Yapay Zeka Haberleri

Özet: 30 Saniyede Sinek Beyni Olayı 3 Eylül 2026: Google Research ve HHMI Janelia, yetişkin erkek meyve sineğinin tam sinir sistemi haritasını Cell dergisinde yayınladı. 166.700 nöron, 125 milyon sinaps, nöron sayısında bugüne kadarki en büyük harita. Harita yani konektom, hangi nöronun hangisine bağlı olduğunu gösteren bir kablo şeması. Beyin “yüklenmedi”, bağlantı listesi çıkarıldı ve CC-BY lisansıyla açıldı. Bir hafta içinde geliştiriciler bu şemanın üstüne basit bir nöron modeli koyup oyun karelerini sinekin göz nöronlarına verdi: Doom (6 Eylül), Minecraft ve Mario 64 (7 Eylül), Beat Saber (9 Eylül, 22 milyon görüntülenme), kripto alım-satım (10 Eylül). Videolar aşağıda. DOOMFLY’ın kendi doğrulama raporu net: sinek hayatta kalmayı öğrenmedi. Görme, koşullanma ve hayatta kalma testlerinin üçünü de geçemedi. Ekranda gördüğünüz şey öğrenme değil, kablo şemasının refleksleri. Kendiniz çalıştırabilirsiniz: tarayıcıda neuPrint ile nöron nöron gezmek 0 kurulum, dizüstünde flypoke ile tam beyin simülasyonu 850 MB, DOOMFLY veya StonkFly için 16 GB RAM ve Python 3.11 yeterli. “Sinek beyni bilgisayara yüklendi” cümlesi bu hafta her yerdeydi. Cümlenin yarısı doğru, yarısı değil. Doğru olan kısım, bir hayvanın bütün sinir sisteminin nöron nöron, sinaps sinaps haritalanmış olması ve bu haritanın herkesin indirebileceği bir dosya olarak durması. Yanlış olan kısım, o dosyanın bir “sinek” olduğu fikri. ...

Özet: 30 Saniyede DeepSeek V4.1 Flash DeepSeek-V4.1-Flash, 10 Eylül 2026’da yayınlandı. Lisans MIT, ağırlıklar Hugging Face’te. 552 milyar gövde parametresi, ama token başına yalnızca 8 milyar aktif (girdi işlerken) / 16 milyar aktif (üretim yaparken). Bu asimetri modelin bütün fikri. Yeni mimari: Causal Encoder-Decoder (CED). 40 katman, 20’si nedensel kodlayıcı, 20’si kod çözücü. Kod çözücünün KV önbelleği kendi katmanlarından değil, kodlayıcının son gizli durumlarından türetiliyor. Sonuç: global KV önbelleği token başına 890 bayt. V4-Flash’ın dörtte biri, DeepSeek-V1’in 437’de biri. Doğuştan çok modlu: görsel girdiyi kendi eğitilmiş DeepSeek-ViT kodlayıcısıyla, dil modelinin ön eğitiminin en başından itibaren işliyor. Ön eğitim 45 trilyon token. Ajan testlerinde Claude Opus 5’i geçiyor: Terminal-Bench 2.1’de 90,6‘ya 89,1, DeepSWE v1.1’de 74,2‘ye 74,0, AutomationBench’te 54,8’e 50,3. Akıl yürütme çabası 1-100 arası sürekli ayarlanabiliyor. Açık/kapalı düşünme kademesi değil, kaydırma çubuğu. API fiyatı 1 milyon token başına yoğun olmayan saatte $0,15 girdi / $0,60 çıktı, yoğun saatte iki katı. Claude Opus 5’in çıktı fiyatının kabaca yirmide biri. DeepSeek V4 Pro’yu emekliye ayırıyor: 14 Eylül 2026’dan itibaren deepseek-v4-pro istekleri V4.1 Flash’a yönlendirilip Flash fiyatından faturalanacak. Bu yılın açık ağırlıklı model yarışında herkes aynı iki rakamı kovalıyor: aktif parametre ve KV önbelleği. Birincisi her token’ın kaça mal olduğunu, ikincisi uzun bağlamın ne kadar bellek yediğini belirliyor. GLM-5.3-Flash hibrit dikkatle, Qwen3.8-Flash-Next ise 6 milyar aktif parametreyle cevap vermişti. ...

Meta, 2 Eylül 2026’da Muse Spark 1.3‘ü yayınladı. Uzun soluklu ajan iş akışları, çok ajanlı kurgular ve kodlama için tasarlanmış çok modlu bir akıl yürütme modeli. Manşetlerde iki rakam dolaşıyor: DeepSWE v1.1’de 75,4 ile Claude Opus 5’i geçiyor ve 1 milyon token’lık bağlamda geri getirme testinde %98,1 alıyor. İkisi de doğru. Ama ikisinin de altında birer dipnot var ve bu yazının asıl konusu o dipnotlar. Muse Spark 1.3 Nedir? 🧠 Muse Spark, Meta Superintelligence Labs’ın kapalı kaynak amiral gemisi serisi. 1.3, 1.2’nin ardılı ve serinin ana vaadi tek bir cevap üretmek değil, uzun süren görevleri sonuna kadar götürmek. ...

İki model, aynı fiyat etiketi: 1 milyon token için 10 dolar girdi, 50 dolar çıktı. GPT-6 Astra 3 Eylül’de, Claude Fable 5.1 1 Eylül’de çıktı. Etiketler birebir aynı olduğu için karşılaştırma kolay görünüyor. Değil. Çünkü etiket aynı, fatura değil. Aynı işi ikisine de yaptırdığınızda ödeyeceğiniz para, iş yükünüzün şekline göre iki katına çıkabiliyor ya da yarıya inebiliyor. Bu yazıda önce o farkın nereden geldiğini, sonra benchmark tablosunu, en sonda da üç gerçek senaryodaki faturayı hesaplıyoruz. ...

Özet: 30 Saniyede ChatGPT Images 2.5 OpenAI, 8 Eylül 2026‘da ChatGPT Images 2.5‘i duyurdu. Yeni görsel modeli daha keskin detay, daha isabetli düzenleme ve daha hızlı üretim vaat ediyor. Üretim gecikmesi, Images 2.0’a kıyasla %50’ye kadar azaldı. Sketch geldi: ChatGPT içinde karalama yapıp onu referans olarak kullanabiliyorsunuz. Sohbete @Sketch yazarak açılıyor. Şablonlar (Poster, Merch gibi), görselin üstüne yorum bırakarak düzenleme ve ürettiğiniz promptu paylaşma özellikleri eklendi. ChatGPT, ChatGPT Work ve Codex kullanıcılarının tamamına, tüm paketlerde ve tüm platformlarda dağıtılıyor. API’de iki yeni model var: GPT-Image-2.5 Flare (varsayılan, hızlı) ve GPT-Image-2.5 Sunburst (daha hassas, daha yavaş). OpenAI, bugün ChatGPT’nin görsel tarafını bir üst sürüme taşıdı. Şirketin paylaştığı rakama göre ChatGPT Images ve API’deki GPT-Image modelleri üzerinden her hafta 3 milyardan fazla görsel üretiliyor. Yani burada konuştuğumuz şey niş bir özellik değil, OpenAI’ın en yoğun kullanılan ürünlerinden biri. ...