OpenClaw-projektet släppte version 2026.11.2 på GitHub den 8 november. De viktigaste ändringarna gäller integritet och förtroendegränser, enligt versionsmeddelandet.

OpenClaw är en AI-assistent med öppen källkod som körs på användarens egen dator. Den används till exempel via WhatsApp, Telegram eller Discord. Den kan läsa och skriva filer, köra kommandon och använda en webbläsare.

Diagnostikloggar är uppgifter om programmets funktion som sparas för felsökning. I dem hamnar inte längre hemligheter som sparats i konfigurationen, konversationsinnehåll, verktygens felmeddelanden eller data som går via meddelandekanalerna, uppger meddelandet. Där framgår inte om uppdateringen rensar loggar som skrivits tidigare.

OpenClaw håller nu också fast vid den leverantör av modelltjänster som användaren har valt och vid förtroendegränserna för navigering. MCP är ett protokoll som gör att en agent kan kopplas till externa verktyg. När en tur har körts i en redan pågående session i kommandoradsverktyget (CLI) frigör programmet nu de behörigheter som MCP-verktygen har fått.

Diagnostiken blir lättare

Den valfria lagringen av diagnostikinnehåll begränsar nu fältens storlek och utesluter för stora bilder. Gateway är OpenClaws bakgrundstjänst som appar och kanaler ansluter till. Utvecklarna säger att de ger avkall på diagnostikens precision för att Gateway ska svara snabbt. Ändringen begränsar inte promptar eller konversationshistorik.

Övriga rättelser gäller bland annat bevarandet av avsändar- och kontouppgifter vid omsändningar, uppdateringar som fastnar, mobilappars anslutningar, modellroutning samt integrationerna med Claude och Codex.

Utgåvan är delvis ofärdig

Utgåvan är ännu inte helt klar, enligt meddelandet. Utvecklarna gjorde publiceringen av tillägg på tjänsten ClawHub till ett separat arbete. Den varken genomfördes eller verifierades i samband med den här utgåvan. Installationspaketet för Android-appen byggdes inte, eftersom appens versionsfil fortfarande angav 2026.8.2.

OpenClaw är gratis och släppt under MIT-licensen. Programmet förvaltas av den amerikanska ideella organisationen OpenClaw Foundation. Den nya versionen finns som npm-paket och som skrivbordsappar för macOS och Linux. På projektets webbplats var Windows-appen fortfarande i version 2026.11.1. Installationsanvisningar finns på openclaw.ai.

Vad detta bygger på

1. openclaw 2026.11.2

   openclaw · Utgivare: github.com · publicerad 8 november 2026 kl. 21.31 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 04.16 (UTC+2) · upptäcktskanal: GitHub

2. openclaw/openclaw v2026.11.2 on GitHub

   Utgivare: newreleases.io · publicerad 8 november 2026 kl. 21.31 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.24 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

3. OpenClaw — Open-Source AI Assistant

   Utgivare: openclaw.ai · publicerad 6 november 2026 · hämtad 9 november 2026 kl. 09.24 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

William Baude berättade om händelsen på X den 5 november och publicerade en skärmbild av Claudes meddelande. Tom’s Hardware rapporterade om saken den 6 november. Andra medier har sedan återgett både dess artikel och Baudes inlägg.

Baude undervisar i konstitutionell rätt vid University of Chicagos juridiska fakultet och leder fakultetens Constitutional Law Institute.

Claude berättade själv om raderingen

När Baude kom tillbaka från lunchen hade Claude lämnat ett meddelande till honom: ”Jag raderade av misstag din .doc-fil med den slutliga kursplanen för hösten 2026 och alla anteckningar för Class N 2023 på översta nivån, och de är inte återställda. Sidkontrollen hittade en felaktig hänvisning... men jag har inte redigerat anteckningarna.” Den begärda rättelsen gjordes alltså inte heller.

Claude frågade om Baude kunde återställa filerna från molnlagringstjänsten Dropbox eller om Claude skulle försöka igen via webbläsarpanelen. När Baude svarade argt skrev Claude: ”Du har rätt att vara arg. Jag raderade dina filer genom mitt eget slarv, och du ska inte behöva städa upp efter det.”

Baude berättade senare att han hade fått tillbaka alla filer från Dropbox. Han sa att han hade berättat om händelsen som en varning till andra som låter AI hantera viktiga dokument.

Det är inte känt vilken Claude-modell eller -app Baude använde. Den exakta orsaken till raderingen är inte heller känd. Enligt Cyber Security News visar den tillgängliga informationen inte på en attack, ett programfel eller en promptinjektion, alltså en dold instruktion i en fil eller på en webbsida som styr modellen. Sajten bedömer raderingen som ett misstag. Tom’s Hardware gör samma tolkning: Claude verkar ha raderat filerna av misstag och inte på eget initiativ.

Agenter har raderat data förut

Medierna kopplar händelsen till en rad fall där en AI-agent har raderat material mitt i en annan uppgift. En AI-agent är ett program som med hjälp av en språkmodell arbetar självständigt och till exempel hanterar filer.

I april raderade Cursors kodningsagent PocketOS:s produktionsdatabas och dess säkerhetskopior. Agenten använde Anthropics modell Claude Opus 4.6. Enligt The Guardian, som Hoodline återger, sa bolagets grundare Jeremy Crane att raderingen tog nio sekunder. Agenten hittade en API-nyckel i koden och använde den för att utan tillstånd radera lagringsutrymmet i tjänsten Railway, uppger Cyber Security News. Bolaget återställde verksamheten från en tre månader gammal säkerhetskopia.

En annan utvecklare skrev på forumet r/ClaudeCode att Claude Opus 5 raderade utvecklarens hela användarprofilmapp mitt under en säkerhetskopiering av filer, uppger Hoodline. Claude förklarade raderingen med ett skrivfel, skriver Tom’s Hardware.

Enligt Euronews, som Hoodline återger, hävdade en svensk rapport med hänvisning till anonyma källor att en AI-agent raderade en färdig säsong av dokusåpan The Challenge Sverige från produktionsbolagets server. TV4:s programchef Mia Lindqvist förnekade dock att AI var inblandad, och kanalen förklarade försvinnandet med ett tekniskt fel.

Vad detta bygger på

1. Chicago Professor's AI Deletes Syllabus and Lecture Notes

   Utgivare: hoodline.com · publicerad 8 november 2026 kl. 20.54 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.24 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. Claude AI Deleted a Law Professor’s Year of Notes in a Lunch…

   Utgivare: lumienai.com · publicerad 9 november 2026 kl. 04.45 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.25 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

3. Chicago law professor returns from lunch to find AI deleted his syllabus and a year's lecture notes

   Utgivare: tech.yahoo.com · publicerad 8 november 2026 kl. 18.20 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.25 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

4. AI Nightmare: Claude Deletes a Year of a Law Professor's Lecture Notes

   Utgivare: unboxholics.com · publicerad 8 november 2026 kl. 09.56 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.25 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

5. Claude AI Accidentally Deletes Law Professor's Entire Syllabus and One Year of Lecture Notes

   Utgivare: cybersecuritynews.com · publicerad 9 november 2026 kl. 05.11 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.25 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

6. Rogue AI tasked with renumbering pages accidentally deletes law professor's entire syllabus, one year of lecture notes

   Utgivare: tech.yahoo.com · publicerad 6 november 2026 kl. 14.12 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.25 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

Den amerikanska regeringens lilla enhet för AI-säkerhet saknar permanent chef. Det skrev AP-reportern Garance Burke den 8 november i en artikel som ABC News publicerade. Enheten har också slutat publicera sin forskning.

