Daha iyi bir Türkiye mümkün! Türkiye'nin girişimcilik ve inovasyon topluluğu·2018'den beri

İnovasyon Haberleri

/haber

Türkiye'den ve Dünya'dan Güncel İnovasyon, Girişimcilik ve Teknoloji Haberleri

#i̇novasyon haberleri akışına dön
@ideefixe · 3 gün önce theneuron.ai ↗

Gemini 4 Argon Çıktı: Eylül Sonunda Yapay Zeka Modelleri Yarışında Neler Değişti?

Eylül ayının son iki haftası, yapay zeka modelleri açısından yılın en yoğun dönemlerinden biri oldu. Kayıtlara göre iki hafta içinde yirmiden fazla yeni model yayımlandı. Ayın kapanışındaki en büyük haber Google'ın ilk Gemini 4 sınıfı öncü modeli Gemini 4 Argon'du.

Gemini 4 Argon uzun soluklu yazılım geliştirme, kurumsal bilgi işi ve siber savunma için tasarlandı. Modelin tek seferde üretebildiği metin uzunluğu bir milyon token'a çıkarıldı; önceki sınır 64 bin token'dı. Bağımsız değerlendirmelerde metin sıralamasında birinci sıraya yerleşti ve bir bilgi testinde rakiplerine göre belirgin biçimde daha düşük uydurma oranı gösterdi. Google modeli kademeli olarak açıyor; ilk aşamada güvenilir siber savunma ekiplerine erişim veriliyor, daha sonra geliştiricilere, şirketlere ve son kullanıcılara açılması planlanıyor.

Aynı dönemde diğer büyük şirketler de yeni modellerini çıkardı. Anthropic Claude Opus 5.5 ve Sonnet 5.5'i genel kullanıma açtı, OpenAI GPT-6 ailesini güncelledi. Açık ağırlıklı modeller tarafında Çinli Z.ai'nin 744 milyar parametreli GLM-5.3 modeli dikkat çekti. Fiyat tarafında da sert bir rekabet var; aynı ay içinde model fiyatları arasında yüz kattan fazla fark oluştu ve bazı modellerde milyon token başına fiyat 10 sentin altına indi.

Bu yoğunluğun kullanıcılar için anlamı şu: tek bir modele bağlı kalmak giderek daha pahalı bir tercih haline geliyor. Şirketler artık işi kalitesine ve maliyetine göre farklı modellere yönlendiren yapılar kuruyor. Bir sonraki dönemin rekabeti muhtemelen sadece en akıllı modelde değil, belirli bir iş için en uygun maliyetli modeli seçmekte yaşanacak.
8 1 yorum
Yorumlar (1)
@sammy · 3 gün önce 6
her gün bu araçlarla iş yapan biri olarak bu kadar sık model çıkmasının pratikteki etkisini yazayım. iki yıl önce bir modeli seçip aylarca onunla çalışıyorduk; şimdi bir iş akışını kurduğumda üç ay sonra aynı işi yarı fiyatına ya da daha iyi yapan bir model çıkmış oluyor. bu yüzden ben artık iş akışlarımı tek bir modele bağlamıyorum, metinleri ve yönergeleri modelden bağımsız tutmaya çalışıyorum. bir milyon token çıktı sınırı da küçük bir ayrıntı gibi görünüyor ama uzun belge üreten işlerde, örneğin tam bir kullanım kılavuzu ya da bir yazılım projesinin tamamında, işi parçalara bölme ihtiyacını büyük ölçüde azaltıyor. fiyat düşüşü ise küçük işletmeler ve tek kişilik girişimler için en iyi haber; bir yıl önce maliyet yüzünden yapamadığımız otomasyonlar artık mantıklı hale geliyor. benim tavsiyem, yeni bir model çıktığında hemen geçmek yerine kendi beş tipik işinizle test etmek; sıralama tablolarındaki birincilik sizin işinizde birinci olacağı anlamına gelmiyor.