Yalnızca seçtiğin başlıklardan bildirim gelir (varsayılan: günde ~10 bildirim).
Genel son dakika
Kapalıyken yalnızca seçtiğin başlıklar gelir. Tüm ayarlar için Profil sayfasına git.
Gündemden ilk senin haberin olsun!
Son dakika haberleri için bildirimlere izin ver. İstediğin an kapatabilirsin.
Yapay Zeka
Recursive, 40 milyar parametreli yeni kodlama modeli Flint'i duyurdu
•2 dk okuma
Paylaş
HYapay Zeka
Fotoğraf: Webrazzi
Özet
Recursive şirketi, yerel cihazlarda çalışabilen ve dört aydan kısa sürede geliştirilen Flint kodlama modelini erişime açtı. Uzmanlar karışımı mimarisiyle öne çıkan model, hesaplama yükünü azaltarak saniyede 125'ten fazla token üretebiliyor.
Öne çıkanlar
Toplam 40 milyar parametreli Flint, her token için yalnızca 2,5 milyar parametreyi etkinleştiriyor.
Model, insan ve yapay zeka ajanlarından oluşan küçük bir ekiple Eureka Machine sistemiyle geliştirildi.
Ağırlıkları Apache 2.0 lisansıyla paylaşılan model, Hugging Face üzerinden yerel kullanıma sunuldu.
Haberin Detayı
Yazılım geliştirme süreçlerine yönelik çözümler sunan Recursive, yerel donanımlarda doğrudan çalışabilen yeni kodlama modeli Flint'i kullanıma sundu. Şirket bünyesindeki insan çalışanlar ile yapay zeka ajanlarından oluşan kompakt bir ekip, bu modeli dört aydan kısa süren bir zaman diliminde sıfırdan inşa etti. Geliştirme sürecinin arkasında ise fikir üretme, deney yürütme ve yeni denemeleri otomatik olarak planlayan Eureka Machine sistemi yer alıyor.
Toplamda 40 milyar parametreye sahip olan Flint, uzmanlar karışımı yani MoE mimari yapısını benimsiyor. Bu tasarım tercihi sayesinde model, her bir token işlenirken yalnızca 2,5 milyar parametreyi faaliyete geçiriyor ve böylece sistemin hesaplama yükü belirgin ölçüde düşüyor. Gerçekleştirilen testler, Flint'in M4 Pro işlemcili MacBook Pro cihazlarda kısa bağlamlarda saniyede 125 adedin üzerinde token üretebildiğini gösteriyor.
Şirketin kendi değerlendirmelerine göre bu yeni model, elli milyardan az parametre barındıran diğer MoE modellerini belirli kodlama testlerinde geride bırakıyor. Eureka Machine; modelin mimarisinden eğitim yöntemlerine ve çalışma hızının artırılmasına kadar pek çok farklı aşamada etkin rol oynadı. Modelin ağırlıkları Apache 2.0 lisansıyla Hugging Face platformu üzerinden paylaşıma açıldı.
Yerel donanım üzerinde çalışabilme özelliği, geliştiricilere çevrimdışı çalışma imkanı tanırken verilerin cihazda kalmasını sağlıyor ve ek API maliyetlerini ortadan kaldırıyor. Bununla birlikte Recursive, karmaşık görevlerin küçük alt adımlara bölünmesini tavsiye ediyor.
AI YORUMUHaberinAi editör analizi
Yerel donanım odaklı yapay zeka modelleri, geliştiricilere bulut maliyetlerinden bağımsız çalışma alanı sunması bakımından pazar dengelerini değiştiriyor. 40 milyar parametreli Flint'in MoE mimarisiyle her token için sadece 2,5 milyar parametreyi aktif etmesi, tüketici sınıfı donanımlarda bile yüksek verimlilik elde edilebileceğini somut biçimde gösteriyor. API bağımlılığını ortadan kaldıran bu yaklaşım, özellikle veri gizliliğine önem veren küçük ekipler ve bireysel geliştiriciler için önemli bir alternatif oluşturuyor. Büyük kapalı modellere kıyasla ek yönlendirme ihtiyacı duyması, karmaşık projelerde iş yükünü artırabilir.
Kaynak:
Webrazzi
Bu haber, kaynaktaki bilgilerden yararlanılarak HaberinAi tarafından özgün biçimde
yazılmıştır; kaynak metin birebir kopyalanmaz, fotoğraf kaynağa bağlantıyla gösterilir.
Hata olabilir, ayrıntılar için kaynağa bakın. İçerik ve telif politikası
AI'YA SORBu haber hakkında merak ettiklerini sorabilirsin
💬 Yorumlar
Hesap gerekmez · reklamsız
Yorumlar yükleniyor…
İlk yorumu sen yaz.
