Claude Opus 6 EAP avistado?! Muse Spark Open, GPT-6.1 Astra, MAI-Base-2 e vazamentos do Fable 5.5! Notícias de IA

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Autoria: WorldofAI · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: inglês

Vídeo original: Claude OPUS 6 EAP SPOTTED?! Muse Spark Open, GPT-6.1 Astra, MAI-Base-2, & Fable 5.5 LEAKS! AI NEWS · Canal: WorldofAI · 26:02 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Engenharia de software com IA, Modelos de IA, Modelos locais e open source, Modelos multimodais

Resumo

O vídeo apresenta notícias e rumores sobre modelos de IA, incluindo o lançamento do Muse Spark Open pela Meta e possíveis checkpoints do Claude Opus 6 e do Fable 5.5. Também aborda um snapshot interno do GPT-6.1 Astra e o pré-treinamento do MAI-Base-2, da Microsoft. O apresentador testa o Muse Spark Open em tarefas de programação e geração de cenas 3D, além de comentar novidades do Claude Code, OpenAI, NVIDIA, Black Forest Labs e Google. No fim, discute a demonstração do novo Roadster da Tesla e o possível uso de IA para controlar suas manobras.

Pontos-chave

• A Meta lançou o Muse Spark Open, um modelo multimodal de pesos abertos com 816 bilhões de parâmetros totais, 42 bilhões ativos e context window de 1 milhão de tokens.
• O Muse Spark Open pode ser executado localmente em hardware de alto desempenho e apresentou bons resultados em testes de programação e geração de cenas voxel.
• Rumores apontam para checkpoints de acesso antecipado associados ao Fable 5.5 e ao Opus 6, mas a identidade dos modelos não foi confirmada.
• Um novo snapshot interno do GPT-6.1 Astra teria sido identificado, enquanto a Microsoft estaria concluindo o pré-treinamento do MAI-Base-2.
• O Opus 5.5 fast mode saiu da prévia de pesquisa, e Claude Code recebeu um comando para exportar o histórico de sessões.
• OpenAI anunciou melhorias de capacidade e continuidade de sessões, além de atualizações de voz que incluem o modelo GPT live 1.1.
• A NVIDIA apresentou o Nemotron 3.5 SuperVL, voltado a agents que precisam processar texto, imagens, documentos, gráficos e vídeos.
• Black Forest Labs lançou o Flux 3 Image Client, modelo de geração de imagens de pesos abertos com geração nativa em 4K.
• O apresentador relaciona as manobras do novo Roadster da Tesla a controle preciso em tempo real e ao possível uso de IA.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Panorama das notícias e rumores de modelos	O vídeo introduz o Muse Spark Open e resume rumores sobre modelos da OpenAI, Microsoft e Anthropic.
04:21	Rumores sobre Fable 5.5 e Opus 6	O apresentador comenta checkpoints de acesso antecipado e uma demonstração audiovisual atribuída a um modelo da Anthropic.
08:17	Muse Spark Open: lançamento e testes	São apresentados os recursos, requisitos de hardware e resultados do Muse Spark Open em tarefas de programação e geração 3D.
14:36	GPT-6.1 Astra e MAI-Base-2	O vídeo relata um possível snapshot do GPT-6.1 Astra e os dados divulgados sobre o pré-treinamento do modelo da Microsoft.
17:22	Atualizações do Claude Code e da OpenAI	O apresentador destaca a disponibilidade do Opus 5.5 fast mode, a exportação de sessões e mudanças nos serviços da OpenAI.
20:38	Nemotron 3.5 SuperVL	O vídeo descreve o modelo multimodal da NVIDIA e seu foco em agents e tarefas de programação.
22:15	Flux 3 Image Client e Gemini no Anti-Gravity	São abordados o modelo de imagens da Black Forest Labs e a ampliação do acesso ao Gemini Argon.
23:50	Roadster da Tesla e encerramento	O apresentador comenta as manobras do Roadster e encerra o vídeo com recomendações e agradecimentos.

Citações

Nunca há um dia monótono no mundo da IA. — 00:00

A Meta lançou oficialmente o Muse Spark Open. — 08:17

O Opus 5.5 fast mode saiu oficialmente da prévia de pesquisa. — 17:22

O modelo foi projetado especificamente para agents que precisam raciocinar, programar e compreender informações visuais. — 21:11

É impressionante ver a IA sendo usada em coisas como essa. — 24:58

Conceitos e entidades

• Muse Spark Open (modelo): Modelo multimodal de pesos abertos da Meta, apresentado como voltado a programação, agents e raciocínio.
• Meta (empresa): Empresa que lançou o Muse Spark Open.
• Claude Opus 6 (modelo): Modelo mencionado como possível associado a um checkpoint de acesso antecipado ainda não confirmado.
• Fable 5.5 (modelo): Modelo da Anthropic cuja possível data de lançamento e relação com checkpoints são discutidas no vídeo.
• GPT-6.1 Astra (modelo): Modelo da OpenAI que, segundo o vídeo, teria um novo snapshot interno.
• MAI-Base-2 (modelo): Modelo multimodal da Microsoft em fase de pré-treinamento, segundo as informações apresentadas.
• Microsoft (empresa): Empresa que estaria desenvolvendo o modelo MAI-Base-2.
• Claude Code (ferramenta): Ferramenta de programação da Anthropic que recebeu atualizações mencionadas no vídeo.
• Opus 5.5 fast mode (modelo): Modo mais rápido do Opus 5.5, que saiu da prévia de pesquisa e ficou mais amplamente disponível.
• DeepSeek 4.1 Flash (modelo): Modelo disponibilizado gratuitamente por tempo limitado no Open Code, conforme relatado no vídeo.
• Nemotron 3.5 SuperVL (modelo): Modelo da NVIDIA voltado a agents que precisam raciocinar, programar e compreender informações visuais.
• NVIDIA (empresa): Empresa que apresentou o modelo Nemotron 3.5 SuperVL.
• Flux 3 Image Client (modelo): Modelo de geração e edição de imagens de pesos abertos lançado pela Black Forest Labs.
• Black Forest Labs (empresa): Empresa responsável pelo lançamento do Flux 3 Image Client.
• Oxylabs (empresa): Patrocinadora do vídeo, apresentada por oferecer uma API para busca e extração de dados da web.
• Hugging Face (ferramenta): Plataforma citada como local onde os pesos do Muse Spark Open estão disponíveis.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 Nunca há um dia monótono no mundo da IA, já que a Meta voltou com o lançamento de outro grande modelo, afirmando ter lançado o modelo de pesos abertos dos EUA mais capaz até hoje. Ele se chama Muse Spark Open: um modelo massivamente multimodal por natureza, com 816 bilhões de parâmetros no total e 42 bilhões ativos. E tem uma context window de 1 milhão de token. Este é um modelo desenvolvido para programação, agents de IA, engenharia de software complexa e raciocínio de longo prazo. Mas a parte mais louca é que você realmente pode executar esse modelo de ponta localmente, desde que tenha um hardware realmente

