AI TrackerNews zu Infrastruktur,
für Entwickler.
Die neuesten News zu Infrastruktur von allen AI-Anbietern: Launches, Preisänderungen und Abkündigungen, zusammengefasst mit dem, was sie für dich bedeuten.
Microsoft bringt das Copilot-Harness in den Foundry Agent Service
Microsoft hat das Microsoft Copilot-Harness im Foundry Agent Service eingeführt. Microsoft zufolge hat das Engineering-Team von GitHub ein multimodales Harness entwickelt, das Microsoft nun in seinen Produkten implementiert hat. Die Foundry-Version ermöglicht es Entwicklern, Agents zu erstellen, ohne die Ausführungsebene neu aufzubauen. Laut Microsoft übernimmt das Harness Orchestrierung, Tools, Kontext und Steuerung, sodass sich Entwickler auf die Fähigkeiten und Ergebnisse ihres Agents konzentrieren können. Microsoft hat ein Demo-Video und einen Foundry-Blogbeitrag veröffentlicht.
Vercel AI Gateway nimmt 14 ElevenLabs-Modelle auf, bis zum 9. November 50 % Rabatt
Laut Vercel sind 14 ElevenLabs-Modelle jetzt über AI Gateway verfügbar, Vercels einheitlichen Endpunkt für Modellanbieter. Bis zum 9. November gibt es 50 % Rabatt. Vercel führt darunter Echtzeit-Sprachagenten, Musik, Soundeffekte, Dialoge mit mehreren Stimmen, Sprachstreaming über WebSockets und Speech-to-Text auf.HarnessAgent von Vercel akzeptiert jetzt Bildeingaben
Vercel zufolge unterstützt HarnessAgent jetzt Bildeingaben in allen Harness-Adaptern. Bilder werden zusammen mit Text im standardmäßigen Nachrichtenformat des AI SDK übergeben; das zugrunde liegende Vision-Modell des jeweiligen Harness übernimmt laut Vercel den Rest. Die Details stehen im Changelog-Eintrag von Vercel.Parallel bringt die Decisions API auf den Markt: Sie verankert Entscheidungsmodelle in aktuellen Webdaten und kostet 0,001 $ pro Anfrage
Parallel kündigte die Decisions API am 27. Oktober auf X an und teilte mit, dass sie verfügbar ist. Das Unternehmen bezeichnet sie als „die erste webgestützte Entscheidungsmaschine“: Entscheidungsmodelle wie Jev antworten sofort, verfügen aber nicht über die Aktualität der neuesten Nachrichten. Die neue API vereint beides in einem einzigen Aufruf. Diese Behauptung stammt von Parallel selbst.
Anthropic: Logan Graham korrigiert den Bericht der Washington Post zum Eindringen in Cathedral
Logan Graham vom Frontier Red Team von Anthropic veröffentlichte am 26. Oktober auf X Korrekturen zum Bericht der Washington Post und zu den Reaktionen darauf. Darin hieß es, die KI-Agenten eines Sicherheits-Start-ups seien in weniger als 12 Stunden in die Systeme von Anthropic eingedrungen. Dies sind seine Aussagen, keine Ankündigung von Anthropic:Cloudflare zufolge legte eine Konfigurationsabweichung bei GLM 5.3 auf Workers AI KV-Cache-Seiten anfrageübergreifend offen
Cloudflare veröffentlichte am 26. Oktober eine Offenlegung und einen Bericht zu den ergriffenen Maßnahmen. Darin heißt es, dass eine Konfigurationsabweichung bei GLM 5.3 (@cf/zai-org/glm-5.3) auf Workers AI einen Fehler in SGLang, der Inferenz-Engine, auslöste, durch den KV-Cache-Seiten über Anfragen hinweg offengelegt wurden. Die Offenlegung wurde mit einem Beitrag von SGLang abgestimmt.Die AgentEnv-Evals von Scale AI lassen sich jetzt in Vercel Sandbox ausführen
Laut Vercel lassen sich die AgentEnv-Evals von Scale AI Labs jetzt in Vercel Sandbox ausführen. Du gibst einem Agenten eine Aufgabe, führst ihn in einer Sandbox aus und prüfst, wie er abgeschnitten hat. Vercel hat einen Changelog-Eintrag und eine Einrichtungsanleitung in seiner Sandbox-Dokumentation veröffentlicht.Vercel Sandbox-Befehle unterstützen jetzt stdin