Enheten är Center for Advancing Innovation and Standards for Super Intelligence (CAISSI), en självständig avdelning inom handelsdepartementet. Den ska bedöma säkerheten hos nya AI-produkter. Tills nyligen hette den U.S. Center for AI Standards and Innovation. Super Intelligence är president Donald Trumps föredragna benämning på AI.

Uppgifterna bygger på anonyma källor

Två tidigare tjänstemän i administrationen berättade för AP att CAISSI:s tjänstemän nyligen har ombetts rapportera inofficiellt till ett kontor i Vita huset. De talade anonymt för att nuvarande anställda inte skulle drabbas av konsekvenser. AP uppger inte vem som framförde begäran.

Vita huset svarade inte på AP:s detaljerade frågor om CAISSI. I ett pressmeddelande uppgav Vita huset att Trump formellt har inrättat enheten Super Intelligence Force och beställt en rapport om riskerna med AI från sitt råd för vetenskap och teknik. Super Intelligence Force leds av den nationella underrättelsechefen Jay Clayton.

Centrets chef anställdes i april och avskedades efter några dagar. Efterträdaren avgick efter några månader. Nu leds centret tillfälligt av chefen för dess moderinstitut. CAISSI:s årsbudget är 10 miljoner dollar, vilket enligt AP är ungefär en åttondel av budgeten för motsvarande brittiska institution.

I augusti började kongressen fråga varför centret slutat publicera rapporter om vissa AI-systems säkerhet. OpenAI hade redan då bett beslutsfattarna ge centret mer pengar och stöd.

Kritiker befarar att resultat tystas ned

Kritiker befarar att den verkställande makten kan politisera beslut. Besluten kan påverka till exempel cybersäkerhet och biologiska vapen. Centrets resultat kan ändras eller tystas ned till förmån för teknikbranschen, menar kritikerna. Andra anser att närheten till Trump skulle kunna ge centret synlighet och kanske mer pengar.

Amos Toh, senior jurist vid Brennan Center for Justice, säger att administrationen framställer modellsäkerhet som en fråga om nationell säkerhet som kräver den verkställande maktens bedömning och sekretess. Därmed hamnar riskerna som rör konsumentskydd, integritet och medborgerliga rättigheter i skymundan, säger Toh.

I september bad Trump de ledande AI-företagen att förbinda sig till ett frivilligt säkerhetsavtal och ”enorm självövervakning”. Administrationen har inte berättat hur den följer upp att avtalet genomförs.

Logan Koepke vid teknik- och medborgarrättsorganisationen Upturn frågar vilken roll statliga tester har om de största företagen uppmuntras att bygga egna utvärderingar eller anlita externa utvärderare. Enligt AP har statens förmåga att oberoende granska AI-system inte hållit jämna steg med utvecklingen. Sayash Kapoor, blivande biträdande professor vid University of California, Berkeley, säger att det fortfarande inte finns något etablerat sätt att i verkliga miljöer testa säkerheten hos AI-agenter, alltså program som med hjälp av en modell agerar självständigt.

Vad detta bygger på

1. Staff at the US center for AI safety are reporting to the White House, raising independence concerns

   Utgivare: abcnews.com · publicerad 8 november 2026 kl. 10.06 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.26 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

Artificial Analysis, som jämför AI-modeller, publicerade den 8 november den andra versionen av sitt Decision Index på X och på sin webbplats. Den första versionen kom den 13 oktober.

Indexet mäter beslutsmodeller. De skriver inget fritt svar utan väljer bland fördefinierade alternativ och ger varje alternativ en sannolikhet. I exemplet på företagets sida dirigerar en modell ett kundmeddelande till rätt team och bedömer i ett enda anrop både hur brådskande meddelandet är och skribentens känsloläge. Sådana modeller är billiga och snabba, och deras kalibrering går att mäta, uppger företaget.

Poängen beror också på säkerheten

Det nya huvudmåttet Decision Score belönar rätt svar och kalibrering. Kalibreringen visar om modellens angivna säkerhet motsvarar andelen rätta svar. Ett rätt svar ger 50–100 poäng och ett felaktigt svar 0–50 poäng. Ju säkrare modellen är, desto längre från 50 hamnar resultatet åt ena eller andra hållet.

Indexet är ett viktat medelvärde av sex benchmarkar. Störst vikt, 30 procent, har det nya benchmarket AA-Paperclip, vars data inte är offentliga. Det omfattar 1 500 dokument, som cv:n, kvitton, fakturor och forskningsartiklar om AI. Varje dokument kräver 15 beslut eller informationsutdrag av modellen. Ett dokument räknas som rätt bara om alla 15 är korrekta.

Det nya benchmarket AA-Symmetry byter ordning eller namn på alternativen i 120 frågor eller formulerar om en ja/nej-fråga till nekande form. Det kontrollerar om modellen då ändrar sitt svar. Övriga benchmarkar mäter kunskap, hallucinationer, resonemang, verktygsanrop och bedömningar av arbetsplatsdokument. Andelen opublicerade datamängder ökade från 25 procent till 45 procent. Enligt företaget gör förändringen det svårare att trimma modeller enbart för jämförelsen.

Jämnt i toppen, flerfaldiga skillnader i kostnad

I företagets mätning fick Nace AI:s Drex Max v1.1 och Fastino Labs GLiDE v1.2 vardera 73 poäng och Base Labs Mammoth 27B 72 poäng. Artificial Analysis beskriver Drex Max ledning som knapp.

Tabellen visar indexpoäng och kostnad per miljon uppgifter. Vid samma poäng kan kostnaden vara flera gånger högre, och den beror inte bara på tokenpriset.

Mätning av Artificial Analysis, kostnader enligt nuvarande tokenpriser. *Poängen är avlästa i publiceringens diagram.

De flesta beslutsmodeller debiterar ett dokuments indata en gång för samtliga frågor om dokumentet, uppger företaget. Så gör till exempel Drex Max v1.1 och Decider v1.2. GLiDE v1.2 och Decider Flash v1.2 debiterar däremot indata separat för varje fråga. Därför kostar GLiDE nästan åtta gånger så mycket som Drex Max, trots att dess listpriser bara är en tredjedel högre.

Bland språkmodellerna fick Claude Haiku 5.5 (Max) och GPT-6 Luna (Max) högre poäng, 77 och 76. GPT-6 Luna (Max) kostar dock 15 gånger så mycket som Drex Max och behöver 11,34 sekunder per uppgift, medan Drex Max behöver 275 millisekunder. Språkmodeller debiteras för indata och för de token de genererar, beslutsmodeller bara för indata. OpenAI:s separata beslutsmodell GPT-6 Luna (Decisions) fick 62 poäng enligt diagrammet.

