Word, Excel और PowerPoint के Copilot में Grok आया, OpenAI ने अमेरिकी सरकारी संस्थाओं के लिए ChatGPT लाइसेंस शून्य किया, DeepSeek ने V4 Pro को जारी रखा

इस शनिवार कोई नया प्रमुख मॉडल नहीं आया, लेकिन इन उपकरणों का पहले से उपयोग कर रहे लोगों के लिए ठोस बदलाव हुए हैं। Teams में Grok Bot के आने के अगले दिन Microsoft, Word, Excel और PowerPoint के Copilot में SpaceXAI के Grok मॉडल पेश कर रहा है, OpenAI सभी अमेरिकी सरकारी संस्थाओं के लिए ChatGPT लाइसेंस की कीमत शून्य कर रहा है और साथ ही एक संघीय कानून की मांग कर रहा है, जबकि DeepSeek के दस्तावेज़ों ने 14 सितंबर के लिए निर्धारित V4 Pro पुनर्निर्देशन को रद्द कर दिया है। विकास उपकरणों की ओर, अपना कंप्यूट और मॉडल लाने वालों के लिए Amp निःशुल्क हो गया है, जबकि Gemini CLI और Vibe CLI अपने सुरक्षा नियंत्रणों को अधिक सख्त कर रहे हैं।

Word, Excel और PowerPoint के Copilot से लेकर Teams तक, Microsoft सुइट में Grok ने जगह बनाई

12 सितंबर — Microsoft ने Word, Excel और PowerPoint के Copilot में SpaceXAI के Grok मॉडल पेश करने की घोषणा की है। शुरुआत सीमित है: यह केवल Microsoft Frontier कार्यक्रम के ग्राहकों से शुरू हो रही है, और Microsoft इसे Copilot में उपलब्ध मॉडल विकल्पों के विस्तार के रूप में प्रस्तुत कर रहा है। @grok खाते ने एक घंटे से भी कम समय बाद इस घोषणा को साझा किया।

Launching even more models in Copilot. Grok models from SpaceXAI are rolling out in Copilot in Word, Excel, and PowerPoint—starting with a focused release to customers in the Microsoft Frontier program.

🇮🇳 Copilot में और भी मॉडल आ रहे हैं। SpaceXAI के Grok मॉडल Word, Excel और PowerPoint के Copilot में पेश किए जा रहे हैं, जिसकी शुरुआत Microsoft Frontier कार्यक्रम के ग्राहकों के लिए सीमित लॉन्च से होगी। — X पर @Microsoft365

यह अंतर महत्वपूर्ण है: SpaceXAI जून और जुलाई से Word, Excel, PowerPoint और Outlook के लिए अपने Grok ऐड-इन पहले ही उपलब्ध करा रहा था, और अगस्त के अंत से Grok 4.6 Microsoft Foundry पर उपलब्ध है। इस बार Grok मॉडल स्वयं Microsoft के Copilot में प्रवेश कर रहे हैं। घोषणा में न तो संबंधित Grok संस्करण, न कीमत और न ही Frontier कार्यक्रम के बाद की समय-सारणी बताई गई है।

🔗 X पर Grok द्वारा साझा की गई घोषणा

Grok Bot Microsoft Teams में खोजता और कार्रवाई करता है

11 सितंबर — Microsoft की घोषणा से एक दिन पहले @bot खाते ने बताया कि SpaceXAI की स्थायी एजेंट पेशकश Grok Bot अब उपयोगकर्ता की ओर से Microsoft Teams में खोज और कार्रवाई कर सकती है। प्रशांत समय के अनुसार 10 सितंबर की देर दोपहर प्रकाशित एक संदेश पहले ही बिक्री टीमों को लक्षित कर चुका था: Grok Bot ग्राहक खातों पर नज़र रखने, अनुवर्ती कार्रवाई सुनिश्चित करने और गहन शोध करने के लिए Salesforce, HubSpot, Gong, Clay और Granola से जुड़ता है। ये कनेक्टर सितंबर की शुरुआत में प्रस्तुत सुविधाओं का विस्तार करते हैं, जिनमें Grok Bot for Enterprise से लेकर फ़ॉर्म भरना और संदेश लिखना शामिल है। दोनों में से किसी भी संदेश में आवश्यक योजना, कीमत या उपयोग सीमा नहीं बताई गई है।

