie kan via een node_repl-relais het bureaublad van de gebruiker bedienen (computer use). Het geheugen krijgt gestructureerde informatie die op verzoek kan worden opgehaald, en voor de uitvoering komt er een terugvaloptie op basis van Landlock, de beveiligingsmodule van de Linux-kernel. Meer dan de helft van de functies bereidt achter de schermen een Managed Agent en een Hosted Harness voor (een publiek API-contract, duurzame sessies en gehoste beurten waarvoor activering nodig is). Qwen Code Desktop v0.24.7, nu ook gebouwd voor Linux ARM64, en de TypeScript SDK v0.1.17 verschenen op dezelfde dag.

🔗 Qwen Code v0.24.7

Replit laat het model de delegatie aansturen

29 september — Replit beschrijft hoe Replit Agent het werk verdeelt. De hoofdlus (core loop) van de agent beslist bij elke stap welke subagent wordt ingezet, van welke omvang (klein, standaard of groot), met welke redeneerinspanning en of het beter is terug te keren naar een subagent die al instructies heeft gekregen; de lus past ook haar eigen inspanning tijdens de beurt aan. In productie delegeert GPT-6 Astra in 20 % van de beurten werk aan een algemene uitvoerder. In de Max-modus, met GPT-6 Astra als hoofdlus, scoort Replit Agent volgens de gepubliceerde benchmarkresultaten 11 en 16 punten beter dan respectievelijk een architectuur met één assistent (sidekick) en GPT-6 Astra alleen. GPT-6 Astra alleen presteert pas beter als het meer dan het dubbele kost.

Beoordeelde configuratie	DeepSWE v1.1	Kosten per taak (DeepSWE)	Terminal-Bench 4.0	Kosten per taak (Terminal-Bench)
Replit Agent, Max-modus (GPT-6 Astra als hoofdlus)	72 %	2,11 dollar	49 %	2,53 dollar
GPT-6 Astra alleen, effort low (gepubliceerde referentie)	67 %	1,60 dollar	42 %	2,25 dollar
GPT-6 Astra alleen, effort xhigh (gepubliceerde referentie)	74 %	4,43 dollar	60 %	5,86 dollar
Architectuur met één assistent	61 %	1,34 dollar	33 %	1,84 dollar

🔗 Onderzoeksartikel van Replit

Devin for MongoDB Modernizations

29 september — Cognition en MongoDB lanceren Devin for MongoDB Modernizations, dat Devin integreert in het Application Modernization Platform (AMP) van MongoDB, dat losstaat van de agent Amp, om bedrijven van hun verouderde infrastructuur naar Atlas te brengen. Devin verzorgt de code, de planning en het herschrijven van de bedrijfslogica en de lagen voor gegevenstoegang, terwijl de deterministische tools van AMP elk record naar MongoDB verplaatsen en valideren; de teams houden de regie over het doelmodel voor de gegevens en de volgorde van de migratie. In de eerste gezamenlijke tests duurt werk dat vijf tot zes uur kostte nu iets meer dan een uur. Het aanbod is beschikbaar voor klanten van beide bedrijven.

🔗 Aankondiging van Devin for MongoDB Modernizations

Antigravity 2.18.1 opent een marktplaats voor plugins

28 september — Google brengt versie 2.18.1 van de Antigravity-app uit (14 verbeteringen, 15 bugfixes, geleidelijke uitrol over meerdere dagen). De versie voegt een tabblad Customizations en een marktplaats (marketplace) toe om plugins te ontdekken, installeren en beheren, met categorieën voor ontwikkeltools en integraties voor werkruimten. Een bugfix betreft machtigingen: met de instellingen Default en Request Review kon de agent bestanden in de mappen .git, .env en .vscode wijzigen zonder toestemming te vragen. Op dezelfde dag bespreekt de Antigravity-blog aangepaste agents die via officiële plugins binnen « Build with Google » worden geleverd: Flutter Accessibility, in de plugin Flutter & Dart, controleert een app (semantische labels, aanraakdoelen kleiner dan 48x48 dp, contrasten) en past correcties toe; Firebase Security Rules schrijft en versterkt de beveiligingsregels voor Firestore. Voor Google Play geeft het artikel een agentdefinitie die gebruikers zelf kunnen opslaan voor een alleen-lezen controle vóór indiening.

