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A MiniMax lança o H3, um modelo multimodal generalista com som estéreo nativo e pesos abertos anunciados « nos próximos dias ». A Together AI reivindica um crescimento espetacular do seu volume de tokens servidos, enquanto o GitHub reforça a segurança dos tokens npm após uma onda de ataques por tomada de controlo de contas. Em torno destes três temas, o dia está particularmente denso do lado da geração de imagens e vídeo (Runway, Wan Video, Luma, Black Forest Labs, Ideogram), das ferramentas de agentes de código (Devin, Replit, GitHub Actions) e da transição de modelos na OpenAI e no Google.
MiniMax H3 : um modelo multimodal generalista, pesos abertos anunciados
31 de julho — A MiniMax lança o H3, descrito como um modelo de geração multimodal generalista. Ao contrário das gerações anteriores (Hailuo 01 e 02), que separavam as tarefas por modelo especializado, o H3 unifica essas capacidades num único modelo capaz de compreender um contexto que mistura texto, imagem, vídeo e áudio. A sua característica mais marcante é o som estéreo nativo gerado em conjunto com o vídeo, em sequências com até 15 segundos de duração em resolução 2K.
A MiniMax destaca um posicionamento preço-desempenho agressivo: em 2K, o preço por segundo seria inferior a um terço do dos modelos « mainstream », e em 768p, inferior a metade do preço do 720p nesses mesmos modelos. O H3 assenta em vários blocos proprietários (Contextual Omni Representation, H3-VAE, H3-Omni Transformer, In-Context Regeneration) e gere a edição de forma generalizada: imagem-para-imagem, imagem-para-vídeo, áudio-para-áudio, transferência de movimento vídeo-para-vídeo, com uma renderização precisa do texto e dos elementos de marca — um ponto frequentemente fraco nos modelos de geração de vídeo.
A MiniMax anuncia também a abertura próxima dos pesos do modelo, apresentada como uma forma de acelerar a compatibilidade de hardware e apoiar a comunidade open source num setor historicamente dominado por modelos fechados. O lançamento é acompanhado por uma implementação day-0 em cerca de quinze parceiros, incluindo Runway, Pika, Leonardo.Ai, OpenRouter e Krea.
| Característica | Detalhe |
|---|---|
| Resolução | 2K por defeito |
| Duração máxima | 15 segundos |
| Áudio | Estéreo nativo, gerado em conjunto |
| Preço em 2K | Menos de um terço do preço/segundo dos modelos mainstream |
| Preço em 768p | Menos de metade do preço do 720p mainstream |
| Pesos abertos | Anunciados « nos próximos dias » |
MiniMax H3: An Open Model Breaking the Boundaries Between Tasks and Modalities — Today, we’re launching MiniMax H3, a general-purpose multimodal generation model. H3 understands unified context across text, images, video, and audio, generating video with native stereo sound, up to 15 seconds at 2K resolution.
🇵🇹 MiniMax H3: um modelo aberto que apaga as fronteiras entre tarefas e modalidades — Hoje, lançamos o MiniMax H3, um modelo de geração multimodal generalista. O H3 compreende um contexto unificado através de texto, imagens, vídeo e áudio, gerando vídeos com som estéreo nativo, até 15 segundos em resolução 2K. — @MiniMax_AI no X
🔗 Fio complementar — @MiniMax_AI no X
Grok Imagine Video 1.5 disponível no Runway
1º de agosto — O Runway continua a ampliar o seu catálogo de modelos de terceiros ao integrar o Grok Imagine Video 1.5, a versão de vídeo do modelo de geração da xAI, diretamente acessível a partir da sua plataforma. A integração enquadra-se na estratégia do Runway de agregar os modelos de fronteira de vários editores — já tinha acolhido o MiniMax H3 na véspera — no seio de uma única plataforma de produção criativa, em vez de apostar apenas nos seus próprios modelos Gen.
Wan Video (Alibaba) lança um modo Realtime para esboço e texto
31 de julho — A Alibaba colocou online, na secção Labs do wan video, um modo Realtime que permite transformar um esboço numa cena fotorrealista à medida que o desenho avança — figura esguia, retângulo aproximativo, alguns traços — sem etapa de geração explícita nem botão « generate ». No mesmo dia, a Alibaba apresentou um segundo modo Realtime, desta vez para texto: a imagem é retocada em direto à medida que o utilizador escreve uma descrição, frase após frase, sem ecrã de carregamento. Estas duas funcionalidades aproximam a experiência de geração de imagens de uma interação contínua ao estilo desenho ou processamento de texto, em vez de um ciclo clássico prompt/geração.