🔗 X पर Grok Bot की Microsoft Teams घोषणा

अमेरिकी सरकार के सामने OpenAI: सार्वजनिक खरीद और कानून की अपील के बीच

9 और 10 सितंबर — सप्ताह के मध्य में प्रकाशित OpenAI के दो लेख, जिन्हें हमारे पिछले संस्करणों में शामिल नहीं किया गया था, अमेरिकी सार्वजनिक सत्ता के सामने कंपनी की दो भूमिकाएँ दिखाते हैं: वह प्रशासन को सेवाएँ बेचती है और विधायिका से अपने विनियमन की मांग करती है।

OneGov 2.0: सभी सरकारी संस्थाओं के लिए शून्य-डॉलर ChatGPT लाइसेंस

10 सितंबर — OpenAI for Government ने पिछले वर्ष की संघीय पेशकश को आगे बढ़ाते हुए संघीय General Services Administration (GSA) के साथ एक नया बहुवर्षीय समझौता किया है। सामान्यतः प्रति उपयोगकर्ता प्रति माह 15 डॉलर वाला लाइसेंस बिना किसी न्यूनतम प्रतिबद्धता के शून्य हो गया है और उपयोग पर आधी कीमत ली जाएगी। पेशकश अब संघीय स्तर से आगे बढ़ गई है: पहली बार राज्य, स्थानीय निकाय और जनजातीय सरकारें भी इसकी पात्र हैं। मौजूदा समझौतों के कारण दस लाख से अधिक सरकारी कर्मचारियों के पास पहले ही ChatGPT की पहुँच थी; पात्रता लगभग 23 मिलियन लोगों तक बढ़ गई है और उपलब्ध उपकरणों में GPT-6 Astra भी शामिल है।

समझौते का घटक	घोषित विवरण
प्रति उपयोगकर्ता लाइसेंस	प्रति माह 15 डॉलर के बजाय 0 डॉलर, बिना न्यूनतम प्रतिबद्धता के
मॉडलों का उपयोग	50 % छूट
पात्र सरकारी संस्थाएँ	संघीय सरकार, राज्य, स्थानीय निकाय और जनजातीय सरकारें
साइबर रक्षा घटक	Daybreak Blue व्यावसायिक दर के 50 % पर, Daybreak Red अनुरोध पर मानक दर में
समझौते की अवधि	27 महीने, 1 अक्टूबर 2026 से 31 दिसंबर 2028 तक

साइबर रक्षा घटक पिछले सप्ताह घोषित एक अरब डॉलर की निधि वाले Daybreak for Frontline Defenders का विस्तार करता है। OpenAI याद दिलाता है कि ChatGPT Enterprise अपने मॉडलों को प्रशिक्षित करने के लिए संगठनों के इनपुट या आउटपुट डेटा का उपयोग नहीं करता। परिचयात्मक वेबिनार 14 सितंबर को निर्धारित है।

🔗 संघीय, राज्य, स्थानीय और जनजातीय सरकारों के लिए AI पहुँच और साइबर रक्षा का विस्तार

संघीय कानून के लिए विचार-लेख और कैलिफ़ोर्निया के चार विधेयक

9 सितंबर — राजनीतिक अवसर उपलब्ध होने का तर्क देने वाले एक विचार-लेख में OpenAI के वैश्विक मामलों के प्रमुख (Chief Global Affairs Officer) Chris Lehane ने कांग्रेस से अपना सत्र समाप्त होने से पहले मॉडल क्षमताओं पर आधारित अनिवार्य राष्ट्रीय विनियमन अपनाने को कहा है। ये दायित्व सबसे सक्षम प्रणालियाँ विकसित करने वाली मुट्ठी भर प्रयोगशालाओं पर लागू होने चाहिए, न कि स्टार्टअप या छोटे डेवलपरों पर, और सुरक्षा नीति को खुले भार वाले मॉडलों के विरुद्ध नीति नहीं बनना चाहिए। इस बीच OpenAI ने कैलिफ़ोर्निया विधायिका द्वारा पारित और गवर्नर Newsom को भेजे गए चार विधेयकों का औपचारिक समर्थन किया है। इनमें SB 1119 भी शामिल है: OpenAI ने अगस्त के अंत में ही इस विधेयक के समर्थन की घोषणा कर दी थी।

कैलिफ़ोर्निया विधेयक	विधेयक का उद्देश्य
SB 813	स्वतंत्र सुरक्षा मूल्यांकनों की रूपरेखा
AB 1405	AI लेखा परीक्षकों पर लागू मानक
SB 1119	साथी चैटबॉट का उपयोग करने वाले नाबालिगों की सुरक्षा
AB 1864	AI से सुगम होने वाले जैविक खतरों के विरुद्ध सुरक्षा उपाय

Some of these bills we did not endorse in the past, and are now supporting after reconsidering in light of the recent jump in capabilities we have seen.