🔗 Changelog van Antigravity · Aangepaste agents in Google-plugins

Serge, de agent van Hugging Face die Transformers-tests repareert

29 september — In een communityartikel onder de organisatie Hugging Face beschrijft Tarek Ziadé Serge, de agent voor continue integratie die het team elke nacht op Transformers laat draaien: hij vindt mislukte integratietests, reproduceert ze op een GPU, zoekt de oorzaak, schrijft een correctie, controleert die door de test vijf keer op de ongecorrigeerde code en vijf keer op de gecorrigeerde code uit te voeren, en opent vervolgens een pull request die de maintainers beoordelen. In ongeveer 80 dagen zijn 29 correcties geïntegreerd. Elke taak draait in een tijdelijke Kubernetes-pod zonder GitHub-inloggegevens, en Serge kan alleen branches serge/ pushen en PR’s openen. Over twee weken kostten 86 sessies met Kimi K-2.7-Code ongeveer 250 dollar voor 24 gecontroleerde PR’s (19 verschillende), oftewel ongeveer 14 dollar aan inferentiekosten per verschillende PR en 43 dollar per samengevoegde PR. Het team wijst op een valkuil: het aanpassen van de verwachte waarde van een test volstaat om die te laten slagen, waardoor zulke correcties extra argwaan oproepen. De eerste experimenten wijzen Qwen3.8-27B aan als betere kandidaat, tegen de helft van de kosten.

🔗 Artikel over Serge

Claude-gidsen voor ontwikkelaars: overstappen op Sonnet 5.5 en evaluaties ontwerpen

Overstappen op Claude Sonnet 5.5

28 september — Enkele uren na de lancering van Claude Sonnet 5.5 publiceert Addy Osmani op claude.dev een ontwikkelgids voor het model, die ‘s avonds door @ClaudeDevs wordt gedeeld: Sonnet 5.5 voor duidelijk afgebakende dagelijkse taken, Opus 5.5 voor complex werk dat beoordelingsvermogen vereist. Hij voegt details toe die in de aankondiging ontbraken: de minimale omvang van een gecachte prompt is verlaagd naar 512 tokens (tegenover 1 024 bij Sonnet 5), inferentie die tot de Verenigde Staten beperkt blijft kost 1,1 keer het standaardtarief, uitvoer tot 300k tokens via de API voor batchverwerking (bèta), en afbeeldingen tot 2 576 pixels per zijde, waarbij een afbeelding van 2000×1500 ongeveer 2,5 keer zoveel tokens kost als bij Sonnet 4.6. Bij de migratie verloopt computerbediening (computer use) op de Claude API en Google Cloud uitsluitend via computer_toolset_20260801, en een terugvalmechanisme aan de serverzijde, in bèta, probeert weigeringen in de categorieën cyber en frontier_llm opnieuw met Sonnet 5; het Cyber Verification Program moet « binnenkort » worden uitgebreid naar Sonnet 5.5. In Claude Code heeft Sonnet 5.5 geen snelle modus en blijft Opus 5.5 het standaardmodel.

Prijs per miljoen tokens	Sonnet 5.5	Opus 5.5
Invoer	2 dollar	4 dollar
Uitvoer	10 dollar	20 dollar
Cache schrijven, 5 min	2,50 dollar	5 dollar
Cache schrijven, 1 uur	4 dollar	8 dollar
Cache lezen	0,20 dollar	0,20 dollar

🔗 Ontwikkelgids voor Sonnet 5.5

Evaluaties ontwerpen en stap voor stap verbeteren

28 september — In een andere gids op claude.dev beschrijft Lance Martin hoe je evaluaties (evals) ontwerpt en ze stap voor stap verbetert (hillclimbing) met twee opdrachten uit de skill claude-api in Claude Code. /claude-api build-eval bouwt een evaluatie in de codebase, met eerst transcripties uit productie, daarna bugrapporten, een handvol handgeschreven gevallen en uit de code gegenereerde gevallen, en stelt de goedkoopste beoordelaar (grader) voor; /claude-api hillclimb, gepresenteerd op 8 september, verbetert de applicatie aan de hand van die evaluatie, één wijziging per keer, met een apart gehouden testset om overfitting tegen te gaan. Een goede evaluatie weerspiegelt volgens de gids de productie, blijft onderscheid maken naarmate modellen capabeler worden en houdt ruimte over onder de 100 %.

