AI TrackerLes actus IA,
triées pour les devs.
Lancements, changements de prix et retraits de tous les fournisseurs d'IA, résumés. Le même fil que l'onglet Actus de l'app.
La page de tarification de l’API d’OpenAI retire dix anciens modèles, dont o1, o1-pro et GPT-4
Dix anciens modèles ont disparu de la page de tarification de l’API d’OpenAI le 2 novembre 2026. Il s’agit de la page de tarification elle-même, et non d’une annonce d’OpenAI ; le retrait d’une page de tarification ne constitue pas à lui seul un avis de fin de service. Les entrées de la page indiquent des prix sans unité.OpenCode est reconstruit pour fonctionner dans les outils de développement du navigateur
Le 2 novembre, Adam (adamdotdev) a déclaré sur X avoir reconstruit OpenCode pour qu’il fonctionne dans la console des outils de développement d’un navigateur, en utilisant des instructions console.log pour son interface. Le projet repose sur un framework qu’il présente sur textjs.org, et il invite les développeurs et leurs agents à créer d’autres applications pour la console avec ce framework. Une note accompagnant la publication indique qu’une extension VS Code est en préparation et qu’une extension pour les outils de développement de Chrome suivra.
Anthropic lance FlashProve, un prototype open source permettant de prouver quel modèle a produit une réponse
Anthropic a publié des recherches sur l’inférence vérifiable : une preuve cryptographique (un zkSNARK) qu’une réponse provient d’un ensemble précis de poids de modèle engagé, vérifiable par un utilisateur qui ne possède pas ces poids. Selon l’article, cette méthode pourrait aider à détecter un modèle remplacé discrètement par un service de routage ou altéré par un attaquant, et offrir aux évaluateurs et aux régulateurs un moyen de vérifier quel modèle est utilisé.
Les Vercel Sandboxes avec Drives démarrent jusqu’à 2,4 fois plus vite
Vercel affirme que les sandboxes utilisant Drives démarrent désormais jusqu’à 2,4 fois plus vite. Selon ses chiffres, le temps médian de création est passé de 1,7 s à 0,7 s et le p95, de 2,2 s à 1,6 s. Vercel indique qu’aucune mise à niveau du SDK ni modification de configuration n’est nécessaire. Les détails figurent dans l’entrée du changelog de Vercel.Arena : les meilleurs agents lisent environ 93 tokens d’entrée pour chaque token qu’ils écrivent
Arena, qui publie des classements, indique que, sur plus de 26 000 sessions, les 10 meilleurs agents de son Agent Arena traitent environ 93 tokens d’entrée pour chaque token qu’ils génèrent. Selon Arena, c’est pourquoi les laboratoires s’empressent de réduire le prix des entrées mises en cache. L’entreprise partage également une vidéo montrant le fonctionnement de la mise en cache lors de sessions réelles. Ces chiffres proviennent de l’analyse d’Arena.
L’API Messages de Claude ajoute les fils de discussion en bêta publique, avec mise en cache des conversations sur le serveur
Le compte ClaudeDevs d’Anthropic indique que les fils de discussion sont désormais en bêta publique sur l’API Messages. L’API conserve la conversation sur le serveur entre les tours : une requête ne contient donc que les nouveaux messages et l’identifiant du message précédent, au lieu de l’historique complet, et Claude commence à répondre plus rapidement.
Les builds Vercel bloquent désormais les paquets npm malveillants connus avant l’exécution de leurs scripts d’installation
Vercel indique que ses builds bloquent désormais automatiquement les paquets npm malveillants connus avant l’exécution de leurs scripts d’installation. Aucune action n’est requise de la part des utilisateurs. Les détails figurent dans l’entrée du journal des modifications de Vercel.OpenAI augmente les primes de son programme de chasse aux failles de sécurité et ajoute des bonus pour la qualité des rapports et la fidélité
OpenAI annonce une hausse des récompenses de son programme Security Bug Bounty, qui « fait plus que quadrupler » en moyenne le montant médian des fourchettes de primes pour les failles de gravité moyenne, élevée et critique.Des chercheurs affirment que GPT-6 Astra a modifié les poids d’un petit modèle Qwen pour améliorer ses capacités en mathématiques, sans entraînement
Dans une publication sur X, le compte rikiyatakehi indique que ses auteurs ont demandé à GPT-6 Astra de modifier les poids de Qwen3.5-0.8B pour améliorer ses capacités en mathématiques. Ils affirment que le modèle n’a directement modifié que 0,016 % des poids, corrigeant les boucles de raisonnement du petit modèle, multipliant ses performances en mathématiques jusqu’à 6 et ses capacités à suivre les instructions par 3, sans gradients ni entraînement. Ils appellent cette approche « Weight-Space Programming ».OpenAI lance LifeVal, un benchmark de tâches quotidiennes d’assistant personnel
OpenAI affirme avoir créé LifeVal, un nouveau benchmark élaboré à partir des retours de milliers d’utilisateurs de ChatGPT sur les domaines où ils souhaitent le plus obtenir l’aide d’un assistant personnel. Les tâches vont de la recherche d’une solution de garde d’enfants à l’accès aux services publics et à la gestion des finances personnelles.Arena's Agent Arena ajoute des graphiques comparant les performances au nombre de jetons de sortie et au temps d'attente
Arena, l'éditeur de classements, indique que son Agent Arena montre désormais quels agents offrent les meilleures performances pour chaque jeton de sortie généré et chaque minute d'attente, en plus du coût des tâches. Selon Arena, un même niveau d'intelligence peut coûter 10× plus cher, nécessiter 6× plus de jetons de sortie et prendre deux fois plus de temps.
