OpenAIs seneste frontier-model – SOTA på de fleste benchmarks, med særlig styrke på kodning, computerbrug og vidensarbejde.

OpenAIåbner i nyt faneblad

En SOTA-model til avanceret autonom cybersikkerheds-reasoning, begrænset udgivet af sikkerhedshensyn, sammen med Project Glasswing for at sikre open source-software med store industripartnere.

Anthropicåbner i nyt faneblad

En frontier-modelfamilie til professionelt arbejde og langvarige agenter med Pro-, Thinking- og base-varianter.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Anthropics mest kapable model bragte en oplyst nøjagtighedsforbedring på 20%, Infinite Chats og stærkere Excel- og finansmodelleringsflows.

Anthropicåbner i nyt faneblad

Googles mest kraftfulde model afløste 2.5-serien og hævdede en forbedring på over 50% i forhold til Gemini 2.5 Pro.

Google DeepMindåbner i nyt faneblad

Et næste generations flagship med et stort intelligensspring på tværs af kodning, matematik, skrivning og reasoning.

OpenAIåbner i nyt faneblad

OpenAIs første open-weight modeller siden GPT-2 kom i 20B- og 120B-varianter og markerede et historisk open-source skifte.

OpenAIåbner i nyt faneblad

xAI's mest kraftfulde model bragte et stort reasoning-spring og blev trænet på en udvidet Colossus-klynge.

xAIåbner i nyt faneblad

En massiv MoE på en billion parametre med åbne vægte, konkurrencedygtig med frontier-modeller og en stor kinesisk AI-milepæl.

Moonshot AIåbner i nyt faneblad

Anthropics stærkeste modelgeneration skubbede parallel værktøjsbrug og lange autonome opgaver frem.

Anthropicåbner i nyt faneblad

Et agentisk kodeværktøj, der kan skrive, teste og rette kode end-to-end, integreret i ChatGPT for Pro, Team og Enterprise, og som lagde fundamentet for Codex i dag.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Scout og Maverick bragte indbygget multimodalitet, hvor Scout nåede et kontekstvindue på 10 millioner tokens.

Meta AIåbner i nyt faneblad

Gemini 2.5 Pro kom med indbygget reasoning, en kontekst på en million tokens og førsteplads på LMArena ved lancering.

Googleåbner i nyt faneblad

Et agentisk kodeværktøj i terminalen, der kan læse, ændre, teste og køre på tværs af hele kodebaser, og som lagde fundamentet for Claude Code i dag.

Anthropicåbner i nyt faneblad

En åben reasoning-model der konkurrerede med o1, bygget omkring en ren RL-tilgang og stærk nok til at sende chokbølger gennem markedet.

DeepSeekåbner i nyt faneblad

En 671B-parameter MoE trænet for angiveligt $5,5 mio. og konkurrencedygtig med GPT-4o og Claude 3.5 Sonnet, hvilket ændrede debatten om omkostningseffektivitet.

DeepSeekåbner i nyt faneblad

Sora 1 satte en ny standard for tekst-til-video med stærk realisme og bevægelse, gav bredere adgang og skærpede kapløbet mellem OpenAI og konkurrenter som Googles Veo inden for generativ video.

OpenAIåbner i nyt faneblad

En open-source protokol til at forbinde LLM'er med værktøjer, data og systemer, som standardiserer hvordan modeller får adgang til ekstern kontekst på tværs af AI-økosystemet.

Anthropicåbner i nyt faneblad

OpenAIs første reasoning-model satte ræsonnement ved inference i centrum og sigtede mod PhD-niveau i naturvidenskab og matematik.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Konkurrencedygtig med GPT-4o og Claude 3.5 og tilgængelig på X-platformen.

xAIåbner i nyt faneblad

405B-modellen blev øjeblikkets største åbne model med 128K kontekst og præstationer tæt på GPT-4 på mange benchmarks.

Meta AIåbner i nyt faneblad

Claude 3.5 Sonnet overgik GPT-4o og Gemini 1.5 Pro på flere benchmarks og var dobbelt så hurtig som Claude 3 Opus til lavere pris.

Anthropicåbner i nyt faneblad

En omni-model med indbygget lyd, vision og tekst, som var dobbelt så hurtig og 50% billigere end GPT-4 Turbo.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Trænet på 15 billioner tokens og udgivet i 8B- og 70B-størrelser blev LLaMA 3 en ny open-source SOTA med massiv adoption.

