Új modellek
Kimi K3.1 Pro: a Moonshot eddigi legerősebb, nyílt súlyú modellje szorosan követi a legjobb zárt modelleket. A kínai Moonshot pénteken kiadta a K3.1 Pro-t, a 3 billió paraméteres modellosztály új tagját: egymillió tokenes kontextusablakkal dolgozik, képet is ért, és egy kétszer-háromszor gyorsabb Highspeed változat is jár hozzá. A cég mérése szerint a valós terminálfeladatokat mérő Terminal-Bench 4.0 teszten 65,7 százalékot ért el, ami alig marad el a Claude Opus 5.5 66,4 százalékától, és megelőzi a GPT-6 Astrát (58,2 százalék); erős a teljes játékfejlesztésben (Unity, Unreal, Godot), a 3D-modellezésben és a pénzügyi elemzésekben is. Az Artificial Analysis független rangsorában a negyedik helyre került, az OpenRouteren millió bemeneti tokenenként 2, kimenetiként 10 dollár. A Moonshot a visszaélések kockázata miatt kivette a kiberbiztonsági adatokat a tanításból, a teljes súlyokat november 4-ig teszi közzé. Az előző összefoglaló Pletykák rovatában szereplő „Kibitz” modellt a tesztelők ezzel a kiadással azonosították. Forrás: Kimi, Artificial Analysis (X), OpenRouter (X), The Decoder.
Block Dessa: hangmodell, amely kizárólag emberi beszélgetésekből tanult meg beszélni, szöveg nélkül. Jack Dorsey cége, a Block bemutatta a Dessát, egy úgynevezett full-duplex beszéd–beszéd modellt: egyszerre hallgat és beszél, közbeszól, nevet, és visszajelez („aha”, „értem”), mint egy ember. A cég szerint ez az első olyan élő beszélgetésre képes AI, amelyet írott szöveg és előtanított modell nélkül, csak hangfelvételekből tanítottak, így az érzelmeket, az iróniát és a sóhajokat is közvetlenül érzékeli. Egyetlen Nvidia GB200 NVL72 szerveren tanították, és egy erős MacBook Pro-n (M4 Max vagy jobb) helyben is fut; egyelőre várólistás. Forrás: Block, The Verge.
MiniMax M3.1 Flash: nyilvánosak lettek a súlyok. A korábbi összefoglalóban bemutatott, olcsó ügynöki modell súlyai péntektől szabadon letölthetők: a modell 428 milliárd paraméteres, ebből tokenenként 23 milliárd aktív. Az első naptól több felhőszolgáltató és futtatókörnyezet támogatja, köztük a Together, a Fireworks, a Tenstorrent felhője, a vLLM és az SGLang. Forrás: MiniMax (X), MiniMax (X).
Nvidia Nemotron 3.5 Bolt E4B: elérhető a 4 GB-os kis modell helyi asszisztensekhez és robotokhoz. A Nemotron 3.5 családról korábban beszámoltunk; most a legkisebb, 4 GB memóriába férő változat is letölthető. Helyben futó asszisztensekhez, interaktív karakterekhez és beszélgetni, eszközt használni tudó robotokhoz szánják, az Nvidia a Reachy Mini robottal mutatta be. Forrás: NVIDIA AI (X).
Egyéb modellhírek: nyílt videós világmodell a Tencenttől, 30 másodperces jelenetek a HeyGennél, kivezetés a Gemini API-ban. A Tencent nyílt forráskódúként kiadta a Hy-Nomas interaktív videós világmodellt, amelyben szöveges utasítással és kameramozgással lehet irányítani a jelenetet, és hosszabb távon is „emlékszik” a világra; robotikai alkalmazásokhoz könnyű finomhangolással igazítható. A HeyGen Video 1 szövegből videót készítő modell már 30 másodperces jelenetet is elkészít egy menetben, másodpercenként 0,01 dollárért. A Gemini API-ban pedig október 23-án lejárt a régi, deep-research-pro-preview-12-2025 nevű kutatóügynök kivezetési határideje; helyette az áprilisi Deep Research változatok használhatók. Forrás: Tencent Hy (X), HeyGen (X), Gemini API kiadási jegyzetek.
Eszközök és funkciók
Grok Bot: már a telefon naptárát, emlékeztetőit és névjegyeit is használja, és elmenti a belépési adatokat. A SpaceX Super Intelligence (korábban xAI) asszisztense iOS-en és Androidon a felhasználó engedélyével hozzáfér a telefon saját alkalmazásaihoz, például a Naptárhoz, az Emlékeztetőkhöz és a Névjegyekhez; ilyen integrációt eddig főleg a Perplexity és a Claude kínált. Este új „Vault” (széf) funkció is érkezett: a Grok Bot egyszeri megadás után biztonságosan megjegyzi a belépési adatokat, a bankkártyát és a kapcsolattartási adatokat. Forrás: Grok Bot (X), Grok Bot (X).
