AI TrackerNieuws over open source,
voor bouwers.
Het laatste nieuws over open source van elke AI-aanbieder: lanceringen, prijswijzigingen en uitfaseringen, samengevat met wat ze voor jou betekenen.
Asahi Linux zet alle code onder de GPL vanwege AI-ondersteunde codewitwaspraktijken
Asahi Linux, het project dat Linux naar Macs met Apple Silicon brengt, heeft in een voortgangsrapport aangekondigd dat het al zijn repositories onder de GNU General Public License versie 2 of hoger gaat uitbrengen in plaats van onder de MIT-licentie. Daarmee valt de code voortaan uitsluitend onder copyleftlicenties. Het project kondigde de wijziging enkele dagen voor 9 november aan.
Nous Research brengt Arete-27B uit, Qwen3.8-27B dat na training het percentage dat de "partijlijn" volgt terugbrengt van 22% naar 1%
Nous Research kondigde Arete-27B op 6 november aan op X. Het is Qwen3.8-27B dat na training, in de woorden van het lab, is aangepast "om westerse waarden te versterken". Nous stelt dat de sterkste open modellen Chinees zijn en gedrag dat aansluit bij de staatslijn in hun gewichten hebben ingebakken.Harness Leaderboard vergelijkt negen harnesses voor codeeragents op open modellen; een agent die alleen bash gebruikt staat bovenaan
Joel Niklaus heeft de Harness Leaderboard uitgebracht, waarin negen harnesses voor codeeragents worden vergeleken die open modellen draaien. In elke vergelijking verandert alleen de harness: het model, de provider en de redeneerinspanning blijven gelijk, en elke taak krijgt drie pogingen. Niklaus zegt dat hij 28.849 tests heeft uitgevoerd, voor $4.746 aan inferencekosten, met GLM-5.3-Flash, DeepSeek-V4.1-Flash en Flint op Terminal-Bench 2.1 en DeepSWE. Op 6 november had het bericht 625 punten op X.Village: open-weightmodellen zijn de beste koop voor 3% van de budgetten, tegenover 41% in juni
Village, dat de LLM Atlas publiceert, meldt dat gesloten modellen nu bijna elk punt op de prijs-prestatiegrens bezetten. Volgens de schattingen van Village is een open-weightmodel het sterkste model voor 3% van de budgetten, vrijwel allemaal aan de goedkope kant (Gemma 4 E4B van Google en MiMo-V2.6-Flash van Xiaomi). In juni was dat aandeel 41%, toen DeepSeek V4 Flash in zijn eentje bijna een derde van de budgetten aanvoerde. Village zegt dat het huidige aandeel het laagste is dat het heeft gemeten; aan het einde van elk kwartaal sinds 2024 was het minstens 6%.
Artificial Analysis rangschikt FLUX 3 Image Klein als nummer 2 onder open-weight tekst-naar-beeldmodellen
Volgens Artificial Analysis staat FLUX 3 Image Klein van Black Forest Labs, een open-weight beeldmodel met 5,6 miljard parameters dat op 15 oktober is uitgebracht, op de tweede plaats onder open-weight modellen op de AA-Image-T2I v2.1-leaderboard, vlak achter nummer 1 Qwen-Image-2.1. Op AA-Image-Editing v2.1 staat het op de derde plaats onder open-weight modellen. De ranglijsten zijn samengesteld door Artificial Analysis zelf.Moonshot releases the open weights of Kimi K3.1 Pro
Moonshot posted on X that it is releasing the model weights of Kimi K3.1 Pro, on Hugging Face as moonshotai/Kimi-K3.1-Pro, and said "we'll keep advancing open intelligence." It had promised the weights by November 4 when it launched the model on October 23.Hermes Agent v0.23.0 voegt een browserdesktop, /rewind, groepschats en bestedingslimieten toe
Nous Research heeft Hermes Agent v0.23.0 uitgebracht, dat het bedrijf de Hearth Release noemt. De belangrijkste punten volgens het bedrijf:Artificial Analysis geeft het open-weight-model Nanbeige4.3-33B een score van 20 op de Intelligence Index, gelijk aan Qwen3.8 27B
Volgens Artificial Analysis scoort Nanbeige4.3-33B, het open-weight-model van Nanbeige (het team voor basismodellen van het Chinese vacatureplatform BOSS Zhipin), 20 op de Intelligence Index v5, evenveel als Qwen3.8 27B (xhigh). Beide zijn dense modellen, met in totaal respectievelijk 33B en 27B parameters. Artificial Analysis zegt dat het model van Nanbeige beter is in terminalgebruik, maar minder goed presteert op kennis, en een nieuw Pareto-optimaal punt vormt voor de Intelligence Index ten opzichte van het totale aantal parameters.Baidu maakt ERNIE-5.5-Flash-Base met 280B parameters en een sparse MoE open source
