← Tilbake til forsiden

AI-nytt 6. november 2026

Google forlenger AI-videoklipp til 15 sekunder, og OpenAI gir utvalgte sikkerhetsteam tilgang til GPT‑6 Cyber. Baidu og Thinking Machines lanserer modeller med ulike vilkår for tilgang, mens en uavhengig vurdering undersøker hvor mye AI har økt forskningstakten hos Anthropic.
8 saker
Google DeepMind

Google gir Gemini Omni lengre videoklipp og lavere pris

Google lanserte Gemini Omni 1.2 Flash 5. november. Modellen kan lage og redigere videoklipp på opptil 15 sekunder, opp fra 10. Den er generelt tilgjengelig via Gemini API og Google Cloud.

Les merVis mindre

Google oppgir at 720p-video koster 0,07 dollar per sekund, 30 prosent mindre enn med 1.1 Flash. Et 15-sekunders klipp tilsvarer 1,05 dollar ved den satsen. Google beskriver en arbeidsflyt der du lager et utkast i 360p eller 720p og skalerer opp utvalgte klipp til 1080p eller 4K.

Den samme videoen kan redigeres gjennom flere tekstbeskjeder. Du kan for eksempel endre bakgrunnen og deretter lyssettingen i samme klipp. Google sier også at modellen følger bilde-, video- og lydreferanser bedre. Google Cloud opplyser at bruk av lydreferanser krever særskilt tilgang.

OpenAI

OpenAI gir utvalgte sikkerhetsteam tilgang til GPT‑6 Cyber

OpenAI lanserte GPT‑6 Cyber 5. november for et utvalg godkjente kunder. Modellen er laget for å finne sårbarheter, teste om de kan utnyttes og foreslå rettelser. OpenAI klassifiserer modellens cybersikkerhetskapasitet som «Critical» i sitt eget rammeverk.

Les merVis mindre

Den første tilgangen går via Codex og API-et til godkjente kunder i Daybreak Red. OpenAI sier at gruppen skal utvides gradvis. Programmet er rettet mot autorisert sikkerhetstesting, og API-tilgangen krever som hovedregel at forespørsler kommer fra godkjente nettverk.

På OpenAIs ExploitGym-test steg resultatet fra 32,1 til 48,5 prosent sammenlignet med GPT‑5.6 Cyber. OpenAI sier også at forskerne brukte modellen til å finne 81 tidligere ukjente sårbarheter med høy alvorlighetsgrad i Firefox, og at Mozilla har utgitt rettelser for mange av dem. Testresultatet beskriver hva modellen fikk til i et kontrollert oppsett.

METR

METR anslår at framgangen på modelltester hos Anthropic går omtrent dobbelt så raskt

Evalueringsorganisasjonen METR publiserte 5. november en uavhengig vurdering av Anthropics AI-forskning. Den anslår at Anthropic nå forbedrer modellene omtrent dobbelt så raskt som før på oppgaver med tydelige mål. Hvor mye av økningen som skyldes AI, er mer usikkert.

Les merVis mindre

METR fikk tilgang til interne modelltester, data om regnekraft og intervjuer med ansatte. Anthropics interne testindeks steg anslagsvis 1,9 ganger så raskt etter oktober 2025 som i den tidligere perioden. Alternative måter å regne på ga estimater fra 1,1 til 2,9 ganger.

METR undersøkte flere mulige forklaringer, blant annet bedre treningsdata, flere ansatte og mer regnekraft. Teamet fant at regnekraften brukt til trening ikke begynte å vokse raskere i perioden. METR vurderer at AI trolig forklarer mye av den nåværende økningen, men fant ikke avgjørende bevis for hvor stor del. I intervjuene beskrev ansatte AI først og fremst som støtte til forskernes eget arbeid.

Testene måler oppgaver med klare kriterier for hva som teller som et godt svar. METR er mer usikker på om modellene har blitt like mye bedre på oppgaver der målene er mindre tydelige. Anthropic fjernet også deler av underlaget før publisering, noe som begrenser hva andre kan etterprøve.

Baidu

Baidu slipper vektene til grunnmodellen ERNIE 5.5 Flash Base

Baidu la ut ERNIE 5.5 Flash Base 5. november. Det er en grunnmodell beregnet for videre trening. Den har 280 milliarder parametere totalt og bruker rundt 14 milliarder per token. Vektene kan lastes ned under Baidus egen modellisens.