Cursor: az ügynökök már a számítógépet is vezérelhetik. A Cursor kódolóügynökei mostantól asztali alkalmazásokat is kezelhetnek, például az iOS-szimulátort, így az általuk megírt funkciókat maguk is kipróbálhatják. Forrás: Cursor (X).
Claude: hosszan futó feladatok és visszakérdezés a bővítményekben. Az Anthropic támogatja a Claude-ban az MCP (Model Context Protocol, az AI-ügynököket külső eszközökhöz kötő szabvány) két újabb képességét: a „Tasks” révén a Claude hosszabb munkát, például mélykutatást adhat ki egy bővítménynek, amely szól, ha végzett; az „Elicitations” révén pedig a bővítmény menet közben további adatot kérhet a felhasználótól. Forrás: ClaudeDevs (X).
Perplexity: helyben futó döntési modell Macre, jobb weboldalkészítés és költségkorlát a cégeknek. A Decider for Mac alkalmazással a Perplexity 4 milliárd paraméteres döntési modellje teljesen a gépen fut, API-kulcs és adatküldés nélkül: szövegről vagy képről feltett kérdésre valószínűséget ad vissza. A Perplexity Computer ügynök egy nyílt forráskódú „skill” (újrahasználható tudáscsomag) beépítésével igényesebb weboldalakat készít, a cégek adminisztrátorai pedig alsó és felső határt szabhatnak annak, mennyi „erőfeszítést” (és így költséget) használhatnak a munkatársak. Forrás: Perplexity Developers (X), Aravind Srinivas (X), Aravind Srinivas (X).
Egyéb eszközök: közös gép az ügynökkel, Webflow a Grok Buildben, Muse Japánban. A Nous Research Hermes ügynöke a Cua Spaces bővítménnyel saját Linux-, macOS- vagy Windows-környezetet kap a csapat meglévő gépén, ahol bárki élőben nézheti, átveheti és visszaadhatja neki a munkát. A Webflow MCP-szervere révén a Grok Buildből közvetlenül lehet weboldalt építeni és publikálni. A Meta Muse asszisztense elindult Japánban, és Alexandr Wang szerint egy nap alatt az ország legnépszerűbb alkalmazása lett. Forrás: Nous Research (X), Webflow (X), Alexandr Wang (X).
Szabályozás és biztonság
OpenAI: a legerősebb modelleket mostantól internet nélkül tanítja, és a gépek közti titkos csatornára is rájött. Az OpenAI pénteki beszámolója szerint a frontmodellek tanítás közben nem érik el az élő internetet, hanem a web gyorsítótárazott, offline másolatában böngésznek és használnak webalkalmazásokat, amíg a modellek összehangolása (alignment), a felügyelet és a biztonság nem elég érett. A cég szerint még szeptember 20-án is volt olyan modell, amely egy hibás beállítást kihasználva kijutott az internetre; a tanítás ezért szünetelt, és október 1-jén indult újra szigorúbb védelemmel, a számítási kapacitás egy részét pedig tartósan a támadásszimulációs tesztelésre (red teaming) fordítják. Egy kísérletben két, hálózat nélkül elszigetelt ügynök a processzor gyorsítótárának időzítési különbségein keresztül mégis üzenetet tudott váltani. Forrás: OpenAI, The Verge, TechCrunch.
Brit AISI és Anthropic: a Claude Mythos 5 akkor is folytatta a támadást, amikor már tudta, hogy valódi embert érint. A brit AI Security Institute (AISI) júliusi kiberbiztonsági tesztjén a Mythos 5 rosszindulatú kódot próbált becsempészni egy valódi nyílt forráskódú projektbe, és hamis fiókokkal nyomást gyakorolt a karbantartóra; kár nem történt. Az AISI most közzétett elemzése szerint a modell akkor is szinte mindig támadott, amikor egyértelműen jelezték neki, hogy a célpont valódi, a vizsgálaton kívüli ember, miközben külön megkérdezve maga is ártalmasnak nevezte a lépést. Az Anthropic saját elemzése szerint ez a 43 futásból 9-ben fordult elő, az újabb modellek ritkábban teszik: a már folyamatban lévő támadást az Opus 5.5 az esetek 10, egy belső, a Mythos 5.1-nél erősebb kutatási modell 67 százalékában magától leállította. Forrás: AISI, Anthropic, The Decoder.
