קרן סימונס הודיעה על מאמץ חדש בהיקף 15 מיליון דולר, שנועד לעזור למתמטיקאים להתמודד עם תקופה שבה בינה מלאכותית משנה את הדרך שבה נעשית מתמטיקה. לפי הודעת הקרן, המאמץ נעשה בשותפות עם Anthropic ו-OpenAI, והקרן תנהל ותקצה את הכספים.
המאמץ
קרן סימונס הודיעה על מאמץ חדש בהיקף 15 מיליון דולר, שנועד לעזור למתמטיקאים להתמודד עם תקופה שבה בינה מלאכותית משנה את הדרך שבה נעשית מתמטיקה. לפי הודעת הקרן, המאמץ נעשה בשותפות עם Anthropic ו-OpenAI, והקרן תנהל ותקצה את הכספים.
המאמץ כולל תמיכה בסדנאות ובמיזמים שיעזרו לחוקרים להעריך תוצאות מתמטיות שנעשו בעזרת AI, ללמוד להשתמש בכלים חדשים ולגבש תקנים משותפים לשימוש ב-AI. הקרן תפרסם קריאה פתוחה להגשת הצעות, כך שההחלטות על חלוקת התמיכה ייעשו בידי הקהילה ולא בידי חברה אחת.
לדברי נשיא הקרן, דיוויד ספרגל, "כשבינה מלאכותית משנה במהירות את נוף המחקר, אנחנו רוצים לעזור לקהילה המתמטית להתאחד ולמצוא את הדרך הנכונה קדימה". לדבריו, יש להתייחס למתמטיקה כאוסף של הבנה משותפת שמונעת מסקרנות אנושית, ולא רק כאוסף של הוכחות ומשפטים.
מעבר למתמטיקה, Anthropic ו-OpenAI יעמידו כלי AI ומשאבי מחשוב גם לחוקרים שהקרן תומכת בהם במדע הבסיסי. הקרן מציינת את תרומתה הוותיקה לתחום, ובהם מימון פיתוח מערכת ההוכחות Lean, שמשנה את אופן העבודה של מתמטיקאים ואפשרה הוכחות בעזרת AI.
מה שעדיין לא ידוע: איך יתחלק הסכום בין המסלולים, מה היקף המשאבים שכל חברה תעמיד, ומי החוקרים הראשונים שייהנו מהתמיכה. הפרטים האלה מופיעים רק בהודעת הקרן, ולא נבדק דיווח עצמאי נוסף.
חברת התרופות AstraZeneca וחברת הביו-טק insitro הודיעו על שיתוף פעולה לגילוי תרופות חדשות בעזרת בינה מלאכותית. לפי הודעת insitro, AstraZeneca תשלם לחברה 40 מיליון דולר מראש, ותוכל לשלם עוד כ-1.46 מיליארד דולר באבני דרך לפיתוח ולמסחור, בנוסף לתמלוגים בשיעור חד-ספרתי
חברת התרופות AstraZeneca וחברת הביו-טק insitro הודיעו על שיתוף פעולה לגילוי תרופות חדשות בעזרת בינה מלאכותית. לפי הודעת insitro, AstraZeneca תשלם לחברה 40 מיליון דולר מראש, ותוכל לשלם עוד כ-1.46 מיליארד דולר באבני דרך לפיתוח ולמסחור, בנוסף לתמלוגים בשיעור חד-ספרתי מהמכירות העולמיות. מכאן הכותרת: עד כ-1.5 מיליארד דולר, כאשר הסכום המדויק הוא כ-1.46 מיליארד.
העסקה עוסקת בשתי מחלות: מחלת הכבד השומני MASH (דלקת כבד שומני מטבולית) וקרדיומיופתיה, מחלה של שריר הלב. בשתיהן נקבע האבחון לפי תסמינים, אבל מאחורי אותו שם מאחד מסתתרים מטופלים עם ביולוגיה שונה, וזה מקשה על טיפול. המטרה היא לזהות מטרות טיפוליות, כלומר מולקולות או מנגנונים במחלה שאפשר לפתח לגביהם תרופה. AstraZeneca תקבל זכויות בלעדיות ברחבי העולם לקדם תוכניות נבחרות מתוך שיתוף הפעולה.
insitro מביאה לעסקה את פלטפורמת Virtual Human, שלפי ההודעה משתמשת ב-AI סיבתי (causal AI) כדי לזהות את הגורמים הביולוגיים שמניעים את המחלה, ולא רק קשרים סטטיסטיים בנתונים. החלוקה ברורה: insitro אחראית לאתר את הביולוגיה הסיבתית ולהוביל את המטרות מהמחקר עד מועמד לפיתוח, ו-AstraZeneca מובילה את כל הפיתוח הקליני, הרגולציה והמסחור.