💬 Yorumlar kısa süre içinde açılacak. Bu arada görüşünü e-posta ile iletebilirsin.
Teknoloji devi Nvidia, 72 milyar parametreye sahip ve çoklu modalite yetenekleri barındıran NVLM 1.0 model ailesini paylaştı. Yeni açık kaynaklı sistem, yapay zeka geliştiricilerine kapalı ekosistemlere karşı alternatif sunuyor.
Nvidia'nın yeni NVLM-D-72B modeli tam 72 milyar parametreyle çalışıyor.
Model metin analizinin yanı sıra el yazısı ve memeleri okuyabiliyor.
Açık kaynaklı kodlar Hugging Face üzerinden geliştiricilere sunuldu.
Donanım pazarındaki güçlü konumunu yazılım alanına taşımak isteyen Nvidia, yapay zeka sektöründe adından söz ettirecek yeni bir adım attı. Google ve OpenAI gibi kapalı kaynak kodlu dev modellere karşı geliştirilen NVLM 1.0 ailesi resmen tanıtıldı. Ailenin en iddialı üyesi olan NVLM-D-72B, 72 milyar parametrelik devasa yapısıyla açık kaynak dünyasına dahil oldu.
Yeni nesil model, yalnızca klasik metin işleme görevleriyle sınırlı kalmayıp gelişmiş çoklu modalite yetenekleri sergiliyor. İnternet üzerindeki mizahi görselleri yorumlayabilen sistem, el yazısıyla yazılmış notları algılayarak kodlara dönüştürebiliyor. Aynı zamanda karmaşık matematik problemlerini görsel veriler eşliğinde adım adım çözme becerisi gösteriyor.
Araştırma sürecinde elde edilen bulgular, modelin öğrenme kapasitesi konusunda beklentileri aştı. Çoklu görev eğitimi alan yapay zeka sistemlerinde genellikle metin odaklı yeteneklerde düşüş yaşanırken, bu model görsel süreçlerin ardından metin tabanlı görevlerde daha yüksek başarı yakaladı.
Modelin ağırlık dosyaları ve tüm eğitim kodlarının Hugging Face platformu üzerinden açık kaynak olarak paylaşılması sektöre yeni bir soluk getirdi. Bu hamle sayesinde geliştiricilerin bağımsız projeler üretmesinin önü açılırken, mevcut kapalı ekosistem devlerine karşı ciddi bir alternatif yaratılması hedefleniyor.
AI YORUMU
Nvidia'nın bu hamlesi, kapalı kaynaklı devlerin pazar hakimiyetini sarsmak için atılmış en somut adımlardan biri olarak öne çıkıyor. 72 milyar parametrelik modelin kodlarını açması, özellikle bağımsız geliştiriciler için maliyetli altyapı bağımlılığını azaltacaktır. GPT-4 gibi kapalı ekosistemlerle kıyaslandığında, bu serbestlik oranının önümüzdeki dönemde çok daha yaratıcı uygulamaların türemesini tetiklemesi muhtemeldir.
DeepSeek, kodlama ve otonom yazılım görevlerinde dev rakiplerini geride bırakan yeni Flash modelini kullanıma sundu. Görev başına maliyeti 0,20 doların altına çeken sistem açık kaynak olarak yayımlandı. Çinli şirket eşzamanlı olarak arama motoru altyapısını da geliştiricilere açtı.
Görev başına maliyet 0,20 doların altına inerek yüzde 77 başarı oranına ulaştı.
Model ağırlıkları Hugging Face ve ModelScope üzerinde açık kaynak olarak yayımlandı.
Geliştiricilere sunulan web arama API'si 1.000 çağrı başına 0,75 dolar olarak fiyatlandırıldı.
Çin merkezli yapay zekâ şirketi DeepSeek, yazılım projeleri üretme ve bağımsız ajan görevleri için tasarladığı V4.1-Flash-1017 sürümünü resmen duyurdu. Yeni model firmanın internet platformunun yanı sıra API altyapısı üzerinden dağıtılırken, model ağırlıkları Hugging Face ve ModelScope depolarında açık kaynak biçiminde erişime açıldı. Önceki sürümlere kıyasla daha derli toplu yanıtlar üreten sistem, çalışma hızını artırırken tüketilen işlem gücünü belirgin şekilde aşağı çekiyor.
Yazılım süreçlerini sıfırdan yürütmek amacıyla tasarlanan altyapı, insan eliyle yapılan puanlamalar yerine öz geri bildirimli pekiştirmeli öğrenme metodunu benimsiyor. Kendi ürettiği iç eleştirileri ve doğruluk verilerini referans alan model, harici kontrol mekanizmalarına ihtiyaç duymadan oyun tasarlama ve 3D modelleme gibi katmanlı işleri tamamlayabiliyor. Sistem ayrıca kısa tanıtıcı içerikler için animasyon kurgulama yeteneğine sahip bulunuyor ve Tencent CodeBuddy ile WorkBuddy gibi geliştirici ortamlarına tam uyum sağlıyor.