Laut Vercel können Befehle, die in Vercel Sandbox ausgeführt werden, jetzt Eingaben über stdin empfangen. So lassen sich Eingaben an laufende CLI-Tools und an stdio-MCP-Server wie agent-browser in einer Sandbox senden. Die Details stehen im Changelog-Eintrag von Vercel.Die Gemini API speichert Generate Content-Anfragen im kostenpflichtigen Tarif jetzt standardmäßig
Im Änderungsprotokoll der Gemini API von Google heißt es, dass neue Projekte, die den Generate Content API (generateContent, streamGenerateContent und batchGenerateContent) im kostenpflichtigen Tarif nutzen, Anfragen jetzt standardmäßig speichern (store=true) – wie bei der Interactions API. Bestehende Projekte behalten ihre aktuellen Einstellungen.Washington Post reports a security startup's AI agents got into Anthropic's internal systems in under 12 hours
Elizabeth Dwoskin of The Washington Post posted on October 26 an exclusive saying that a group of former DOGE cyber researchers used AI agents to penetrate Anthropic's systems in less than 12 hours, including Slack channels where the company's most sensitive models are discussed. Her post ties the story to a recent charge by Anthropic whistleblower Joseph Coxon.Together AI öffnet MiniMax M3.1 Flash für das Post-Training
Together AI zufolge ist MiniMax M3.1 Flash jetzt auf der Plattform für das Post-Training verfügbar. Laut Together können Nutzer mit eigenen Daten, Belohnungen und Umgebungen überwachtes Fine-Tuning (SFT) oder Reinforcement Learning (RL) durchführen und die Trainingsschleife dabei in ihrem eigenen Python-Code behalten.Ein Verkäufer behauptet, über OpenRouters Nutzerdatenbank und API-Schlüssel zu verfügen; OpenRouter findet keine Belege
Der Threat-Intelligence-Account DailyDarkWeb berichtete am 25. Oktober, dass ein Verkäufer in einem Untergrundforum angeblich eine mit openrouter.ai verknüpfte Datenbank zum Verkauf anbietet. Dem Account zufolge behauptet der Verkäufer:Forscherin veröffentlicht 11 ungepatchte Schwachstellen in Tailscale und headscale, die meisten davon in Tailscale SSH
Erica Windisch von Cyberdione Labs veröffentlichte 11 Findings unter dem Namen Tailworm (tailworm.com) ohne koordinierte Offenlegung, sodass der Anbieter keine Zeit hatte, vorher Patches bereitzustellen. Bis zum 25. Oktober waren keine Patches oder CVEs gemeldet worden.
SGLang zufolge erreicht die Engine nun DeepSeeks DeepInfer-Engine bei DeepSeek-V4.1-Flash
Das SGLang-Projekt sagt, seine Inferenz-Engine erreiche bei DeepSeek-V4.1-Flash sowohl beim Prefill als auch beim Decode nun DeepInfer, DeepSeeks eigene Engine. Wenige Stunden nachdem vLLM eine ähnliche Behauptung aufgestellt hatte, meldete SGLang auf 4× GB300 und 4× B300 einen Prefill-Durchsatz von bis zu 1,04× dem von DeepInfer sowie auf 64× GB300 einen Decode-Durchsatz von bis zu 7,4 %.
vLLM zufolge erreicht es jetzt bei DeepSeek-V4.1-Flash die Leistung von DeepSeeks Inferenz-Engine DeepInfer
Das vLLM-Projekt gibt an, dass seine Inferenz-Engine bei DeepSeek-V4.1-Flash mit DeepInfer, DeepSeeks eigener Engine, bei DeepSeeks Decode-Konfiguration und Batchgrößen von 8 bis 256 gleichzieht. Laut vLLM gelingt das mit DEP32 (Datenparallelismus bei der Attention und Expertenparallelismus über 32 GPUs), während DeepInfer EP64DP64 verwendet.