מה שמעניין בעסקה הוא לא עוד כלי AI למעבדה, אלא הכניסה של AI לשלב שבו מחליטים אילו מטרות בכלל שווה לרדוף. הדיווח של Fierce Biotech מציין שהעסקה מצטרפת לשורה של שותפויות בין insitro לענקיות פארמה: Gilead ב-2019, Bristol Myers Squibb ב-2020, שהורחבה מאז, ו-Eli Lilly ב-2024. מעניין גם שחלק גדול מהסכום מותנה באבני דרך, כלומר insitro מקבלת את רובו רק אם המטרות מתקדמות.
מה שעדיין לא ידוע: הסכום הגדול הוא תשלום מותנה, ואין שום אינדיקציה לכך שמטרה כלשהי כבר הגיעה לשלב קליני. ההודעה עצמה מדברת על גילוי ומועמדים לפיתוח, ולא על תרופה בבדיקות בבני אדם. בפארמה רוב המטרות שמזוהות אינן מגיעות לשלב הזה, ולכן ההצלחה של הפלטפורמה תיבחן רק בשנים הקרובות.
StepFun פרסמה את המשקולות (open weights) של מודל Step 5 Preview, כך שמפתחים וארגונים יכולים להוריד את המודל ולהריץ אותו על התשתית שלהם. עד השחרור הזה המודל היה זמין רק דרך המוצרים וה-API של החברה. לפי ההכרזה הרשמית של StepFun,
StepFun פרסמה את המשקולות (open weights) של מודל Step 5 Preview, כך שמפתחים וארגונים יכולים להוריד את המודל ולהריץ אותו על התשתית שלהם. עד השחרור הזה המודל היה זמין רק דרך המוצרים וה-API של החברה. לפי ההכרזה הרשמית של StepFun, פרסום המשקולות תוזמן ל-15 באוקטובר. זה שינוי זמינות אמיתי: הגישה עברה מ"משתמשים דרך השירות של החברה" ל"אפשר להוריד ולהפעיל בעצמך".
מה פורסם
לפי כרטיס המודל ב-Hugging Face, Step 5 Preview הוא מודל Mixture-of-Experts עם 600 מיליארד פרמטרים בסך הכול, מתוכם 27 מיליארד פעילים בכל הפעלה, וחלון הקשר של עד מיליון טוקנים. המודל מיועד למשימות סוכנים (agentic), כלומר משימות שדורשות קריאות חוזרות לכלים, הרצה, אימות ותיקון. במאגר הראשי המשקולות מופיעות בפורמטים BF16 ו-FP8, וקיים מאגר נפרד בשם Step-5-Preview-BF16. לפי יאשי (yicai), המשקולות עלו ל-Hugging Face ול-ModelScope, לצד תיעוד טכני ככל הנראה ערכת כלים לפיתוח.
השעה המדויקת של השחרור לא אומתה. ההכרזה הרשמית מציינת רק את התאריך, ודיווח יאשי נותן את השעה לפי שעון בייג'ינג. לכן הכתבה מציינת את היום בלבד, ובודקת את השעה מול דף המאגר לפני פרסום.
מה החברה מדווחת על ביצועים
בדף ההכרזה של StepFun מופיעות השוואות במתכנות, במשימות סוכנים, בעבודה מקצועית ובפיננסים, מול Kimi K3, GLM-5.3, GPT-6 Astra ו-Claude Opus 5. החברה מציינת שב-Artificial Analysis Intelligence Index המודל קיבל 44 נקודות, ושעלות המשימה שלו נמוכה ממודלים בעלי יכולת דומה. אלה נתונים שהחברה מפרסמת על עצמה, ולא נבדקו בידי צד שלישי. בחלק מהמבחנים המודל נמצא מאחור, למשל ב-Terminal-Bench v4.
למי זה חשוב
עד עכשיו, מי שרצה לעבוד עם מודל בגודל הזה נאלץ לשלם לספק API ולקבל את התנאים שלו. פרסום משקולות פתוחות מאפשר לצוותים לבדוק את המודל בתוך הסביבה שלהם, לשלוט בנתונים ולבנות עליו כלים בלי להיות תלויים בזמינות של ה-API. הדף מפרט הרצה עם vLLM ו-SGLang, ותצורות לכרטיסי H200 ו-B300. אלה תצורות של מרכזי נתונים, ולכן השימוש המעשי הוא בעיקר לארגונים עם תשתית חזקה או לחוקרים עם גישה למשאבי מחשוב.
הרישיון
לפי דף המודל ב-Hugging Face, המודל מופץ תחת StepFun Model License 1.0. הרישיון מוגדר כדומה ל-Apache-2.0 עם תנאי ייחוס ותנאי רישיון מסחרי ייעודיים למודל. מי שמתכנן שימוש מסחרי צריך לקרוא את נוסח הרישיון המלא לפני שהוא מטמיע את המודל.