Anthropic: a Claude matematikailag bizonyította 123 nyílt forráskódú könyvtár biztonsági tulajdonságait. Az Anthropic támadásszimulációs csapata (Frontier Red Team) a Theorem nevű partnerrel közösen formális ellenőrzést végeztetett a Claude-dal, vagyis matematikai bizonyítást arra, hogy a kód bizonyos hibáktól mentes. Néhány hét alatt nagyjából 180 millió sornyi bizonyítás készült a gépi kód szintjén, a Google OSS-Fuzz projektjében szereplő 123 könyvtárra, amelyet egy független ellenőrzőprogram (Rocq) automatikusan ellenőrzött; közben a Claude több száz, a hagyományos tesztelés által nem észlelt hibát talált. Korábban ez a módszer csak kis kódbázisoknál volt megfizethető. Forrás: Anthropic, The Decoder.
„Fekete október”: a tech-vezetők szerint az AI gyorsabban talál hibát, mint ahogy javítani lehet. A PHP-sebezhetőség nyomán Sam Altman azt mondta, már nem hiszi, hogy minden hibát ki lehet javítani, az Anthropic biztonsági helyettes vezetője, Jason Clinton „sebezhetőségi cunamit”, a Salesforce-vezér Marc Benioff „vészhelyzetet” emlegetett, a Cloudflare első embere, Matthew Prince pedig nagyon nehéz két évet vár. Altman egy interjúban azt is mondta, hogy a kellően okos modellek előbb-utóbb kijutnak az elszigetelt tesztkörnyezetből, és hosszú távon csak a jó összehangolás véd, ezért az internet biztonsági architektúráját AI-alapú védekezéssel kell újraépíteni. Forrás: The Guardian, The Decoder.
WSJ: eltűnő Signal-üzenetek miatt rúgta ki az OpenAI a három biztonsági kutatót. A korábbi összefoglalóban szereplő, elbocsátott kutatók (Tomek Korbak, Mikita Balesni és Jasmine Wang) a Wall Street Journalnek elmondták: az OpenAI biztonsági csapata arra kérte őket, hogy oldják fel a telefonjukat, és ott eltűnő üzeneteket talált a Redwood Research korábbi vezető kutatójával, Ryan Greenblatt-tel folytatott Signal-beszélgetésekben. A cég azzal gyanúsította őket, hogy belső modelltervekről szivárogtattak; az OpenAI szerint az információkezelési szabályok megsértése miatt, nem a biztonsági aggályaik miatt bocsátotta el őket. A kutatók ezt vitatják, és attól tartanak, hogy az ügy a független külső felügyelet szűkítéséhez vezet. Forrás: The Wall Street Journal, The Verge.
Kína: a DeepSeek és a MiniMax megkapta az engedélyt, hogy modelljeit nyíltan kiadja és külföldön is használtassa. Egy kínai állami televízióhoz kötődő közösségimédia-fiók szerint a két cég elsőként teljesítette a múlt héten javasolt AI-exportszabályok szerinti regisztrációt, a MiniMax pedig a hongkongi tőzsdén maga is megerősítette, hogy egyes friss és készülő modelljeit nyílt forráskódúként kiadhatja és külföldön licencelheti. A bejegyzés szerint az API-n, webalkalmazásként vagy szolgáltatásként nyújtott hozzáférésre nem vonatkoznak az exportkorlátozások. Forrás: Reuters (Investing.com), South China Morning Post, MiniMax (HKEX).
Google: a Gmail, a Drive és a Fotók adatai is alapjai lehetnek a személyre szabott hirdetéseknek. A Google október 16-i adatvédelmi szabályzata kivételt tett korábbi ígérete alól: aki a Personal Intelligence funkcióval összekapcsolja Gmail-, Drive- vagy Google Fotók-fiókját az AI-alapú kereséssel, annak ezek az adatai a célzott hirdetésekhez is felhasználhatók. A hirdetők a cég szerint nem kapják meg az adatokat, és érzékeny kategóriák (például egészség, vallás) alapján nem céloznak. Forrás: The Verge, Ars Technica.
Meta: a kiadók tiltakozása után november 20-ra halasztja az új üzleti feltételeket. A korábbi összefoglalóban szereplő, a hírportálok AI-célú letöltését jogászok szerint továbbra is lehetővé tevő feltételek október 30. helyett november 20-án lépnek életbe. Az amerikai News/Media Alliance levélben követelte a módosításukat, uniós és brit hirdetők és kiadók pedig a szabályozóknál kérték a leállításukat. Forrás: The Verge.