Luma lança Layers, edição de imagens por camadas impulsionada por Uni-1
30 de julho — A Luma lançou o Layers no seio de Luma Agents, impulsionado pelo seu modelo Uni-1. O princípio: pedir ao agente que extraia as camadas de uma imagem existente (gerada pela Luma ou importada pelo utilizador), e depois modificar um elemento específico por simples conversa, preservando o resto da imagem intacto — seja o produto em destaque, o fundo, ou um texto. A Luma ilustra a funcionalidade com dois exemplos: a reconfiguração completa de um cartaz de rebranding a partir de um simples JPG plano, e a adição de um objeto isolado numa cena sem retocar a iluminação nem o cenário. O objetivo é permitir retoques direcionados e iterativos, em vez de regenerar uma imagem inteira para alterar um único detalhe.
Black Forest Labs revela uma pré-visualização do FLUX 3
30 de julho — A Black Forest Labs (BFL), editora dos modelos FLUX, deu uma primeira pré-visualização pública do seu próximo modelo, FLUX 3, através de um acesso temporário de 48 horas no agente Hermes da Nous Research. Este agente encadeia vários planos gerados para produzir uma curta-metragem completa a partir de um único prompt de ponta a ponta. O anúncio é acompanhado por um concurso de curtas-metragens organizado pela Nous Research ao longo de toda a semana, e por uma apresentação presencial do FLUX 3 durante um evento BFL em São Francisco na sexta-feira seguinte. A BFL não comunicou, nesta fase, nem a data de disponibilidade geral, nem detalhes técnicos sobre as capacidades do modelo.
Ideogram lança P-Image-Ideogram, família de modelos Pareto-óptimos com Pruna AI
30 de julho — A Ideogram lançou, em colaboração com a Pruna AI, uma nova família de modelos de imagem denominada P-Image-Ideogram, otimizada simultaneamente em qualidade, velocidade e custo. O modelo oferece quatro modos de qualidade (Very low, Low, Medium, High), geração nativa em 1K e 2K, e uma tarifa inicial de 0,003 dólar por imagem, com latência anunciada entre 3 e 8 segundos consoante o modo. No ranking Design Arena (votos humanos em cegas), a Ideogram reivindica uma nova fronteira de Pareto preferência/custo e preferência/velocidade: em 1K, o modo mais económico custa 0,3 ¢/imagem para uma geração de cerca de 3 segundos, ou seja, cerca de 8,6 vezes mais rápido do que a média dos modelos avaliados. Implementação imediata em cerca de quinze plataformas parceiras, incluindo ComfyUI, Runware, Replicate, Leonardo.Ai e Together AI.
| Modo de qualidade | Resolução | Preço em 1K | Latência aproximada |
|---|---|---|---|
| Very low | 1K/2K nativo | 0,3 ¢/imagem | ~3 s |
| Low | 1K/2K nativo | 0,75 ¢/imagem | ~3 s |
| Medium | 1K/2K nativo | não especificado | até 8 s |
| High | 1K/2K nativo | não especificado | até 8 s |
Devin lança Outposts, execução nativa de aplicações em qualquer computador
31 de julho — A Cognition, editora do Devin, anunciou uma nova funcionalidade chamada Outposts. Ela permite que o agente Devin execute e teste aplicações nativamente diretamente em qualquer computador, em vez de depender apenas de ambientes cloud isolados. Esta capacidade insere-se na continuidade dos anúncios recentes da Cognition sobre a execução nativa — suporte iOS nativo via agentes cloud macOS, anunciado na véspera — e visa alargar o âmbito das tarefas que o Devin pode assumir de ponta a ponta, incluindo em configurações de hardware ou software específicas do posto do utilizador.
Replit lança Model Selector, Follow-up Tasks e uma nova página de uso
31 de julho — No seu resumo semanal « This Week in Replit », a Replit detalha várias novidades. O Model Selector está agora disponível para os planos Core e Pro, com uma escolha alargada que inclui modelos com pesos abertos para além dos modelos proprietários — o utilizador mantém o controlo, ou deixa a Replit recomendar automaticamente. Follow-up Tasks passa a estar disponível para todos os utilizadores esta semana: depois de concluir uma tarefa, o Agent propõe passos seguintes ativáveis com um clique, executados em segundo plano. Dois ajustes completam a semana: uma página de uso reconstruída, oferecendo acompanhamento quase em tempo real por data, recurso, projeto, workspace, grupo e utilizador, e uma sessão de utilizador prolongada (desconexão por defeito alargada de 7 para 14 dias).