00:31 potente. Agora, parece que ele é baseado no Muse Spark 1.2, que não é necessariamente o modelo mais forte atualmente, mas, independentemente disso, é um enorme passo à frente para a IA local, e vamos testá-lo ao longo do vídeo de hoje. Mas isso é só o começo do vídeo de hoje, porque temos um possível snapshot interno mais recente do GPT-6 Astra, que supostamente foi descoberto, e esse pode ser um novo modelo que será lançado, muito provavelmente, dentro do compromisso de lançamento a cada 28 dias da OpenAI. E a Microsoft também não está parada,

01:02 não. Segundo relatos, eles estão finalizando o pré-treinamento de seu próximo grande modelo, chamado MAI-2, com alegações preliminares sugerindo que ele superará quase todos os modelos chineses de IA disponíveis. Agora, as coisas estão ficando ainda mais loucas na Anthropic. Ainda não sabemos o que está acontecendo com Fable 5.5, pois achávamos que seria lançado esta semana. Ainda temos amanhã, mas outro checkpoint de acesso antecipado, chamado Onigiri, teria aparecido junto com vários outros checkpoints da série. Mas é aqui que as coisas ficam

01:32 interessantes. Também há rumores sobre um modelo de acesso antecipado chamado Claude Gabagool EAP, potencialmente relacionado ao Opus 6. Então, temos um checkpoint do Fable 5.5 e um novo checkpoint do Opus 6. E, pela demonstração que está circulando, essa coisa é absolutamente incrível para gerar visuais 3D, trabalhar com ferramentas e programar em Python junto com o Blender. Agora, imagine a Anthropic lançando o Fable 5.5 e, em seguida, o Opus 6 antes de seu possível IPO. Isso mudaria completamente a disputa da IA e, sinceramente, a colocaria à frente de qualquer

02:07 outro laboratório. Falando na Anthropic, o modo rápido do Opus 5.5 saiu oficialmente da prévia de pesquisa, e a lista de espera foi removida. Também temos várias atualizações importantes do Claude Code sobre as quais vamos falar. E, para quem gosta de modelos de IA gratuitos, temos o Deep Seek versão 4.1 flash da Purdue grátis durante a semana, além do recém-anunciado Nemotron 3.5 super VL da Nvidia. A OpenAI também está mantendo seu ritmo acelerado de lançamentos como parte do compromisso de lançamento. E, por fim, vamos encerrar com algo que envolve a Tesla

02:41 e a SpaceX SI, já que, segundo relatos, a Tesla demonstrou seu novo Roadster, que literalmente está levantando voo. Ele está sobrevoando uma fileira de veículos da Tesla usando controles avançados de software e tecnologia de propulsores físicos, mas o papel exato da IA em tudo isso está sendo discutido, e é por isso que estou falando sobre isso no vídeo de hoje. Além disso, a maioria de vocês ainda não está inscrita, então significaria muito para mim se vocês pudessem se inscrever no canal e curtir este vídeo, pois isso também ajuda o algoritmo

03:15 e também nos ajuda a produzir vídeos para vocês todos os dias. Mas, com isso dito, vamos mergulhar no vídeo de hoje. O vídeo de hoje é patrocinado pela Oxylabs, o melhor serviço de proxy de 2026, segundo a MC Mag. A nova API web deles fornece dados em tempo real de quase qualquer site público para seus agents de IA, combinando busca e extração em uma única API unificada. A busca encontra URLs na web ao vivo, e a extração coleta dados prontos para agents, até mesmo de sites complexos e difíceis de acessar, em grande escala.

03:47 Experimente gratuitamente em oxylabs.io/worldofai. Nos bastidores, você conta com mais de 175 milhões de proxies residenciais em 195 países, com rotação para lidar com captchas, além de renderização de JavaScript, sem precisar gerenciar browsers, servidores ou proxies. >> [música] >> E, com o Oxy Co-pilot, basta colar uma URL, descrever em inglês simples o que você precisa, e a IA cria o scraper, o parser e as instruções para o browser. Além disso, ele se integra

04:21 ao Puppeteer, Playwright, Any end, MCP para Claude e Cursor. Acesse o site da Oxylabs pelo link na descrição abaixo e use meu código para ganhar US$ 5 em créditos gratuitos. Sem limite de tempo e sem necessidade de cartão de crédito. Basta usar o código World of AI para obter 20% de desconto nos créditos da Oxylabs. Vamos começar com o próximo grande modelo da Anthropic, o Fable 5.5, que eu realmente achava que seria lançado esta semana. Ainda temos amanhã, mas, a esta altura, eu

04:51 realmente duvido que acabe sendo lançado amanhã. No entanto, há alguns acontecimentos interessantes: o Fable 5.5 pode estar escondido sob o codinome Claude OnlyGiddyEAP. Esse é outro checkpoint misterioso encontrado no frontend da Artificial Analysis, com quatro variantes de raciocínio: baixa, média, alta e extra alta. E, curiosamente, segundo relatos, esse modelo recorre ao Opus 4.8, algo que já vimos com outros modelos das categorias Fable e Opus. Mas não é só isso

05:23 porque vários outros checkpoints estão sendo avistados, e isso pode estar relacionado ao Opus 5.6 ou até mesmo ao Opus 6. E, como mencionei, o frontend da Artificial Analysis tem todos esses checkpoints, e eles têm um histórico de usar codinomes relacionados a comida para modelos Claude não lançados. Por exemplo, Claude Beniaz EAP foi associado ao Sonnet 5.5, enquanto Claude Viren EAP foi associado ao Haiku 5.5. Agora, dois codinomes mais recentes, Claude Onigiri EAP, que acredito ser sushi, e Claude Gabagool EAP, teriam

05:57 aparecido com várias configurações semelhantes às dos modelos das categorias Fable e Opus, antes de serem removidos do site hoje. A especulação agora é que Onigiri poderia ser o Fable 5.5 e Gabagool poderia ser o Opus 6 ou um checkpoint atualizado do Opus. Tudo isso faz parte do Claude Next, disponível para algumas pessoas na CLI do Claude Code, assim como na versão web do Claude, por meio do roteamento silencioso quando o Opus é selecionado, algo que a legit API tinha detectado. Mas o que vimos desse Opus EAP é simplesmente incrível. Basta

06:32 assistir a este pequeno curta que ele criou. >> Oi. >> [suspiros e risadas] >> Quem é você? >> Vamos. >> O que acontece depois? >> Amanhã. >> Está coçando. >> Está quentinho. >> Você vai estar aqui? >> Onde mais eu estaria? >> Mãe, vem ver. >> Até onde? >> Longe. >> Vou para lá. >> Pegue um cachecol. Amanhã.