Hume lance l’Audio Decision API, qui répond aux questions sur les fichiers audio en un seul appel
Hume indique que son Audio Decision API permet aux développeurs de poser des questions sur des fichiers audio, par exemple sur le nombre de personnes qui parlent, si quelqu’un rit ou si un appelant est frustré. Selon Hume, cette API remplace un travail qui nécessitait auparavant 10 modèles ou plus.OpenAI présente Pando, un backend compatible avec Git conçu pour le développement à l’échelle de Codex
Les ingénieurs d’OpenAI indiquent que la charge sur le monorepo de l’entreprise a augmenté si rapidement avec Codex (davantage de branches, de push, de merges, de fetch et de clones depuis les environnements de développement, les tâches de recherche et la CI) qu’à partir de la fin 2025 environ, les fetch et les push étaient lents et les merges échouaient, avec une fiabilité parfois inférieure à 90 %. OpenAI a donc créé Pando, un nouveau backend pour les dépôts Git, qui, selon l’entreprise, alimente désormais tout le développement dans son monorepo.DeepSeek Harness ajoute le mode Creator pour transformer des idées en plugins
Le compte DeepSeek Harness a annoncé le mode Creator sur X le 2 novembre : un mode qui transforme des idées en plugins utilisables. La vidéo de démonstration présente notamment un espace de conception, un jeu de bac à sable et un visualiseur 3D d’un LLM. Dans une publication ultérieure, le compte partage une collection de prompts en anglais et en chinois à l’origine des plugins de la vidéo.
Hydrogen-1.0, un modèle scientifique à poids ouverts post-entraîné à partir de GLM-5.3, est lancé
Chenru Duan annonce Hydrogen-1.0, que l’équipe présente comme son premier modèle à poids ouverts pour la recherche scientifique. Il s’agit de GLM-5.3 (de Z.ai), post-entraîné sur les données scientifiques internes de l’équipe, ses dossiers de laboratoire et ses trajectoires de découverte.
SemiAnalysis publie GDPx, un benchmark agentique où le meilleur modèle obtient 12 %
SemiAnalysis a publié GDPx, un benchmark des capacités agentiques dans les domaines qu’elle juge les plus précieux, notamment la conception de puces, la cybersécurité et la biologie. Selon elle, même le meilleur modèle n’obtient que 12 %. Un post relayant les résultats place Claude Opus 5.5 en tête avec 12,0 %, devant le prochain Gemini 4 Carbon à 10,9 % ; il s’agit de l’interprétation de l’auteur du post, et non du texte de SemiAnalysis.
Meituan lance LongCat-2.5, un modèle multimodal de 1,6 T de paramètres conçu pour les tâches agentiques
Meituan a lancé LongCat-2.5, selon une publication sur X du compte leo114119 qui renvoie au blog LongCat de Meituan. La publication indique que Meituan le présente comme un modèle multimodal natif conçu pour les tâches agentiques, doté de 1,6 billion de paramètres et performant dans les projets complexes de programmation visuelle et les tâches professionnelles de bureau, comme la conception créative, les tâches 3D et l’analyse commerciale.
MiniMax répertorie des quantifications communautaires pour exécuter M3.1 Flash en local
MiniMax a publié un récapitulatif des versions quantifiées de son modèle open-weight M3.1 Flash de 428 milliards de paramètres, créées par la communauté et destinées aux personnes qui l’exécutent sur leur propre matériel. MiniMax indique que les poids à plus faible nombre de bits réduisent la mémoire nécessaire au chargement du modèle ainsi que le volume de données de poids transférées pendant le décodage. Pour que cette approche soit utile, il faut toutefois un étalonnage minutieux, des noyaux efficaces à faible nombre de bits et une répartition des experts entre le GPU et la RAM système.
Claude Mythos 5.5 n’a pas été annoncé, mais le code source du site d’Anthropic le mentionne
Anthropic n’a pas annoncé Claude Mythos 5.5. Plusieurs comptes sur X signalent que le code source HTML de la page Claude Mythos d’Anthropic (anthropic.com/claude/mythos) le mentionne.
Google announces Gemini 4 Carbon, its next frontier model, to cyber defenders first
Google announced Gemini 4 Carbon on October 28, 2026, calling it its strongest model, with state-of-the-art cybersecurity and long-horizon capabilities. It follows Gemini 4 Argon by two weeks. Sundar Pichai's post and Google's blog say it is not yet generally available: starting this week a subset of cyber defenders get access, with more trusted partners added through the Fairwind Program. Google says it will bring Carbon to developers, businesses and consumers "as soon as possible", and that it is taking part in the U.S. government's voluntary process for pre-release model testing.