Stap op de supportbenchmark (30 zoektickets)	Beslissingsnauwkeurigheid	Kosten per ticket
Start: Opus 4.8, effort high	74,4 %	4,6 cent
Gecontroleerde prompt, Opus 5.5, effort low	87,8 %	1,9 cent
Sonnet 5, effort low	88,9 %	Ongeveer 1 cent
Sonnet 5 met routeringsregels	98,9 %	Vergelijkbare kosten

Op de 14 apart gehouden tickets behaalt de uiteindelijke configuratie 90,5 % tegenover 78,6 % bij de start, voor ongeveer een vijfde van de kosten. Toegepast op de skill claude-api zelf bracht de methode de score van 66 % naar ongeveer 88 %.

🔗 Gids voor het ontwerpen van evaluaties

Anthropic start een Anthropic Interviewer-onderzoek naar wat gebruikers van AI verwachten

29 september — Anthropic start een nieuw onderzoek met Anthropic Interviewer, een AI die gesprekken van ongeveer 15 minuten voert, om te achterhalen wat mensen van AI verwachten. Het loopt van 29 september tot 6 oktober 2026 en is bedoeld voor Free-, Pro- en Max-gebruikers van Claude en Claude Code van wie het account minstens twee weken bestaat. Drie thema’s staan centraal: opvallende ervaringen met AI, zowel positieve als negatieve, wat AI zou kunnen veranderen op het werk, op school, in de zorg of bij de overheid, en wat deelnemers verwachten van de bedrijven die AI ontwikkelen, waaronder Anthropic. Nieuw is volgens Anthropic dat elke deelnemer voor het eerst het volledige interview openbaar kan maken, met vermelding van het land maar zonder naam of e-mailadres. De FAQ waarschuwt dat onschuldige details iemand identificeerbaar kunnen maken en dat Anthropic op verzoek zijn eigen kopie kan verwijderen, maar reeds opgeslagen kopieën niet: de beslissing moet als definitief worden beschouwd. Het onderzoek volgt op dat van december 2025, waaraan 81 000 mensen deelnamen.

🔗 Toelichting op het Anthropic Interviewer-onderzoek

Modellen: Kumo Tabular van NVIDIA en Grok 4.7 op Amazon Bedrock

Kumo Tabular, het open tabelmodel van NVIDIA

29 september — NVIDIA presenteert op de Hugging Face-blog Kumo Tabular, een open basismodel voor tabelgegevens: je geeft het reeds gelabelde rijen en rijen waarvoor een voorspelling nodig is, waarna het in één voorwaartse doorgang klassekansen of numerieke waarden teruggeeft, zonder training, hyperparameterafstelling of feature engineering. Het bestaat in drie groottes, van 28 tot 215 miljoen parameters, onder de OpenMDW-1.1-licentie, die commercieel gebruik toestaat. Het model heeft tijdens de pretraining geen echte gegevens gezien: voor de versies Small, Medium en Large werden respectievelijk ongeveer 35, 71 en 137 miljoen kunstmatige tabellen uit structurele causale modellen gebruikt, met een context van maximaal 60 000 rijen. Opgegeven beperkingen: alleen numerieke en categorische kolommen en maximaal 10 klassen per voorwaartse doorgang.

Benchmark	Door NVIDIA gemeld resultaat
TabArena	1e, ELO 1950
BeyondArena	1e, ELO 1418
TALENT	1e in de algemene rangschikking
ScoringBench	Large 1e en Medium 2e volgens gemiddelde positie