מה עדיין לא אומת
השעה המדויקת של השחרור לא אומתה, כמתואר למעלה. לפי דף המאגר עצמו, זרימת העבודה המלאה להמרת קבצי BF16 (convert.py ו-generate.py) עדיין לא נבדקה מקצה לקצה. הביצועים והשוואות המודל מופיעים כדיווח של החברה בלבד.
סוכני בינה מלאכותית עשויים בקרוב להפעיל מכשירי מעבדה בלי שמישהו ילחץ על הכפתור. יצרנית מכשירי המעבדה Waters הודיעה ב-13 באוקטובר 2026 על Waters AI Link, יכולת תוכנה שמחברת את פרוטוקול Model Context Protocol (MCP) של Anthropic לפלטפורמת waters_connect שלה, ועל
סוכני בינה מלאכותית עשויים בקרוב להפעיל מכשירי מעבדה בלי שמישהו ילחץ על הכפתור. יצרנית מכשירי המעבדה Waters הודיעה ב-13 באוקטובר 2026 על Waters AI Link, יכולת תוכנה שמחברת את פרוטוקול Model Context Protocol (MCP) של Anthropic לפלטפורמת waters_connect שלה, ועל הצטרפות לתוכנית המחקר Model Hardware Standard (MHS) של Anthropic. ההודעה מציגה את השילוב כחלק ממעבר של זרימות עבודה של כרומטוגרפיה ספקטרומטריית מסות (LC-MS) מהמחקר ועד שחרור המוצר.
לפי ההודעה, סוכנים שמחוברים ל-waters_connect יוכלו ליצור שיטות מדידה, להריץ ניסויים ולעבד תוצאות בלי אינטגרציה מותאמת אישית. Waters כותבת גם שהשילוב יאפשר לסוכנים לתזמר מכשירים מחוברים, כמו מערכות הכנת דגימות. החברה מציינת כי AI Link זמינה כעת בגישה מוקדמת, וכי הפצה כללית ללקוחות waters_connect צפויה בנובמבר. ההצטרפות ל-MHS נכנסת לתוקף מיידית.
MHS היא מפרט פתוח שפיתחה Anthropic יחד עם מוסדות מחקר, ומטרתו לאפשר לסוכני AI להפעיל בבטחה מכשירים פיזיים כמו מיקרוסקופים, מפזרי נוזלים וזרועות רובוטיות. Anthropic הודיעה על תצוגה מקדימה למחקר של התוכנית, והדגימה אותה בין השאר במקרה של Genentech: Claude כייל בלולאה סגורה את קצב הזרימה של מפזר נוזלים בבדיקת BCA, והגיע לכ-140 מיקרוליטר לשנייה למים ולכ-10 מיקרוליטר לשנייה ל-BSA צמיג. זו דוגמה של Anthropic עצמה, לא של Waters.
הסרטון של Anthropic, "Model Hardware Standard: AI operating physical equipment", מציג את הרעיון הכללי של התוכנית ולא מוצר של Waters. הוא לא מתאר את המכשירים הנתמכים או את יכולות השילוב של החברה.
מה שעדיין לא ידוע: אילו מכשירים של Waters נתמכים, אילו פעולות בדיוק הסוכנים יוכלו לבצע, ואם יש לקוחות שכבר משתמשים בשילוב. הטענה ש"השילוב מקצר את זמן החיבור משבועות לשעות" מופיעה בהודעה של החברה, ואין לה אימות עצמאי. גם ההתייחסות ל-"Claude Science" בהודעה היא טענה של החברה. עד שיתפרסמו מקורות עצמאיים או שימוש בשטח, יש לקרוא את ההודעה כהכרזה של Waters.
Xbox הודיעה על הקמת Xbox Labs, יחידה קטנה שתבחן מה קורה כשמשחקים מפוענחים ומורכבים מחדש, לעיתים בעזרת מודלים של AI. ההכרזה נשלחה בתחילה כמכתב פנימי לעובדי Xbox ב-13 באוקטובר 2026, ופורסמה באתר Xbox Wire. גם The Verge ו-Polygon
Xbox הודיעה על הקמת Xbox Labs, יחידה קטנה שתבחן מה קורה כשמשחקים מפוענחים ומורכבים מחדש, לעיתים בעזרת מודלים של AI. ההכרזה נשלחה בתחילה כמכתב פנימי לעובדי Xbox ב-13 באוקטובר 2026, ופורסמה באתר Xbox Wire. גם The Verge ו-Polygon דיווחו עליה באותו יום.