Les merVis mindre

Vektene kommer fra slutten av forhåndstreningen. Utviklere kan bruke dem som utgangspunkt for å tilpasse modellen til egne oppgaver. Baidu oppgir støtte for opptil én million tokens ved finjustering og bruk, mens konteksten under forhåndstreningen var opptil 128 000 tokens.

Baidus lisens avgrenser området den dekker og unntar EU, Storbritannia og Sør-Korea. Den stiller også egne vilkår for kommersiell bruk. Både den tekniske rapporten og lisensen er relevante når et team vurderer om vektene passer i et prosjekt.

Thinking Machines Lab

Thinking Machines slipper Inkling 2 Small på Tinker

Thinking Machines Lab har lansert Inkling 2 Small, en modell for blant annet koding og arbeid med bilder. Den kan prøves og finjusteres på Tinker. Teamet varsler nedlastbare vekter uken etter lanseringen, etter ekstern sikkerhetstesting.

Les merVis mindre

Modellen tar imot tekst og bilder og svarer med tekst. Av 594 milliarder parametere er rundt 17 milliarder aktive per token. Selskapet viser blant annet et nettleserbasert bysimulatorspill som modellen bygde med Three.js. Eksempelet viser hvordan en kodeagent kan bruke modellen til å vurdere og forbedre det den har bygd.

Utviklere kan teste modellen i Tinker Playground eller finjustere den i den driftede tjenesten. Ved lanseringen var vektene fortsatt lukket. Teamet sier at vektene og muligheten til å laste ned egne finjusterte modeller skal komme med den planlagte utgivelsen under Apache 2.0.

Mistral AI

Mistral Studio får driftede AI-agenter og apper

Mistral utvidet Mistral Studio 5. november med driftede agenter og apper i offentlig forhåndsvisning. Plattformen samler agentkode, arbeidsflyter og brukergrensesnitt slik at utviklere kan koble dem til bedriftens egne data og systemer.

Les merVis mindre

Med Mistrals Python-SDK kan utviklere definere modell, instruksjoner og verktøy én gang og bruke samme kode lokalt, på egen infrastruktur eller i Mistrals driftede tjeneste. Appene gir kolleger et grensesnitt til agenten. En arbeidsflyt passer der teamet vil bestemme trinnene på forhånd.

Studio kan også vise hvilke modell- og verktøykall agenten gjorde i en konkret kjøring. Utviklere kan bruke slike spor som grunnlag for evalueringer. Flere av funksjonene har egne tilgangsnivåer og kan fortsatt være i forhåndsvisning.

GitHub

GitHub viser hvordan Git-lagringen skal håndtere tusenvis av kodeagenter

GitHub beskrev 5. november den nye lagringsarkitekturen Rubicon. Selskapet sier at det i en intern test lot 5 000 kodeagenter jobbe samtidig mot ett repo. Arkitekturen ble først annonsert på GitHub Universe uken før og er i begrenset privat forhåndsvisning.

Les merVis mindre

Når mange agenter sender endringer til samme repo, kan hver push også utløse lesing fra andre agenter, bygg og tester. Rubicon skiller lagring av Git-objekter fra den løpende oppdateringen av referanser, slik som hvilken commit en gren peker på. Det lar GitHub skalere lesing og skriving mer uavhengig.

GitHub oppgir 7 200 push-operasjoner i sekundet mot ett repo i den interne testen, samtidig som systemet håndterte lesetrafikk. Tallet beskriver testoppsettet. Selskapet sier at en bredere utrulling er planlagt tidlig i 2027.

Agility Robotics

Agility Robotics går på børs med humanoide roboter i kommersiell drift

Agility Robotics startet handel på Nasdaq 5. november under symbolet AGLT. Selskapet står bak humanoiden Digit, som allerede er i drift hos blant andre logistikkaktøren GXO. Noteringen fulgte sammenslåingen med Churchill Capital Corp XI.

Les merVis mindre

Agility oppgir at sammenslåingen og tilhørende finansiering ga om lag 465 millioner dollar før kostnader. Pengene skal blant annet øke produksjonen. Selskapet sier at dagens Digit har flyttet over 100 000 varekasser hos GXO i Georgia. Første kundetilgang til neste generasjon, Digit 5, er planlagt i første halvår 2027.