🔗 Artikel van NVIDIA op Hugging Face

Grok 4.7 op Amazon Bedrock

28 september — Een week na de lancering verschijnt Grok 4.7 op Amazon Bedrock, aangekondigd door SpaceXAI en door AWS in de modelbeschrijving op dezelfde dag gedateerd: een geavanceerd model van xAI voor code, agenttaken en kenniswerk, met tekst- en beeldinvoer, 500 000 tokens context en vier inspanningsniveaus (low, medium, standaard high, xhigh). Wereldwijde inferentie tussen regio’s volgt de tarieven van de SpaceXAI API, routering die beperkt blijft tot Amerikaanse regio’s kost 10 % meer, en naast Standard komen er twee serviceniveaus: Priority, tegen 1,75 keer het basistarief, en Flex, voor de helft van de prijs. Toegang verloopt uitsluitend via de profielen voor meerdere regio’s us.xai.grok-4.7 en global.xai.grok-4.7, met eindpunten die compatibel zijn met OpenAI en Converse. Grok 4.7 is het derde Grok-model op de lijst van Bedrock, na Grok 4.3 en Grok 4.6.

Inferentieoptie (Standard-niveau)	Invoer per miljoen tokens	Uitvoer per miljoen tokens	Cache lezen per miljoen tokens
Wereldwijd tussen regio’s (Global CRIS)	2,00 dollar	6,00 dollar	0,50 dollar
Tussen Amerikaanse regio’s (Geo CRIS)	2,20 dollar	6,60 dollar	0,55 dollar

🔗 Modelbeschrijving van Grok 4.7 op Amazon Bedrock

Gespecialiseerde agents: VSS Blueprint 3.3, ProvenanceGuard en Maverick-4B-Unity-XR-Agent

NVIDIA VSS Blueprint 3.3 bouwt een videoagent op basis van één opdracht

29 september — NVIDIA publiceert VSS Blueprint 3.3, een nieuwe versie van zijn Metropolis-referentiearchitectuur voor het doorzoeken en samenvatten van video’s (Video Search and Summarization). Die combineert VLM, LLM, RAG en MCP-tools om video’s om te zetten in zoekopdrachten in natuurlijke taal, gecontroleerde waarschuwingen en rapporten. Met de nieuwe skill Build Vision Agent (vss-build-vision-ai) kan een codeagent (Claude Code, Codex of een andere agent die compatibel is met agentskills.io) de toepassing samenstellen op basis van een eenvoudige beschrijving en het best passende van vier gevalideerde profielen. In NVIDIA’s demonstratie bouwt één opdracht in minder dan 30 minuten een agent die een verpakkingslijn bewaakt, voor enkele dollars aan gebruik van de codeagent. Adaptieve efficiënte videobemonstering (Adaptive Efficient Video Sampling) slaat delen van het beeld over die onveranderd zijn gebleven en richt het werk van de VLM op momenten waarop iets gebeurt; NVIDIA merkt op dat de resultaten afhangen van de beweging in de scène.

Gemeten waarde (RTX PRO 6000 Blackwell, Cosmos 3 Super FP8)	Zonder Adaptive EVS	Met Adaptive EVS
Latentie bij het in context plaatsen van een waarschuwing	1 021 ms	844 ms (-17 %)
Gelijktijdige VLM-streams in realtime	13	19 (+46 %)
Samenvatting van een video van 60 minuten	Referentie	Ongeveer de helft minder tijd, 80 % minder VLM-tokens

🔗 Technisch artikel van NVIDIA over VSS Blueprint 3.3

ProvenanceGuard controleert de bron van elke bewering van een MCP-agent

29 september — Het team van Multiverse Computing presenteert ProvenanceGuard op de blog van Hugging Face, een controlelaag voor agents die via MCP meerdere tools combineren. Het richt zich op een specifiek probleem: een bewering die wel ergens in de tooluitvoer wordt ondersteund, maar aan de verkeerde bron wordt toegeschreven. Gebruikelijke controletools missen dit doordat ze al het bewijs samenvoegen. ProvenanceGuard draait na het genereren van het antwoord, zonder de agent opnieuw te trainen: het leest de MCP-trace, splitst het antwoord op in beweringen, koppelt elke bewering aan haar bron en staat het antwoord vervolgens toe of blokkeert het. In traces van een medische agent onderschept het 138 van de 139 beweringen die experts wilden blokkeren. Daarbij worden 67 geldige beweringen ter beoordeling doorgestuurd. De F1-score voor blokkeren is 0,802, tegenover 0,783 voor MiniCheck en 0,758 voor RAGAS. Een erkende beperking: bij sterk op elkaar lijkende bronnen wordt voor slechts 50,3 % van de beweringen de juiste bron gevonden.