Baidu heeft ERNIE-5.5-Flash-Base gepubliceerd op Hugging Face. Volgens de modelkaart is ERNIE 5.5 Flash een efficiënt taalmodel met een sparse mixture-of-experts-architectuur, met in totaal 280B parameters waarvan er 14B actief zijn. Het is vanaf nul voorgetraind op 33,5T tokens met een trainingscontext van 128K. Fine-tuning en inferentie ondersteunen een context van maximaal 1M tokens.Ricursive AI brengt Ripple-65B Preview uit, een dicht model met open gewichten van 65B voor agentisch programmeren
Ricursive AI bracht Ripple-65B Preview op 4 november uit, een dicht taalmodel met 65 miljard parameters waarvan het bedrijf zegt dat het vanaf nul is voorgetraind. Het bedrijf beweert hiermee een nieuwe state of the art te zetten voor Amerikaanse modellen met open gewichten voor agentische programmeertaken, vóór veel grotere modellen die het noemt: Muse Spark Open-816B, Beam-501B, Inkling-975B en Nemotron 3 Ultra-550B. Dit zijn claims van het bedrijf zelf.Nous Research bundelt plugins, connectoren en skills van Hermes Agent in één marktplaats
Nous Research zei op X op 4 november dat plugins, connectoren en skills voor Hermes Agent nu zijn samengebracht in één Hermes Marketplace, waar gebruikers met een paar klikken extensies kunnen bekijken en toevoegen. De marktplaats staat op hermes-agent.nousresearch.com/marketplace.Cloudflare maakt skill voor beveiligingsaudits door codeeragenten open source
Het developeraccount van Cloudflare heeft cloudflare/security-audit-skill uitgebracht, een opensourceskill die van een codeeragent een team van beveiligingsauditors maakt. Cloudflare zegt dat de skill de basis vormde voor zijn eigen harness voor het opsporen van kwetsbaarheden.Perplexity brengt pplx-embed-v2-context uit, open-weight vision-language-embeddingmodellen van 9B en 0,6B
Perplexity heeft pplx-embed-v2-context uitgebracht: twee open-weight vision-language-embeddingmodellen (9B en 0,6B) op Hugging Face, met een paper geschreven samen met turbopuffer. Beide leveren één int8-vector per document, of één per chunk die het hele document kan zien. Daarnaast draaien ze in een niet-contextuele modus, met één embedding per document en zonder chunking.
OpenCode is opnieuw gebouwd om in de ontwikkelaarstools van de browser te draaien
Adam (adamdotdev) zei op 2 november op X dat hij OpenCode opnieuw had gebouwd om in de console van de ontwikkelaarstools van een browser te draaien, met console.log-instructies voor de interface. Het is gebouwd op een framework waarnaar hij linkt op textjs.org, en hij nodigt ontwikkelaars en hun agents uit om er andere console-apps mee te bouwen. In een opmerking bij het bericht staat dat er een VS Code-extensie in ontwikkeling is en dat een Chrome-extensie voor ontwikkelaarstools later volgt.
Anthropic brengt FlashProve uit, een open-sourceprototype om te bewijzen welk model een antwoord heeft gegenereerd
Anthropic publiceerde onderzoek naar aantoonbare inferentie: een cryptografisch bewijs (een zkSNARK) dat een antwoord afkomstig is van een specifieke, vastgelegde set modelgewichten, controleerbaar door een gebruiker die de gewichten niet heeft. Volgens het bericht kan dit helpen detecteren of een routeringsdienst ongemerkt een ander model heeft ingezet of een aanvaller het model heeft gemanipuleerd, en evaluatoren en toezichthouders een manier bieden om te controleren welk model wordt aangeboden.
Hydrogen-1.0, een wetenschappelijk model met open gewichten dat na het trainen is gebaseerd op GLM-5.3, is uitgebracht
Chenru Duan kondigt Hydrogen-1.0 aan, dat het team zijn eerste model met open gewichten voor wetenschappelijk onderzoek noemt. Het is GLM-5.3 (van Z.ai), na het trainen verder getraind op de interne wetenschappelijke data, labnotities en ontdekkingstrajecten van het team.
MiniMax geeft overzicht van community-quantisaties om M3.1 Flash lokaal te draaien
MiniMax publiceerde een overzicht van door de community gemaakte, gekwantiseerde versies van zijn open-weightmodel M3.1 Flash met 428 miljard parameters, bedoeld voor mensen die het op hun eigen hardware draaien. Volgens MiniMax verlagen gewichten met minder bits het geheugen dat nodig is om het model te laden en de hoeveelheid gewichtdata die tijdens het decoderen wordt verplaatst. Om dit goed te laten werken, zijn zorgvuldige kalibratie, efficiënte kernels met lage bitprecisie en een verdeling van experts over GPU- en systeemgeheugen nodig.