Meta AIåbner i nyt faneblad

xAI's første open-source model var en 314B-parameter MoE under Apache 2.0 og en af de største åbne MoE-modeller på tidspunktet.

xAIåbner i nyt faneblad

Haiku, Sonnet og Opus bragte 200K kontekst og vision, hvor Opus matchede GPT-4 på mange benchmarks.

Anthropicåbner i nyt faneblad

Et kontekstvindue på en million tokens, MoE-arkitektur og behandling af hele kodebaser gjorde den til et stort spring for lang kontekst.

Googleåbner i nyt faneblad

Googles Gemini-familie kom i Nano-, Pro- og Ultra-størrelser og var designet som multimodal fra træningen.

Googleåbner i nyt faneblad

En af de første store open-weight modeludgivelser til kommerciel brug, med 7B-, 13B- og 70B-størrelser samt RLHF-tunede chatvarianter.

Meta AIåbner i nyt faneblad

Claude 2 udvidede Anthropics offentlige modelserie med stærkere evner og bredere adgang via chat- og API-flader.

Anthropicåbner i nyt faneblad

Claude og Claude Instant blev Anthropics første bredt introducerede assistentmodeller og en direkte ChatGPT-konkurrent.

Anthropicåbner i nyt faneblad

GPT-4 kunne tage imod både tekst og billeder og hævede barren for frontier-modellers ræsonnement og multimodale evner.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Elon Musk stiftede xAI med den mission at udvikle AI, der fremmer forståelsen af universet.

The Vergeåbner i nyt fanebladxAIåbner i nyt faneblad

En meget tidlig version af Cursor lagde AI-native chat, edits og kodebase-reasoning ind i IDE'en; senere voksede det til et af de førende udviklerværktøjer og var med til at kickstarte vibe coding.

Cursoråbner i nyt faneblad

LLaMA 1 og de lækkede vægte antændte open-source LLM-bølgen og viste, at små modeller kunne nærme sig GPT-3-niveau.

Meta AIåbner i nyt faneblad

GPT-3.5 med RLHF i en chatflade nåede 100 millioner brugere på to måneder og kom til at definere den moderne AI-æra.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Viste at mindre modeller trænet på mere data kan slå større undertrænede modeller, og ændrede forståelsen af scaling laws.

Google DeepMindåbner i nyt faneblad

Introducerede RLHF til alignment og banede vejen for at træne modeller til sikkert at følge menneskelige instruktioner.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Dario og Daniela Amodei og en gruppe tidligere OpenAI-kolleger (rapporteret som syv medstiftere, blandt andre Jared Kaplan, Jack Clark og Chris Olah) stifter Anthropic som public benefit corporation med sikkerhed i centrum efter strategisk uenighed med OpenAIs kurs ift. tempo og kommercialisering.

Anthropicåbner i nyt faneblad

En transformer med 12 mia. parametre trænet på tekst–billed-par, der skaber billeder ud fra beskrivelser på almindeligt sprog—kan kombinere begreber, styre udseende og perspektiv og erstatte dele af et billede—et skridt mod at dirigere visuelle idéer med sprog.

OpenAIåbner i nyt faneblad

OpenAI frigiver GPT-2 men tilbageholder den største version ved lancering af frygt for misbrug. Den decoder-only transformer trænes med next-token prediction til at generere sammenhængende tekst.

OpenAIåbner i nyt faneblad

OpenAI præsenterer den første Generative Pre-trained Transformer (GPT) og viser stærk NLP-præstation via unsupervised fortræning og supervised finjustering.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Facebook udgiver PyTorch—et dyb lærings-framework bygget omkring Python, der senere blev det dominerende valg i AI-forskning.

PyTorchåbner i nyt faneblad

Præsenteret som nonprofit med co-chairs Sam Altman og Elon Musk, CTO Greg Brockman, forskningschef Ilya Sutskever og stiftende forskere blandt andre Andrej Karpathy, John Schulman, Durk Kingma og Wojciech Zaremba—forpligtet til digital intelligens til gavn for menneskeheden og åben udgivelse af resultater.

OpenAIåbner i nyt faneblad

Google frigiver TensorFlow som open source—deres interne framework til dyb læring, udviklet blandt andet i Google Brain-teamet. TensorFlow blev et af de mest udbredte AI-frameworks.

Google Researchåbner i nyt faneblad

Demis Hassabis, Shane Legg og Mustafa Suleyman starter DeepMind for at gå efter generel AI via deep reinforcement learning og spil; Google opkøbte labbet i 2014, og i april 2023 fusionerede det med Google Brain som Google DeepMind.

Google DeepMindåbner i nyt faneblad