DeepSWE performans ölçümlerinde V4.1-Flash-1017, görev başına 0,20 doların biraz altındaki bir harcamayla yüzde 77 doğruluk düzeyine erişmeyi başarıyor. Karşılaştırma tablosunda yer alan GPT-6 Astra, Claude Opus 5 ve Gemini 3.8 Flash gibi alternatiflerin işlem maliyetleri 2 dolardan başlayıp 10 dolar sınırını aşarken bu doğruluk oranının gerisinde kalıyor. Yine de bağımsız laboratuvarların doğrulama sonuçları yayımlanmadığı için günlük programlama pratiklerindeki kod kalitesinin bu testleri ne ölçüde yansıtacağı henüz bilinmiyor.
Yapay zekâ modelinin yanında şirket, günde yüz milyonlarca isteği yanıtlayan kendi arama motorunu Search ve Fetch API paketleriyle dış kullanıma sundu. Uç nokta başına 1.000 istek için 0,75 dolar tarife belirlenirken, API müşterileri 31 Ekim 2026 tarihine kadar belirli geliştirici araçları üzerinden bu olanaktan ücretsiz faydalanabilecek. Öte yandan Çin yönetiminin en gelişmiş modellerin açık kaynak dağıtımını kısıtlama ihtimali, bu altyapıları uzun vadeli operasyonlarına dahil etmek isteyen ekipler için yeni soru işaretleri doğuruyor.
AI YORUMU
Yazılım geliştiriciler için devasa modeller yerine küçük ve özelleşmiş mimarileri tercih etmek artık kaçınılmaz bir zorunluluk haline geliyor. DeepSeek'in görev başına 0,20 doların altına inen maliyetle yüzde 77 başarı yakalaması, kod yazımında pahalı sistemlere para akıtmanın mantığını ortadan kaldırıyor. Bu durum özellikle bütçesi kısıtlı girişimlerin operasyon giderlerini doğrudan hafifletecektir. Ancak Pekin yönetiminin en güçlü 10 model listesine girebilecek açık ağırlıklı yazılımlara getirmeyi planladığı engeller gerçekleşirse, bu mimariye bel bağlayan yabancı şirketler aniden desteksiz kalabilir.
Anthropic, kullanıcının bağlı olduğu hesapları arka planda takip eden yeni yapay zekâ asistanı Claude Duet modelini tanıttı. ABD'deki Pro ve Max aboneleri için bekleme listesi açılan sistem, kendi tarayıcısını barındıran bir bulut altyapısıyla görev yürütüyor.
Claude Duet modeli Opus 5.5 altyapısını kullanıyor ve kendi tarayıcısını barındırıyor.
ABD'deki Claude Pro ve Max aboneleri için aylık 20 dolarlık planlara dahil edildi.
Asistan şifreleri görmüyor ve ödeme veya mesaj öncesinde kullanıcı onayı istiyor.
Yapay zekâ alanında rekabet kızışırken Anthropic, kullanıcılar bilgisayar veya telefon başında değilken bile işlemleri sürdüren yeni asistanı Claude Duet'i görücüye çıkardı. Şirketin 21 Ekim tarihinde duyurduğu bu yenilikçi araç, özellikle yoğun çalışma temposuna sahip kişilerin günlük iş yükünü hafifletmeyi hedefliyor. İlk aşamada Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Pro ve Max abonelik paketlerini kullananlar için bir bekleme listesi oluşturuldu.
Sistem her sabah kullanıcının bağlandığı uygulamaları tarayarak acil durumlar ve yapılacak işler listesini içeren kapsamlı bir özet hazırlıyor. Gün boyunca hesapları belirli aralıklarla kontrol eden asistan, dikkat edilmesi gereken bir durum tespit ettiğinde kullanıcıyı uyarıyor. Toplantı organize etme, satış tahminleri çıkarma, farklı kaynaklardaki verileri birleştirme ve web uygulaması geliştirme gibi yetenekleriyle öne çıkıyor.
Arkasındaki Opus 5.5 modelinden güç alan Duet, kendi tarayıcısını barındıran sanal bir bulut bilgisayarında çalışıyor. Bu mimari sayesinde tarayıcıyı açık tutma zorunluluğu ortadan kalkıyor ve cihazlar kapalı olsa bile arka plandaki işlemler devam edebiliyor. Şirket, mobil erişim için hem iOS hem de Android platformlarında ayrı uygulamalar sunarken, claude.ai adresi üzerinden de erişim imkanı tanıyor.