| Funcionalidade | Estado |
|---|---|
| Model Selector | Em linha, planos Core e Pro, modelos abertos incluídos |
| Follow-up Tasks | Implementado para todos os utilizadores |
| Página de uso | Reconstruída, acompanhamento quase em tempo real |
| Duração da sessão | Estendida de 7 para 14 dias |
Together AI : escalabilidade da inferência aberta
A Together AI multiplica os anúncios em torno da inferência dedicada esta semana, em dois ângulos distintos: um número de crescimento espetacular do lado da utilização, e um artigo técnico detalhado sobre o autoscaling da infraestrutura subjacente.
Um crescimento de tokens servidos multiplicado por mais de 10 000
1º de agosto — A Together AI apresenta um número de crescimento impressionante: o seu volume de tokens servidos teria passado de 30 mil milhões por mês para 400 000 mil milhões (400 trilhões) por mês, ou seja, mais de 10 000 vezes. A empresa explica esta progressão pela migração de cargas de trabalho em grande escala para modelos com pesos abertos em vez de APIs proprietárias fechadas. O número é apresentado sem período de referência preciso, o que limita o seu valor comparativo.
Josh had to stop @vipulved and ask him to repeat the number: @wolfejosh Together AI went from serving 30B tokens a month to 400T. Over 10,000x growth as AI-native companies and enterprises move scaled workloads to open model.
🇵🇹 O Josh teve de interromper @vipulved e pedir-lhe para repetir o número: a Together AI passou de 30 mil milhões de tokens servidos por mês para 400 000 mil milhões. Um crescimento de mais de 10 000 vezes, impulsionado pela migração de empresas AI-native e de grandes contas para modelos abertos nas suas cargas de trabalho em grande escala. — @togethercompute no X
Oito métricas para orientar o autoscaling da inferência dedicada
31 de julho — A Together AI publica um artigo técnico sobre o autoscaling da sua Dedicated Model Inference. O ponto de partida: as métricas clássicas herdadas do mundo web (utilização CPU/GPU) não refletem a pressão real de um motor de inferência LLM — um GPU pode mostrar 60 % de utilização enquanto a sua fila de espera já está saturada, porque a utilização mede a intensidade de cálculo, e não a carga em espera. O artigo detalha oito métricas nativas da inferência, agrupadas em três famílias (concorrência, SLO, eficiência), e recomenda inflight_requests como métrica por defeito. Também quantifica o custo real de um cold start em GPU H100: cerca de 86 segundos para um modelo base, 145 segundos para um fine-tune de 18 Go, e cerca de 2,5 minutos para adicionar um réplica.
| Etapa medida | Duração em 1×H100 |
|---|---|
| Implementação do modelo base | 86 s |
| Implementação fine-tune (18 Go) | 145 s |
| Aumento de 1 para 2 réplicas | ~2,5 min |
Ai2 — um estudo baseado em infini-gram rastreia a língua emprestada nos livros escritos por IA
31 de julho — A Ai2 (Allen Institute for AI) destaca um estudo construído sobre o seu motor infini-gram, uma ferramenta que indexa enormes corpora de texto e conta a frequência exata de ocorrência de qualquer frase, permitindo remontar às fontes prováveis de uma formulação. A equipa de Tuhin Chakrabarty (Stony Brook University) isolou « expressões raras » — construções que aparecem em no máximo cinco livros do Google Books e estão ausentes da web indexada — e comparou a sua taxa de presença entre livros auto-publicados com forte conteúdo IA detetado, livros auto-publicados sem IA detetada, e literatura premiada. Resultado: os livros com forte conteúdo IA apresentam uma proporção claramente mais elevada de expressões raras, o que sugere uma dependência mais marcada dos padrões provenientes dos dados de treino.
| Grupo avaliado | Cobertura em expressões raras |
|---|---|
| Top 200 auto-publicados, IA fortemente detetada | 41,6 % |
| Top 200 auto-publicados, IA não detetada | 37,2 % |
| Literatura premiada ou nomeada (referência) | 19,1 % |
Gemini 3.5 Flash Cyber, um modelo dedicado à cibersegurança com acesso restrito
31 de julho — O Google acrescentou discretamente um novo membro à sua família de modelos Flash: Gemini 3.5 Flash Cyber. Ao contrário das versões para o grande público anunciadas este mês (3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite), este modelo visa um uso muito específico — detetar e corrigir vulnerabilidades de software em grande escala — e continua a ser um modelo económico otimizado para esse único caso de uso. O acesso é deliberadamente restrito a governos e parceiros de confiança, o que o torna uma ferramenta de cibersegurança defensiva e não um produto comercial aberto a todos. Nenhuma página de produto dedicada, nenhum benchmark nem detalhe de arquitetura acompanham este anúncio: a única fonte disponível é um fio resumido quinzenal de @GoogleAI, o que limita a profundidade do que se pode dizer por agora.