מה הוכרז
לפי ההודעה, Xbox Labs היא "קבוצה קטנה של יוצרי משחקים, מהנדסים ומדענים", שתפקידה להפוך רעיונות מתעוררים לדברים ששחקנים ומפתחים יכולים לחוות. הקבוצה תפעל, כך נכתב, "בפתיחות", ותמדוד הצלחה "לפי השאלה אם יותר אנשים משחקים ויוצרים". את ההודעה כתבה אשה שרמה, מנכ"לית Xbox. לפי Polygon, הקבוצה תוביל סקוט ואן ולייט, CTO של Xbox. ההודעה מוסיפה כי Xbox תשתף עם המפתחים בתעשייה את הכלים שתבנה, "כפי שתמיד עשינו".
ההודעה מתארת את הרקע: בשבועות האחרונים נראה שמשחקים מפוענחים (decompiled) ומורכבים מחדש כדי לרוץ על חומרה שלא תוכננה להם. גרסאות Windows תורגמו כך שירוצו על Apple Silicon או בתוך דפדפן באמצעות WebAssembly ו-WebGPU, וכיום התמיכה ב-WebGPU בדפדפנים מתקרבת ל-90%. שרמה כתבה גם שמשחקים גדולים רבים "נטמעו" לתוך קוד המקור של משחק אחר. לדבריה, הניסויים האלה "מאתגרים הנחות ארוכות שנים על התעשייה", בתרגום חופשי.
הפרויקטים שמאחורי הכותרת
בין הדוגמאות שמופיעות בדיווחים: Halo המקורי שרץ בדפדפן עם מולטיפלייר של 128 שחקנים, זומבים של Call of Duty שהועברו לתוך Skyrim, וסקייטבורד שהוכנס ל-Call of Duty. Polygon מתאר את הפרויקטים האלה כ"ניסויים לא מורשים". הסרטון מטה הוא דוגמה לפרויקט קהילתי של Halo בדפדפן, לא הפקה של Xbox.
מה עוד לא ידוע
ההודעה לא פירטה תקציב, לוח זמנים, או האם התוצרים של Xbox Labs יפורסמו. לפי Polygon, לא ברור מה הקבוצה תבנה: אתר הצוות מציג טריילרים של משחקים כמו Halo: Infinite ו-Gears of War: E-Day ברקע, ללא הסבר על הפרויקטים. ההודעה מתארת מחקר, לא מוצר.
יש גם רקע של שינוי כיוון. בפברואר, כשנכנסה לתפקיד, אמרה שרמה ש-Xbox "לא תרדוף אחרי יעילות לטווח קצר או תציף את המערכת שלנו בתוכן AI חסר נשמה", לפי הציטוט ב-Polygon. Polygon כתב שההכרזה החדשה נשמעת כהתרחקות מהעמדה ההיא. ההודעה עצמה טוענת שהעדיפויות "לא משתנות", ושהחברה נשארת מחויבת ל"4C" שלה.
השאלה הפתוחה היא אם פתיחות כזו תשנה את היחס של חברות משחקים לפורקים ולמודים. בינתיים מדובר בהכרזה על מחקר, לא בשינוי מדיניות מוכח.
חברת Nature Will הכריזה על Natura-1, מודל בסיס חדש שמיועד לשליטה ביד רובוטית דקסטרית. לפי ההודעה הרשמית של החברה, המודל הוא מודל תערובת מומחים (MoE) בגודל 50 מיליארד פרמטרים, שמקבל שפה וראייה ומניע יד עם 20 דרגות חופש.
לפי
חברת Nature Will הכריזה על Natura-1, מודל בסיס חדש שמיועד לשליטה ביד רובוטית דקסטרית. לפי ההודעה הרשמית של החברה, המודל הוא מודל תערובת מומחים (MoE) בגודל 50 מיליארד פרמטרים, שמקבל שפה וראייה ומניע יד עם 20 דרגות חופש.
לפי הבלוג הרשמי של החברה (המקור הראשי), המודל אומן מראש על יותר ממיליון שעות של וידאו אנושי מנקודת מבט ראשונה, ומהווידאו הזה הוא לומד איך ידיים אנושיות נעות ואוחזות בחפצים. החברה מתארת מחזור בקרה של 100 מילישניות בין תצפית לפעולה. לדבריה, המודל מבין הוראות בשפה טבעית, כולל מגבלות מרחביות ותנאי שלילה, ומבצע הוראות חדשות בלי אימון ייעודי למשימה (zero-shot). בהמשך ההודעה מצוין גם שנעשה אחריו כוונון קצר על כמות מוגבלת של נתוני רובוטים, כדי להתאים את הידע לידיים דקסטריות.
