Açık Ağırlıklı Model

Özet: 30 Saniyede GLM-5.3-Flash GLM-5.3-Flash, Z.ai’nin (eski adıyla Zhipu AI) 26 Ağustos 2026‘da çıkardığı yeni model. GLM-5 serisinin doğuştan çok modlu ilk üyesi: metin ve görseli tek modelde işliyor. Boyutu 320 milyar parametre, ama her token için yalnızca 18 milyarı çalışıyor. Katman sayısı da GLM-4.5’in yarısı kadar: 45’e 92. Lisans MIT. Bu yaz çıkan Çin modellerinin çoğu kendi topluluk lisansıyla gelirken, burada ticari kullanım için okunacak ince yazı yok. Kodlama ve ajan testlerinde GLM-5.2’yi açık ara geçiyor (DeepSWE’de 63,4’e 46,2) ve toplamda Claude Opus 4.8’e yaklaşıyor. Fiyatı ise GLM-5.2’nin onda biri. API’de 1 milyon token başına $0,15 girdi / $0,50 çıktı. 9 Eylül 2026’ya kadar geçerli yüzde 50 indirimle $0,075 ve $0,25. Serinin ilk defa hibrit dikkat kullanan üyesi: doğrusal dikkat yerel bağımlılıkları taşıyor, seyrek dikkat uzaktan bilgi çekiyor. GLM-5.3’e göre dikkat hesabı 3 kat, KV önbelleği 4,4 kat küçük. Sürümden önce ox-alpha kod adıyla OpenCode ve OpenRouter’da anonim test edildi, haftanın en çok kullanılan modeli oldu. O trafiğin tamamı Çin yapımı yapay zeka çiplerinde karşılandı. Bu yaz açık ağırlıklı model tarafında tek bir yarış var: aynı zekayı daha az hesapla üretmek. Alibaba’nın Qwen3.8-Flash-Next‘i 6 milyar aktif parametreyle 397 milyarlık kardeşini geçmişti. Z.ai’nin cevabı GLM-5.3-Flash: 320 milyar toplam parametrenin yalnızca 18 milyarını çalıştırıp GLM-5.2’yi onda bir fiyata geride bırakıyor. ...

Özet: 30 Saniyede Qwen3.8-Flash-Next Qwen3.8-Flash-Next, Alibaba’nın Ağustos 2026‘da çıkardığı yeni yapay zeka modeli. Metin ve görsel okuyup cevap yazıyor, özellikle kod yazma ve bilgisayarda iş takip etme işlerine ayarlanmış. Model dosyaları herkese açık, 24 Ağustos’tan beri indirilebiliyor. Ama lisansı tam serbest değil, ürüne koymadan önce okumak gerekiyor. Asıl olay şu: Alibaba bunu bir sonraki büyük sürümün, yani Qwen4’ün provası olarak çıkardı. Model dosyalarının içindeki kimlik bile qwen4_exp, yani “Qwen4 deneme” yazıyor. Boyutu 125 milyar parametre, ama her kelime için yalnızca 6 milyarı çalışıyor. Büyük bir modelin bilgisi, küçük bir modelin faturası. Tek seferde yaklaşık 750 bin kelime okuyabiliyor (1 milyon token). Bu kadar uzun metinde kendi büyük kardeşinden 8 kat hızlı. Eğitmesi, 397 milyarlık Qwen3.7-Plus’ın yaklaşık 9’da 1’i kadar tutmuş; buna rağmen kodlama ve ofis işlerinde onu geçiyor. Kullanması ucuz: 1 milyon token başına $0,16 girdi / $0,47 çıktı. Aynı ailenin amiral gemisi bunun 12 katı fiyatta. Alibaba geçen yıl Qwen3-Next’i çıkarırken şöyle demişti: bu tam bir ürün değil, bir sonraki neslin mimarisinin erken sürümü, gelin topluluk olarak inceleyelim. O mimari sonra Qwen3.5’ten Qwen3.8’e kadar bütün seriye yayıldı. ...

Özet: 30 Saniyede Muse Glimmer Muse Glimmer, Meta Superintelligence Labs’in 10 Ağustos 2026‘da yayınladığı 30 milyar parametreli ajan modeli. Ağırlıklar Apache 2.0 ile açık. Bulut gerekmiyor. 4 bit sıkıştırmayla dil modeli 20 GB’ın altına iniyor, 24 GB veya 32 GB VRAM’i olan tek bir tüketici ekran kartında çalışıyor. Metin ve görsel okuyup metin üretiyor. Bağlam penceresi varsayılan 128 bin token, model daha fazlasını destekliyor. Ajan testlerinde kendi boy sınıfını açık ara geçiyor: MCP Atlas 75,5 (Gemma4-31B 54,2, Qwen3.6-27B 62,5). Matematikte AIME 2026’da 94,7. Yanında gelen DFlash taslak modeli üretimi RTX 5090’da 3,1 kat, M5 Max’te 1,8 kat hızlandırıyor. Meta’nın bulut modeli Muse Spark’tan damıtılmış, yani büyük modelin ajan davranışı küçük modele aktarılmış. Zuckerberg aynı gün, amiral gemisi model Muse Spark 1.2’nin ağırlıklarının da açılacağını duyurdu. Tarih verilmedi, “yakında” deniyor. Yapay zeka ajanı denince akla gelen şey bir API anahtarı, bir internet bağlantısı ve her istekte akan bir faturadır. Meta bugün bunun tersini denedi. ...