Yeni Modeller
2026-08-18
Tek bir ekran kartına sığan ücretsiz bir model 52 puan alıyor — sonra bir resim çizmek için 22.276 düşünme jetonu harcıyor
Alibaba, Qwen3.8-27B'yi 14 Ağustos'ta Apache 2.0 lisansıyla yayımladı: 27 milyar parametre, metnin yanı sıra görüntü okuyabilme, 256.000 jetonluk bağlam penceresi ve nicemlendiğinde yaklaşık 17GB — yani tek bir tüketici ekran kartının erişiminde. Artificial Analysis modele zekâ endeksinde 52 puan veriyor; benzer boyuttaki açık ağırlıklı modellerin ortancası 9. Ardından geliştirici Simon Willison püf noktasını belgeledi: model, en yüksek akıl yürütme ayarıyla geliyor. Bir SVG çizmesi istendiğinde 3.223 jetonluk çıktı üretmek için 22.276 akıl yürütme jetonu harcadı ve 21 dakika sürdü; aynı istek akıl yürütme kapalıyken 137 saniyede ve 3.715 jetonla bitti. Artificial Analysis, kıyaslama koşusu boyunca üretilen jetonu 160 milyon olarak ölçtü; ortanca 43 milyon.
Bu neden önemli?Kıyaslama puanları meseleyi kapatan sayılarmış gibi aktarılıyor; oysa burada aynı model, açık gelen tek bir ayara bağlı olarak ya mükemmel ya kullanılmaz. Bu en çok da Apache 2.0 lisanslı bir yayının hedeflediği kesim için önemli: ağırlıkları kendi makinenizde çalıştırıyorsanız fatura jeton başına dolar değil, donanımınızın düşünmekle geçirdiği saatlerdir — ve varsayılan ayar bu saatleri sessizce katlıyor. Herhangi bir yerel modeli yargılamadan önce varsayılan akıl yürütme seviyesine bakın.
✓ Doğrulandı · 3 kaynak
▶ İlgili video: Qwen3.8 27B Local Test with llama.cpp | Best Small Local Model? | Coding & Agentic Work | 🔴 Live
Uygulamada oku — ücretsiz, 9 dilde
İlgili haberler
Söylenti: Bir kodlama kıyaslamasının tepesine ücretsiz oturan isimsiz modelin, Zhipu'nun yayınlanmamış amiral gemisi olduğu iddia ediliyor
2026-08-21DeepSeek'in ucuz beygiri artık görüyor — göz gerektiren ajan görevlerinde Anthropic'in en iyisine yaklaştığını söylüyor
2026-08-21Nvidia, rakibinin model üreten makinesine 6 milyar dolar ödüyor — ve o makineyi çalıştıran 109 kişiyi işe alıyor
2026-08-21Yapay zekânın eğitilme biçimini iyileştirmek için dört saat ve bir GPU verildi: en iyi ajan 1 üzerinden 0,25 aldı — çoğu ise hiç denemedi
2026-08-21Robota bir kez gösterin — üç ila on iki saniye — hiç eğitim almadan işi yüzde 59 oranında doğru yapıyor
2026-08-21