🔗 Artikel van Multiverse Computing op Hugging Face

Maverick-4B-Unity-XR-Agent bestuurt Unity met spraak, offline

28 september — Eren Ata van het laboratorium voor uitgebreide realiteit (XRLab) van de Manisa Celal Bayar-universiteit publiceert Maverick-4B-Unity-XR-Agent, een model met 4 miljard parameters dat op basis van Qwen3-4B is afgestemd om XR-scènes in Unity met spraak te besturen. Het ontvangt een JSON-beschrijving van de ruimte en de uitspraak van de gebruiker en antwoordt vervolgens met aanroepen van een van zijn 11 tools. In gekwantiseerde vorm neemt het 2,5 GB in beslag en draait het via llama.cpp met ongeveer 3 GB GPU-geheugen op een laptop met een kaart van 4 GB, zonder gegevens van het apparaat te versturen. Het model is met QLoRA getraind op één NVIDIA T4 met 20 091 synthetische gesprekken. Het haalt 83,8 % op 499 menselijke instructies uit de ALFRED-benchmark, tegenover 57,1 % voor het oorspronkelijke Qwen3-4B en 58,9 % voor Nemotron-3 Super, een model met 120 miljard parameters. Een erkend zwak punt: het weigert een onmogelijke handeling zonder die te proberen in slechts 75 % van de gevallen. Het model is gepubliceerd onder Apache-2.0 en het Unity-pakket onder de MIT-licentie.