07:12 Pegou tudo? >> Mãe. Cachecol? >> Vamos. Vamos. >> Não entendo uma palavra. Sou só eu. Não tem motivo. >> 3, 2, 1. >> Sou só eu, mãe. Não tem motivo. >> Eu tinha este. >> Eu também. Mãe, isto é

07:43 >> Eu sei. Deixa. Eu gosto. Respira. Está coçando. >> Está quentinho. >> Quando? >> No verão. >> Levei uma eternidade. Oi, quem é você? Ah. O que acontece depois? >> Amanhã.

08:17 Oi. >> Seguindo em frente, a Meta lançou oficialmente o Muse Spark Open, que está chamando de modelo de IA de pesos abertos dos EUA mais capaz até hoje. Isso é enorme, porque se trata de um modelo multimodal por natureza, com 816 bilhões de parâmetros no total, 42 bilhões ativos e uma context window de 1 milhão de token. Como mencionei, este é um modelo desenvolvido para programação, agents de IA, raciocínio complexo e tarefas de engenharia de software de longa duração, com suporte a texto, imagens, vídeo e áudio. Mas aqui está a parte mais louca. Você realmente pode

08:50 executar esse modelo de ponta localmente usando dois Apple M5 Ultra Mac Studios. Isso, obviamente, exige um hardware muito caro, mas é impressionante que um modelo dessa escala possa ser executado inteiramente no seu computador. A Meta também demonstrou esse modelo fazendo alterações de forma autônoma em um app para iOS e controlando o DaVinci Resolve para editar vídeos. Ele já está disponível em plataformas como Open Router e algumas outras, onde você pode começar a usá-lo, e os pesos abertos estão disponíveis no Hugging

09:21 Face. Mas, para mim, é meio engraçado que o Muse Spark Open seja o primeiro modelo aberto com acesso restrito, porque, para baixar os pesos, você precisa informar seu nome completo e data de nascimento no Hugging Face. Outra coisa que vi é que o Muse Spark Open funciona surpreendentemente bem com o llama.cpp. Ele está funcionando em um M3 Ultra Mac Studio com cerca de 512 gigabytes de memória unificada. Obviamente, isso ainda exige um hardware bem potente, mas é bom ver que dá para executar esse tipo de modelo em algo assim. Se você quer as melhores ferramentas de IA,

09:53 workflows e lançamentos antes de todo mundo, inscreva-se na minha newsletter gratuita pelo link na descrição abaixo, que é totalmente gratuita. Agora, em termos de benchmarks, ele está se saindo muito bem em vários deles, como os de agentes, trabalho de conhecimento e até programação. Mas, obviamente, não supera todos os modelos chineses de fronteira, como Qwen 3.8 e até Mistral. Ainda assim, em muitos outros casos, ele se sai muito bem, o que é um ótimo sinal. E lembre-se: os modelos não giram sempre em torno da programação. Ele também se sai muito bem em outros domínios, como o trabalho de conhecimento

10:23 , algo que pode ser útil para muitos outros usuários. Agora, no mundo dos benchmarks de IA, depois de executá-lo em vários testes, é aqui que o modelo fica um pouco atrás do Qwen 27B. Este é o Qwen 3.8 27B, por apenas alguns pontos. E, pessoal, lançamos um novo recurso, notícias e vazamentos de IA, em que vocês podem acompanhar os vazamentos mais recentes sobre o que está acontecendo no mundo da IA, além de um novo recurso de corrida de modelos, que permite avaliar vários modelos com diferentes prompts. Os prompts que vocês veem nos meus vídeos,

10:56 e vocês podem essencialmente executar esses prompts em todos esses modelos diferentes para ter uma ideia melhor de como eles conseguem gerar com competência aquilo que vocês querem, com os prompts que enviam. Além disso, vocês têm acesso aos placares, podem ver quais níveis de raciocínio e tipos de modelos devem usar, além de muitas outras informações que ajudam vocês no universo da IA. Mas agora, vamos ver o que este modelo é capaz de fazer em alguns domínios diferentes. Até agora, o que percebi sobre este modelo é que seu senso estético de frontend

11:28 é muito bom. Obviamente, não é o melhor, mas, para um modelo local, ele se sai bastante bem no geral com o que consegue produzir. Com os gatilhos de rolagem e o senso estético do design que acrescenta com seus efeitos visuais, no geral, ele se sai bastante bem em termos de qualidade de geração. Agora, aqui está um teste para o Muse Spark Open. Ele ficou em primeiro lugar em um teste comparativo de programação contra outros três modelos de pesos abertos. Os quatro modelos foram testados na criação de um jogo de pixel art de Vampire Survivors Cells usando HTML canvas e sem bibliotecas externas

12:00 nem imagens externas. O Muse Spark Open entregou o jogo mais jogável por cerca de 59 centavos, em aproximadamente 20 minutos. Obviamente, se você o hospedasse localmente, seria de graça. Mas ele inclui ondas de inimigos, números de dano e um sistema de evolução de nível, sem nenhuma falha. Enquanto isso, o Inkling foi o mais rápido, com apenas 11 minutos, e teve visuais provavelmente melhores, mas suas armas não causavam dano de verdade, ou seja, a funcionalidade não era das melhores. Cada execução do Rough 4 Preview levou cerca de 52 minutos,

12:32 o que é tempo demais. Já o Step Five Preview travou durante o desenvolvimento e precisou de uma correção adicional. Portanto, embora o Muse não tenha sido o mais rápido nem o mais barato, produziu o melhor jogo jogável no geral neste teste específico, o que é definitivamente impressionante para um modelo de pesos abertos. Aqui está o teste da Pagoda Voxel. Esta é uma forma útil de avaliar a capacidade de um modelo de IA de lidar com arte voxel, raciocínio espacial em 3D, programação e instruções visuais complexas. Essencialmente, o teste verifica se o modelo consegue transformar

13:02 uma descrição em uma cena 3D funcional, mantendo a geometria, as proporções e os detalhes estruturais precisos. Isso ajuda a revelar se um modelo consegue construir vários objetos interconectados e compreender o posicionamento em profundidade, além de gerar código funcional sem erros. Vocês já viram este teste várias vezes, e ele dá uma ideia clara do que o modelo é capaz de fazer. Os modelos maiores tendem a gerar artes voxel mais criativas, mas dá para ver que este modelo