Deneme sürecinde Pro ve Max paketlerinin bir parçası olan araç, Claude Code dahil diğer Claude araçlarıyla ortak kullanım sınırını paylaşıyor. Sürekli hesap kontrolü kullanım hakkını daha hızlı tükettiği için Anthropic, denetimlerin birkaç saatlik aralarla yapılmasını sağlıyor. Güvenlik önlemleri kapsamında şifreleri ve anahtarları görmeyen sistem; mesaj gönderme, ödeme yapma ya da veri silme gibi kritik adımlardan önce mutlaka kullanıcıdan onay bekliyor.
AI YORUMU
Yapay zekâ araçlarının sohbet penceresinden çıkıp doğrudan iş akışlarına sızması, verimlilik anlayışını kökten değiştiriyor. Aylık 20 dolarlık Pro aboneliğine dahil edilen bu sistem, arka plandaki denetimlerin ana kullanım hakkından düşmesi nedeniyle kullanıcıları tüketim kotasını dikkatli yönetmeye zorlayacaktır. Sürekli açık kalan bir bulut bilgisayarının getirdiği operasyonel kolaylık, hassas veri paylaşımı konusunda kullanıcıların güvenlik sınırlarını ne kadar esneteceği sorusunu akıllara getiriyor.
Chapman Üniversitesi'nin yeni araştırmasında yapay zeka teknolojisi Amerikalıların en büyük endişeleri arasında ilk kez yer buldu. Yapay zekanın siyasi sürece zarar vermesi üçüncü, ekonomiye etkisi ise yedinci sıraya yerleşti.
Yapay zekanın siyasi sürece zarar vermesi üçüncü sırada yer aldı.
Listenin başında yüzde 61,1 ile yolsuzluk yapan hükümet yetkilileri bulunuyor.
Haftalık yapay zeka kullanıcılarının yüzde 46'sı süreçten endişe duyuyor.
Chapman Üniversitesi tarafından her yıl düzenlenen geleneksel Amerikan Korkuları Anketi, teknoloji dünyasının yakından takip ettiği sonuçları ortaya koydu. Yapay zeka tabanlı sistemlerin toplumsal yaşam üzerindeki olası etkileri ilk defa ilk onda kendine yer buldu. Araştırmayı yürüten uzmanlar halkın sadece iş kaybından ziyade daha geniş çaplı sistemik risklerden çekindiğini kaydetti.
Anket sonuçlarına göre yapay zekanın demokratik süreçlere zarar verme ihtimali katılımcılar tarafından üçüncü sırada değerlendirildi. Aynı teknolojinin ekonomik dengeleri sarsabileceği yönündeki kaygılar ise yedinci basamakta yer aldı. Bu durum modern toplumların dijital dönüşüm hızına ayak uydururken duyduğu güvensizliği net bir biçimde gösteriyor.
Araştırma verileri incelendiğinde kullanım sıklığının kaygı düzeyini doğrudan değiştirdiği görülüyor. Yapay zekayı haftalık rutininde kullanan bireylerin yüzde 46'sı siyasi süreçlerin manipüle edilmesinden korkarken bu oran teknolojiyi hiç kullanmayan kesimde yüzde 55 seviyesine tırmanıyor.
Listenin zirvesinde yüzde 61,1 oranla devlet kademelerinde yaşanan yolsuzluklar bulunuyor. İkinci sırada ise yüzde 58 oranla ülkenin yeni bir küresel savaşa sürüklenme ihtimali yer alıyor. Uzmanlar bu tırmanışta uluslararası çatışmaların yarattığı belirsizlik ortamının payının büyük olduğunu ifade ediyor.
İlk on sıralamasının dışında kalan başlıklar da halkın günlük yaşam kaygılarını gözler önüne seriyor. Katılımcıların üçte birinden fazlası sağlık sigortasını kaybetmekten korkarken uzaylıların varlığının kanıtlanmasının toplumsal huzursuzluk çıkaracağını düşünenlerin oranı yüzde 18,8 olarak kayıtlara geçti.
AI YORUMU
Teknolojiye duyulan güvensizlik artık bireysel iş kaygısı sınırlarını aşarak demokratik sistemlerin geleceğini tehdit eden yapısal bir endişeye dönüştü. Haftalık kullanıcılar ile hiç kullanmayanlar arasındaki dokuz puanlık kaygı farkı dijital araçlara aşina olmanın korkuları hafiflettiğini açıkça gösteriyor. Şirketler bu tabloyu tersine çevirmek istemiyorsa yapay zeka algoritmalarının karar mekanizmalarındaki şeffaflığını artırmak zorunda. Aksi takdirde toplumsal direnç teknoloji yatırımlarını yavaşlatan en büyük engel haline gelebilir.