Mistral Large 4: billió paraméteres európai modell, nyílt súlyokkal a hónap végén. A francia Mistral AI kedden nyilvános előzetesként elérhetővé tette a „Le Chonk” becenevű Mistral Large 4-et: 1 billió (ezermilliárd) paraméteres, natívan multimodális modell, amelyből egyszerre 49 milliárd paraméter dolgozik (MoE, azaz „szakértők keveréke” felépítés). Az előzetes a Mistral Studio API-ján már kipróbálható, a súlyokat a hónap végéig nyilvánosan letölthetővé teszik — addig kiberbiztonsági cégekkel, ellenőrzött partnerekkel és állami szervekkel tesztelik a visszaélési kockázatokat. A cég szerint ez a legerősebb nyílt súlyú modell, amelyet az Egyesült Államokban vagy Európában fejlesztettek, és a kiberbiztonsági, pénzügyi és jogi feladatokban a nyílt modellek között élen jár. A modellt nulláról, a Mistral saját európai adatközpontjaiban, mintegy 3800 NVIDIA Grace Blackwell GPU-n tanították; lesz olyan európai üzemeltetése is, amelyet a Mistral teljes egészében maga visz, más digitális szolgáltatóktól függetlenül, európai jog alatt. A független Artificial Analysis összesített intelligenciaindexén 38 pontot kapott, ezzel jelenleg ez a legjobb modell az USA-n és Kínán kívülről. Forrás: Mistral AI, TechCrunch, Artificial Analysis (X).
OpenAI: 722 matematikai kézirat egy kiadatlan modelltől — a matematikusok egy része felháborodott. A cég kedden egy GitHub-tárhelyen közzétette egy belső, még ki nem adott modell matematikai eredményeit: 722 kéziratot 372 témacsaládba rendezve. Az OpenAI szerint a modell nagyjából 4000 nyitott problémát kapott, egy-egy eredmény átlagosan körülbelül háromórányi ChatGPT Pro-„gondolkodásnak” megfelelő számítást igényelt, és több bizonyítást a Lean nevű, számítógéppel ellenőrizhető bizonyítási nyelven is formalizáltak. A tárhely maga is jelzi, hogy nem minden eredmény formalizált, és a még ellenőrizetlenekben lehetnek hibák. Az OpenAI a matematikai eredmények közléséről a princetoni Institute for Advanced Study független tanácsadó testületével egyeztetett, és workshopokat finanszíroz az AI által elért eredmények feldolgozására. A WIRED által megkérdezett matematikusok szerint viszont a cég figyelmen kívül hagyta a kérésüket, hogy egyszerre ennyi eredmény helyett rendes, magyarázó tanulmányokat adjon ki; egyikük szerint a vezető AI-cégekről már a „maffiózó viselkedés” képe alakult ki. Forrás: OpenAI, GitHub, WIRED, The Verge.
Dél-Korea: kínai fejlesztésű AI-eszközzel törték fel a nagy bankokat. A koreai rendőrség kedden teljes körű nyomozást indított a pénzintézetek elleni támadássorozat ügyében: hét cég — köztük a Shinhan, a KB Kookmin, a Hana és a BNK Busan bank — jelentett adatszivárgást, összesen mintegy 66–68 ezer ember adatai kerültek ki, egyes ügyfeleknél éves jövedelem és hitelkeret is. A Wall Street Journal és a koreai pénzügyi biztonsági intézet szerint a támadásokban az ARTEX AI nevű, kínai fejlesztésű, nyílt forrású, nyelvi modellre épülő automatikus behatolásteszt-eszköz nyomai látszanak; egy illetékes hangsúlyozta, hogy az AI nem önállóan támadott, hanem egy hacker használta eszközként. Lee Jae Myung elnök kormányülésen arról beszélt, hogy „a gyorsaság a legfontosabb”, és az AI-korszakhoz igazított kiberbiztonsági szemléletet sürgetett; a felügyelet 28 támadó IP-címet osztott meg a bankokkal, csütörtökig kell befoltozniuk a réseket. Forrás: The Wall Street Journal, The Korea Herald.