13:33 conseguiu gerar com sucesso um pagode de cinco andares com o portão na primeira tentativa, o que é definitivamente impressionante, mas o resultado ficou cortado e sem detalhes. Isso é uma limitação na composição visual ou no seguimento de instruções, provavelmente um dos grandes problemas dos modelos Muse. E levou 37 minutos, com mais de 15 mil tokens, para gerar, rodando a sete tokens por segundo em três DGX Sparks, usando uma versão quantizada de dois bits. Portanto, este teste não se resume a fazer pagodes bonitos o tempo todo. Não se trata apenas de criar

14:06 ambientes 3D. Este é um teste real que avalia a eficácia de um modelo em raciocinar e produzir código funcional. Agora, neste teste feito pela Atomic Chat, que é bem legal, o Muse Spark Open recebeu a tarefa de construir uma cidade voxel e explodi-la com TNT, competindo diretamente com o Muse Thunder, o modelo lançado esta semana que afirma fazer parte dos três grandes, mas não faz. O Muse Thunder produziu uma explosão maior, como dá para ver aqui, e o Muse Spark Open concluiu a

14:36 tarefa mais rápido, com um custo cerca de dez vezes menor, o que é obviamente impressionante, mas não com o mesmo nível de qualidade. Uma pequena atualização sobre a OpenAI: há potencialmente um novo snapshot interno do GPT-6 Astra, que teria sido descoberto. Os detalhes ainda são bastante limitados, mas isso sugere que a OpenAI está preparando outro grande lançamento de modelo. Inicialmente, eles descartaram o GPT-6.1 Astra quando o novo Opus foi lançado, porque sabiam que esse modelo não era tão competente quanto o que a Anthropic havia

15:09 lançado. Mas agora parece que fizeram mais pós-treinamento no modelo e que ele está pronto para ser lançado, o que significa que provavelmente vão lançá-lo como parte do compromisso da OpenAI de fazer lançamentos a cada 28 dias. Portanto, é provável que vejamos esse modelo nas próximas semanas. Em seguida, temos uma grande notícia da Microsoft, porque, segundo relatos, a empresa está concluindo o pré-treinamento de seu próximo modelo de fronteira, o MAI-Base-2, e ele parece ser uma verdadeira potência. Estamos falando de um modelo com 2,8

15:40 trilhões de parâmetros no total, dos quais 80 bilhões são ativos, treinado em um enorme cluster de 16 mil GPUs Nvidia GB200 em apenas 38 dias. Ele também é multimodal, capaz de compreender texto e imagens. Mas é aqui que as coisas ficam realmente interessantes: a Microsoft afirma que o pré-treinamento é de 4 a 12 vezes mais eficiente em comparação com o DeepSeek Version 4 Pro Base, o que é bastante significativo e representa uma conquista com esses números. Se isso se confirmar, será simplesmente impressionante. E, de acordo com as primeiras comparações de benchmarks, o MAI-Base-2

16:16 já supera quase todos os modelos base chineses testados, sugerindo que a Microsoft pode estar se tornando uma concorrente séria na corrida da IA de fronteira. Agora, algo que também vale ter em mente é que este ainda é um modelo base pré-treinado, ou seja, ainda não passou pelo processo completo de pós-treinamento que torna esses modelos melhores em seguir instruções, raciocinar e lidar com tarefas do mundo real. Portanto, embora os primeiros resultados pareçam extremamente promissores, ainda precisamos esperar pelo desempenho do modelo final em comparação com outros gigantes, como GPT, Bard e até mesmo o novo Gemini. E o que é particularmente

16:50 interessante é que a Microsoft desenvolveu este modelo inteiramente em casa, o que mostra que está cada vez mais capacitada para desenvolver seu próprio sistema de IA, em vez de depender de terceiros. Se você gostou deste vídeo e gostaria de apoiar o canal, considere fazer uma doação por meio da opção Super Thanks abaixo. Ou considere entrar no nosso Discord privado, onde você pode acessar gratuitamente, todos os meses, várias assinaturas de diferentes ferramentas de IA, além de notícias diárias de IA, conteúdo exclusivo e muito mais. Voltando à

17:22 Anthropic, temos atualizações importantes sobre Claude Code e o modo rápido do Opus 5.5. Começando pelo modo rápido, ele saiu oficialmente da prévia de pesquisa, removendo a lista de espera e tornando-o mais amplamente acessível pela plataforma Claude. Isso basicamente deixa o Claude Opus 5.5 até 2,5 vezes mais rápido, para quem não sabe, o que é bastante significativo e representa uma melhoria especialmente para desenvolvedores que trabalham em tarefas complexas de programação e com agentes de IA. No entanto, a velocidade extra

17:54 tem um custo premium: US$ 8 por milhão de tokens de entrada e US$ 40 por milhão de tokens de saída. Agora, ele também está disponível pelo Microsoft Foundry no Azure, e o suporte ao Google Cloud chegará em breve. Para usuários do Claude Code, o modo rápido continua igual e segue usando créditos de uso adicionais. Outra funcionalidade legal do Claude Code é o comando {slash} export file name, que permite exportar todo o histórico da sessão para um arquivo de texto simples. Isso é bem útil porque você pode passar essa sessão para outro

18:28 para que o agent de IA continue de onde você parou ou analise seu workflow anterior para criar skills personalizadas e melhorar a forma como você usa o Claude Code. É um recurso simples, mas, sinceramente, bastante útil. Em seguida, o Open Code agora tornou o DeepSeek versão 4.1 Flash totalmente gratuito para acessar dentro de seu agent de programação, assim como este novo modelo Nemotron 3.5 SuperVL, que também é gratuito no Open Code. Mas é meio louco que tenham disponibilizado o DeepSeek versão 4.1 Flash gratuitamente para

18:58 você acessar agora, porque ele também oferece uma context window de 200K tokens gratuitamente como parte desta categoria de modelo. Passando para a OpenAI, é impressionante que esses caras já estejam no dia 11 do compromisso de lançamentos e, em grande parte, tenhamos visto muitos recursos novos surgindo como parte desse compromisso. Mas, sinceramente, não sei como eles continuam distribuindo reinicializações como se fossem doces, porque, no dia 10, acabaram dando uma reinicialização para todo mundo, já que não conseguiram adicionar um novo recurso naquele dia. Mas agora

19:32 estamos no dia 11 do compromisso de lançamentos, e eles implementaram melhorias para reduzir significativamente aqueles frustrantes erros de modelo selecionado indisponível. Também adicionaram mais capacidade computacional e fizeram mudanças para que, mesmo que você encontre esse erro, sua sessão seja retomada automaticamente, em vez de ficar travada. E, curiosamente, um desenvolvedor também lançou um projeto open source chamado Chat on Steroids, que, segundo relatos, transforma o ChatGPT em um ambiente de programação parecido com o Codex, usando os limites de uso do ChatGPT