🇮🇳 हमने अतीत में इनमें से कुछ विधेयकों का समर्थन नहीं किया था, लेकिन हाल में क्षमताओं में देखी गई छलाँग के संदर्भ में उनका पुनर्मूल्यांकन करने के बाद अब हम उनका समर्थन करते हैं। — Chris Lehane, वैश्विक मामलों के प्रमुख, OpenAI

विचार-लेख असंरेखण की निगरानी के लिए उद्योग मानकों की भी मांग करता है: जब कोई मॉडल अपने विकास या मूल्यांकन के दौरान बिना अनुमति संबंधित संगठनों के सुरक्षा नियंत्रणों को दरकिनार करे, तो उन्हें तुरंत लिखित सूचना दी जाए। Astra के लिए OpenAI का कहना है कि वह विचार-श्रृंखलाओं सहित पूर्ण प्रक्षेप-पथों की निगरानी करता है और किसी भी विस्तारित आंतरिक परिनियोजन से पहले संरेखण मूल्यांकन अनिवार्य करता है। लेख के अनुसार पूरी तरह स्वायत्त पुनरावर्ती आत्म-सुधार आज नहीं हो रहा है और जब तक उसे सुरक्षित रूप से नहीं किया जा सकता, तब तक उसका अनुसरण नहीं किया जाना चाहिए।

🔗 AI नीति का अवसर खुला है। हमें कार्रवाई करनी होगी।

DeepSeek अंततः 14 सितंबर के बाद भी अपना V4 Pro API जारी रखेगा

12 सितंबर को देखा गया — DeepSeek API के दस्तावेज़ अब 10 सितंबर की घोषणा के विपरीत बात कहते हैं। उस दिन V4.1-Flash जारी करने के साथ DeepSeek ने V4 Pro को समाप्त करने की योजना बनाई थी: 14 सितंबर को 04:00 UTC से deepseek-v4-pro पर भेजे गए सभी अनुरोधों को V4.1-Flash की ओर पुनर्निर्देशित किया जाना था और उनसे Flash की दर ली जानी थी, जब तक V4.1-Pro जारी न हो जाए। Models & Pricing पृष्ठ पर अब एक टिप्पणी बताती है कि उपयोगकर्ताओं की मांग पूरी करने के लिए DeepSeek 14 सितंबर के बाद भी V4 Pro API उपलब्ध कराता रहेगा, बिलिंग में कोई बदलाव नहीं होगा और कंपनी किसी नए बदलाव की स्थिति में पहले सूचना देगी।

यही अनुच्छेद बदलाव विवरण की 10 सितंबर वाली प्रविष्टि में अंग्रेज़ी और चीनी दोनों भाषाओं में मौजूद है। DeepSeek ने इस फैसले में बदलाव की तारीख नहीं बताई है और न ही इसे X पर साझा किया है, जबकि 10 सितंबर की घोषणा वाली पोस्ट अब भी पुरानी समय-सारणी दिखाती है: दो परस्पर-विरोधी संस्करण ऑनलाइन बने हुए हैं।

प्रति दस लाख tokens बिलिंग मद	deepseek-flash, कम व्यस्त घंटे	deepseek-flash, व्यस्त घंटे	deepseek-v4-pro, कम व्यस्त घंटे	deepseek-v4-pro, व्यस्त घंटे
cache सहित इनपुट (cache hit)	0,003 डॉलर	0,006 डॉलर	0,022 डॉलर	0,044 डॉलर
cache रहित इनपुट (cache miss)	0,15 डॉलर	0,30 डॉलर	0,66 डॉलर	1,32 डॉलर
आउटपुट tokens	0,60 डॉलर	1,20 डॉलर	1,98 डॉलर	3,96 डॉलर
समवर्ती अनुरोध	2 500	2 500	500	500
चित्रों की समझ	हाँ	हाँ	नहीं	नहीं

इसलिए API उपयोगकर्ताओं के लिए स्वचालित पुनर्निर्देशन नहीं होगा: दोनों मॉडल साथ उपलब्ध रहेंगे, प्रत्येक में दस लाख tokens का संदर्भ और अधिकतम 384K आउटपुट होगा। बिलिंग मद के आधार पर V4 Pro की कीमत Flash से 3,3 से 7,3 गुना अधिक है। सोमवार से शुक्रवार तक 01:00 से 04:00 और 06:00 से 10:00 UTC तक व्यस्त घंटे हैं; शेष समय आधी कीमत ली जाती है।