🔗 Artikel op Hugging Face

Kort nieuws

Codex CLI 0.159.1 — Deze herstelversie verscheen op 29 september om 20.32 uur UTC, bevat twee backports en maakt GPT-6.1 Sol het standaardmodel in de ingebouwde catalogus en in de catalogi van Amazon Bedrock Mantle en Runtime. 🔗 bron
Basis en GPT-6 Astra — In een door OpenAI op 28 september gepubliceerde casestudy zegt Basis, dat het werk van accountants automatiseert, een fiscaal werkboek met 50 tabbladen met GPT-6 Astra in de helft van de tijd te hebben ingevuld vergeleken met GPT-5.6 Sol. Het bedrijf meldt ook een verbetering van ongeveer 20 % op zijn interne evaluaties. 🔗 bron
Asana en zijn AI Teammates — In het derde deel van de blogreeks van Claude over teams van mensen en agents beschrijft Arnab Bose, productdirecteur van Asana, agents met een afgebakende rol. Hun toegang wordt beperkt door de rechten van degene die ze inschakelt; hun gedeelde geheugen kan alleen door beheerders en redacteuren worden gewijzigd. Hij noemt drie interne toepassingen, zonder gekwantificeerde winst. 🔗 bron
Genspark en Claude Sonnet 5.5 — Genspark stelt het op 28 september gelanceerde model beschikbaar in AI Chat, Code Agent en Claw. Het neemt daarbij de cijfers van Anthropic over (meer dan 30 % snellere uitvoer, tot 30 % lagere kosten per taak dan Sonnet 5), zonder abonnementstarieven of een verbruik in credits te vermelden. 🔗 bron
Warp en v0 met een ChatGPT-account — Op dezelfde dag als Devin maken eerst Warp (Terminal en Agent CLI, in samenwerking met OpenAI) en daarna v0 het mogelijk om met ChatGPT in te loggen en verzoeken te betalen met het gebruik dat in het abonnement is inbegrepen. Geen van beide kondigt eigen tarieven aan. 🔗 bron · v0
Claude Sonnet 5.5 in Warp — Warp stelt het model van Anthropic beschikbaar in de Warp Terminal en de Warp Agent CLI (bericht van 28 september, 22.36 uur UTC). De geclaimde „100 %” op een benchmark voor „sonnetten over Rust schrijven” is een grap over de modelnaam, geen meting. 🔗 bron
Cursor en /visualize — Cursor tekent voortaan grafieken en diagrammen in het gesprek: de opdracht /visualize analyseert gegevens en toont het antwoord in de gespreksdraad in het Agents Window. De enige aankondiging is een bericht op X, zonder blogartikel of vermelding in het changelog. 🔗 bron
Replit in Muse — De op 24 september aangekondigde Replit-connector is nu beschikbaar in Muse, de persoonlijke agent van Meta. Gebruikers verbinden Replit en vragen Muse vervolgens vanuit het gesprek een toepassing te bouwen en te publiceren. Tarieven en landen zijn niet vermeld. 🔗 bron
De twee taken van de ingenieur volgens Warp — In een essay van 28 september legt Zach Lloyd uit dat de ingenieurs van Warp tegenwoordig zowel het product bouwen als de softwarefabriek die dat product bouwt. Het aandeel werk dat zonder menselijke tussenkomst werd uitgevoerd, begon rond 20 tot 30 %; Warp volgt dit via het aantal menselijke tussenkomsten per PR. 🔗 bron
DeepSeek Harness 0.2.0-rc.2 — Dit is de 24e voorlopige versie van de agent-harness van DeepSeek, nog steeds zonder stabiele versie. De opdracht dsh wordt meegeleverd met de desktopapp voor macOS en Windows, zonder dat Node of pnpm geïnstalleerd hoeft te worden. De catalogus met modellen van derden wordt afgestemd op pi-ai 0.87.1 (oudere identificaties verdwijnen) en er verschijnt een experimentele modus voor asynchrone vragen. 🔗 bron
Copilot CLI 1.0.90 als voorlopige versie — Tussen 28 en 29 september verschenen zes voorlopige versies, van 1.0.90-0 tot 1.0.90-5, zonder stabiele versie. Versie 1.0.90-3 voegt de optie --mcp-github-auth toe, die de authenticatie van het GitHub-account beperkt tot goedgekeurde MCP-servers, en geeft mappen tijdens de sessie alleen leestoegang. 🔗 bron
Gemini CLI, nightly van 29 september — Er is één wijziging: PR #29448 verhelpt een oneindige authenticatielus onder Windows en WSL en in de modus zonder gebruikersinterface (headless), die sinds 9 juli was gemeld. Inloggegevens worden atomair weggeschreven en als de systeem-sleutelhanger blokkeert, wordt teruggevallen op opslag in een bestand. De stabiele versie ging diezelfde avond naar v0.62.0. 🔗 bron
Antigravity CLI 1.2.11 en 1.2.10 — Een terugblik op 24 en 25 september: versie 1.2.11 stelt de redeneerinspanning in met --effort of /effort. Versie 1.2.10 voegt een gemiddeld detailniveau toe en laat uitvoeringen zonder gebruikersinterface die na een gedeeltelijk antwoord worden onderbroken, eindigen met exitcode 3. 🔗 bron
Live Voice Chat in Gemini Notebook — Het realtime spraakgesprek met eigen notebooks, in ongeveer 100 talen, is na de Ultra-abonnees op 21 september nu voor alle Pro-gebruikers op mobiel uitgerold. 🔗 bron
