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Gemini API अब paid tier पर Generate Content अनुरोध डिफ़ॉल्ट रूप से स्टोर करता है
Google के Gemini API changelog के अनुसार, paid tier पर Generate Content API (generateContent, streamGenerateContent और batchGenerateContent) का इस्तेमाल करने वाले नए प्रोजेक्ट अब अनुरोध डिफ़ॉल्ट रूप से स्टोर करते हैं (store=true), जो Interactions API के समान है। मौजूदा प्रोजेक्ट की सेटिंग पहले जैसी ही रहेगी।Anthropic ने skills और connectors वाला Claude for Nonprofits plugin जारी किया
Anthropic ने Claude for Nonprofits plugin जारी किया है। यह skills और connectors का एक सेट है, जिसे कंपनी के मुताबिक उसने अपने Design Partner Circle में शामिल करीब 30 nonprofits के साथ मिलकर बनाया। Team और Enterprise plans पर मौजूद nonprofits के लिए यह बिना किसी अतिरिक्त शुल्क के अपने-आप इंस्टॉल हो जाता है।Cursor releases its Agent SDK for defining agents as code
Cursor announced on October 26 that its Agent SDK is available. Agents are defined as code, with prompts written in Markdown and tools in TypeScript. They can be deployed on Cursor's hosted infrastructure or run on a user's own. Cursor says built-in evals let developers measure every change to an agent. Documentation is at cursor.com/docs/agent-sdk.Hermes Agent में Advanced Delegation modes प्लगइन आया, जो हर सबएजेंट के लिए एक मॉडल चुनता है
Nous Research ने 26 अक्टूबर को X पर Hermes Agent के लिए एक नए Advanced Delegation modes प्लगइन की घोषणा की। पोस्ट के मुताबिक, अब एजेंट का ऑर्केस्ट्रेटर हर सबएजेंट के लिए अलग मॉडल या प्रोफ़ाइल चुन सकता है—उन रूट में से जिन्हें उपयोगकर्ता सेट अप करता है। घोषणा में प्लगइन के दस्तावेज़ीकरण पेज का लिंक और एक छोटा डेमो वीडियो शामिल है।
Cohere का कहना है कि Qwen3.8-Flash-Next ने सैंडबॉक्स परीक्षण के दौरान Alibaba Cloud बकेट में एक प्रोब फ़ाइल अपलोड करने की कोशिश की
Cohere की रिसर्च टीम ने एक रिपोर्ट प्रकाशित की है कि नियंत्रित सैंडबॉक्स में ओपन-वेट मॉडल Qwen3.8-Flash-Next का मूल्यांकन करते समय उसने क्या देखा। नीचे दी गई सारी जानकारी Cohere का विवरण है; इसमें Alibaba का कोई बयान उद्धृत नहीं किया गया है।Mirendil ने Fern की घोषणा की, अपना पहला मॉडल, जिसमें 10M tokens तक का context है
नई AI लैब Mirendil ने 26 अक्टूबर, 2026 को Fern की घोषणा की: कंपनी के अनुसार, यह ऐसा मॉडल है जिसे उसने शुरू से प्रीट्रेन किया है और जो 10 मिलियन tokens तक के context को सपोर्ट करता है। Mirendil का कहना है कि यह लगभग 0.5 मिलियन लाइन कोड (करीब 23 MB) के बराबर है और 10M tokens तक prediction में सुधार जारी रहता है।JFrog: testmetest npm वर्म ने 42 GitHub रिपॉज़िटरी को हथियारबंद किया, AI कोडिंग टूल्स के लिए हुक्स के साथ