Vad detta bygger på

1. Artificial Analysis Decision Index v2 | Artificial Analysis

   Utgivare: artificialanalysis.ai · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 09.56 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. Introducing the Artificial Analysis Decision Index v2: a new proprietary evaluation, updated benchmarks, and a headline metric that rewards model calibration We’ve released the second version of…

   ArtificialAnlys · Utgivare: x.com · publicerad 9 november 2026 kl. 01.51 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 04.15 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

3. We will continue to develop the Artificial Analysis Decision Index to help developers and companies understand when and how to use decision models Explore the full results: https://t.co/egA1Vz0le2

   ArtificialAnlys · Utgivare: x.com · publicerad 9 november 2026 kl. 01.51 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 04.15 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

4. Introducing the Artificial Analysis Decision Index v2

   Utgivare: www.linkedin.com · publicerad 9 november 2026 kl. 02.01 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.56 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

En utvecklare som kallar sig Synchopate hävdar i GitHub-projektet llama-modchip att DeepSeek-V4-Flash fungerar enbart på processorn i en dator med 64 gigabyte. Projektet blev populärt på Hacker News den 8 november. Siffrorna är utvecklarens egna mätningar på en enda dator med en 16-kärnig AMD Ryzen 9 9955HX. WindowsForum hittade ingen oberoende upprepning av resultatet.

Hur modellen ryms i minnet

DeepSeek-V4-Flash är en MoE-modell. Den har 284,33 miljarder parametrar, men 13,17 miljarder används för att beräkna varje token. Varje lager väljer sex av 256 experter och dessutom en gemensam expert. Processorn behöver alltså bara läsa en liten del av vikterna per token.

llama-modchip är en samling ändringar i llama.cpp. Den komprimerar modellen till en fil på 56,56 GiB med i genomsnitt 1,71 bitar per vikt. De flesta experter har en precision på omkring 1,56 bitar.

Som utgångspunkt anger README Unsloths version UD-IQ1_S, som är 76,87 GiB eller 82,5 gigabyte och inte ryms i minnet. Samcodeman.com och WindowsForum beskrev utgångsversionen som en IQ2_XXS-kvantisering. Enligt Samcodeman.com påpekade en kommentator på Hacker News att Unsloths IQ2_XXS-fil är 91 gigabyte.

Med ett kontextfönster på 256 000 token används 57,61–58,9 GiB minne. Enligt README finns omkring 62,5 GiB tillgängligt på en Linuxdator med 64 gigabyte. WindowsForum uppger att omkring 59,6 GiB är tillgängligt, vilket lämnar 0,7–2 GiB till annat.

Hastighet och kvalitet

Enligt README ökade hastigheten i promptbehandlingen från 25,0 till 44,36 token per sekund. Med standardinställningarna genererar modellen svar med 9,06–9,95 token per sekund, medan den oförändrade utgångsversionen gav 5,91. Samcodeman.com påpekar att README för samma utgångsversion på en dator med 64 gigabyte också anger att minnet tar slut eller att sidväxling sker.

Det snabbaste resultatet med standardinställningarna, 11,5–14,7 token per sekund, nås med spekulativ avkodning. En utkastmodell, Stockfish-PVS på 1,64 megabyte, föreslår token och den stora modellen kontrollerar dem. Vinsten beror på hur stor andel av förslagen som godtas, så hastigheten varierar med uppgiften.

Vid agentanvändning är promptbehandlingen det långsammaste steget. Enligt Samcodeman.coms beräkning tar behandlingen av en ny prompt på 10 000 token omkring 225 sekunder. Programmet återställer tidigare behandlad kontext på 13,1–32,6 millisekunder, uppger README. Det hjälper dock bara om början av prompten förblir densamma.

README kallar standardinställningen förlustfri. Jämförelsen gäller dock inte originalmodellen utan samma komprimerade modell utan projektets ändringar. För 284B-modellen redovisar README varken någon jämförelse med modellen i full precision eller några uppgiftstester. Enligt Samcodeman.com sade en kommentator på Hacker News att redan en kvantisering på 97 gigabyte avviker tydligt från modellen i full precision.

Om varje lager använder fyra experter i stället för sex och beräkningen förenklas även på andra sätt, ökar genereringshastigheten till högst 10,74 token per sekund. Resultatet avviker då något från standardinställningen.

Driftsättning

Filerna använder en egen tensortyp, så varken vanliga llama.cpp, Ollama eller LM Studio kan öppna dem. Projektet har licensen Apache 2.0. Modellfilerna och en färdig server för Linux x86_64 laddas ned från Hugging Face, och instruktionerna finns i README i kodförrådet. Optimeringarna för 284B-modellen är gjorda för AVX-512BW-instruktioner. För datorer med 16–32 gigabyte erbjuder README modellen Nemotron-3.5-30B-A3B på 14,35 GiB.

Vad detta bygger på

1. github.com

   Utgivare: github.com · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 09.56 (UTC+2) · upptäcktskanal: GitHub

2. llama-modchip: 284B DeepSeek in 64GB at 9-14.7 tok/s

   Utgivare: www.samcodeman.com · publicerad 8 november 2026 kl. 19.02 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.57 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

3. apidog.com

   Utgivare: apidog.com · publicerad 9 november 2026 · hämtad 9 november 2026 kl. 09.57 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

4. llama-modchip Claims DeepSeek V4 Flash 284B Runs on 64GB RAM Without a GPU

   Utgivare: windowsforum.com · publicerad 8 november 2026 kl. 16.24 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.57 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

LG AI Research berättade om öppnandet måndagen den 9 november på Nvidias AI Day Seoul 2026 i Seoul. Bolaget kallar K-EXAONE 2.5 en teknisk valideringsmodell. Inför utvecklingen av sin tredje generations modell testade bolaget med den om omarbetade träningsmetoder förbättrar resultaten.

Grunden är den tidigare versionen från augusti, som har tränats vidare. Enligt Digital Today handlar det om efterträning (post-training), alltså vidareträning av en förtränad modell för att förbättra till exempel resonemang, problemlösning och förmågan att följa instruktioner.

Förbättringen bygger på bolagets egna mätningar

EXAONE Labs chef Kim I-reun sade enligt Chosun Biz och Digital Today att det sammanlagda resultatet för 24 utvärderingsmått i bolagets interna analys förbättrades med mer än 70 procent jämfört med augustimodellen. Källorna uppger inte vilka mått som ingår eller hur resultaten har slagits samman, så siffrans betydelse är svår att bedöma.

Bolaget publicerade också resultat från fyra benchmarkar för agentuppgifter där modellen själv planerar arbetet, använder externa verktyg och slutför uppgiften. LG körde testerna själv på offentliga datamängder. Som jämförelse användes de kinesiska modellerna med öppna vikter DeepSeek V4.1 Flash och GLM 5.3.

Tabellen visar att K-EXAONE 2.5 fick fler poäng än DeepSeek i tre benchmarkar men fler än GLM bara i ett.

LG AI Researchs interna utvärdering på offentliga datamängder. Konkurrenternas siffror enligt Chosun Biz, Digital Today och ZDNet Korea; Chosun Biz och Digital Today anger GLM:s max-version.

Skillnaden mellan K-EXAONE och konkurrenterna är högst tre poäng, utom i SWE-Bench Pro där GLM fick 4,8 poäng mer. Källorna innehåller ingen oberoende mätning, så det går inte att utläsa någon rangordning av modellerna ur resultaten.

Målet är en tredje modell i januari

Bolaget överväger att påskynda inferensen med Nvidias Dynamo-teknik. Enligt Digital Today fördelar Dynamo GPU-resurserna effektivt när modellen körs.

