AI TrackerActus infrastructure,
pour les devs.
Les dernières actus « infrastructure » de tous les fournisseurs d'IA : lancements, changements de prix et retraits, résumés avec ce qu'ils changent pour vous.
Microsoft intègre le harness Copilot à Foundry Agent Service
Microsoft a présenté le harness Microsoft Copilot dans Foundry Agent Service. Microsoft affirme que l’équipe d’ingénierie de GitHub a créé un harness multimodèle de premier ordre, qu’elle a depuis intégré à différents produits Microsoft. La version de Foundry permet aux développeurs de créer des agents sans avoir à reconstruire la couche d’exécution. Selon Microsoft, le harness prend en charge l’orchestration, les outils, le contexte et les contrôles, afin que les développeurs puissent se concentrer sur les compétences et les résultats de leur agent. Microsoft a publié une vidéo de démonstration et un article de blog sur Foundry.
AI Gateway de Vercel ajoute 14 modèles ElevenLabs, avec 50 % de réduction jusqu’au 9 novembre
Vercel indique que 14 modèles ElevenLabs sont désormais disponibles sur AI Gateway, son point de terminaison unifié pour les fournisseurs de modèles, avec 50 % de réduction jusqu’au 9 novembre. Vercel en recense pour des agents vocaux en temps réel, de la musique, des effets sonores, des dialogues à plusieurs voix, de la parole en streaming via WebSockets et la transcription vocale.HarnessAgent de Vercel accepte désormais les images en entrée
Vercel indique que HarnessAgent prend désormais en charge les images en entrée dans tous les adaptateurs de harness. Il suffit de transmettre les images avec le texte au format de message standard de l’AI SDK ; selon Vercel, le modèle de vision sous-jacent de chaque harness s’occupe du reste. Plus de détails dans l’entrée du changelog de Vercel.Parallel lance la Decisions API, qui ancre les modèles de décision dans les données web actuelles à 0,001 $ par requête
Parallel a annoncé la Decisions API sur X le 27 octobre et indique qu’elle est disponible. L’entreprise la présente comme « le premier moteur de décision ancré dans le Web » : les modèles de décision, tels que Jev, répondent instantanément, mais ne disposent pas de l’actualité des nouvelles récentes ; la nouvelle API combine les deux en un seul appel. Cette affirmation vient de Parallel.
Logan Graham, d’Anthropic, rectifie le récit du Washington Post sur l’intrusion dans Cathedral
Le 26 octobre, Logan Graham, de la Frontier Red Team d’Anthropic, a publié sur X des rectifications concernant l’article du Washington Post et les réactions qu’il a suscitées. Selon cet article, les agents d’IA d’une start-up de cybersécurité auraient pénétré les systèmes d’Anthropic en moins de 12 heures. Voici ses déclarations, qui ne constituent pas une annonce d’Anthropic :Cloudflare indique qu’une incompatibilité de configuration de GLM 5.3 sur Workers AI a exposé des pages de cache KV entre différentes requêtes
Le 26 octobre, Cloudflare a publié un avis de divulgation et un compte rendu des mesures correctives. L’entreprise indique qu’une incompatibilité de configuration de GLM 5.3 (@cf/zai-org/glm-5.3) sur Workers AI a déclenché un bug dans SGLang, le moteur d’inférence, qui a exposé des pages de cache KV entre différentes requêtes. La divulgation a été coordonnée avec une publication de SGLang.Les évaluations AgentEnv de Scale AI peuvent désormais s’exécuter sur Vercel Sandbox
Vercel indique que vous pouvez désormais exécuter les évaluations AgentEnv de Scale AI Labs sur Vercel Sandbox. Vous confiez une tâche à un agent, l’exécutez dans un sandbox et vérifiez ses performances. Vercel a publié une entrée dans son journal des modifications et un guide de configuration dans la documentation de Sandbox.Les commandes Vercel Sandbox prennent désormais en charge stdin
Vercel indique que les commandes exécutées dans Vercel Sandbox peuvent désormais recevoir des entrées via stdin. Vous pouvez ainsi envoyer des entrées à des outils CLI en cours d’exécution et à des serveurs MCP stdio, comme agent-browser, dans un sandbox. Les détails figurent dans l’annonce de Vercel.L’API Gemini stocke désormais par défaut les requêtes Generate Content sur l’offre payante
Le journal des modifications de l’API Gemini de Google indique que les nouveaux projets utilisant l’API Generate Content (generateContent, streamGenerateContent et batchGenerateContent) sur l’offre payante stockent désormais les requêtes par défaut (store=true), comme l’API Interactions. Les projets existants conservent leur paramètre actuel.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 ouvre MiniMax M3.1 Flash au post-entraînement
Together AI annonce que MiniMax M3.1 Flash est désormais disponible pour le post-entraînement sur sa plateforme. Selon Together, les utilisateurs peuvent effectuer un fine-tuning supervisé (SFT) ou de l’apprentissage par renforcement (RL) avec leurs propres données, récompenses et environnements, tout en conservant la boucle d’entraînement dans leur propre code Python.Un vendeur affirme détenir la base de données des utilisateurs et les clés API d’OpenRouter ; OpenRouter ne trouve aucun élément en ce sens
Le compte de veille sur les menaces DailyDarkWeb a rapporté le 25 octobre qu’un vendeur sur un forum clandestin prétend proposer une base de données liée à openrouter.ai. Selon le compte, le vendeur affirme qu’elle contient :Un chercheuse publie 11 failles non corrigées dans Tailscale et headscale, principalement dans Tailscale SSH
Erica Windisch, de Cyberdione Labs, a publié 11 failles sous le nom de Tailworm (tailworm.com) sans divulgation coordonnée, ne laissant donc pas au fournisseur le temps de publier des correctifs au préalable. Au 25 octobre, aucun correctif ni CVE n’avait été signalé.
SGLang affirme désormais égaler le moteur DeepInfer de DeepSeek sur DeepSeek-V4.1-Flash
Le projet SGLang affirme que son moteur d’inférence égale désormais DeepInfer, le moteur maison de DeepSeek, aussi bien en préremplissage qu’en décodage sur DeepSeek-V4.1-Flash. Quelques heures après une annonce similaire de vLLM, SGLang a indiqué atteindre jusqu’à 1,04× le débit de préremplissage de DeepInfer sur 4× GB300 et 4× B300, et jusqu’à 7,4 % de son débit de décodage sur 64× GB300.
vLLM affirme désormais égaler le moteur DeepInfer de DeepSeek sur DeepSeek-V4.1-Flash
Le projet vLLM affirme que son moteur d’inférence égale désormais DeepInfer, le moteur de DeepSeek pour DeepSeek-V4.1-Flash, avec la configuration de décodage de DeepSeek et des tailles de lot allant de 8 à 256. Il indique y parvenir avec DEP32 (attention parallèle aux données et parallélisme des experts sur 32 GPU), face à la configuration EP64DP64 de DeepInfer.