מה החברה מדווחת במדדים שלה
החברה מפרסמת בנצ'מרק פנימי שבודק מניפולציה דקסטרית לאורך 12 יכולות. לפי ההודעה, על פלטפורמת הזרוע הכפולה עם ידיים דקסטריות לא התקבל ציון לשני הבסיסים שהחברה בחרה: π0.5 ו-GPT-6-Astra. על פלטפורמה אחרת, עם גריפרים במקום ידיים, קיבלו π0.5 ו-GPT-6-Astra ציונים של 13.5 ו-16.7, לעומת 53.4 ו-59.1 של Natura-1 עם ידיים (במצבי Base ו-Agentic). π0.5 על הפלטפורמה הזו כוונן מחדש על הדגמות גריפרים של אותן משימות כלליות. החברה מציינת שלא הייתה השוואה ישירה למודל ידיים דקסטריות אחר, כי אין כזה שמוכר לציבור.
בהודעה מופיעות גם שש הדגמות של עבודה רציפה, שחלקן נמשכות כמה דקות. החברה מסמנת שש משימות ארוכות כ"עם כוונון נוסף על Natura-1", כלומר הן אינן הוכחה ישירה ל-zero-shot.
With task-specific tuning, Natura-1 demonstrates sustained autonomous execution across workflows that combine precise manipulation with multi-step coordination.
The six demos below show continuous, single-take autonomous workflows, several lasting multiple minutes without human… pic.twitter.com/AHT3GmUfZr
כל הנתונים שלעיל, כולל גודל המודל, כמות הווידאו, מהירות הבקרה והציונים, הם טענות של החברה. לא נמצאה הערכה עצמאית של המודל, לא נמצאו משקלים או קוד פתוח, ולא נמצאה בדיקה של צד שלישי על המשימות. ההשוואות שמפורסמות נעשו מול שני בסיסים שהחברה בחרה ובתנאים שהגדירה. ההודעה גם אינה מפרטת שיעורי הצלחה להדגמות הרציפות.
יש גם פערים שההכרזה אינה עונה עליהם. לא ברור אם המודל יהיה זמין לשימוש חיצוני, ואם המשקלים יהיו פתוחים או מוגבלים ברישיון. ההכרזה עוסקת בידיים בלבד: לפי הסיקור של Forbes, החברה אינה מתייחסת להליכה, שיווי משקל או שליטה בגוף שלם. Forbes הציין גם שהערך של המודל יתברר רק אם הוא יעמוד במבחנים חיצוניים.
מה לעקוב אחריו
השאלה המרכזית היא אם Natura-1 יעמוד במבחנים עצמאיים: הדגמות שאפשר לשחזר, שיעורי הצלחה שפורסמו, והשוואה למודלים דומים בשליטה ביד רובוטית. עד שזה יקרה, מדובר בהכרזה של החברה בלבד.
Generate Biomedicines (Nasdaq: GENB) ו-Zealand Pharma (Nasdaq: ZEAL) הכריזו ב-13 באוקטובר 2026 על הסכם שיתוף פעולה ורישוי לפיתוח חלבונים טיפוליים מרובי-מטרות להשמנה ולמחלות מטבוליות. החלבונים יתוכננו בעזרת הפלטפורמה הגנרטיבית של Generate, שמשלבת בינה מלאכותית עם אימות ניסויי של התכנונים במעבדה.
Generate Biomedicines (Nasdaq: GENB) ו-Zealand Pharma (Nasdaq: ZEAL) הכריזו ב-13 באוקטובר 2026 על הסכם שיתוף פעולה ורישוי לפיתוח חלבונים טיפוליים מרובי-מטרות להשמנה ולמחלות מטבוליות. החלבונים יתוכננו בעזרת הפלטפורמה הגנרטיבית של Generate, שמשלבת בינה מלאכותית עם אימות ניסויי של התכנונים במעבדה.
החלוקה בין החברות ברורה. Generate תוביל את המחקר עד לבחירת המועמד המוביל, כלומר את תכנון המולקולות ואימותן הראשוני. Zealand תטפל בפיתוח הקליני, בהגשות הרגולטוריות ובמסחור. במילים אחרות, Generate מתכננת את המולקולה, ו-Zealand מביאה אותה למטופלים. לפי ההודעה, ההסכם מתמקד בשתי תוכניות ראשוניות, עם אופציה להוסיף שלישית, והוא מרחיב את יכולות Zealand מעבר לפפטידים.
כסף מראש מול סכום מקסימלי
המספרים מציגים תמונה מדויקת יותר מהכותרת. Generate תקבל 30 מיליון דולר מראש, ועוד עד 35 מיליון דולר באבני דרך פרה-קליניות מוקדמות. הסכום של כ-1.2 מיליארד דולר הוא תקרה של אבני דרך (פיתוח, רגולציה ומסחור), ובנוסף לכך מדורגות תמלוגים. זה סכום מקסימלי שתלוי בהתקדמות הפיתוח, ולא תשלום מובטח. התשלום המראש של 30 מיליון דולר מהווה כ-2.5% מתקרת אבני הדרך. זה מבנה נפוץ בעסקאות ביוטק: הסיכון נשאר אצל המפתח הראשון עד שמועמד מתקדם.