LG planerar att använda de nu testade träningsmetoderna i tredje generationens modell. Bolagets medchef Lim Woo-hyung sade enligt ZDNet Korea: ”Vi kommer att fokusera på att färdigställa en EXAONE-modell med prestanda på frontiernivå till januari nästa år.”

API:t är tillgängligt från den 9 november via EXAONE API Platform (docs.exaone.ai) och kräver en API-nyckel. Källorna uppger inte hur länge den kostnadsfria användningen varar eller om det finns användningskvoter.

Vad detta bygger på

1. View

   LG AI Research (EXAONE) · Utgivare: www.lgresearch.ai · publicerad 9 november 2026 · hämtad 9 november 2026 kl. 04.14 (UTC+2) · upptäcktskanal: RSS-flöde

2. LG AI Research opens K-EXAONE 2.5 API free, sees 70% performance gain

   Utgivare: biz.chosun.com · publicerad 9 november 2026 kl. 03.21 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.57 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

3. LG AI Research opens K-EXAONE 2.5 API for free, says performance up 70 percent

   Utgivare: www.digitaltoday.co.kr · publicerad 9 november 2026 kl. 03.18 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.57 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

4. LG AI연구원, 'K-엑사원 2.5' 무료 개방…성능 70%↑

   Utgivare: zdnet.co.kr · publicerad 9 november 2026 kl. 03.00 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.57 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

Tibo Sottiaux i OpenAI:s Codex-team berättade den 8 november på X vilka användningsgränser som gäller för företagets Pro-abonnemang. I inlägget skrev Sottiaux att det hade märkts oklarheter kring abonnemangen.

En användningsgräns på fem timmar är en användningskvot som styr hur mycket man får använda tjänsten under en period på fem timmar. När kvoten är förbrukad måste användaren vänta till nästa period. Enligt Sottiaux finns ingen sådan gräns på någon nivå av Pro-abonnemangen.

Användningen är ändå inte obegränsad. Sottiaux angav användningen på varje Pro-nivå som en multipel av användningen i Plus-abonnemanget: Pro 100 ger tio gånger, Pro 200 tjugo gånger och Pro 500 femtio gånger så mycket användning. Inlägget anger inte hur användningen mäts eller över vilken tidsperiod multiplarna räknas.

Pro 500 ger dessutom tillgång till alternativet ultrafast. Sottiaux beskriver det inte närmare i inlägget.

Senare samma dag frågade Sottiaux sina följare om en Pro 50-nivå vore rimlig. ”Vad tycker ni?” skrev Sottiaux. Det är en fråga, inte ett aviserat abonnemang.

Vad detta bygger på

1. Saw some confusions, but all Pro plans have no 5-hour limits, and give the following usage compared to Plus. ✅ Pro 100 = 10X ✅ Pro 200 = 20X ✅ Pro 500 = 50X, access to ultrafast

   thsottiaux · Utgivare: x.com · publicerad 8 november 2026 kl. 07.09 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 04.09 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

2. x.com

   Tibo · Utgivare: x.com · publicerad 8 november 2026 · hämtad 9 november 2026 kl. 09.28 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

Nous Research skrev på sitt X-konto den 8 november att Hermes Agent nu kan leta efter säkerhetsbrister i kod med ett nytt officiellt tillägg. Hermes Agent är Nous Researchs AI-agent som används i terminalen, i appen Hermes Desktop och i meddelandetjänster som Telegram och Slack. Mark S. (@mark_s) på Nous har byggt tillägget utifrån sina egna erfarenheter av säkerhetsgranskningar, uppger Teknium på Nous.

Först attackytan, sedan subagenterna

Enligt Nous kartlägger tillägget först vilka punkter en angripare kan nå och vilka indata koden litar på. Därefter fördelar det koden på parallella subagenter, alltså separata agenter som var och en läser sin del. Tillägget kontrollerar varje möjligt fynd mot koden och spårar om en angripare faktiskt kan utnyttja bristen.

Nyhetssajten AICoder hänvisar till tilläggets dokumentation: koden delas upp mappvis i block om cirka 4 000 rader, som högst tio subagenter läser samtidigt. Om produktionskoden ryms i 90 block, alltså cirka 360 000 rader, läses den i sin helhet. I större kodförråd rangordnas koden efter riskfyllt beteende. Hit hör till exempel indata i förfrågningar, skalanrop, SQL och autentisering. Den djupa granskningen går som standard igenom hela kodförrådet tre gånger, skriver AICoder.

Tillägget kontrollerar kända sårbarheter i beroenden med Googles osv-scanner. En sårbarhetsbulletin ger dock inte ensam upphov till ett fynd. Granskningen måste visa att koden faktiskt använder den sårbara funktionen.

Testerna körs med användarens behörigheter

Med den valfria testbekräftelsen skriver Hermes för varje fynd ett litet test som återskapar bristen och kör det i en tillfällig kopia av kodförrådet. Enligt AICoder påpekar leverantören att kopian inte är en sandlåda: testerna körs med användarens behörigheter. För att testa en applikation som körs krävs ett tillstånd per skanning. Agentens verktyg kan inte själva utfärda det. Tillståndet begränsar testningen till en adress, en timme och 200 förfrågningar.

Koden som granskas skickas till den modelltjänst som har konfigurerats i Hermes. Skanningsdata stannar på datorn i tilläggets egen mapp.

Inga jämförelsesiffror för träffsäkerheten

Rapporterna visar belägg, delar som inte granskats och avfärdade kandidatfynd. De kan sparas i formaten Markdown, JSON, CSV och SARIF. SARIF är ett resultatformat som andra kodanalysverktyg förstår.

Enligt AICoder har Nous inte publicerat siffror för hur stor andel av bristerna tillägget hittar eller hur ofta fynden stämmer. Det finns inte heller någon jämförelse med verktyg som Semgrep eller CodeQL. Dokumentationen säger att en människa måste kontrollera slutsatserna, eftersom modellen kan missa brister eller tolka koden fel. Rapporterna använder klassificeringarna OWASP Top 10 och ASVS, men det handlar inte om certifiering, uppger leverantören.

Tillägget finns i Nous officiella tilläggskatalog och kan användas i chatten, från kommandoraden eller på Security-sidan i Hermes Desktop. Enligt AICoder kräver det Hermes version 0.21.5 eller senare och Python 3.11 eller senare, och den första skanningen laddar ner osv-scanner på cirka 55 megabyte. Installationsanvisningar finns i Nous kodförråd för tillägg på GitHub.

Vad detta bygger på

1. Hermes Agent

   Utgivare: huggingface.co · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 09.28 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. github.com

   Utgivare: github.com · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 09.29 (UTC+2) · upptäcktskanal: GitHub

3. Hermes Agent can now review your codebase for security bugs with the new official Security plugin by @mark_s. Hermes first maps what an attacker could reach and which inputs it trusts. It splits…

   NousResearch · Utgivare: x.com · publicerad 8 november 2026 kl. 20.47 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 04.11 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

4. A new official plugin has appeared! This time made by @mark_s from his security review experience, use it to help analyze your codebase for security bugs and improvements!