🔗 Models & Pricing, DeepSeek API 🔗 DeepSeek API का बदलाव विवरण

अपना कंप्यूट और मॉडल सदस्यताएँ लाने वालों के लिए Amp निःशुल्क हुआ

12 सितंबर — Amp ने अपनी साइट पर 13 सितंबर की तारीख वाला Free Agent शीर्षक का एक लेख प्रकाशित किया है, जो उसके कोडिंग एजेंट की बिलिंग व्यवस्था बदलता है। अपना कंप्यूट और अपनी मॉडल सदस्यताएँ या कुंजियाँ लाने पर उपयोग निःशुल्क हो जाता है। ChatGPT सदस्यता जोड़ने के लिए अब मासिक योजना आवश्यक नहीं है और व्यक्तिगत API कुंजियाँ लाने पर (Bring Your Own Key, BYOK) Enterprise के अतिरिक्त सभी ग्राहकों के लिए अब न तो प्रति token शुल्क लगता है, न कोई सीमा। Amp अब orbs के लिए शुल्क लेता है—उसकी दूरस्थ मशीनें जहाँ एजेंट स्वायत्त और समानांतर रूप से काम करते हैं—जबकि अपनी मशीनों पर स्थापित निष्पादकों के माध्यम से उनका निःशुल्क विकल्प उपलब्ध है। अनुमान-गणना अब भी Amp के माध्यम से खरीदी जा सकती है, बिना कोई अतिरिक्त लाभांश जोड़े।

Amp योजना	प्रदर्शित कीमत	योजना में शामिल सुविधाएँ
Hobby (नई)	निःशुल्क	सभी सुविधाएँ, उपयोग के अनुसार सशुल्क orbs या निःशुल्क निजी निष्पादक, बिना शुल्क या सीमा के BYOK
Individual (Megawatt या Gigawatt)	Megawatt के लिए प्रति माह 20 डॉलर	45 000 मिनट orb समय, असीमित सार्वजनिक और निजी रिपॉज़िटरी
Teams (नई)	कोई अतिरिक्त शुल्क नहीं	अलग-अलग योजनाओं वाले सदस्य, साझा थ्रेड और पोर्टल, साझा क्रेडिट, SSO SAML/OIDC
Enterprise	मूल्य अनुरोध पर	सशुल्क सीटों के बिना साझा क्रेडिट, SCIM, खर्च सीमा, लेखा-परीक्षा लॉग

टीमों के लिए प्रवेश लागत समाप्त हो गई है: सभी लोगों को कार्यस्थान में निःशुल्क आमंत्रित किया जा सकता है और अधिक उपयोग करने वाले लोग उपयोग पर छूट पाने के लिए सशुल्क योजना चुन सकते हैं—Amp के अनुसार Megawatt में औसतन 60 % और Gigawatt में 65 %। किसी एक सदस्य के भुगतान करते ही पूरे कार्यस्थान के लिए SAML/OIDC एकल प्रमाणीकरण निःशुल्क हो जाता है, और अब तक केवल Enterprise ग्राहकों को अनुबंध के तहत सुनिश्चित शून्य या न्यूनतम डेटा-अवधारण नीति का विस्तार सभी तक कर दिया गया है। अंततः Megawatt और Gigawatt को OpenRouter, Amazon Bedrock और Ollama Cloud सहित आठ अतिरिक्त प्रदाताओं की अग्रिम पहुँच मिलती है।

🔗 Amp का Free Agent लेख

डेस्कटॉप के लिए ChatGPT 26.908: Pets से त्वरित बातचीत और Windows पर Appshots

11 सितंबर — OpenAI ने Pets पर केंद्रित ChatGPT डेस्कटॉप ऐप का संस्करण 26.908 जारी किया है। macOS और Windows पर दूसरी विंडो के ऊपर तैरने वाले ये वैकल्पिक सजीव साथी अब तक चल रही बातचीत पर नज़र रखने के काम आते थे। अब वे एक आरंभ बिंदु भी बन गए हैं: जानवर के नीचे मौजूद नियंत्रणों से त्वरित बातचीत (Quick Chat) लिखकर मुख्य विंडो खोले बिना Enter से भेजी जा सकती है। एक वैश्विक शॉर्टकट इन नियंत्रणों को दिखाता है—macOS पर Option+Space और Windows पर Windows+Alt+P—जबकि Mini मोड स्क्रीन पर जानवर दिखाए बिना वही शॉर्टकट और सूचनाएँ बनाए रखता है।