O mesmo fio resumido anuncia também Collections no Gemini Notebook (ex-NotebookLM), uma nova forma de agrupar os seus notebooks. Aqui também, apenas uma frase, sem captura nem documentação associada.
🔗 Fio resumido — @GoogleAI no X
Copilot descontinua Gemini 2.5 Pro e Gemini 3 Flash
31 de julho — O GitHub está removendo o Gemini 2.5 Pro e o Gemini 3 Flash de todo o conjunto de experiências do Copilot (Chat, edições inline, modos ask e agent, autocompletar de código), sem qualquer ação exigida do usuário — os modelos desaparecem automaticamente dos seletores. Os usuários são convidados a mudar para Gemini 3.1 Pro (Preview) e Gemini 3.6 Flash. No lado da administração, as organizações Enterprise precisam verificar se suas políticas de modelos permitem esses substitutos antes que suas equipes os encontrem no seletor do Copilot Chat no VS Code e no github.com. Essa descontinuação ilustra o ritmo rápido de rotação dos modelos oferecidos no Copilot, em que as versões Gemini de geração anterior dão lugar às iterações mais recentes do Google.
npm restringe tokens GAT que contornam a 2FA
31 de julho — O GitHub está limitando o que podem fazer os tokens de acesso granulares (GAT) do npm configurados para contornar a autenticação de dois fatores (2FA). Até agora, um token desse tipo vazado podia ser usado para assumir o controle total de uma conta: criar outros tokens, adicionar um mantenedor, modificar os direitos de acesso a um pacote. A partir de agora, essas operações sensíveis exigem um desafio 2FA interativo, mesmo para um token normalmente isento de 2FA. A medida entra em vigor imediatamente; uma segunda etapa está planejada para janeiro de 2027, data em que esses tokens também perderão a capacidade de publicar pacotes diretamente, o que leva as equipes de automação a migrar para a publicação confiável (trusted publishing, baseada em OIDC). Apenas os tokens do npm são afetados — os tokens clássicos do GitHub (PAT, GitHub App, Actions) continuam funcionando sem alterações. É uma resposta direta à onda de ataques de tomada de conta de pacotes npm observada nos últimos meses no ecossistema open source.
Sintaxe self-repository para referenciar ações no GitHub Actions
30 de julho — O GitHub Actions introduz uma nova sintaxe, $/, para referenciar uma ação ou um workflow reutilizável localizado no mesmo repositório que o workflow chamador. Até agora, esse tipo de referência interna obrigava ou a usar ./ combinado com uma etapa explícita de checkout, ou a fixar uma versão manualmente. Com $/, a referência aponta automaticamente para o commit exato em execução, sem etapa adicional de checkout, e funciona em todos os lugares em que ./ era usado: etapas de workflow, ações compostas, composição aninhada e chamadas de workflows reutilizáveis. Essa novidade requer um runner na versão 2.336.0 ou mais recente. Seu principal interesse: permitir que as organizações apliquem políticas que exigem o pinning das ações em SHA de commit completos, mantendo ao mesmo tempo referências internas sincronizadas automaticamente com o ref em execução.
OpenAI retira GPT-5.4 e GPT-5.4 mini do ChatGPT em 31 de agosto
31 de julho — A OpenAI anunciou a retirada do GPT-5.4 e do GPT-5.4 mini da interface ChatGPT para usuários conectados com uma conta, a partir de 31 de agosto. No entanto, os dois modelos continuam acessíveis via API OpenAI e também nas sessões do Codex autenticadas por chave de API — uma distinção que afeta portanto os usuários do app/web ChatGPT, mas não os desenvolvedores que usam a API ou o Codex com chave de API. Esse anúncio se inscreve na continuidade da atualização tarifária GPT-5.6 (Luna/Terra) do fim de julho, que acelera a transição da linha ChatGPT para os modelos mais recentes.