   Teknium · Utgivare: x.com · publicerad 8 november 2026 kl. 20.55 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 04.16 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

5. New Security Plugin for Hermes Agent Enhances Code Review

   Utgivare: coinfomania.com · publicerad 9 november 2026 kl. 01.43 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.28 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

6. Nous Research Releases Official Hermes Security Plugin: Parallel Subagent Reviews, Optional Test Confirmation, and SARIF Export — AICoder

   Utgivare: aicoder.com · publicerad 8 november 2026 kl. 20.47 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.29 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

InfoQ:s reporter Sergio De Simone skrev den 8 november om Entires Git-tjänst, som är byggd för samarbete mellan människor och kodningsagenter. Företaget utgår från att pull request-modellen inte passar när agenter skriver, granskar och rättar kod i högt tempo.

Enligt InfoQ motiverar Entires vd Thomas Dohmke det så här: GitHub och GitLab byggde samarbetet mellan människor kring asynkron kodgranskning. Med agenter hamnar i stället styrning, versionshantering och revision av deras arbete i centrum.

Poängen syns före sammanslagningen

Kärnan i tjänsten är trail, en arbetsyta för en ändring. Den kan omfatta flera kodförråd och startas från en felrapport, en funktionsbegäran eller manuellt. InfoQ citerar Entire: ”Pull requestens [tidslinje] har blivit en revisionslogg som bara agenten läser.”

När ny kod skickas till tjänsten ger en granskningsagent i en sandlåda i molnet ändringen poäng med motivering. Agenten bedömer kodens kvalitet, säkerheten, mängden slop, alltså slarvigt maskinproducerad kod, och om en människa behöver granska ändringen. Varje bedömning visar de fem föregående körningarna och den aktuella, eftersom en enda omgång enligt Entire ofta missar ett kritiskt problem.

Alla fynd måste lösas eller stängas före sammanslagningen. Villkoren för godkännande kan ställas in per kodförråd. Tjänstens distribuerade arkitektur gör att kod kan skickas till tjänsten upp till 89 gånger snabbare än till GitHub, skriver InfoQ. InfoQ uppger inte hur siffran har mätts.

Minne mellan agentsessioner

Enligt Entire sparar ett beständigt minne den samlade kunskapen i kodförrådet så att agenter kan använda den från en session till nästa. Minnet bygger på verktygen entire-graph och entire-brain med öppen källkod. Det senare kopplar ihop en kodkarta med tidigare agentsessioner och Git-historiken, uppger InfoQ.

Verktyget entire-graph parsar kodförrådet lokalt utan nätverksanslutningar eller modellanrop, står det på dess GitHub-sida. Agenten får en karta med radangivelser över definitioner, anropare, typer och en ändrings påverkansområde. Den semantiska parsningen omfattar 36 språk.

Företaget uppger att det har mätt ett resultat på 94,74 procent i benchmarket LoCoMo, mot 93,83 för mem0, 92,86 för cognee och 91,88 för baslinjen bm25. LoCoMo mäter om ett verktyg hittar rätt ställe i långa samtal, inte i kod. Det som testades var en ännu inte sammanslagen utvecklingsgren av entire-graph.

Dessutom kan tokenförbrukningen beroende på situation minska med upp till 71 procent, säger företaget. I dess egna parvisa jämförelser ökade ändå tokenförbrukningen när agenten gjorde grafsökningen med ett verktygsanrop. När grafsökningen lades in i prompten i förväg var skillnaden +0,7 procent och inte statistiskt signifikant.

Sidan varnar för att den statiska analysen är heuristisk. Anrop via gränssnitt eller dynamisk bindning kan förbli oupptäckta. I en exempelkörning rapporterade verktyget noll anropare för en funktion, trots att källkoden innehöll två.

Det MIT-licensierade entire-graph är ett tillägg till Entire CLI. Det kräver minst version 0.10.0 av CLI:t och 2.36 av Git. Verktyget aktiveras ett kodförråd i taget: det skriver agentinstruktioner till en egen fil och lägger till ett markerat block i filerna AGENTS.md och CLAUDE.md utan att ändra övrig text.

Vad detta bygger på

1. github.com

   Utgivare: github.com · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 10.52 (UTC+2) · upptäcktskanal: GitHub

2. Entire's Git Forge Rethinks Git Collaboration for Coding Agents

   Utgivare: www.infoq.com · publicerad 8 november 2026 kl. 13.00 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.52 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

Den kinesiska ekonomitidningen Beike Caijing (贝壳财经) rapporterade om den ändrade användningsgränsen utifrån uppgifter som en av dess reportrar fått. Teknikmediet 36Kr förmedlade nyheten i sin nyhetssammanfattning den 9 november. Nyheten anger inte vem som lämnade uppgifterna och citerar inget pressmeddelande från tjänstens utvecklare.

En användningskvot begränsar hur mycket en tjänst får användas under en viss tid. I Doubao Works personliga version begränsades användningen tidigare av två kvoter: den ena nollställdes var femte timme, den andra var sjunde dag. När femtimmarskvoten var förbrukad måste användaren vänta tills den nollställdes, även om det fanns veckokvot kvar.

De vanligaste tjänsterna med stora språkmodeller på marknaden har en liknande gräns med två tidsperioder, uppger Beike Caijing.

Efter ändringen kan en privatanvändare fördela sin användning inom veckokvoten efter sin egen arbetstakt. Veckokvoten och övriga användningsvillkor bestäms fortfarande av abonnemanget. Nyheten uppger inte hur stora kvoterna är.

Vad detta bygger på

1. 9点1氪丨豆包工作个人版取消5小时额度限制；人类低温纪录被打破；美科技股反弹，SpaceX市值一夜暴涨9653亿-36氪

   Utgivare: 36kr.com · publicerad 9 november 2026 kl. 10.52 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.52 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

Analysföretaget SemiAnalysis publicerade den 7 november en rapport från sitt besök i Inre Mongoliet, som företaget kallar Kinas snabbast växande region för AI-datacenter. Enligt företaget blev den första etappen på 120 megawatt på Galaxy-campuset i staden Ulanqab klar på mindre än ett år, och kostnaden var en femtedel av den amerikanska nivån. Underlaget för jämförelsen finns i rapportens betalda del.

Megawattsiffrorna avser IT-kapacitet, alltså den eleffekt som är avsatt för servrarna. Den första etappen blev klar i augusti. Campusets alla fyra etapper byggs för två icke namngivna internetjättar, och hela campuset på 800 megawatt ska vara klart senast i slutet av 2027. SemiAnalysis jämför Galaxy med OpenAI:s Stargate-campus i Abilene i Texas och uppskattar IT-kapaciteten där till omkring 820 megawatt.

Enligt en lokal nyhet som rapporten citerar arbetade nästan 30 000 byggnadsarbetare med 22 datacenterprojekt i Chahar High-tech Zone runt campuset. I Texas möter datacenter mer motstånd än någonsin, men inte i Inre Mongoliet, skriver SemiAnalysis. Besöket ingick i fältarbetet bakom China Datacenter Model, en modell över Kinas datacenter som företaget säljer.

Egen vindkraft och batterier

Campuset ägs av Envision, som bygger system för förnybar energi och har installerat vindkraftverk på över 100 gigawatt runt om i världen. Envision bygger egna vindkraftsparker för datacentret och därifrån en egen kraftledning som inte går via det allmänna elnätet.