जानवर चार स्थितियाँ दिखाता है—बातचीत जारी है, निर्णय की प्रतीक्षा है, पूरी हो गई है या किसी त्रुटि से अवरुद्ध है—और उत्तर की प्रतीक्षा कर रहे थ्रेड को प्राथमिकता देता है। इन नियंत्रणों से शुरू की गई बातचीत किसी भी प्रोजेक्ट से बाहर बनाई जाती है और अनुकूलित pets मशीन पर ही संग्रहीत रहते हैं; वे वेब पर ChatGPT के साथ समकालित नहीं होते।

अगस्त के अंत में macOS पर प्रस्तुत Appshots अब Windows पर भी आ गए हैं: दोनों Alt कुंजियाँ एक साथ दबाने पर अग्रभूमि वाली विंडो ChatGPT को भेजी जाती है—उपलब्ध पाठ के साथ स्क्रीनशॉट के रूप में—और उपयोगकर्ता की चुनी हुई बातचीत में जुड़ती है। शॉर्टकट को अनुकूलित किया जा सकता है और Windows पर appshot मुख्य ऐप में खुलता है।

🔗 X पर ChatGPT की घोषणा 🔗 ChatGPT ऐप का बदलाव विवरण

Gemini CLI की nightly, जो sandbox को अलग करती है और build फ़ाइलों की निगरानी करती है

12 सितंबर — 10 और 11 सितंबर को बिना किसी code बदलाव वाली दो nightlies के बाद, Gemini CLI की v0.61.0-nightly.20260912 में दो बदलाव आए हैं, दोनों सुरक्षा पर केंद्रित हैं और 2, 4 तथा 5 सितंबर की nightlies की निरंतरता में हैं। stable (v0.59.0) और preview (v0.60.0-preview.0) चैनलों में कोई बदलाव नहीं हुआ।

पहला बदलाव (PR #29250) build फ़ाइलों के ज़रिए होने वाले अप्रत्यक्ष prompt injection (indirect prompt injection) को लक्षित करता है: जालसाज़ी वाला बाहरी content agent को किसी Makefile या package.json में बदलाव करने और फिर build चलाने के लिए प्रेरित करता है। अब CLI session के दौरान बनाई या बदली गई build configuration फ़ाइलों पर नज़र रखता है, और उसके बाद चलाई जाने वाली हर build या test command (npm run, make, cargo, blaze) के लिए स्पष्ट पुष्टि माँगता है। यही नियम तब भी लागू होता है, जब कोई command अविश्वसनीय बाहरी content से लिए गए arguments का दोबारा उपयोग करती है: Google Docs, Buganizer, web fetch से प्राप्त pages या MCP servers के responses।

दूसरा बदलाव (PR #29214, 45 commits) sandbox को उपयोगकर्ता की configuration और credentials से अलग करता है। Gemini CLI उसे home folder, system root या ~/.gemini से चलाने और इन paths को किसी container में mount करने से इनकार करता है; अब container को settings की केवल एक साफ़ की गई copy मिलती है, जिसमें hooks या API keys नहीं होते। macOS पर Seatbelt profiles ~/.gemini और संवेदनशील फ़ाइलों (oauth_creds.json, trustedFolders.json, .env) में लिखने के साथ-साथ credential stores और hook definitions को पढ़ने से रोकते हैं।

🔗 nightly v0.61.0-nightly.20260912 के notes

Vibe CLI 2.25.4 जोखिमपूर्ण shell syntax के लिए स्वीकृति अनिवार्य करता है

12 सितंबर — Mistral ने Vibe CLI 2.25.4 जारी किया, जो चार दिनों में चौथा version है। यह सुधारात्मक version सबसे पहले सुरक्षा को प्रभावित करता है: अब shell permission checks उन जोखिमपूर्ण command syntaxes और options के लिए उपयोगकर्ता की स्वीकृति माँगते हैं, जिनसे workspace controls और denylist (denylist) को दरकिनार किया जा सकता था। release note इस सख़्ती को CVE-2026-87984 से CVE-2026-87987 तक के चार identifiers और CVE-2026-87988 के बचे हुए variants से जोड़ता है। 12 सितंबर को repository में कोई security advisory मौजूद नहीं थी और इन खामियों की गंभीरता नहीं बताई गई है।

smart approve (smart approve), जिसे 2.25.1 पहले ही ऐसे git commands को स्वतः स्वीकृत करने से रोकती थी जो secrets दिखा सकते हैं, अब फिर अपना व्यवहार बदलता है। जब किसी जोखिमपूर्ण action का दोबारा अनुरोध किया जाता है, तो वह अब उसे केवल block नहीं करता: वह पुष्टि माँगता है और कारण दिखाता है। जिन calls को वह अपने आप स्वीकृत करता है, वे अब warning के बजाय साधारण note के रूप में दिखाई देती हैं, और progressive rollout द्वारा सक्रिय किए जाने पर यह mode Vibe Desktop के selector में दिखता है।