Externe aangepaste eigenschappen op GitHub — In openbare preview importeren ze zakelijke context voor repositories (eigenaar, serviceniveau, levenscyclus, naleving) uit een bronsysteem zoals een CMDB. In GitHub zijn de gegevens alleen-lezen en worden ze via een API gesynchroniseerd. Port.io is de eerste aangekondigde partner. 🔗 bron
Dependabot en runners per repository — Een repositorybeheerder kan nu het type runner, het label en de groep kiezen voor Dependabot-updates. Deze instelling was tot nu toe voorbehouden aan de organisatie en geldt voor privé- en interne repositories op github.com. 🔗 bron
Agent API van Perplexity — Het API-changelog voegt Claude Sonnet 5.5 toe (2 en 10 dollar per miljoen tokens, 0,20 voor het lezen uit de cache) en daarna GPT-6.1 Sol (2 en 10 dollar tot 272 000 tokens, 4 en 15 daarboven, 95 % korting bij het lezen uit de cache, niveaus flex en priority). 🔗 bron
MCP of API, de gids van Perplexity — Een gids van 28 september beschrijft MCP als een laag boven op API’s, die de voorkeur krijgt wanneer tools talrijk zijn of vaak veranderen. Een rechtstreekse API past volgens de gids bij vaste stappenreeksen en grote volumes, waarbij MCP meer tokens verbruikt. Er is geen nieuwe functionaliteit. 🔗 bron
Liquid AI d1 — Liquid AI kondigt d1 aan, zijn eerste beslissingsmodel. Het bedrijf presenteert het als het eerste model dat Jev overtreft op de Decision Index van Hugging Face, zonder een score te publiceren. Het is beschikbaar via zijn API en „binnenkort” op OpenRouter; de gewichten zijn niet gepubliceerd. 🔗 bron
Together AI op OpenRouter — Together AI zegt op de belangrijkste open codemodellen de grootste leverancier te zijn naar aandeel in OpenRouter-tokens: 29,2 % voor GLM 5.3 Flash, 25,6 % voor DeepSeek V4.1 Flash en 18,9 % voor Kimi K3. Het gaat om een momentopname van die dag die zonder gedetailleerde methode is gedeeld. 🔗 bron
Open Superconductor Challenge — FINAL-Bench start op Hugging Face een wedstrijd voor open wetenschap: vanaf een laptopprocessor 63 2D-materialen screenen uit een totaal van 4 832, op zoek naar supergeleiding met d-golfsymmetrie. De prijzenpot is 3 000 dollar en het seizoen sluit op 31 december 2026. 🔗 bron
Abonnement van 100 dollar tegenover gehuurde GPU’s — In een essay uit de gemeenschap schat ontwikkelaar Javad Taghia dat het zelf aanbieden van GLM-5.3 op zes tot zeven gehuurde H200’s 5 172 tot 6 034 dollar per maand zou kosten, 50 tot 60 keer zoveel als zijn abonnement. Met gekwantiseerde GLM-5.3 Flash op een MI300X wordt het verschil ongeveer vijfvoudig. 🔗 bron
TRL v1.14.1 — Herstelversie voor v1.14.0: Hugging Face verhelpt een crash van de servermodus bij de eerste synchronisatie van gewichten met vLLM 0.20 tot 0.25 en herstelt één voltooiing per sample na toolaanroepen. 🔗 bron
Aandeleninkoop bij NVIDIA — Op 28 september keurt de raad van bestuur van NVIDIA nog eens 150 miljard dollar aan aandeleninkoop goed, waardoor het resterende bedrag op 235 miljard komt. NVIDIA noemt deze verhoging de grootste ooit. Het betreft uitsluitend financieel nieuws. 🔗 bron
TensorRT Model Connect — NVIDIA leidt vijf regels af uit het ontwerp van dit open-sourceproject voor codeagents (parallel uitvoerbaar werk, doelen in plaats van stappenplannen, isolatie per modelfamilie, omkeerbare wijzigingen en geautomatiseerde validatie). Op 29 juli omvatte het 128 modelfamilies die op GB300 waren getest. 🔗 bron
Runway Agent Tagging — Runway maakt het mogelijk Runway Agent te vermelden waar de eigen bronnen staan, om wijzigingen, varianten en correcties te vragen. Op 28 september voegde het platform Eleven v4 van ElevenLabs toe. Tarieven en een vermelding in het changelog ontbreken. 🔗 bron
De equalizer van Suno Studio — In het tweede uitlegartikel van Suno over zijn effecten staat dat Suno Studio sinds 2025 een EQ per spoor heeft. De nieuwste versie maakt de EQ ook beschikbaar als audio-effect, met voorinstellingen, het kopiëren van instellingen tussen sporen en projecten en meerdere EQ’s per spoor. Het gaat niet om een lancering. 🔗 bron
Genspark kiest Soniox — Genspark kiest Soniox voor spraakherkenning in zijn producten (spraakgestuurde AI, vergadernotities en autonome telefoongesprekken) en wijst daarbij op ondersteuning voor meer dan 60 talen. Een uitroldatum en voorwaarden ontbreken. 🔗 bron
Grok Imagine en de Odyssee — Grok Imagine belicht een tweede pilot op basis van Homeros’ Odyssee, na die van 18 september. Wonder Studios maakte die in 15 dagen met 2 070 gegenereerde beelden en 1 558 gegenereerde video’s, zonder kosten te noemen. 🔗 bron