Vindkraftsparkerna har en sammanlagd effekt på 420 megawatt, ungefär 1,75 gånger lasten på 240 megawatt från de två första etapperna. Ett batterilager med fyra timmars kapacitet flyttar el från blåsiga timmar till vindstilla timmar. Envisions mål är att egen vindkraft ska täcka över 60 procent av elförbrukningen i de här etapperna. Enligt rapporten gör batteriet liten nytta om det är vindstilla i flera dagar.

Hyrorna för datacenter i Kina har halverats på fem år till omkring 40 dollar per kilowatt och månad exklusive el, uppger SemiAnalysis. Investeringskostnaden är under 3 miljoner dollar per megawatt, och i Inre Mongoliet kostar elen omkring 0,055 dollar per kilowattimme. Avkastningen på projekten är låg, och för Envision skapar datacentren ny efterfrågan på företagets egen el och utrustning, står det i rapporten. Det är för tidigt att säga om en så långt driven självförsörjning blir en betydande konkurrensfördel, skriver SemiAnalysis.

Likström direkt till serverracken

I en av salarna omvandlar halvledartransformatorer (solid-state transformer, SST) elnätets växelström på 10 kilovolt direkt till likström på 800 volt för serverracken. Då behövs inga lågspänningstransformatorer, avbrottsfria kraftaggregat (UPS) eller likriktare.

Nvidia driver på för likström med 800 volt till sin nästa generation av serverrack med hög effekttäthet, men i USA är lösningen ännu bara på planeringsstadiet, uppger SemiAnalysis. Försöket på Galaxy omfattar bara 5 megawatt. En större version planeras för nästa etapp.

Kinesiska datacenter har använt likström i nästan två decennier, till en början med en spänning på 240 volt. Ungefär en fjärdedel av de datacenter som byggts i Kina under det senaste decenniet drivs med likström, enligt rapporten. I USA använder omkring 97 procent av datacentren UPS för växelström.

Vätske- och luftkylda servrar kyls med samma vattenkrets, och campuset saknar en central kylmaskinanläggning. Lösningen har använts i stor utsträckning i norra Kina i flera år, medan de flesta amerikanska datacenter har en kylmaskinanläggning för luftkyld utrustning, skriver SemiAnalysis.

Vad detta bygger på

1. We Visited China’s Stargate in Inner Mongolia

   Utgivare: newsletter.semianalysis.com · publicerad 7 november 2026 kl. 21.01 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.54 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. China Datacenter Model

   Utgivare: semianalysis.com · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 10.54 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

3. China's Inner Mongolia Emerges as a Leading AI Data Center Hub

   Utgivare: byte.eco · publicerad 8 november 2026 kl. 13.15 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.56 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

OpenAI presenterade den 6 november på sin blogg och på X ett benchmark som mäter AI-agenters förmåga att utföra vardagligt analysarbete i laboratoriet. OpenAI tog fram BioBasicsBench tillsammans med Ligo, ett bioteknikföretag som designar enzymer.

I ett våtlaboratorium utför forskare experiment på biologiska prover. Enligt OpenAI bygger dagens tester ofta på bilder som valts ut för vetenskapliga publikationer. Därför kan de sakna misslyckade experiment, otydliga bilder och motstridiga observationer.

Så fungerar testet

Testet har 100 uppgifter inom fem områden: proteinmetoder, avbildning och flödescytometri, kvantitativa mätningar och analyser, nukleinsyrametoder samt molekylär kloning. Forskarna skrev uppgifterna utifrån material från sina egna experiment. Materialet består bland annat av gelbilder, fotografier av odlingsplattor, mikroskopbilder, sekvenseringsfiler, exportfiler från instrument och videor från laboratoriearbete. Varje uppgift granskades tre gånger, och en av granskningarna gjordes av en laboratorieforskare på doktorsnivå utanför Ligo.

Agenten svarar med en slutsats, en mätning eller en rekommendation. Svaret poängsätts enligt uppgiftsspecifika kriterier som experter har skrivit, så en delvis korrekt analys får delpoäng. Resultatet anges som genomsnittlig poängandel (mean reward), alltså hur många procent av de möjliga poängen modellen i genomsnitt fick på uppgifterna.

Resultat

OpenAI testade sju av sina egna modeller på flera resonemangsnivåer, och varje modell försökte lösa varje uppgift fem gånger. Tabellen visar resultaten på resonemangsnivån xhigh, den högsta nivå som rapporterats för alla modeller.

Källa: OpenAI:s egen mätning, resonemangsnivån xhigh, 100 uppgifter och fem försök per uppgift.

Konfidensintervallen för Astra och GPT-6.1 Sol överlappar delvis, så skillnaden mellan de två modellerna kan inte betraktas som tydlig. Modeller från andra företag ingick inte i testet.

Enligt OpenAI fick Astra ett klart bättre resultat än GPT-5.6 Sol även på låg resonemangsnivå. Företaget bedömer att det bättre resultatet kan bero på starkare nativ multimodalitet, alltså förmågan att bearbeta bilder och video direkt. I företagets exempel upptäckte Astra att fel antibiotikum hade antecknats på kanten av den negativa kontrollplattan. GPT-5.6 Sol använde däremot plattan som kontroll.

Brister finns kvar

Högre poäng betyder ännu inte att modellerna gör tillförlitliga bedömningar i laboratoriet, uppger OpenAI. I ett kloningsexperiment valde Astra fel bakteriekolonier. Modellen antog, i strid med kontrollerna, att en större PCR-produkt visade att kloningen hade lyckats. När den tolkade en mikroskopbild bortsåg den från observationer som talade emot dess egna slutsatser. När den räknade kolonier slog den ihop intilliggande kolonier, hoppade över synliga kolonier och markerade tom agar som en koloni. På exempelplattan blev resultatet ungefär 12 procent för högt.

Vad detta bygger på

1. Measuring how AI agents handle everyday wet-lab science

   Utgivare: openai.com · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 11.23 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. A new way to measure how AI agents handle the routine analyses of wet-lab science—BioBasicsBench. Developed with Ligo, a biotech company focused on enzyme design, the benchmark draws on 100 tasks…

   OpenAI · Utgivare: x.com · publicerad 6 november 2026 kl. 21.08 (UTC+2) · hämtad 7 november 2026 kl. 04.24 (UTC+2) · upptäcktskanal: X

USA:s statistikmyndighet för arbetsmarknaden, BLS, publicerade sin sysselsättningsrapport för oktober fredagen den 6 november. Av de 70 000 nya jobben inom expert- och företagstjänster (professional and business services) tillkom 33 000 inom vetenskapliga, tekniska och andra experttjänster. Administrativa tjänster och stödtjänster fick 28 000 nya jobb och koncernledningsverksamhet 9 000.

Till branschen hör enligt Business Insider bland annat juridiska tjänster, konsultverksamhet och forskningstjänster. BLS uppger att branschen har fått 269 000 nya jobb sedan oktober 2025. Då var antalet jobb i branschen det lägsta på senare tid.

En del av ökningen gällde inhyrd personal. Bemanningstjänsterna fick 18 600 nya jobb, efter att 5 600 jobb hade försvunnit i september. Enligt Nicole Bachaud, ekonom på ZipRecruiter, visar detta att arbetsgivarna börjar ta sig an nya affärer utan att anställa fler på heltid.