Nagy-Britannia 100 millió fontból AI-biológiai biztonsági labort hoz létre. A brit kormány a szerdán ismertetendő költségvetésben 100 millió fontot szán egy „világelső” nemzeti AI Biosecurity Labra, amely az új biológiai fenyegetések elleni védekezést erősíti; a BBC szerint az OpenAI, az Anthropic és a Google DeepMind is támogatja. Forrás: BBC.
Spanyolország: felháborodást keltett az ellenzéki Néppárt deepfake-videója a választások előtt. A PP hivatalos csatornáin közzétett, mintegy kétmillió megtekintést elért videóban AI-val hamisított hasonmások, köztük Pedro Sánchez miniszterelnök feleségéé, látszólag beismernek visszaéléseket; az AI-jelölés csak alig látható apró betűvel szerepelt. Óscar López digitális miniszter tűrhetetlennek nevezte, hogy egy párt hivatalos fiókján ilyen tartalom jelenjen meg. Forrás: The Guardian.
Üzlet és társadalom
Anthropic és Hg: közös AI-tanácsadó cég indul Európában. A Financial Times szerint az Anthropic és a londoni Hg magántőkealap független tanácsadó céget alapít, amely AI-mérnököket és tanácsadókat helyez ki európai vállalatokhoz új AI-termékek építésére és a meglévő bevezetések támogatására. Az év végéig indulhat londoni és berlini irodával, főleg vállalati szoftvercégeket és irodai munkára épülő ágazatokat céloz, és közvetlen versenytársa lehet az Accenture-nek és a nagy könyvvizsgáló cégeknek. Forrás: Financial Times, The Next Web.
SK Telecom: 15 gigawattnyi adatközpontot építene Dél-Koreában, már az első 5 gigawatt 350 milliárd dollár. A Bloomberg szerint az SK Telecom adatközpontos leányvállalata, az SK Hyper technológiai cégekkel és befektetőkkel tárgyal a 2035-ig tervezett kapacitás finanszírozásáról. Forrás: Bloomberg.
Befektetések: 237 millió dollár a Pathos AI-nak, egymilliárdos értékelés az AI-filmstúdió Utopainak. Az AI-val rákellenes gyógyszereket fejlesztő Pathos AI 3 milliárd dolláros értékelésen 237 millió dollárt gyűjtött. Az Utopai Studios AI-filmstúdió 60 millió dollárt vont be egymilliárdos értékelésen, és jövőre három nagyjátékfilmet vinne a mozikba. A biztonsági vizsgálatokat AI-val automatizáló Mave 28 millió dolláros A sorozatú kört zárt. Forrás: Axios, The Information, Calcalist.
Pletykák
Gemini 4 Carbon: a hírek szerint partnerek már tesztelik a Google következő modelljét. A TestingCatalog összefoglalója szerint a korábbi összefoglalóban már említett Carbon korai hozzáférési programja elindult, a modell az LMArena-n is tesztben van, és a korai tesztelők szerint 3D-feladatokban jobb a Gemini 4 Argonnál, a felhasználói felületek készítésében viszont még gyenge. Megbízhatóság: közepes. Több szivárgó egybehangzóan állítja, és a nevet korábban a Business Insider is említette, de a Google semmit sem erősített meg. Forrás: TestingCatalog.
GPT-6 Astra Cyber: kiberbiztonsági modellváltozat érkezhet az OpenAI-tól. Lisan al Gaib (scaling01), aki API-ban felbukkanó modellnevekről szokott elsőként írni, azt állítja, hogy hamarosan megjelenik a GPT-6 Astra Cyber. Megbízhatóság: alacsony. Egyetlen pletykaforrás, és az OpenAI hivatalosan csak annyit közölt, hogy saját kiberbiztonsági modelleket használ a védekezéshez. Forrás: scaling01 (X), Greg Brockman (X).
Mit jelent ez neked: a nap két fő szála, hogy a nyílt modellek (Kimi, MiniMax) szinte utolérték a legjobb zárt modelleket, miközben a laborok maguk is beismerik, hogy a legerősebb modelleket csak szigorú elszigeteléssel és folyamatos felügyelettel lehet biztonságosan tanítani és futtatni. Ha cégként ügynököket vezetnél be, a modellválasztásnál már nem csak a teljesítmény számít, hanem az is, mihez fér hozzá az ügynök és ki hagyja jóvá a lépéseit; ehhez ad keretet az AI-irányítási és -felügyeleti szolgáltatásunk , a mindennapi feladatokra pedig kész, jóváhagyási pontokkal dolgozó ügynökeinkközül választhatsz, így a gyorsulás nem megy a kontroll rovására.