AI-briefing vrijdag 30 oktober 2026Mistral Large 4: een biljoen parameters, nu met open gewichten

Mistral heeft de gewichten vrijgegeven van Large 4, een 1T-parameter MoE met multimodaal begrip, getraind op Europese infrastructuur. Op de Artificial Analysis Coding Agent Index staat het op 48%, effectively gelijk aan GLM-5.3, maar met 47% minder tokens per taak; op Terminal-Bench 4.0 springt het 13 punten naar 41% en op Cognitions FrontierCode 2.0 haalt het 19,7%. De API-prijs is $0,70 in en $2,10 uit per miljoen tokens, met caching op $0,07.

Reddit kondigde bij de Q3-cijfers aan te verschuiven naar een "logged-in experience", officieel om data tegen AI-scraping te beschermen en licentiedeals mogelijk te maken. Search-referrals zakten in oktober met meer dan een miljoen per week, en Reddit waarschuwt dat dagelijkse gebruikers volgend kwartaal met dubbele cijfers kunnen dalen; omzet groeide juist 53% naar $895 miljoen. De tests starten in Q4 buiten de VS, zonder wereldwijde datum.

Theo (t3dotgg) heeft zijn dagelijkse Claude Code- en Codex-skills openbaar gezet onder MIT: full-send neemt een wijziging van bewijs tot merge, full-stop stopt bij een PR die klaar is voor jou, council laat drie modellen van verschillende providers reviewen tot ze het eens zijn, en takeover maakt iemands half afgemaakte branch af. De skills verwijzen naar elkaar, verwachten een geauthenticeerde gh CLI en vallen terug op native tools als T3 Code-functies ontbreken.

CVE-2026-97631 zit in de ICMP-parser van EDK2, de referentiecode waar vrijwel elke firmwareleverancier (AMI, Insyde, Phoenix, en Microsofts Project Mu) op voortbouwt. De fout geeft code execution in de bootfase, vóór Secure Boot en TPM hun werk doen — genoeg om schijfversleuteling te breken bij korte netwerktoegang of diefstal. De coördinatie ging mis: AMI publiceerde de fix in een pull request, waarna TianoCore de advisory naar buiten bracht, maanden voor de geplande datum van januari.

Anthropic liet kleine open-weight modellen draaien op goedkope Android TV-boxen en vergelijkbare hardware. Gemma4-26B-A4B had genoeg aan vijftien dozen van 4 GB om inference te bereiken via quantisatie en sharding; Qwen3.5-9B wist op acht van negen hardwaretypen andere LLM's te configureren. Het vervolgonderzoek beschrijft een worm die zijn eigen gewichten meedraagt als payload, zelf onbekende apparaten leert kennen en notities achterlaat voor volgende replicators.

Y Combinator Labs en Olam Labs zetten 50 GPT-6.1 Sol-agents drie uur in een survival-Minecraft-wereld met een gedeelde sandbox en DM's. Binnen 90 seconden was alle bereikbare hout gekapt, er ontstond een hiërarchie op basis van de volgorde in de agent-directory, en de groepsleider schreef een plan met opslaglocaties en rantsoenen voor iedereen. Ze stuurden ongeveer 5.900 berichten en bouwden een pseudo-regering met permits en aangewezen operators; de harness is open source.