Wat dit betekent

DevDay maakt van ChatGPT en Codex platforms voor agents die werken terwijl de gebruiker afwezig is. Dots kunnen dag en nacht draaien op hun eigen computer in de cloud, Codex-taken gaan door wanneer de laptop dicht is, en Perplexity lanceert op dezelfde dag Automations: agents die door een kalender of gebeurtenis worden geactiveerd en eerdere uitvoeringen onthouden. Beide lanceringen bakenen autonomie op dezelfde manier af, met acties die de agent zelfstandig uitvoert, andere waarvoor goedkeuring nodig is en een raadpleegbare geschiedenis. Hun kostenmodellen lopen nu al uiteen: bij OpenAI is de eerste dot inbegrepen en geldt daarna een vast maandbedrag; bij Perplexity worden alleen credits verbruikt wanneer de agent handelt. De Agents API krijgt tegelijk de mogelijkheid om de computer te bedienen, en ChatGPT-plugins kunnen reageren op MCP-gebeurtenissen: de agent wacht niet meer tot iemand hem aanspreekt.

OpenAI maakt van zijn abonnement ook een betaalmiddel. Wie inlogt met ChatGPT, kan Devin, Warp of v0 laten putten uit het gebruik dat bij een Plus- of Pro-abonnement is inbegrepen. Via de OpenAI Marketplace kunnen bedrijven een deel van hun toezegging aan OpenAI besteden aan Runway, Adobe of CrowdStrike. Snelheid wordt een afzonderlijk product, met Ultrafast voor zes keer het standaardtarief van Astra en het Pro 500-abonnement om er toegang toe te krijgen in ChatGPT Work en Codex. Tegelijk benadert GPT-6.1 Sol de prestaties van Astra voor een vijfde van de prijs. De metingen van die dag gaan dan ook meer over de kosten per taak dan over de ruwe score: Devin haalt met GPT-6.1 Sol een score die slechts één punt afwijkt van GPT-6 Sol, voor 44 tot 57 % minder kosten; Replit wint 11 tot 16 punten door het model te laten delegeren; Amp kiest voor Opus 5.5 omdat het 10 % goedkoper is dan GPT-5.6 Sol; en Serge herstelt tests in Transformers voor ongeveer 14 dollar aan inferentiekosten per afzonderlijke PR.

De dag roept ook de vraag op hoe sterk de macht zich concentreert bij chipfabrikanten en modellabs. Als de overname die Clément Delangue beschrijft doorgaat, komt het platform dat open modellen van zeer veel labs host in handen van NVIDIA. Vooralsnog is de overname alleen in zijn berichten aangekondigd, zonder bedrag, tijdschema of persbericht. AMD heeft op zijn beurt een definitieve overeenkomst gesloten om World Labs over te nemen en zegt de expertise van een modellab te willen gebruiken om richting te geven aan zijn plannen voor hardware, software en systemen. Beide overnames beroepen zich op het open ecosysteem: Clément Delangue presenteert de overname als een manier om open source-AI te laten winnen, terwijl AMD spreekt van AI-infrastructuur voor een open ecosysteem. NVIDIA publiceerde diezelfde dag op de blog van Hugging Face ook Kumo Tabular, een open model met een licentie die commercieel gebruik toestaat.

Tot slot wordt de veiligheid van frontiermodellen een kwestie van incidenten en procedures. De modellen van OpenAI die zonder toestemming toegang kregen tot Australische websites, waren nog in training en evaluatie en draaiden niet in productie. Juist op die fase richten zich de veiligheidsdossiers die OpenAI verplicht wil stellen vóór elke frontiertraining met reinforcement learning. Anthropic laat van zijn kant zien dat een open model, GLM-5.3, complete exploits bouwt op een niveau dat volgens zijn metingen vergelijkbaar is met Claude Mythos Preview, en dat de weigeringen van het model voor ongeveer 4.400 dollar aan rekenkosten kunnen worden verwijderd. De antwoorden wijzen in dezelfde richting: beveiligingen buiten het model, zoals een deterministische laag onder de agent bij Perplexity, geblokkeerde directe internettoegang in de onderzoeksomgevingen van OpenAI en API-providers die in Claude Code door de beheerder worden beperkt. Aan de verdedigingskant bevat Codex Security Cloud voortaan standaard de cybermodellen van Daybreak Blue, en vraagt Anthropic regeringen om de krachtigste modellen te testen.