20:05 em vez dos limites do Codex. O desenvolvedor afirma que isso poderia oferecer uso praticamente ilimitado do GPT-6, embora isso ainda não tenha sido totalmente confirmado. Mas é um projeto bem legal. Segundo relatos, a OpenAI também implementou uma grande atualização do modo de voz no ChatGPT, no Codex e no Dots. A atualização apresenta um novo modelo chamado GPT Live 1.1, que traz suporte a vozes adicionais em francês, alemão, hindi, espanhol mexicano, coreano e japonês. E aqui vai outra melhoria importante: aquela irritante mensagem de verificação

20:38 que às vezes ficava travada durante interações por voz e sessões de vibe coding finalmente deverá ser corrigida. No geral, isso torna muito mais fluidos a programação por voz e os workflows de agent de IA, especialmente para desenvolvedores que preferem falar com seus agents em vez de digitar o tempo todo. E o mais legal é que o suporte à API deve chegar em breve. Seguindo para o novo modelo da NVIDIA que mencionamos, que está disponível gratuitamente no Open Code, ele se chama Nemotron 3.5 SuperVL e é um novo modelo open

21:11 projetado especificamente para agents de IA que precisam raciocinar, programar e entender informações visuais. O modelo tem 120 bilhões de parâmetros no total, dos quais apenas 12 bilhões são ativos, e consegue processar texto, imagens, documentos, gráficos e vídeos, tudo em um único modelo. Mas é aqui que eu realmente gosto deste modelo, porque ele consegue concluir 10 mil tarefas de programação até quatro vezes mais rápido do que vários outros domínios, mantendo alta precisão no Sweep Bench Pro. Ele também foi projetado para lidar com grandes quantidades de

21:44 conteúdo, mantendo altas velocidades de saída, mesmo com mais de 100 mil tokens de entrada, o que é especialmente útil para agents de IA de longa duração que trabalham com grandes bases de código e documentos. E o que acho particularmente interessante é que ele combina compreensão visual e raciocínio em um único modelo, ou seja, os agents não precisam ficar alternando entre modelos separados de visão e texto. No geral, é uma atualização muito boa da Nvidia, e gosto muito do que eles têm feito com os modelos Nemotron.

22:15 Em seguida, a Blackforest Labs lançou o Flux 3 Image Client, um novo modelo de geração de imagens com pesos abertos, projetado para ser rápido, personalizável e capaz de funcionar localmente. O modelo tem apenas 5,6 bilhões de parâmetros e oferece geração nativa de imagens em 4K, o que é bastante impressionante, considerando que pode funcionar em uma única GPU de consumo. Mas o que é particularmente interessante são os recursos de edição pixel a pixel e suporte a caixas delimitadoras, que vão dar a você um controle mais preciso sobre a geração

22:46 e a edição de imagens. Ele também é totalmente personalizável, permitindo que os desenvolvedores façam fine-tuning e pós-treinamento do modelo para seus próprios casos de uso. E, para quem tiver interesse em executá-lo localmente, a Blackforest Labs está oferecendo versões otimizadas em FP8, NVFP4 e int8, incluindo uma variante de baixa latência para geração mais rápida. O modelo 4K destilado também chegará à API deles, trazendo mais um lançamento empolgante para a comunidade de geração de imagens com pesos abertos. Passando para o Google, o Gemini para Argon,

23:19 como vocês todos pediram, finalmente está sendo disponibilizado aos assinantes pagos do Google AI Pro no Anti-Gravity. Antes, o acesso era mais limitado, mas o Google agora diz que está aumentando gradualmente a capacidade para atender à enorme demanda por esse modelo. Mas o interessante é que agora o Argon tem sua própria cota semanal de uso, separada, para assinantes Pro, ou seja, ele não vai consumir sua franquia atual do Gemini 3.8 Flash. Assim, você pode usar o Argon para tarefas de programação e raciocínio mais exigentes, enquanto o Flash fica disponível para

23:50 os workflows do dia a dia. Mas, para ser justo, nem sei quem realmente usa o Anti-Gravity agora, porque o Codex e o Claude Code são simplesmente muito melhores. Por fim, a Tesla e a SpaceX SSI realizaram hoje a apresentação do Roadster de próxima geração, e é aí que esse carro sai completamente do chão e voa. Não estou brincando. Durante a demonstração ao vivo, o Roadster se lançou por cima de uma fileira de veículos Tesla, fez manobras aéreas e pousou usando um sistema de propulsores de ar comprimido

24:24 desenvolvido em conjunto com a SpaceX SSI. Também demonstraram o carro andando de cabeça para baixo usando um potente sistema de sucção. Mas é aqui que as coisas ficam interessantes do ponto de vista da IA. A Tesla já investe pesado em condução com IA e robótica, e uma acrobacia dessas exige um controle em tempo real incrivelmente preciso para gerenciar o movimento, o equilíbrio e o pouso do veículo. É aí que a Tesla tem usado IA para controlar essas manobras, pois foi assim que conseguiu aperfeiçoar todos esses sistemas

24:58 e também acertar a forma de pousar com tanta precisão. É bem legal ver a IA sendo usada em coisas assim. Obviamente, isso não é totalmente prático, mas é simplesmente insano o que esse cara é capaz de fazer e o que sua equipe e a empresa conseguiram realizar. Mas é isso, pessoal, sobre o que está acontecendo hoje no mundo da IA. Espero que tenham gostado do vídeo de hoje e tirado algum proveito dele. Significaria muito para mim, pessoal, se vocês curtissem este vídeo e se inscrevessem, além de conhecerem a World of AI Insiders School, que

25:30 será lançada oficialmente muito em breve. Lá vocês terão acesso a várias vantagens incríveis, que recomendo muito, muito, muito que confiram. Não deixem também de conferir a World of AI Benchmark and Vibe Coding Platform, assim como o segundo canal. Confiram a newsletter, juntem-se a nós no Discord, sigam-me no Twitter e, por fim, inscrevam-se, ativem o sino de notificações, curtam este vídeo e deem uma olhada nos nossos vídeos anteriores para ficarem por dentro do que está acontecendo no mundo da IA. Dito isso, pessoal, tenham um dia incrível. Espalhem positividade e vejo vocês em breve

26:02 até logo. Falou, pessoal.