ImageGen no Codex CLI: nova lightbox e canvas
30 de julho — A OpenAI Devs atualizou a função ImageGen integrada ao Codex CLI com uma nova interface no estilo “lightbox” e um canvas dedicado. Essa evolução visa simplificar a exploração e o refinamento das imagens geradas diretamente no fluxo de trabalho do Codex, sem mudar de contexto. Trata-se de uma melhoria de usabilidade, e não de um novo modelo, mas ela afeta diretamente a ferramenta CLI acompanhada com prioridade na OpenAI.
Breves
- Amp — inicialização dos orbs 20 % mais rápida, assistente Puck transferido para GPT-5.6 Sol — A Amp anuncia uma inicialização dos orbs (máquinas remotas) cerca de 20 % mais rápida e transfere seu assistente Puck para GPT-5.6 Sol após retornos de usuários muito críticos. 🔗 fonte
- Hugging Face lança um endpoint público gratuito para DeepSeek-V4-Flash-0731 — Um funcionário da Hugging Face coloca no ar, no mesmo dia do lançamento, um endpoint gratuito sem token, compatível com OpenAI, para testar o modelo. 🔗 fonte
- Sakana AI — 5º lugar no CTF OSINT Diver 2026 — Uma equipe de defesa/inteligência da Sakana AI, usando um agente OSINT baseado em Fugu-ultra 1.1, termina em 5º lugar entre mais de 850 equipes participantes. 🔗 fonte
- Kimi K3 na Together AI — menor preço e melhor taxa de cache segundo a OpenRouter — Dados do painel da OpenRouter mostram que a Together AI oferece uma das tarifas mais baixas para o Kimi K3, com uma das melhores taxas de sucesso de cache de prompt. 🔗 fonte
- Um modelo de vídeo aberto (Marlin-2B) torna pesquisáveis 370 horas de arquivos públicos por cerca de 10 dólares — Um membro da comunidade indexa 1 864 filmes dos Prelinger Archives com Marlin-2B no Hugging Face Jobs, gerando 23 148 momentos pesquisáveis. 🔗 fonte
- GitHub investiga o uso de ferramentas de acessibilidade pelos desenvolvedores — Pesquisa aberta até 31 de agosto de 2026 junto a desenvolvedores com deficiência sobre seus usos de tecnologias de acessibilidade. 🔗 fonte
- Seedance 2.5 também anunciado na Luma — A Luma antecipa a chegada iminente do Seedance 2.5 à sua plataforma, sem data especificada. 🔗 fonte
- Ideogram Object Remover disponível na Runware — A ferramenta de remoção de objetos da Ideogram reivindica a melhor pontuação FID no benchmark OmniEraser, sem prompt exigido. 🔗 fonte
- SGLang adiciona suporte ao Inkling-Small no cluster NVIDIA DGX Spark — Vazão medida de 24 tokens/segundo em concorrência 1, em 2 sistemas DGX Spark conectados via ConnectX-7. 🔗 fonte
- ChatGPT desktop — vista Atividade e atalho Voz via o ícone do animal — Nova visualização Activity reunindo conversas pendentes e atualizações de projetos, além de um atalho para o ChatGPT Voice. 🔗 fonte
- Dez avanços em matemática e ciência da computação teórica — A OpenAI compartilha dez resultados sobre problemas em aberto em geometria, criptografia e complexidade; conteúdo detalhado indisponível para consulta, fonte bloqueada para robôs. 🔗 fonte
- Avançando uma IA responsável na Europa — A OpenAI apresenta suas práticas de segurança, transparência e procedência em apoio à governança da IA na Europa frente ao AI Act; conteúdo detalhado indisponível para consulta, fonte bloqueada. 🔗 fonte
- Univé constrói uma força de trabalho pronta para IA com ChatGPT Enterprise — Estudo de caso da seguradora holandesa Univé sobre a implantação do ChatGPT Enterprise; conteúdo detalhado indisponível para consulta, fonte bloqueada. 🔗 fonte
- OpenAI diz ter desmantelado uma rede de golpes baseada no Camboja — Uso do ChatGPT para fraudes de investimento, afetivas, de jogos de azar e de usurpação de identidade; conteúdo detalhado indisponível para consulta, fonte bloqueada. 🔗 fonte
- avatarin constrói um agente de varejo 24/7 com GPT-Realtime — Atendimento ao cliente multilíngue para a Yamada Denki: 30 000 usuários em duas semanas, 92 % de avaliações positivas segundo o resumo oficial; conteúdo detalhado indisponível para consulta, fonte bloqueada. 🔗 fonte
O que isso significa
A geração de mídia acelera sua corrida pela distribuição ampla e pela edição conversacional. A MiniMax H3 lidera com um modelo unificado de texto/imagem/vídeo/áudio e pesos abertos prometidos “nos próximos dias”, lançado no dia 0 em cerca de uma dezena e meia de parceiros. O mesmo movimento aparece na Ideogram (P-Image-Ideogram, quatro modos de qualidade e tarifa a partir de 0,003 dólar por imagem), na Wan Video (modo Realtime sem botão “generate”) e na Luma (Layers, edição de uma camada por vez por conversa): o valor agregado não depende mais apenas da qualidade bruta de um modelo, mas da velocidade de iteração e da integração multiplataforma desde o lançamento. A Black Forest Labs, com uma prévia de 48 horas do FLUX 3 reservada a um agente terceirizado, adota uma abordagem inversa — teaser controlado em vez de disponibilidade geral imediata.