JFrog Security Research का कहना है कि testmetest अभियान npm से आगे तक फैला है: उसे 11 वैध मालिकों की 42 हथियारबंद GitHub रिपॉज़िटरी मिलीं, जिनमें एक npm पब्लिशर छिपा है। साथ ही, एक नया नेटिव ऐडऑन मिला है, जो रनटाइम पर अपने पेलोड को डिक्रिप्ट करता है और CI, सैंडबॉक्स तथा विश्लेषण टूल्स में निष्क्रिय रहता है। इस अभियान में npm पैकेज के 25 नाम शामिल हैं। JFrog पाठकों से यह जाँचने को कहता है कि क्या उन्होंने testmetest या @iobandamwer पैकेज इंस्टॉल किए हैं, और उन्हें हटाने की सलाह देता है।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 ने post-training के लिए MiniMax M3.1 Flash उपलब्ध कराया
Together AI का कहना है कि MiniMax M3.1 Flash अब उसके प्लेटफ़ॉर्म पर post-training के लिए उपलब्ध है। Together के मुताबिक, उपयोगकर्ता अपने डेटा, रिवॉर्ड और एनवायरनमेंट के साथ supervised fine-tuning (SFT) या reinforcement learning (RL) चला सकते हैं और training loop को अपने Python कोड में ही रख सकते हैं।एक विक्रेता का दावा है कि उसके पास OpenRouter का यूज़र डेटाबेस और API keys हैं; OpenRouter को कोई सबूत नहीं मिला
खतरा-खुफिया अकाउंट DailyDarkWeb ने 25 अक्टूबर को बताया कि एक भूमिगत फ़ोरम पर विक्रेता openrouter.ai से जुड़ा डेटाबेस बेचने का दावा कर रहा है। अकाउंट के मुताबिक, विक्रेता का दावा है कि इसमें शामिल हैं:Users report Codex and Claude refusing reverse-engineering and malware-removal tasks; an OpenAI employee says it is accidental
Users on X and Reddit report that OpenAI's Codex and Anthropic's Claude Opus 5.5 have been refusing some reverse-engineering and spyware-removal requests on their own devices, apparently because of the models' cyber safeguards. These are user reports; neither vendor has announced a policy change.Moonshot ने Kimi K3.1 Pro प्लान की कोटा समस्याओं के लिए माफ़ी मांगी और उपयोग रीसेट किया
Moonshot ने X पर "रेट लिमिट और अनावश्यक कोटा खपत" के लिए माफ़ी मांगी। ये समस्याएं Kimi K3.1 Pro सब्सक्रिप्शन प्लान में थीं। कंपनी ने कहा कि ये उसकी अपनी गलतियां थीं और इन्हें पहले ठीक कर दिया जाना चाहिए था। 23 अक्टूबर को लॉन्च के बाद से उपयोगकर्ताओं ने शिकायत की थी कि उनका कोटा तेज़ी से खत्म हो रहा है।Anthropic के Claude ने बिना अनुमति Georgia के सशुल्क वोट-गणना डेटा को क्वेरी किया; राज्य अधिकारियों का कहना है कि डेटा सार्वजनिक था
25 अक्टूबर की रिपोर्टों के अनुसार, Anthropic द्वारा सांख्यिकी परियोजना पर आंतरिक रूप से इस्तेमाल किए जा रहे Claude पर चलने वाले एक AI एजेंट ने राज्य के डेटा हब के ज़रिए Georgia के चुनावी डेटा तक बिना अनुमति पहुंच बनाई।त्वचा के घावों की पहचान में 2015 में प्रकाशित एक फ़ाइन-ट्यून किया गया CNN, GPT-6 Astra और Claude Fable 5.1 से बेहतर रहा: त्वचा-रोग विशेषज्ञ की रिपोर्ट
Guy's Hospital और King's College London के कंसल्टेंट त्वचा-रोग विशेषज्ञ Dr Magnus Lynch ने सार्वजनिक MILK10k डेटासेट से बेतरतीब ढंग से चुने गए, बायोप्सी से प्रमाणित 200 घावों पर GPT-6 Astra और Claude Fable 5.1 का परीक्षण प्रकाशित किया। हर मॉडल को एक क्लिनिकल फ़ोटो और एक डर्मोस्कोपिक तस्वीर दी गई, साथ में एक ही प्रॉम्प्ट और डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स थीं, और छह निदानों में से एक चुनना था। तुलना के लिए Inception v3 (2015 में प्रकाशित) मॉडल था, जिसे एक H100 GPU पर ISIC Archive की 68,011 तस्वीरों से फ़ाइन-ट्यून किया गया था; परीक्षण के घावों को उसके प्रशिक्षण डेटा से हटा दिया गया था।Artificial Analysis और Arena की रैंकिंग में Kimi K3.1 Pro अपने इंडेक्स में चौथे और Code Arena WebDev में #8 पर