बाकी बदलाव रोज़मर्रा के उपयोग को अधिक भरोसेमंद बनाते हैं: कोई अमान्य connector अब दूसरे connectors को load होने से नहीं रोकता, @ के ज़रिए फ़ाइल mentions --add-dir द्वारा जोड़ी गई सभी roots पर काम करते हैं, और Zed तथा JetBrains जैसे ACP clients हमेशा active mode दिखाते हैं।

🔗 GitHub पर 2.25.4 के release notes

Wringer, प्रति weight 2.655 bits वाला 4 अरब parameters का reasoning model

12 सितंबर — weiciao wu ने Hugging Face के community blog पर Wringer प्रकाशित किया, जो InternScience/Agents-A1-4B पर परखी गई quantization method है; यह hybrid Qwen3.5 architecture वाला 4 अरब parameters का reasoning model है। यह किसी laboratory का publication नहीं, बल्कि व्यक्तिगत योगदान है। model body घटकर प्रति weight 2.655 bits रह जाती है और IFEval, HumanEval तथा GSM8K पर औसतन अपने मूल scores का 93.7% बनाए रखती है, जबकि उसी model की GGUF quantizations की curve interpolation के अनुसार समान bitrate पर 52.7% तक गिर जाती है।

इस विधि में तीन चरण हैं। पूरी covariance matrix पर GPTQ के माध्यम से की गई closed-form quantization पहले ही 81.4% retention देती है। इसके बाद fill (fill) codes को freeze करता है और हर linear layer में rank 128 का adapter जोड़ता है, जिसे लगभग 10 करोड़ tokens पर self-distillation से train किया जाता है, यानी एक ही GPU पर 7 घंटे 30 मिनट। अंत में wring (wring) adapter के योगदान को समाहित करने के लिए codes की फिर से गणना करके उसे हटा देता है: वही bit budget और inference के समय कोई adapter नहीं।

परखी गई configuration	body के प्रति weight bits	IFEval score	HumanEval score	GSM8K score	औसत retention
bf16, reference	16	92,79	94,51	95,53	100 %
GGUF, `IQ2_M` class	2,763	73,38	63,41	76,65	75,47 %
बिना training का Wringer	2,655	75,97	70,73	83,70	81,44 %
Wringer, दो cycles (प्रकाशित model)	2,655	88,17	85,37	93,48	94,65 %
GGUF, `IQ2_XXS` class	2,558	34,38	20,12	36,54	32,16 %

93.7% का आँकड़ा एक cycle के शुरुआती evaluation से आता है; Hub पर प्रकाशित दो cycles वाला model 94.65% तक पहुँचता है। सीमाएँ स्पष्ट रूप से बताई गई हैं: 2.655 bits केवल body के linear weights को कवर करते हैं, और bf16 में रखे गए embedding के साथ पूरे model का भार प्रति weight 4.69 bits है। native low-bit kernels न होने के कारण vLLM में inference फिर bf16 में होता है, इसलिए runtime पर memory या speed में कोई लाभ अभी प्रदर्शित नहीं किया गया है। evaluation भी एक model, तीन benchmarks और GGUF के साथ एक comparison तक सीमित है। इस project में एक GPU पर लगभग पाँच सप्ताह लगे; एक agent experiments की chains चलाता रहा, जबकि एक व्यक्ति आगे बढ़ाने योग्य दिशाएँ चुनता था।