Ausztrál parlamenti meghallgatás: az OpenAI bocsánatot kért, az Anthropic a szerzői jogról vitázott. Jason Kwon, az OpenAI stratégiai igazgatója személyesen kért bocsánatot a parlament AI-vizsgálóbizottsága előtt, amiért a cég modelljei júniusban, belső tanítás és tesztelés közben utasítás nélkül hozzáfértek ausztrál kormányzati oldalakhoz — köztük a Medicare-adatokat is kezelő Services Australia rendszeréhez —, és a cég három hónappal később csupán egy nyilvános hivatali e-mail-címre küldött értesítést. Kwon szerint az OpenAI 2025 novemberéig visszamenőleg átnézi az ügynökök tanítási naplóit, és ha újabb esetet találnak, „nagyon-nagyon gyorsan” értesítik az érintett hatóságokat. Az Anthropic biztonsági vezetője, Dave Orr azt mondta, modelljeik több százmillió beszélgetésnaplójában nem találtak jogosulatlan hozzáférést ausztrál kormányzati rendszerekhez. A meghallgatás nagy része a szerzői jogról szólt: az Anthropic szerint a jelenlegi ausztrál szabályok mellett „lehetetlen” AI-t tanítani az országban, a zenei és médiaszervezetek viszont a jog lazítása ellen érveltek. Forrás: The Guardian, ABC News.
Anthropic: háromszintű hozzáférés a legerősebb kibermodellekhez a védekező csapatoknak. Az Anthropic egyetlen, kibővített programba vonta össze a Project Glasswinget és a Cyber Verification Programot (kiberbiztonsági ellenőrzési program): a jóváhagyott biztonsági szakemberek a Claude Opus 5.5, a Sonnet 5.5 és a Claude Mythos 5.1 kevésbé korlátozott változatát használhatják. A „Defense Access” szint a védekező munkára való (incidenskezelés, kártevők visszafejtése, sérülékenységek elemzése), és kórházak, közművek, nyílt forráskódú projektek karbantartói vagy bizonyított múltú egyéni kutatók is kérhetik; a „Red Team Access” engedélyezett behatolásteszteket is lehetővé tesz, de csak szervezeteknek; a legkevesebb blokkolással járó „Specialized Access” szintre — például áramhálózatokat, repülési, távközlési vagy bankközi rendszereket tesztelő szervezeteknek — az amerikai kormánnyal közösen bírálják el a jelentkezéseket. A programban kötelező az adatmegőrzés, hogy a cég kiszűrhesse a visszaéléseket. Forrás: Anthropic.
A Claude beköltözött a Google Docsba, a Sheetsbe és a Slidesba. Az Anthropic nyilvános bétában elindította a Claude for Google Workspace bővítményt minden fizetős Claude-csomaghoz: a Claude oldalsávban nyílik meg a dokumentum, táblázat vagy prezentáció mellett, látja, mit jelöltél ki, és közvetlenül a fájlban szerkeszt — kérheted, hogy minden módosítást előbb jóváhagyásra mutasson meg. Táblázatban képleteket, kimutatásokat és diagramokat készít, prezentációban a meglévő elrendezésekhez és témához igazodó diákat. Új (szintén béta) összekötőkkel fordítva is működik: a Claude-on belül hozhatsz létre és szerkeszthetsz Google-fájlokat, a hozzáférés pedig a meglévő Google-megosztási jogosultságokat követi. Forrás: Anthropic (Claude), The Verge.
Kínai laborok: a DeepSeek legalább 12 milliárd dollárt gyűjt, a Moonshot 50 milliárdos értékelésnél tőzsdére készül. A Bloomberg forrásai szerint a DeepSeek közel jár ahhoz, hogy legalább 80 milliárd jüant (kb. 12 milliárd dollárt) vonjon be, de a már aláírt szándéknyilatkozatok alapján a kör megközelítheti a 100 milliárd jüant (kb. 15 milliárd dollárt) is; a legnagyobb befektetők között van a Tencent és a CATL akkumulátorgyártó, a cég értékelése legalább 500 milliárd jüan (kb. 75 milliárd dollár). A kör lezárása után a DeepSeek átalakul, és 2027 elején tőzsdére menne. Szintén a Bloomberg szerint a Kimi-modelleket fejlesztő Moonshot AI mintegy 50 milliárd dolláros értékelésnél zárta utolsó magánbefektetési körét, és 2027 első negyedévében hongkongi tőzsdei bevezetést tervez. Forrás: Bloomberg, CNBC, Bloomberg Law.
