AI TrackerИнфраструктура:
новости для разработчиков.
Свежие новости по теме «Инфраструктура» от всех AI-провайдеров: запуски, изменения цен и снятие с поддержки — кратко и с тем, что это значит для вас.
Microsoft добавила Copilot harness в Foundry Agent Service
Microsoft представила Microsoft Copilot harness в Foundry Agent Service. По словам Microsoft, инженерная команда GitHub создала мульти-модельный harness, который теперь внедрён в продукты Microsoft. Версия для Foundry позволяет разработчикам создавать агентов, не перестраивая слой исполнения. Как утверждает Microsoft, harness отвечает за оркестрацию, инструменты, контекст и средства управления, чтобы разработчики могли сосредоточиться на навыках и результатах работы своих агентов. Microsoft опубликовала демонстрационное видео и запись в блоге Foundry.
Vercel AI Gateway добавил 14 моделей ElevenLabs со скидкой 50% до 9 ноября
По словам Vercel, 14 моделей ElevenLabs теперь доступны в AI Gateway — единой точке доступа к провайдерам моделей; до 9 ноября на них действует скидка 50%. В списке Vercel — голосовые агенты с поддержкой работы в реальном времени, музыка, звуковые эффекты, диалоги с несколькими голосами, потоковая передача речи через WebSockets и преобразование речи в текст.HarnessAgent от Vercel теперь принимает изображения на вход
Vercel сообщает, что HarnessAgent теперь поддерживает изображения на вход во всех адаптерах harness. Передавайте изображения вместе с текстом в стандартном формате сообщений AI SDK, а, по словам Vercel, остальное сделает встроенная в каждый harness модель для работы с изображениями. Подробнее — в записи Vercel в журнале изменений.Parallel запускает Decisions API, который опирается на актуальные данные из интернета при принятии решений и стоит $0.001 за запрос
Parallel объявила о запуске Decisions API в X 27 октября и сообщает, что API уже доступен. Компания называет его «первым механизмом принятия решений, основанным на данных из интернета»: модели для принятия решений, такие как Jev, отвечают мгновенно, но не учитывают самые свежие новости, а новый API объединяет и то и другое в одном запросе. Это заявление самой Parallel.
Логан Грэм из Anthropic уточнил изложение Washington Post о проникновении в Cathedral
Логан Грэм из Frontier Red Team компании Anthropic опубликовал 26 октября в X уточнения к статье Washington Post и реакции на неё. В статье говорилось, что ИИ-агенты стартапа в сфере кибербезопасности проникли в системы Anthropic менее чем за 12 часов. Ниже — слова самого Грэма, а не заявление Anthropic:Cloudflare сообщает, что несоответствие конфигурации GLM 5.3 в Workers AI привело к утечке страниц KV-кэша между запросами
26 октября Cloudflare опубликовала уведомление об инциденте и описание исправления. В нём говорится, что несоответствие конфигурации GLM 5.3 (@cf/zai-org/glm-5.3) в Workers AI вызвало ошибку в SGLang, движке инференса, из-за которой страницы KV-кэша между запросами становились доступны. Уведомление было согласовано с публикацией SGLang.Оценочные тесты AgentEnv от Scale AI теперь можно запускать в Vercel Sandbox
Vercel сообщает, что теперь можно запускать оценочные тесты AgentEnv от Scale AI Labs в Vercel Sandbox. Вы ставите агенту задачу, запускаете его в изолированной среде и проверяете результат. Vercel опубликовала запись в журнале изменений и руководство по настройке в документации Vercel Sandbox.Команды Vercel Sandbox теперь поддерживают stdin
В Vercel сообщают, что команды, запускаемые в Vercel Sandbox, теперь могут получать ввод через stdin. Это позволяет передавать ввод работающим CLI-инструментам и MCP-серверам, использующим stdio, например agent-browser, внутри sandbox. Подробности — в записи журнала изменений Vercel.Теперь Gemini API по умолчанию сохраняет запросы Generate Content на платном тарифе
В журнале изменений Gemini API от Google говорится, что в новых проектах, использующих Generate Content API (generateContent, streamGenerateContent и batchGenerateContent) на платном тарифе, запросы теперь сохраняются по умолчанию (store=true), как и в Interactions API. В существующих проектах сохраняются текущие настройки.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 открыла MiniMax M3.1 Flash для постобучения
По словам Together AI, MiniMax M3.1 Flash теперь доступна для постобучения на платформе компании. Согласно Together, пользователи могут проводить supervised fine-tuning (SFT) или обучение с подкреплением (RL) на собственных данных, с собственными функциями вознаграждения и средами, сохраняя цикл обучения в собственном коде на Python.Продавец утверждает, что у него есть база пользователей и API-ключи OpenRouter; OpenRouter не обнаружила подтверждений
25 октября аккаунт по анализу киберугроз DailyDarkWeb сообщил, что продавец на подпольном форуме утверждает, будто предлагает базу данных, связанную с openrouter.ai. По словам аккаунта, продавец заявляет, что в ней есть:Исследовательница опубликовала 11 неисправленных уязвимостей в Tailscale и headscale, большинство — в Tailscale SSH
Эрика Виндиш из Cyberdione Labs опубликовала 11 находок под названием Tailworm (tailworm.com), не согласовав раскрытие уязвимостей, поэтому у поставщика не было времени сначала выпустить исправления. По состоянию на 25 октября о патчах или CVE не сообщалось.
SGLang заявляет, что теперь не уступает движку DeepSeek DeepInfer на DeepSeek-V4.1-Flash
Проект SGLang утверждает, что его движок инференса теперь не уступает DeepInfer, собственному движку DeepSeek, как на этапе prefill, так и на этапе decode для DeepSeek-V4.1-Flash. Через несколько часов после аналогичного заявления vLLM SGLang сообщила, что пропускная способность prefill составляет до 1.04× от показателя DeepInfer на 4× GB300 и 4× B300, а пропускная способность decode — до 7.4% на 64× GB300.
vLLM заявляет, что теперь не уступает движку DeepSeek DeepInfer на DeepSeek-V4.1-Flash
Проект vLLM заявляет, что его движок инференса теперь не уступает DeepInfer — собственному движку DeepSeek для DeepSeek-V4.1-Flash — на конфигурации декодирования DeepSeek при размерах батча от 8 до 256. По словам проекта, этого удалось добиться на DEP32 (параллелизм по данным для механизма внимания с параллелизмом экспертов на 32 GPU) в сравнении с конфигурацией EP64DP64 у DeepInfer.