Transcrição original

[00:00] It’s never a dull day in the AI space, as Meta is back with another major model drop, claiming to have released the most capable US open weight model to date. It’s called Muse Spark Open, a massively natively multimodal model with 816 billion total parameters and 42 billion active. And it has a 1 million token context window. This is a model that is built for coding, AI agents, complex software engineering, and long horizon reasoning. But the craziest part is that you can actually run this frontier-class model locally, assuming you have some

[00:31] seriously beefy hardware. Now, it seems to be based on Muse Spark 1.2, which isn’t necessarily the strongest model anymore, but regardless, it is a huge step forward for local AI, and we’re going to be testing it out throughout today’s video. But that’s just the beginning of today’s video, cuz we have a potentially newer internal snapshot of GPT-6 Astra, which has reportedly been discovered, and this could be a new model that will be dropping most likely within Open AI’s 28-day shipping pledge. And Microsoft isn’t sitting around,

[01:02] either. They’re reportedly finishing pre-training for their next major model called MAI-2, with early claims suggesting that it will outperform nearly every Chinese AI model available. Now, things are getting even crazier within Anthropic. We still don’t know what’s happening with Fable 5.5, as we thought it would release this week. We still have tomorrow, but another early access checkpoint called Onigiri had reportedly surfaced alongside several other series checkpoints. But here’s where things get

[01:32] interesting. There’s also a rumored early access model called Claude Gabagool EAP, potentially connecting to Opus 6. So, we have a Fable 5.5 checkpoint and a new Opus 6 checkpoint. And from the demonstration circulating, this thing is absolutely insane at generating 3D visuals, working with tools, and coding in Python alongside Blender. Now, imagine Anthropic releasing Fable 5.5 followed by Opus 6 ahead of its potential IPO. That would completely shake up the AI race and it would honestly pull them ahead over any

[02:07] other lab. Speaking of Anthropic, Opus 5.5 fast mode is officially out of research preview with the waitlist removed. We’ve also got several important Claude code updates that we’re going to be talking about. And for those who love free AI models, we’ve got Deep Seek version 4.1 flash from Purdue being free for the week as well as Nvidia’s newly announced Nemotron 3.5 super VL. OpenAI is also continuing its rapid cycle of releases a part of its shipping pledge. And finally, we’re ending things off with something that involves Tesla

[02:41] and SpaceX SI where Tesla has reportedly demonstrated its new Roadster, which is literally going airborne. This is something that is soaring over a row of Tesla vehicles using advanced software controls and physical thruster technology, but the exact role of AI is something that is being played throughout all of this, which is why I’m really talking about it throughout today’s video. Also, majority of you guys aren’t subscribed yet, so it would truly mean a lot to me guys if you guys can just subscribe to the channel, like this video as it also helps the algorithm out

[03:15] and it also helps us make videos for you guys on a day-to-day basis. But with that thought, let’s just dive into today’s upload. Today’s video is sponsored by Oxylabs, MC Mag’s best proxy service of 2026. Their new web API gives your AI agents real-time data from almost any public website by combining search and scrape in one unified API. Search discovers URLs from the live web and scrape extracts agent-ready data even from complex hard-to-reach sites at scale.

[03:47] Try it for free at oxylabs.io/worldofai. Under the hood, you get 175 million plus residential proxies across 195 countries, rotating to handle captchas plus JavaScript rendering with no browsers, servers, or proxies to manage. >> [music] >> And with Oxy Co-pilot, just paste a URL, describe what you need in plain English, and AI builds the scraper, parser, and browser instructions. Plus, it plugs

[04:21] into Puppeteer, Playwright, Any end, MCP for Claude and Cursor. Go to Oxylabs’ website in the description below and use my code for $5 off in free credits. No time limit, no credit card required. Just use code World of AI for 20% off Oxylabs credits. Let’s start things off with Anthropic’s next major model, Fable 5.5, which I genuinely thought was supposed to drop this week. Now, we still have tomorrow, but at this point, it

[04:51] that I really doubt that will end up dropping tomorrow. However, there are some interesting developments as Fable 5.5 could potentially be hiding under the code name Claude OnlyGiddyEAP. Now, this is another mysterious checkpoint that was found within Artificial Analysis’ front end, featuring four reasoning variants: low, medium, high, and ex high. And interestingly, this model reportedly falls back to Opus 4.8, which is something we’ve seen with other Fable and Opus tier models. But that’s not all

[05:23] because several other checkpoints are being spotted, and it is something that is potentially being connected to Opus 5.6 or even Opus 6. And like I mentioned about Artificial Analysis’ front end having all these checkpoints, they actually have a history of using food-related code names for unreleased Claude models. For example, Claude Beniaz EAP was linked to Sonnet 5.5, and while Claude Viren EAP was linked to Haiku 5.5. Now two newer code names, Claude Onigiri EAP, which I believe is sushi, and Claude Gabagool EAP has

[05:57] reportedly appeared with several configurations resembling Fable and Opus tier models before being removed from the site today. The speculation right now is that Onigiri could be Fable 5.5 and Gabagool could be potentially Opus 6 or an updated Opus checkpoint. It all falls under Claude Next, which is available for some people in Claude code CLI, as well as Claude web through the silent routing when Opus is selected, which is something that legit API had spotted. But what we have seen from this Opus EAP is just absolutely insane. Just

[06:32] watch this short, small little film that it had created. >> Hi. >> [gasps and laughter] >> Who are you? >> Come on. >> Come on. What happens next? >> Tomorrow. >> It’s itchy. >> It’s warm. >> Will you be here? >> Where else? >> Mom, come look. >> How far? >> Far. >> I’m going there. >> Take a scarf. Tomorrow.

[07:12] Got everything? >> Mom. Scarf? >> Come on. Come on. >> Don’t understand a word. It’s only me. No reason. >> 3 2 1. >> It’s only me, Mom. No reason. >> I had this one. >> Me, too. Mom, this is

[07:43] >> I know. Leave it. I like it. Breathe. It’s itchy. >> It’s warm. >> When? >> Summer. >> Took me ages. Hi, who are you? Oh. What happens next? >> Tomorrow.