A inferência de modelos abertos muda de escala, e o uso é documentado tanto quanto a técnica. A Together AI reivindica um crescimento de mais de 10 000 vezes em seu volume de tokens servidos em um mês, impulsionado pela migração de empresas para modelos abertos, e publica em paralelo um artigo técnico detalhado sobre os limites das métricas clássicas de autoscaling para a inferência de LLM. Em complemento, o estudo da Ai2 construído sobre o infini-gram traz um esclarecimento inesperado sobre essa mesma onda de modelos abertos: ele documenta, a partir de livros autopublicados, o quanto os textos gerados por IA continuam próximos das formulações encontradas no treinamento — um lembrete de que a escalabilidade da inferência não apaga as questões de fundo sobre a originalidade dos conteúdos produzidos.
As ferramentas para agentes de código e a segurança da cadeia de suprimentos avançam em paralelo, nem sempre na mesma direção. A Devin amplia seu escopo de execução para qualquer computador com Outposts, a Replit multiplica os recursos de autonomia (Follow-up Tasks, Model Selector) e o GitHub Actions simplifica a referência a ações internas com a sintaxe $/. Ao mesmo tempo, o GitHub reforça a segurança do npm ao impor um desafio 2FA interativo até mesmo aos tokens configurados para contorná-lo, em resposta direta à onda de tomadas de conta observada nos últimos meses — um sinal de que a automação crescente dos agentes vem acompanhada de um endurecimento paralelo dos controles de acesso.
Dois atores restringem o acesso a certos modelos, por motivos diferentes. A OpenAI retira GPT-5.4 e GPT-5.4 mini do ChatGPT para usuários conectados a partir de 31 de agosto, mantendo-os disponíveis via API — uma clarificação de linha, e não uma retirada pura e simples. A Google, por sua vez, reserva o Gemini 3.5 Flash Cyber, um modelo econômico dedicado à detecção e correção de vulnerabilidades de software, apenas a governos e parceiros de confiança: um sinal de que alguns laboratórios passam agora a distinguir explicitamente entre modelos de uso defensivo restrito e modelos para o público em geral.
Fontes
- MiniMax — Anúncio H3 no X
- MiniMax — Fio complementar
- Runway — Grok Imagine Video 1.5
- Alibaba Wan — Modo Realtime
- Luma — Layers
- Black Forest Labs — Prévia do FLUX 3
- Ideogram — P-Image-Ideogram
- Cognition — Devin Outposts
- Replit — This Week in Replit
- Together AI — Crescimento de tokens servidos
- Together AI — Autoscaling da inferência dedicada
- Ai2 — Estudo infini-gram sobre os livros
- GitHub — Descontinuação Gemini 2.5 Pro / Gemini 3 Flash
- GitHub — Restrição de tokens npm 2FA
- GitHub — Sintaxe self-repository
- OpenAI — Retirada do GPT-5.4
- OpenAI — ImageGen no Codex CLI
- Amp — Orbs e Puck
- Hugging Face — Endpoint DeepSeek-V4-Flash-0731
- Sakana AI — CTF OSINT Diver 2026
- Kimi K3 na Together AI
- Marlin-2B — Arquivos Prelinger
- GitHub — Pesquisa de acessibilidade
- Seedance 2.5 na Luma
- Ideogram Object Remover na Runware
- SGLang — Inkling-Small no DGX Spark
- ChatGPT desktop — Vista Atividade
- OpenAI — Dez avanços em matemática
- OpenAI — IA responsável na Europa
- OpenAI — Univé
- OpenAI — Desmantelamento de rede de golpes
- OpenAI — avatarin