שוק גדול ותחרותי
תרופות מבוססות GLP-1 שינו את תחום ההשמנה, והחברות מחפשות כיום חלופות ושילובים. "מרובה מטרות" פירושו, לפי ההודעה, חלבונים שנועדו לפעול על יותר ממטרה ביולוגית אחת. הרעיון מוכר בתחום, אבל ההצלחה תלויה בנתונים קליניים שעדיין לא קיימים.
מה ההכרזה לא אומרת
ההסכם לא מלמד על יעילות או בטיחות של מולקולה, וההודעה לא מציינת מועד לבדיקות בבני אדם. פרטי ההסכם לא פורסמו במלואם, ולכן אין מידע על מבנה אבני הדרך או על חלוקת הזכויות לאחר הרישוי. התשלומים הגדולים יגיעו רק אם הפרויקט יתקדם בכל שלב.
מה שההכרזה כן מראה: Zealand, חברת פפטידים שפועלת בקופנהגן ובקיימברידג' שבמסצ'וסטס, מוכנה להרחיב את הפלטפורמה שלה לחלבונים בעזרת AI. ההוכחה תגיע מהמעבדה ומהקליניקה.
Albert Invent, סטארטאפ שמפתח AI לכימיה ולמחקר ופיתוח, הודיעה על סבב Series B בהיקף 55 מיליון דולר בהובלת TCV. לפי הודעת החברה, המשקיעים החדשים הם Delta-v Capital, Socium Ventures, HighSage Ventures, Coral Capital ו-Legion VC. המשקיעים הקיימים שחזרו להשתתף הם
Albert Invent, סטארטאפ שמפתח AI לכימיה ולמחקר ופיתוח, הודיעה על סבב Series B בהיקף 55 מיליון דולר בהובלת TCV. לפי הודעת החברה, המשקיעים החדשים הם Delta-v Capital, Socium Ventures, HighSage Ventures, Coral Capital ו-Legion VC. המשקיעים הקיימים שחזרו להשתתף הם Coatue, J.P. Morgan Growth Equity Partners, Index Ventures ו-Applied Ventures.
הכסף ילך להרחבת יכולות הפלטפורמה, שמטרתה לקצר מחזורי פיתוח במעבדות כימיה וחומרים. ההודעה מזכירה שותפים כמו AkzoNobel, BASF, Henkel, Kenvue ו-Nouryon. לפי החברה, מספר הפרויקטים שנוצרו בשנה האחרונה גדל פי 26, ומספר המדענים בפלטפורמה גדל פי 6, ב-44 מדינות. אלה נתוני החברה ולא נבדקו באופן עצמאי.
החברה טוענת שמודל ה-Valence שלה מדויק פי 45 ממודלים כלליים בשליפת תשובות לשאלות מדעיות. הטענה מבוססת על מחקר של החברה עצמה ועל מדד בשם FormBench, שגם אותו פיתחה החברה. לא נמצאה בדיקה בלתי-תלויה שמאשרת את המספר, ולכן אין לראות בו עובדה מאומתת.
לפי Forbes, שמצטט את מנכ"ל החברה Nick Talken, כ-30 אחוז מהניסויים המדעיים הם כפולים או מיותרים, בין השאר כי רובם עדיין מתועדים בפנקסים ובגיליונות אלקטרוניים. זו טענה של המנכ"ל ולא נתון שנבדק. Forbes מדווח גם, על בסיס אדם המכיר את העסקה, ששווי החברה עומד על כ-340 מיליון דולר. הנתון הזה לא מופיע בהודעה הרשמית ולא אומת במסמך.
השאלה המרכזית היא אם מודל מתמחה יחזיק יתרון מדיד על פני מודלים כלליים שמנסים להיכנס גם למעבדה. ההודעה הזו מציבה את Albert בתחרות הזו, אבל היתרון עדיין נשען על מדדים שהחברה בנתה בעצמה.
מקורות: הודעה רשמית (Business Wire, דרך Morningstar): https://morningstar.com/news/business-wire/20261013059321/albert-raises-55m-series-b-to-scale-the-first-chemistry-native-ai Forbes (חלקי, מאחורי פייוול): https://forbes.com/sites/the-prompt/2026/10/13/30-of-scientific-experiments-are-wasteful-this-startup-wants-to-use-ai-to-change-that
הכתבה המקורית על השקת Gemini 4 Argon לא כללה את ההדגמה הרובוטית. מאז, Google DeepMind פרסמה סרטון והודעה שמתארים שימוש במודל כדי לאמן רובוט הומנואידי במשחק cornhole, שבו שקיות נזרקות ליעד על לוח
הכתבה המקורית על השקת Gemini 4 Argon לא כללה את ההדגמה הרובוטית. מאז, Google DeepMind פרסמה סרטון והודעה שמתארים שימוש במודל כדי לאמן רובוט הומנואידי במשחק cornhole, שבו שקיות נזרקות ליעד על לוח משופע.