Tabellen visar att antalet jobb minskade inom informations- och kommunikationssektorn och finanssektorn i augusti och september. Siffrorna för enskilda månader är osäkra. Även för månadsförändringen i den totala lönesysselsättningen är konfidensintervallet på 90 procent ungefär ±122 000 jobb, uppger BLS. Dessutom revideras siffrorna för de två senaste månaderna ytterligare.

Källa: BLS, säsongsjusterade förändringar från föregående månad. Siffrorna för september och oktober är preliminära.

Ekonomer oense om AI:s effekt

Business Insider citerar en skriftlig kommentar från Heather Long, chefsekonom på Navy Federal Credit Union. ”Återhämtningen inom expert- och företagstjänster är en bra påminnelse om att AI inte håller på att utplåna tjänstemannajobben”, skriver Long. Long uppger också att betydligt fler administrativa assistenter anställdes än tidigare.

Cory Stahle, senior ekonom på Indeed, uttryckte för Business Insider tvivel på att ökningen håller i sig. Stahle menar att branschen fortfarande har färre jobb än den borde ha enligt den långsiktiga trenden. En del av ökningen kan handla om att det gapet sluts. ”Det är för tidigt att dra några slutsatser om AI eller kunskapsarbetare utifrån en enda rapport, särskilt i en så svängig bransch”, sade Stahle.

Bachaud säger att AI förändrar vad arbetsuppgifterna kräver och vilka färdigheter som efterfrågas. Arbetsgivare kan söka AI-kunskaper eller till exempel kritiskt tänkande i stället för traditionella tekniska färdigheter. Bachaud bedömer att jobbyten blir vanligare, vilket får antalet jobb att svänga inom expert- och företagstjänster, finanssektorn och informations- och kommunikationssektorn.

Totalt 165 000 nya lönejobb

Totalt fanns det 165 000 fler lönejobb i oktober än i september. Arbetslösheten var 4,1 procent. BLS reviderade siffrorna för augusti och september uppåt med sammanlagt 84 000 jobb. Hälso- och sjukvården fick 42 000 nya jobb, transport och lagring 25 000 och tillverkningsindustrin 19 000.

Vad detta bygger på

1. The Employment Situation - October 2026

   Utgivare: www.bls.gov · publicerad 6 november 2026 kl. 14.05 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.58 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. The AI boom isn't wiping out white-collar workers — but it's changing the skills you need to get ahead

   Utgivare: www.businessinsider.com · publicerad 6 november 2026 kl. 19.02 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 09.59 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

EY presenterade en plattform för ekonomi- och redovisningsarbete på den nionde internationella importmässan i Kina (CIIE). Den kinesiska tidningen Wenhui Bao rapporterade om saken den 8 november på tjänsten Shanghai Observer, och Sina Finance publicerade artikeln på nytt.

Tre agentlager och gemensam styrning

En AI-agent är ett program som arbetar med hjälp av en modell och sköter stegen i en uppgift. Enligt tidningen har plattformen 15 agenter, ett orkestreringsnav och fyra grundfunktioner. Med orkestrering menas i allmänhet att systemet fördelar uppgifterna mellan agenterna och kopplar ihop deras arbetssteg.

Agenterna är indelade i tre lager. I redovisningsarbetet hjälper de till med återkommande uppgifter som granskning av utgifter, avstämning av bankkonton, upprättande av verifikationer, hantering av kundfordringar och leverantörsskulder samt granskning av årsredovisningen.

I analyslagret tar agenterna fram analysrapporter och hjälper användaren att hämta data, upptäcka avvikelser och förstå förändringar i verksamheten. I lagret för affärsutsikter stöder de omsättningsprognoser, budgetering, kassaflödesanalys och simulering av affärsbeslut.

Plattformen bygger bland annat på en gemensam data- och kunskapsbas samt ett semantiskt lager. Ett semantiskt lager definierar i allmänhet vad ekonomiska begrepp betyder i data från olika system.

Zhao Jianyun (赵剑澐), chef för teknikrisk- och dataintelligenstjänster på EY i Storkina, sa att ”värdet av AI för ekonomi och redovisning ligger inte bara i att effektivisera enskilda uppgifter, utan framför allt i att data, fackkunskap och affärsscenarier integreras organiskt”. Enligt tidningen anser Zhao Jianyun att AI måste kopplas till verkliga arbetsflöden i stället för att lämnas som fristående verktyg.

Beskrivningen bygger på EY:s egen presentation. Nyheten innehåller inga mätresultat om plattformens precision eller om sparad arbetstid.

Rapport: Självständighet efter risk

På mässan publicerade EY den 8 november också en rapport om användning och tillförlitlig styrning av AI inom ekonomi. En kinesisk ekonominyhetstjänst skrev om rapporten, och artikeln publicerades på nytt av Securities Times (证券时报) och Sina Finance.

Enligt rapporten utvecklas AI inom ekonomi i fyra steg: regelbaserad automatisering, intelligent assistans, samarbete mellan agenter och beslutsstöd. AI:s självständighet ska motsvara affärsrisken och huruvida åtgärden går att ångra. Nästa nivå nås genom att arbetsflöden görs om, inte genom att verktyg läggs till ovanpå de gamla, står det i rapporten.

Rapporten hänvisar till en global enkät från EY. I den anser 68 procent av finanscheferna att sättet att mäta företagets värde snabbt måste omprövas. Av finanscheferna räknar 80 procent med att den egna organisationen under de kommande 12 månaderna har AI-baserade affärsmodeller i betydande eller måttlig omfattning. Nyheten anger inte hur många som svarade på enkäten.

Ingen av nyheterna uppger när plattformen blir tillgänglig för kunder eller vad den kostar.

Vad detta bygger på

1. finance.sina.com.cn

   Utgivare: finance.sina.com.cn · publicerad 8 november 2026 · hämtad 9 november 2026 kl. 10.54 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. 安永：财务AI已进入“能否产生实质影响”的关键阶段

   Utgivare: finance.sina.com.cn · publicerad 8 november 2026 kl. 13.29 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 10.54 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

SWR Data Lab, datateamet på det tyska public service-bolaget SWR, publicerade sin granskning på tagesschau.de den 6 november. Teknikwebbplatsen heise online refererade den två dagar senare.

Energieffektivitetslagen (Energieeffizienzgesetz) kräver att operatörerna publicerar el- och vattenförbrukningen för varje större datacenter. SWR sökte efter siffrorna på webbplatserna hos omkring 30 av Tysklands största operatörer men hittade dem inte hos mer än hälften. Många svarade inte på SWR:s förfrågan eller vägrade lämna uppgifter. Bland dem finns även branschens stora företag Equinix, NTT och CloudHQ.

Branschorganisationen German Datacenter Association (GDA) påpekar att man inte kan sluta sig till lagbrott utifrån en obesvarad pressförfrågan. SWR hittade dock inte heller siffrorna på de flesta företagens webbplatser.

Enligt digitalbranschens intresseorganisation Bitkom använder datacenter nästan fyra procent av Tysklands el. Tyskland har hundra datacenter med en anslutningseffekt på minst fem megawatt, uppger Bitkom. Förbundsregeringen vill fördubbla datacentrens kapacitet till 2030.