[08:17] Hi. >> Moving forward, Meta has officially released Muse Spark Open, which they’re calling the most capable US open weight AI model to date. This is massive cuz it’s a natively multimodal model with 816 billion total parameters with 42 billion active and has a 1 million token context window. This is a model like I mentioned built for coding, AI agents, complex reasoning, and long-running software engineering tasks with support for text, images, video, and audio. But here’s the crazy part. You can actually

[08:50] run this frontier class model locally by using two Apple M5 Ultra Mac Studios. Now, that obviously has some serious expensive hardware attached to it, but it’s impressive that a model at this scale can run entirely on your desktop. Meta has also showcased this model autonomously making changes to an iOS app and controlling DaVinci Resolve to edit video footage. And it’s already available through platforms like Open Router and a couple of others that you can get started with and the open weights are available through Hugging

[09:21] Face. But to me, it’s kind of funny that Muse Spark Open is the first gated open model cuz to download the weights, you have to give your full name and date of birth on Hugging Face. Also, something else I saw is that Muse Spark Open runs quite surprisingly well with llama.cpp. It is working on M3 Ultra Mac Studio with about 512 gigabytes of unified memory. Obviously, that is still pretty beefy in terms of the hardware, but the fact that you can run this type of model on something like that is nice to see. If you want the best AI tools,

[09:53] workflows, and drops before everyone else, join my free newsletter with the link in the description below, which is completely free. Now, benchmark-wise, it is doing quite well across a lot of benchmarks like Agentic, knowledge work, as well as even coding. But, obviously, it’s not beating all of the Chinese frontier models like Qwen 3.8, even Mistral. But, in many other cases, it does quite well, which is a really good sign. And remember, models don’t always revolve around coding. It does quite well in other domains like knowledge

[10:23] work, which is something that could be useful for a lot of other users. Now, on the world of AI benchmark, after running it across multiple tests, this is where the model is slightly behind the Qwen 27B. This is the Qwen 3.8 27B by just a couple of points. And guys, we’ve launched a new feature, AI news and leaks, where you can get up-to-date leaks on whatever’s happening in the world of AI, as well as a new build race feature that lets you evaluate multiple models across different prompts. The prompts that you see across my videos,

[10:56] and you can essentially run these prompts across all of these different models to get a better idea of how it is going to be able to proficiently generate whatever you’re looking to have it generate with the prompts you send in. Not just that, you get access to the leaderboards, you get access to what reasoning levels, what sort of models you should be using, and a lot of other information that helps you out in the AI space. But now, let’s actually take a look at what this model is capable of doing across a couple of the different domains. So far, what I’ve realized with this model is that its front-end taste

[11:28] is pretty good. Obviously, not the best, but for a local model, it does pretty decent overall with what it’s able to output. With the scroll triggers, the the design taste that it adds in with its visual effects, and overall, it just does pretty decent with its generation quality. Now, here is a test for Muse Spark Open. It actually came on top in a coding comparison test against three other open-weight models. All four models were tested with building a Vampire Survivors Cells pixel game using HTML canvas and with no external

[12:00] libraries or external images. Muse Spark Open delivered the most playable game for about 59 cents in around 20 minutes. Obviously, if you were to locally host it, it would be free. But, this is where it features enemy orders as well as damage numbers and a level-up system with zero crashes. Meanwhile, Inkling was the fastest at just 11 minutes and had roughly the best visuals, but its weapons didn’t actually deal any damage, meaning the functionality of the thing wasn’t actually the best. Each rough four preview took about 52 minutes,

[12:32] which is way too long. Whereas, with Step five preview, it crashed during development and needed an additional fix. So, while Muse wasn’t the fastest or cheapest, it produced the best overall playable game in this particular test, which is definitely impressive for an open-weight model. Here is the Voxel Pagoda test. This is a useful way to evaluate how well an AI model is able to handle voxel art with 3D spatial reasoning, coding, and complex visual instructions. Essentially, you’re testing whether the model can translate

[13:02] a description into a functional 3D scene while maintaining the accurate geometry, the proportions, and the structural details. It helps reveal whether a model can build multiple interconnected objects together and understand the depth positioning as well as generating working code without any errors. You have seen this test multiple times, and it gives you a clear picture as to what the model is capable of doing. The bigger models tend to have those more creative generated voxel arts, but you can see with this model it did

[13:33] successfully generate a five-tier pagoda with the gate on its first attempt, which is definitely impressive, but the result was cropped with the lack of detail. This is a limitation in its visual composition or instruction following, which is probably one of the big issues with the Muse models. And it did take 37 minutes with over 15k tokens to generate running at seven tokens per second across three DGX sparks using a two-bit quantize version. So, this test isn’t just about making pretty pagodas all the time. It’s not about just making

[14:06] 3D environments. This is a real test that evaluates how effective a model is in terms of reasoning and outputting functional code. Now, in this test by Atomic Chat, this is a really cool one cuz Muse Spark open was tasked to build a voxel city and blow it up with TNT going up head-to-head with the Muse Thunder, which is the model that released this week claiming to be a part of the big three, which it’s not. But, Muse Thunder produced a bigger explosion, which you can see over here, and Muse Spark open did complete the

[14:36] task faster at roughly 10 times lower the cost, which is obviously impressive, but not at the same sort of quality. Small little update for OpenAI, but there is potentially a newer internal snapshot of GPT-6 Astra, which has reportedly been discovered. Now, the details are still quite limited, but this is suggesting that OpenAI is preparing another major model release. They had initially scrapped the GPT-6.1 Astra when the new Opus had dropped cuz they knew that this model wasn’t as competent as whatever Anthropic had

[15:09] shipped. But, now it looks like they have post-trained the model further, and it looks like it is ready to be released, which means that they are really likely to release this model a part of the 28-day shipping pledge of OpenAI. So, this is something that we will likely see within the next couple of weeks. Next up, we have some massive news from Microsoft cuz they are reportedly completing pre-training for their next frontier model, the MAI base 2, and this thing looks like an absolute beast. We’re talking about a 2.8

[15:40] trillion total parameter model with 80 billion active, trained on a massive cluster of 16K Nvidia GB200 GPUs over just 38 days. It’s also multimodal, capable of understanding both text and images. But, this is where things get really interesting cuz Microsoft is claiming 4 to 12 times more efficient pre-training compared to DeepSeek version 4 Pro base, which is pretty significant and it’s an achievement with those numbers, and if it holds up, that is just insane. And according to their early benchmark comparisons, MAI base 2

[16:16] is already outperforming nearly every Chinese base model tested, suggesting that Microsoft could be becoming a serious competitor in the frontier AI race. Now, something to also keep in mind is that this is still a pre-trained base model, meaning it hasn’t gone through the full post-training process that makes these models better at following instructions, reasoning, and handling real-world tasks. So, while the early results look extremely promising, we still have to wait for the final model performance against other giants like GPT, Bard, and even now the new Gemini. And what’s particularly

[16:50] interesting is that Microsoft built this model entirely in-house, which shows that they’re becoming increasingly capable of developing their own AI system rather than relying on others. If you’d like this video and would love to support the channel, you can consider donating to my channel through the Super Thanks option below. Or you can consider joining our private Discord, where you can access multiple subscriptions to different AI tools for free on a monthly basis, plus daily AI news and exclusive content, plus a lot more. Moving back to

[17:22] Anthropic, we’ve got some important updates to Claude Code and Opus 5.5 fast mode. Starting off with the fast mode cuz it is something that has officially taken Opus 5.5 fast mode out of research preview, which removes the waitlist and it makes it more widely accessible through the Claude platform. This is essentially making Claude Opus 5.5 up to 2.5 times faster for those who do not know, which is pretty significant and it is especially an improvement for developers working on complex coding tasks and AI agents. However, the extra