לפי ההודעה הרשמית של החברה, המודל צפה בסרטון של אדם משחק, ובנה על בסיסו סימולציה ב-MuJoCo, סביבת פיזיקה בקוד פתוח. מהסימולציה כוונו פרמטרים של רובוט Apollo 2 של חברת Apptronik, כך שיבצע שבע זריקות רצופות על חומרה אמיתית. החברה מכנה את הגישה video-to-sim-to-real: מסרטון אנושי לסימולציה ומשם לרובוט פיזי.
מה אומת ומה לא. הפרטים מופיעים בהודעה הרשמית ובסרטון של Google DeepMind, ולא נבדקו בידי גורם עצמאי. לא נמצאה מסגרת ניסוי מפורטת שמאפשרת לשחזר את התוצאה, לא פורט כמה ניסיונות נדרשו לפני שבע הזריקות, ולא ידועים שיעורי ההצלחה בהרצות אחרות. ההדגמה פנימית ואין לה תיאור פומבי של פרוטוקול. יש לקרוא את הטענה כתיאור של החברה, לא כתוצאה שנבדקה.
הסרטון מופיע להלן. לא פורטו כאן דקות ספציפיות, כי ההודעה הרשמית אינה כוללת חותמות זמן.
למה זה חשוב: אם הגישה תחזיק מעמד מחוץ להדגמה, היא מציעה דרך לאמן רובוטים על בסיס וידאו אנושי זול יחסית, במקום לתכנן כל תנועה ידנית. השאלה המרכזית שנשארת פתוחה היא עד כמה התוצאה חוזרת על עצמה מחוץ לתנאי המעבדה.
הכתבה המקורית על ההשקה של Gemini 4 Argon נשארת תקפה. עדכון זה מוסיף את ההדגמה הרובוטית בלבד.
Google הודיעה היום על השקה גלובלית של Gemini 4 Argon. לפי הפוסט הרשמי של Logan Kilpatrick, אחד מאנשי Google שמפרסמים את ההשקה, המודל זמין מיום ההשקה ב-Gemini API, למנויי Pro ו-Ultra באפליקציית Gemini, ולמנויי Ultra בכלי Antigravity.
Today we are rolling out Gemini 4 Argon globally in the Gemini API, to Pro + Ultra in Gemini App, and Ultra subs in Antigravity!
Argon is a huge step forward for Gemini, and a labor of love. This model has been battle tested by over 100,000 people at Google over the last month,…
זו לא הפעם הראשונה ש-Gemini 4 Argon מופיע. Google הכריזה על המודל ב-30 בספטמבר, והגישה אליו הייתה מוגבלת לקבוצה של מגיני סייבר מהימנים בתוכנית Fairwind של DeepMind. התוכנית מיועדת לגופים בעלי עדיפות להגנה, כמו ממשלות, ספקי תשתיות קריטיות וחברות תקשורת, והיא מאפשרת להם גישה מוקדמת למודלים מתקדמים.
Today we’re introducing Gemini 4 Argon.
It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit. pic.twitter.com/oDaCoOLu5E
בהשקה הנוכחית הגישה נפתחת. לפי הבלוג הרשמי של Google, המודל זמין עכשיו ב-API של Gemini ו-AI Studio למפתחים ולארגונים, למנויי Google AI Ultra ב-Antigravity, ולמנויי Google AI Pro ו-Ultra באפליקציית Gemini וב-AI Mode בחיפוש. המחיר ההתחלתי הוא 2 דולר למיליון טוקנים של קלט ו-10 דולר למיליון טוקנים של פלט, עם הנחה של 95% על טוקנים שנשמרו במטמון. לפי Google, המחיר יעלה ל-4 דולר ו-20 דולר אחרי 30 בנובמבר 2026.
מה Google טוענת
Google מדווחת שהמודל מוביל ב-Vals Index, מדד שבודק ביצועים בתחומי פיננסים, קוד, משפטים ומיסוי. היא מציינת גם שמהנדסיה משתמשים ב-Argon בפרויקטים פנימיים, ושבאנטיגראביטי הוא הגדיל את מספר הגשות הקוד של הסוכנים ביותר מ-35%, תוך הפחתה של כמעט שליש בחזרות לאחור. אלה טענות של החברה בלבד. לא פורסמו פרטים מלאים על שיטת המדידה, ואין אימות עצמאי של התוצאות בפרסום הזה.