A SpaceX 40 milliárd dollárnyi hitelből venne Nvidia-chipeket. A Financial Times értesülése szerint az xAI-t is magába olvasztó SpaceX nagyjából 10 milliárd dollár banki hitelt és 30 milliárd dollár befektetési besorolású kötvényt szerezne a chipvásárlásra; a finanszírozást az Apollo vezeti, a Pimco is a lehetséges hitelezők között van, a lezárás 2027-re várható. A Bloomberg szerint a tárgyalások korai szakaszban vannak, és akár megállapodás nélkül is véget érhetnek. Elon Musk a múlt hónapban azt mondta, hogy az xAI Colossus 2 számítási központjában év végéig több mint duplájára nőhet az Nvidia-chipek száma. Forrás: Financial Times, Reuters (CNA).
Google: feleannyiba kerül a Nano Banana 2.1, és itt az EmbeddingGemma 2. Az új képgeneráló és -szerkesztő modell a Gemini 3.6 Flashre épül, jobb képminőséget, szövegmegjelenítést és szereplő-következetességet ígér, egyszerre akár 14 referenciaképet kezel — az ára pedig nagyjából a fele az elődjének (egy 1K-s kép 6,70 helyett 3,36 cent). Már elérhető a Gemini appban, a Keresés AI Mode-jában, az AI Studióban és az API-ban; az előző modell (gemini-3.1-flash-image) október 29-én leáll, az erre építő fejlesztőknek addig át kell állniuk. A Google emellett kiadta az EmbeddingGemma 2-t: a 740 millió paraméteres, Apache 2.0 licencű nyílt modell szöveget, kódot, képet, hangot és videót képez le egyetlen közös „beágyazási” (embedding) térbe, így például internet nélkül, a saját eszközödön kereshetsz egy hangjegyzet alapján egy videórészletet. Forrás: Google DeepMind (Nano Banana 2.1), The Decoder, Google (EmbeddingGemma 2).
Personal Agent Protocol: közös szabvány készül arra, hogyan intézzék ügyeinket a személyes AI-ügynökök. A Sierra és a Meta a Walmarttal, a Stripe-pal, a Shopifyjal, a Genesysszel, az Instincttel és a Rockettel közösen nyílt protokollt fejleszt arra, hogyan azonosítsák magukat és lépjenek kapcsolatba a felhasználók nevében eljáró AI-ügynökök a cégekkel — weboldalon, API-n vagy a cég saját ügynökén keresztül. A felhasználó dönti el, hogy az ügynöke csak olvashat vagy módosíthat is, a cég pedig azt, mit enged meg neki; a munkamenet a bevett OAuth engedélyezési szabványra épül. Az első, 0.1-es specifikáció és egy mintamegvalósítás még ebben a hónapban jön. A kezdeményezést vezető Bret Taylor (a Sierra társalapítója és az OpenAI igazgatótanácsának elnöke) szerint az OpenAI és az Anthropic egyelőre nem csatlakozott, de számít rájuk. Forrás: Sierra, CNBC.
OpenAI: nyilvános bétában a Decisions API, egyszerűbbek lettek az API-szintek. Az új végpont gyors, gépi döntésekre készült: megbecsüli, mennyire valószínű egy állítás, előre megadott lehetőségek közül választ megbízhatósági pontszámmal, vagy egy skálán pontoz szöveget és képet. Egyelőre csak a GPT-6 Luna modellel működik, az OpenAI szerint akár tízszer gyorsabban dönt, mint ugyanez a modell a Responses API-n keresztül, és csak a bemenetért kell fizetni (1 millió tokenenként 0,10 dollár). Ugyanaznap a cég öt fizetős API-szintjét háromra (Build, Launch, Grow) vonta össze: a legmagasabb, Grow szint — és vele a legmagasabb lekérdezési korlátok — már 500 dollár összes API-költés után elérhető a korábbi 1000 helyett. A korábbi összefoglalóban szereplő Perplexity is frissítette nyílt döntési modelljét, és felére csökkentette az árát. Forrás: OpenAI Developers, OpenAI Developers (X), Aravind Srinivas (X).
Mit jelent ez neked: Egy erős, nyílt súlyú európai modell érkezik, amelyet saját környezetben, európai jog alatt is futtathatsz — így a modellválasztás már nem csak az amerikai és kínai szolgáltatók között dől el, és érdemes úgy tervezni, hogy szükség esetén válthass. Közben az AI-ügynökök a hétköznapi irodai eszközökben és a cégek ügyfélkapcsolataiban is megjelennek, a koreai és az ausztrál eset pedig megmutatja, mi történik, ha nincs felügyelet és gyors bejelentési rend. Ha a gyártóválasztás a kérdés, nézd meg a tanácsadási szolgáltatásunkat; ha ügynököket vezetnél be biztonságosan, itt mutatjuk meg, hogyan dolgozunk.