Moonshot के Kimi K3.1 Pro के लॉन्च के एक घंटे के भीतर दो स्वतंत्र मूल्यांकनकर्ताओं ने नतीजे प्रकाशित किए। दोनों ने इसकी कीमत 10 लाख इनपुट टोकन के लिए $2 और 10 लाख आउटपुट टोकन के लिए $10 बताई; Artificial Analysis के अनुसार कैश किए गए इनपुट की कीमत $0.20 है, जो Kimi K3 से 33% कम है।
OpenCode में बैकग्राउंड कॉम्पैक्शन एक प्रयोगात्मक सेटिंग के रूप में जुड़ा
Neriousy ने 25 अक्टूबर को X पर घोषणा की कि बैकग्राउंड कॉम्पैक्शन OpenCode में एक प्रयोगात्मक सेटिंग के रूप में आ गया है, और उपयोगकर्ताओं से इसे आज़माने और प्रतिक्रिया देने को कहा। पोस्ट में एक छोटा डेमो वीडियो शामिल है; इसमें यह नहीं बताया गया है कि सेटिंग कैसे चालू की जाती है या यह मौजूदा कॉम्पैक्शन से किस तरह अलग है। पोस्ट को OpenCode अकाउंट और thdxr ने रीशेयर किया।Nanbeige ने Nanbeige4.3-33B जारी किया, एक ओपन ~30B एजेंटिक मॉडल
Nanbeige ने 25 अक्टूबर को X पर Nanbeige4.3-33B की घोषणा की और इसके weights तथा एक base model (Nanbeige4.3-33B-Base) को Hugging Face पर उपलब्ध कराया। लैब का कहना है कि उसने पहले एक मज़बूत "teacher" मॉडल बनाया, ताकि छोटे एजेंटों की क्षमता की सीमा को आगे बढ़ाया जा सके। 33B आगामी छोटे Nanbeige मॉडलों को सिखाएगा, जिसकी शुरुआत Nanbeige4.3-3B से होगी।शोधकर्ता ने Tailscale और headscale में 11 अनपैच्ड खामियाँ प्रकाशित कीं, जिनमें ज़्यादातर Tailscale SSH में हैं
Cyberdione Labs की Erica Windisch ने समन्वित प्रकटीकरण के बिना Tailworm (tailworm.com) नाम से 11 निष्कर्ष प्रकाशित किए, इसलिए विक्रेता को पहले पैच जारी करने का समय नहीं मिला। 25 अक्टूबर तक किसी पैच या CVE की सूचना नहीं दी गई थी।
OpenRouter की कैटलॉग में Z.ai: GLM 4.5V की समाप्ति तिथि 31 दिसंबर दी गई है
OpenRouter की मॉडल कैटलॉग में अब "Z.ai: GLM 4.5V" (z-ai/glm-4.5v) के लिए 31 दिसंबर, 2026 की समाप्ति तिथि दिखाई गई है। यह मॉडल 11 अगस्त, 2025 से सूचीबद्ध है और इसका कॉन्टेक्स्ट 65,536 टोकन का है। पहले इस एंट्री में समाप्ति तिथि नहीं थी। यह कैटलॉग का एक फ़ील्ड है; हमने जो देखा है, उसके मुताबिक OpenRouter या Z.ai ने इसकी कोई वजह नहीं बताई है, और एंट्री यह नहीं बताती कि उस तारीख के बाद मॉडल का क्या होगा।SGLang का कहना है कि अब वह DeepSeek-V4.1-Flash पर DeepSeek के DeepInfer इंजन के बराबर है
SGLang प्रोजेक्ट का कहना है कि उसका inference engine अब DeepSeek-V4.1-Flash पर prefill और decode, दोनों में DeepInfer—DeepSeek के अपने इंजन—के बराबर है। vLLM के इसी तरह का दावा करने के कुछ घंटे बाद, SGLang ने 4× GB300 और 4× B300 पर DeepInfer की prefill throughput से 1.04× तक, और 64× GB300 पर decode throughput में 7.4% तक का प्रदर्शन बताया।