הבלוג של Google מזכיר גם בדיקות בטיחות, כמו שיעור נמוך יותר של קיצורי דרך לא מורשים בבדיקות קוד ועמידות גבוהה יותר להזרקת הוראות זדוניות. גם כאן מדובר בנתוני החברה. כרטיס המודל (Model Card) מופיע כקישור בפרסום, ולא נבדק ישירות לכתבה הזו.
למה זה חשוב לקורא בישראל
המעבר מגישה מוגבלת לגישה רחבה חשוב בעיקר למפתחים ישראלים שבונים על ה-API, ולמשתמשים שמשלמים על Gemini ועל הכלים שסביבו. המודל הגיע עכשיו גם לשירותי הסוכנים של Google, לכן כדאי לעקוב אחרי העלויות בפועל אחרי שהמחיר ההתחלתי יסתיים.
מה עוד לא ידוע
Google לא פרסמה בפוסט הרשמי שעה מדויקת לזמינות ה-API. לכן הכתבה נשענת על מועד ההשקה היומי בלבד. בנוסף, אין עדיין הערכה עצמאית של הביצועים או של הסיכונים. הערכות כאלה צריך לחפש בדוחות בלתי תלויים כשיופיעו.
חברת הביוטק Undecimal Bio הודיעה על השקתה עם סבב seed בהיקף של 18 מיליון דולר, שנסגר כשהוא מכוסה ביתר. לפי הודעת החברה ב-Business Wire מ-13 באוקטובר 2026, המטרה היא להתמודד עם מה שהחברה מכנה "מלכודת הכבד" באספקת תרופות siRNA.
חברת הביוטק Undecimal Bio הודיעה על השקתה עם סבב seed בהיקף של 18 מיליון דולר, שנסגר כשהוא מכוסה ביתר. לפי הודעת החברה ב-Business Wire מ-13 באוקטובר 2026, המטרה היא להתמודד עם מה שהחברה מכנה "מלכודת הכבד" באספקת תרופות siRNA.
הבעיה: הכבד תופס את התרופה
siRNA היא שיטה לשתיקת גנים, כלומר לוויסות ייצור של חלבונים בתאים. לפי ההודעה, רוב התרופות מסוג זה נלכדות בדרך כלל בכבד, וכך קשה להגיע איתן לתאים אחרים. זו הבעיה ש-Undecimal Bio מציגה כמוקד העבודה שלה.
הטענה: AI לאיתור קונג'וגטים
החברה טוענת שהפלטפורמה שלה, DELiveri, משתמשת ב-AI כדי לאתר קונג'וגטים, כלומר מולקולות שמחוברות ל-siRNA ומכוונות אותו לתאים מסוימים מחוץ לכבד. לפי ההודעה, מסננים ספריות גדולות של ליגנדים, והנתונים מנותחים על ידי AI סוכני. זו טענה של החברה. הפירוט הטכני וכל נתון ניסויי שיצביע על יעילותה לא פורסמו בהודעה ולכן לא נכתבו כאן.
מי עומד מאחורי החברה
החברה נוסדה על ידי ד"ר יניב ארליך, שמוצג כמנכ"ל, ושאול אילן, שמוצג כסמנכ"ל התפעול, והיא יצאה כ-spin-out מ-Eleven Therapeutics. לפי ההודעה, הסבב הובל במשותף על ידי 4BIO Capital ו-IQ Capital, בהשתתפות Verve Ventures, Harel Tech, Entree Capital, Kerna Ventures ו-Saras Capital. Verve מצטרפת לדירקטוריון כמשקיפה. לפי ההודעה יש לחברה משרד בתל אביב ומעבדות בקיימברידג'. הציטוט של ד"ר ארליך מופיע בהודעה המלאה, אך לא הובא כאן מילה במילה.
מה אומת ומה לא
הנתונים על הסבב, המשקיעים והמטרה מגיעים מהחברה ולא מאימות עצמאי. ההודעה המלאה פורסמה ב-Business Wire ובעמוד Cambridge Network באותו יום. eu-startups דיווח על סכום של 16 מיליון אירו. זו המרה ששונה לפי שער החליפין, ולכן הסכום שמוצג כאן הוא 18 מיליון הדולרים שמופיעים בהודעת החברה בלבד. Endpoints News פרסם כתבה על הסבב ב-12 באוקטובר, לפני ההודעה הרשמית, ולא נמצאה בדיקה עצמאית של הנתונים.
למה זה חשוב לקורא בישראל
יש קשר ישראלי מהותי: מייסדים ישראלים, משרד בתל אביב ומשקיעים מהארץ, ביניהם Harel Tech. עם זאת, מרכז הסיפור הוא גיוס הון לחברה שמשתמשת ב-AI למחקר תרופתי, ולכן השיוך הוא לשכבת ה-AI למדע והכסף, ולא לתווית "AI Israel".