Reinforcement learning

JetBrains brengt Mellum2.1 uit als open model voor codeeragenten. Het kan lokaal draaien, maar de benchmarks zijn zelfgerapporteerd en verschillen per taak; een aparte JetBrains-repo biedt inmiddels ook GGUF-bestanden.

Clef en Clef-flash geven agenten gestructureerde classificaties met kansen. Cloudflare publiceert de modelgewichten en modelcode onder Apache 2.0, terwijl de RL-finetuning voorlopig een begeleide dienst is.

CoreWeave stelt NVIDIA Vera Rubin NVL72 beperkt beschikbaar. Cognition meldt tot 4,8 keer meer tokendoorvoer dan met GB200 bij een test voor zijn programmeeragent. De aankondiging noemt geen algemene snelheidsgarantie; de cloudcapaciteit blijft voorlopig beperkt.

OpenAI kocht volgens The Information tienduizenden Mac mini's en Mac Studio's om agents te trainen. Anthropic huurt ze via AWS. Daardoor wacht ook een Nederlands bedrijf langer op precies die machines.

Harvey post-traint zijn eerste eigen juridische model op het open-weight Kimi K3 van Moonshot in plaats van een frontier-API te huren. Wat de cijfers laten zien en wat die route echt kost.

Ornith zette de gewichten van modelfamilie 1.5 op Hugging Face, van 9 tot 397 miljard parameters onder een MIT-label. Het LICENSE-bestand waarnaar de modelkaarten verwijzen ontbreekt in alle drie de repositories.

OpenAI pauzeerde twee weken de reinforcement-learning-training van zijn nieuwste modellen en houdt de grootste geplande frontier-run nog stil. Monitoring kijkt nu bij elk token mee, met een alarmdrempel van 30 minuten.