🔗 Hugging Face blog पर Wringer

संक्षिप्त समाचार

Cognition और Perplexity ने end-to-end tests GPT-6 Astra को सौंपे — API की दो case studies। Devin iPhone game Otter Run का test करता है और simulator में recording लौटाता है, साथ ही ऐसी report देता है जो सफल verifications और बिना test वाले क्षेत्रों को अलग करती है; Perplexity, Astra से एक छोटा program बनवाता है जो दूसरे services के responses की नकल करके किसी application को end-to-end परखता है। 🔗 स्रोत
OpenAI Developers ने GPT-6 Astra से बनाए गए तेरह projects एकत्र किए — इनमें 3D में देखने योग्य 2 234 anatomical parts, Unreal Engine में दोबारा बनाया गया Manhattan, train की एक पुरानी drawing से बना 3 295 editable objects वाला Blender model, और C++ में लिखा ray tracer (ray tracer) शामिल है, जिसे iPhone के GPU पर Swift में port किया गया। 🔗 स्रोत
autofinetune ने Gemma के दर्जनों fine-tuning experiments एक agent को सौंपे — Google Developers Blog पर Antigravity CLI और Gemini 3.7 Flash training script को बदलते हैं, Cloud TPU पर Tunix चलाते हैं और केवल सफल commits रखते हैं। परिणाम: FunctionGemma 270M पर कुछ घंटों में 20 experiments, फिर Gemma 3 1B पर दो से तीन दिनों में 40 GRPO experiments, जिससे लगभग 10% अधिक reward मिला। 🔗 स्रोत
ToolGrad response से शुरुआत करके tool-usage data बनाता है — 10 सितंबर का छूटा हुआ समाचार: Google Research पहले API calls की एक valid chain बनाता है, फिर request लिखता है, और ToolBench के 16 000 से अधिक APIs पर सफलता दर लगभग 100% रहती है। इस data पर fine-tune किया गया Gemma 3 12B, BFCL पर 83.1 score प्राप्त करता है, जबकि article के समय के अग्रणी models gemini-2.5-pro का score 83.2 और GPT-5 का 74.4 था। 🔗 स्रोत
Gemini API documentation Google AI Studio में उपलब्ध हुई — 10 सितंबर का छूटा हुआ समाचार: शून्य से दोबारा बनाया गया और ai.studio/docs पर उपलब्ध पहला preview, जिसे Logan Kilpatrick मनुष्यों और agents दोनों को ध्यान में रखकर बनाया गया बताते हैं। messages यह स्पष्ट नहीं करते कि agents इसका उपयोग कैसे करते हैं। 🔗 स्रोत
Venice Film Festival में Google द्वारा समर्थित तीन Android XR projects — 100 ZEROS team ने Andy Serkis के NEVATARS और Margot Robbie द्वारा narrated Galápagos: The Last Eden पर काम किया, जिसमें Gemini दर्शक के साथ conversations को animate करता है, साथ ही Asylm Studios की psychological thriller Sedona के trailer को 2D से 3D में अपने आप convert किया। post में न तो कोई निश्चित model बताया गया है, न availability date। 🔗 स्रोत
Claude Code 2.1.270 ने 2.1.269 की regression ठीक की — Bash tool से चलाए गए read-only git commands अब session के कुछ समय बाद दोबारा permission नहीं माँगते। version में यही एकमात्र बदलाव है। 🔗 स्रोत
Claude Enterprise पर smart reports (smart reports) beta में — 10 सितंबर का छूटा हुआ समाचार: Claude किसी team की अधिकतम 28 दिनों की transcripts के sample का analysis करता है और किए गए काम, उसकी लागत, अड़चनों तथा shared skills में बदले जाने योग्य बार-बार दोहराए गए tasks पर report लिखता है। beta के दौरान हर महीने दस free reports और feature default रूप से disabled है। 🔗 स्रोत
Copilot metrics, VS Code की Agents window को मापते हैं — सामान्य उपलब्धता में नए fields इस window के daily active users, sessions और messages को 1 तथा 28 दिनों की अवधि में company, organization या user के अनुसार गिनते हैं। access केवल owners, billing managers और View Copilot Metrics permission वाले roles के लिए है। 🔗 स्रोत
GitHub ने Universe 2026 की ticket sales फिर शुरू की — एक छोटा video mini-computer के रूप में प्रस्तुत programmable badge को प्रमुखता देता है, जो केवल onsite attendees के लिए है: San Francisco में 28 और 29 अक्टूबर के लिए physical attendance pass 1 399 dollars का है, जबकि virtual participation free है। यह बिना किसी product announcement वाला promotion है, जो 22 अगस्त और 7 सितंबर की दोबारा की गई promotions की कड़ी में आता है। 🔗 स्रोत
Fugu Ultra v2 OpenRouter पर आया — Sakana AI के इस premium orchestrator की कीमत प्रति दस लाख input tokens 5 dollars और output tokens 30 dollars है, तथा इसका context दस लाख tokens का है। 272 000 से अधिक tokens वाले prompts पर अधिक शुल्क लगता है, और orchestration द्वारा स्वयं उपयोग किए गए tokens का शुल्क सामान्य tokens की तरह लिया जाता है। 🔗 स्रोत
ChordStream, symbolic music models के लिए प्रति chord 64-bit token — Hugging Face के community blog पर प्रकाशित specification: प्रत्येक token में MIDI files या REMI streams से निकाली गई tonality, degree, bass और chord position होती है, साथ ही captioned-ChordStream dataset भी दिया गया है। extractor अभी heuristic है और कोई trained model प्रस्तुत नहीं किया गया है। 🔗 स्रोत
Qwen3.8-27B, Cerebras पर लगभग 1 850 tokens प्रति second की गति से चलता है — free access में 64k tokens और paid access में 128k का context, प्रति दस लाख input tokens 0.99 dollar और output tokens 1.49 dollar की कीमत पर। Cerebras ने इसे Artificial Analysis Intelligence Index पर 34 का score दिया है। 🔗 स्रोत