[17:54] speed comes at a premium cost with pricing at $8 per million input tokens and $40 per million output tokens. It is now available through Microsoft Foundry on Azure as well, with Google Cloud support coming soon. And for Claude Code users, fast mode remains unchanged and continues to use extra usage credits. Then, another cool Claude Code feature is the {slash} export file name command, which lets you export your entire session history into a plain text file. This is actually pretty handy because you can feed that session into another

[18:28] AI agent to continue where you had left off or analyze your previous workflow to create custom skills and improve how you use Claude Code. It’s a simple feature, but it’s honestly quite useful. Next up, Open Code has now made DeepSeek version 4.1 flash completely free to access within their coding agent, as well as this new Nimatron 3.5 super VL model, which is also free within Open Code. But, it’s kind of crazy that they’ve made DeepSeek version 4.1 flash free for

[18:58] you to actually access right now, cuz it is something that also provides a 200K token context window for free a part of this model tier. Moving over to OpenAI, it is It’s of wild that these guys are now on day 11 a part of this shipping pledge and mostly we have seen a lot of new features coming out of this shipping pledge. But honestly, I don’t know how they keep on giving resets out like it’s candy cuz on day 10 they ended up giving a reset to everyone cuz they ended up missing that day for adding a new feature. But now

[19:32] we’re on day 11 for their shipping pledge where they’ve rolled out improvements to significantly reduce those frustrating selected model is at capacity errors. They’ve also added more compute and made changes so that even if you encounter that error, your session should automatically resume instead of getting stuck. And interestingly, a developer has also released an open-source project called chat on steroids which reportedly turns chat GPT into a codex-like coding environment while using your chat GPT usage limits

[20:05] instead of your codex limits. The developer claims that this could provide practically unlimited GPT 6 usage, although that hasn’t been fully confirmed yet. But a pretty cool project developed. OpenAI has reportedly also rolled out with a major upgrade to voice mode across chat GPT, codex, and dots. The update introduces a new model called GPT live 1.1 which is bringing support for additional voices in French, German, Hindi, Mexican Spanish, Korean, and Japanese. And here’s another important improvement. That annoying checking

[20:38] message which would sometimes get stuck during voice interactions and vibe coding sessions should finally be resolved. Overall, this makes voice-powered coding and AI agent workflows much smoother, especially for developers who prefer speaking to their agents rather than constantly typing. And the cool part is is that there’s going to be API support which is going to be coming fairly soon. Moving forward with NVIDIA’s new model that we had mentioned, that is free right now within open code, it is something that is called Nemotron 3.5 SuperVL, and this is a powerful new open

[21:11] model designed specifically for AI agents that need to reason, code, and understand visual information. The model features 120 billion total parameters with just 12 billion active and can process text, images, documents, charts, and videos all within a single model. But, this is where I really like this model cuz it is something that can complete 10K coding tasks up to four times faster in comparison to multiple other domains while maintaining strong accuracy on Sweep Bench Pro. It also is designed to handle massive amounts of

[21:44] content, maintaining fast output speeds with even over speeds even with 100K input tokens, which is especially useful for long-running AI agents working across large code bases and documents. And what I find particularly interesting is that it combines visual understanding and reasoning into one model, meaning agents don’t have to constantly switch between separate vision and text models. Overall, it’s a really nice update from Nvidia, and I truly love what they have been doing with the Nemotron models.

[22:15] Next up, Blackforest Labs has launched Flux 3 Image Client, a new open-weight image generation model that is designed to be fast, customizable, and capable of running locally. It’s a model that features just 5.6 billion parameters and supports a native 4K image generation capability, which is pretty impressive considering that it can run on a single consumer GPU. But, what’s particularly interesting is its pixel-perfect editing and bounding box support, which is going to give you more precise control over image

[22:46] generation and editing. It is also fully customizable, allowing developers to fine-tune and post-train the model for their own use cases. And for those interested in running it locally, Blackforest Labs is offering optimized versions in FP8 NVFP4, as well as int8, allowing a low-latency variant for faster generation. The distilled 4K model is also coming to their API, making another exciting release for the Open Weight image generation community. Moving on to Google, Gemini for Argon,

[23:19] like you guys had all asked for, is now finally rolling out to paid Google AI Pro subscribers within Anti-Gravity. Previously, access was more limited, but Google now says that they are gradually scaling up capacity to meet the incredible demand for this model. But, the interesting part is that Argon now gets its own separate weekly usage quota for Pro subscribers, meaning it won’t eat up your existing Gemini 3.8 flash allowance. So, you can use Argon for more demanding coding and reasoning tasks, while flash is available for

[23:50] everyday workflows. But, to be fair, I don’t even know who actually uses Anti-Gravity right now, cuz Codex and Claude Code are just way better than Anti-Gravity. Lastly, Tesla and SpaceX SSI had actually hosted their next-generation Roadster unveiling today, and this is where this car fully goes airborne. I am not joking. During the live demonstration, the Roadster launched itself over a row of Tesla vehicles, performing aerial maneuvers, and it landed using a system of compressed air

[24:24] thrusters developed alongside SpaceX SSI. It was even demonstrated driving upside down using a powerful suction system. But, here’s where things get interesting from an AI perspective. Tesla is already heavily invested in AI powered driving and robotics, and a stunt like this requires incredible precise real-time control to manage the vehicle’s movement, balance, and landing. Now, this is where Tesla has been using AI to control these maneuvers, cuz that is where it was able to perfect all of these systems down as

[24:58] well as nailing how it’s able to land in that precise manner, which is kind of cool to see that AI is being used in things like this. Obviously, this is not totally practical, but it’s just insane what this dude is capable of doing in terms of what his team and the company has been able to achieve. But that’s about it, guys, for today’s video on whatever’s happening in the world of AI. I hope you enjoyed today’s video and got some sort of value. It would truly mean a lot to me, guys, if you guys go ahead and like this video and subscribe as well as take a look at the world of AI Insiders School, which

[25:30] we’re going to be launching officially very soon. And this is where you get access to a lot of insane perks, which I highly, highly, highly recommend checking out. Make sure you also take a look at the world of AI Benchmark and Vibe Coding Platform as well as the second channel. Make sure you go ahead and take a look at the newsletter, join us on the Discord, follow me on Twitter, and lastly, make sure you guys subscribe, turn on notification bell, like this video, and please take a look at our previous videos that you can stay up-to-date with whatever’s happening in the world of AI. But with that thought, guys, have an amazing day. Spread positivity, and I’ll see you guys fairly

[26:02] shortly. Peace out, fuzz.