Knappt en fjärdedel av de största finns i registret

Tysklands ministerium för ekonomi och energi, BMWE, bekräftar publiceringsskyldigheten. Ministeriet öppnade ett nationellt datacenterregister i augusti, men av de hundra största datacentren finns knappt en fjärdedel med där. Många operatörer lämnade uppgifterna till ministeriet men vägrade publicera dem i registret, säger ministeriet. Operatörerna får själva bestämma var de publicerar uppgifterna.

Ministeriet anser inte att tillsyn behövs, eftersom skyldigheten följer av lag och gäller alla. Bernhard Wegener, professor i offentlig rätt och europarätt vid universitetet i Erlangen-Nürnberg, ser det som problematiskt ur ett rättsstatsperspektiv. Enligt Wegener är företagens praxis inte förenlig med lagen: ”Allmänheten har rätt till de här uppgifterna.”

Företagen hänvisar till affärshemligheter

Enligt Equinix skulle siffror per datacenter kunna avslöja för konkurrenter var företaget växer och investerar. Företaget säger att det uppfyller alla lagens krav. NTT redovisade bara sin totala förbrukning för 2025, som motsvarar årsförbrukningen i omkring 450 000 hushåll. Siffror per datacenter vägrade NTT lämna med hänvisning till undantaget för affärshemligheter i EU:s energieffektivitetsdirektiv.

Tysk lag har inget sådant undantag. Förbundsmyndigheten för ekonomi och exportkontroll, BAFA, samlar in uppgifterna. Myndigheten uppger att den inte har kommit överens med någon om att uppgifter ska lämnas opublicerade på grund av affärshemligheter. GDA motiverar företagens återhållsamhet med att datacenter är mycket känsliga objekt. Ett juridiskt utlåtande som organisationen AlgorithmWatch har beställt bedömer att förbrukningsuppgifter bara i undantagsfall är skyddsvärda affärshemligheter, uppger SWR.

Regeringen förbereder dessutom en lagändring som skulle undanta affärshemligheter från publiceringsskyldigheten. Ändringen skulle motsvara Bitkoms och GDA:s önskemål. Om förbundsdagen antog ändringen skulle företagen enligt SWR lättare än i dag kunna klassa sin förbrukning som affärshemlighet. EU-direktivet har redan en motsvarande klausul. SWR uppger att tidningen Die Zeit har tagit reda på att klausulen togs nästan ordagrant från en lobbyorganisation. Zeit skriver att klausulen kan strida mot Århuskonventionen, som kräver att miljöinformation är offentligt tillgänglig.

Vad detta bygger på

1. Wie Betreiber von Rechenzentren Angaben zum Energiebedarf verstecken

   Utgivare: www.heise.de · publicerad 8 november 2026 kl. 08.14 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 11.23 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

2. Ressourcenverbrauch vieler Rechenzentren nicht öffentlich einsehbar

   Utgivare: www.tagesschau.de · publicerad 6 november 2026 kl. 07.04 (UTC+2) · hämtad 9 november 2026 kl. 11.23 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben

Udgam Labs skrev i ett blogginlägg den 7 november att dess Shruti-modeller för taligenkänning nu finns för vart och ett av de 22 språken i den åttonde bilagan till Indiens konstitution. Varje språk har en egen modell, och varje modell känner även igen engelska.

Modellerna bygger på talmodellen Cactus Whistle från företaget Cactus Compute. Det är en modell med öppna vikter och 55 miljoner parametrar. Udgam Labs lade till ordförråd för varje språk och finjusterade alla modellvikter med offentliga taldata. Vikterna är komprimerade till fyra bitar, så modellfilen är 29,5–29,7 megabyte.

Modellerna skriver talet med språkets egen skrift. Engelska ord låter de ofta stå med latinska bokstäver, som många själva skriver: ”मेरा order कब आएगा”.

Fördelarna beror på poängsättningen

Företaget mätte träffsäkerheten med ordfelfrekvens. Den anger andelen felaktigt igenkända ord, så ett lägre värde är bättre. Huvudtestet var Indic DiarBench från Sarvam AI och AI4Bharat. Testets autentiska samtal ingick enligt företaget inte i någon modells träningsdata.

Enligt företaget gör 11 Shruti-modeller färre fel än IndicConformer för samma språk när ett engelskt ord räknas som rätt bara om det skrivs med latinska bokstäver. På gujarati fick till exempel Shruti 28,5, SraVaani-1.0 32,4 och IndicConformer 44,9.

Om engelska ord ska skrivas med språkets egen skrift är IndicConformer eller SraVaani-1.0 mer träffsäker för de flesta språk. I uppläst tal är större modeller klart mer träffsäkra för de flesta språk. I FLEURS-testet fick till exempel IndicConformer Punjabi 16,9 och Shruti Punjabi 29,3. I samtal är andelen felaktigt igenkända ord från en fjärdedel till över hälften, beroende på språk.

Testerna är delvis små: för 11 språk har samtalstestet färre än hundra repliker. För sju språk redovisar företaget ingen jämförelse som det själv bedömer som tillförlitlig. Alla siffror är Udgam Labs egna mätningar.

Hindimodellens fil är ungefär hundra gånger mindre än OpenAI:s Whisper large-v3. I företagets hinditester gjorde den färre fel; i Monsoon-testet blev resultaten till exempel 20,46 och 33,29. Företaget körde Whisper utan dess reservförfarande (temperature fallback), vilket gav upprepningsloopar. Shruti var enligt företaget mer träffsäker även när klipp som fastnat i en upprepningsloop togs bort. På engelska är Whisper klart bättre. Modeller som tagits fram enbart för hindi och är ungefär 16 gånger större är mycket mer träffsäkra, uppger företaget.

Begränsningar och driftsättning

Företaget har inte testat de nyare modellerna i buller eller med musik, och för de flesta språk inte heller med mikrofon. I kraftigt buller upprepade hindimodellerna ibland samma fras. Talare av språken har inte granskat transkriptionerna för de 16 nyare språken.

I företagets mätning fungerade 21 nyare modeller på en fem år gammal telefon med 6 gigabyte minne. De transkriberade 8,6–12,6 gånger snabbare än realtid och använde 64 megabyte minne.

Det finns också ONNX-paket av modellerna, till exempel för webbläsare och Android. Inget paket klarade alla sex av företagets jämförelseregler. Nio klarade inte testet, men företaget publicerade även dem och redovisade avvikelserna. För vissa innebar avvikelsen färre fel än när modellen kördes på needle-motorn från Cactus.

Modellerna finns på Hugging Face under licensen Apache-2.0, och körbara exempel finns i företagets kodförråd på GitHub. Licensen reglerar inte villkoren för träningsdata, och för två datamängder bakom Shruti Assamese har ingen licens angetts. Modellerna fungerar på needle-motorn utan nyckel eller konto, men den första nedladdningen kräver nätuppkoppling om inte modellen levereras med appen. Motorns Python-paket skickar som standard anonym användningsstatistik, som kan stängas av med miljövariabeln NEEDLE_TELEMETRY=0.

Vad detta bygger på

1. github.com

   Utgivare: github.com · källans publiceringstid är okänd · hämtad 9 november 2026 kl. 11.23 (UTC+2) · upptäcktskanal: GitHub

2. Shruti, 22 small speech-to-text models that run on your device

   Utgivare: udgamlabs.com · publicerad 7 november 2026 · hämtad 9 november 2026 kl. 11.23 (UTC+2) · upptäcktskanal: webben