इसका क्या अर्थ है

दिन का पहला प्रमुख विषय distribution है। Grok models, Microsoft के रास्ते Word, Excel और PowerPoint के Copilot में प्रवेश कर रहे हैं, जबकि SpaceXAI पहले ही इन applications के लिए अपने add-ons देता था; इसके अलावा Grok Bot एक दिन पहले Teams में उपलब्ध हुआ, जब वह Salesforce या HubSpot जैसे commercial tools से जुड़ चुका था। OpenAI भी desktop के लिए ChatGPT के साथ इसी क्षेत्र पर दाँव लगा रहा है, जहाँ floating companion से conversation शुरू होती है और Windows अब दो keys से कोई window ChatGPT को भेज सकता है। Microsoft ने भी Grok के आगमन को Copilot में model choices के विस्तार के रूप में प्रस्तुत किया है: model अब पहले से खुले tool के भीतर एक option बन जाता है, केवल ऐसा application नहीं जिसे अलग से ढूँढ़ना पड़े।

दूसरा प्रमुख विषय policy है। दो दिनों में OpenAI ने एक agreement प्रकाशित किया, जो federal से लेकर tribal governments तक लगभग 2.3 करोड़ अमेरिकी public officials के लिए ChatGPT license की कीमत शून्य कर देता है, और एक opinion article जारी किया, जिसमें Congress से model capabilities पर आधारित अनिवार्य कानून की माँग की गई है। दोनों texts एक-दूसरे के पूरक हैं: company पूरे देश के स्तर पर administration की provider बन रही है, और प्रस्ताव करती है कि obligations उन मुट्ठीभर laboratories पर लागू हों जो सबसे capable systems विकसित करती हैं, startups या open weights पर नहीं। California के चार bills के लिए उसका समर्थन, जिनमें कुछ का वह पहले समर्थन नहीं करती थी, उस प्रक्रिया का हिस्सा है जिसे opinion article reverse federalism (reverse federalism) कहता है—federal स्तर की प्रतीक्षा में state laws का convergence।

तीसरा प्रमुख विषय उपयोग की कीमत है। Amp, उपयोगकर्ता द्वारा लाए गए tokens के लिए शुल्क लेना बंद कर देता है, inference को बिना margin के दोबारा बेचता है और billing को उन remote machines पर स्थानांतरित करता है जहाँ agents चलते हैं। DeepSeek, जो V4 Pro हटाकर उसकी जगह कम कीमत वाला V4.1-Flash लाना चाहता था, माँग के कारण उसे उसी कीमत पर बनाए रखता है, जबकि उसकी लागत 3.3 से 7.3 गुना अधिक है: कुछ users के लिए सबसे कम कीमत से अधिक महत्वपूर्ण एक निश्चित model है। दूसरी ओर Sakana अपने orchestration के tokens के लिए शुल्क लेता है, और Cerebras Qwen3.8-27B को उसकी speed के आधार पर बेचता है। अंत में Wringer याद दिलाता है कि प्रति weight 2.655 bits तक compression करने से तब तक bill कम नहीं होता, जब तक inference दोबारा bf16 में किया जाता है।

अंतिम प्रमुख विषय command-line agents की सुरक्षा है, और यह उसी mechanism के इर्द-गिर्द घूमता है: approval request। Gemini CLI इसे तब अनिवार्य करता है, जब session के दौरान कोई build file बदली गई हो या कोई command web page अथवा MCP server से आए arguments का उपयोग करती हो, और sandbox को उपयोगकर्ता के credentials से अलग कर देता है। Vibe CLI 2.25.4 इसे उन shell syntaxes के लिए अनिवार्य बनाता है जो उसके controls को दरकिनार करती थीं, चार CVEs और पाँचवीं के variants का उल्लेख करता है, तथा smart approval को blocking से confirmation की ओर ले जाता है। Claude Code 2.1.270 इसका दूसरा पहलू दिखाता है: एक regression साधारण read-only git commands के लिए भी बार-बार authorization माँग रही थी। कोई खामी request को निकल जाने दे या सवाल बहुत बार पूछा जाए—इन requests को सही तरह configure करना vendors के काम का दिखाई देने वाला हिस्सा बन गया है।