Yeni Modeller AI Minute Newsroom 2026-08-27

Geliştiricilerin haftalardır kurcaladığı gizli model artık MIT lisanslı ve indirilebilir — Z.ai önizlemenin tamamının Çin çiplerinde koştuğunu söylüyor

Z.ai, GLM-5.3-Flash'i 26 Ağustos'ta yayımladı ve bunun Ox Alpha adıyla isimsiz dolaşan model olduğunu doğruladı. Toplam 320 milyar parametreli, token başına 18 milyarı etkin bir uzman karışımı (MoE) modeli; bir milyon token bağlam penceresi var, ağırlıkları Hugging Face'te MIT lisansıyla duruyor ve GLM-5 hattında bir ilk olarak doğuştan çok kipli: görüntü ve video sonradan eklenmiş bir katmanla değil, temel modelin kendisiyle işleniyor. Mimari, yerel bağımlılıklar için doğrusal dikkati uzun menzilli bağlam için seyrek dikkatle birleştiriyor; tam bağlamda IndexPool adlı bir bileşen indeksleyici anahtar vektörlerini sıkıştırarak gecikme ve bellek şişmesini engelliyor. Z.ai eğitimin yaklaşık 30 trilyon tokenlık çok kipli bir derlem üzerinde yapıldığını bildiriyor. Şirketin kendi rakamlarına göre model DeepSWE v1.1'de 63,4 alıyor (GLM-5.2: 46,2), AutomationBench'te 48,8 (26,2), Terminal-Bench 2.1'de ise 84,3 — Claude Opus 4.8'in 85,0'ının hemen yanında. Fiyat milyon giriş tokeni başına 0,15 dolar, önbellekli 0,03 dolar, çıkışta 0,50 dolar; yani GLM-5.2'nin kabaca onda biri. 9 Eylül'e kadar yüzde 50 indirim var. En çok tartışılacak iddia şu: Z.ai, Ox Alpha önizlemesinin tamamının yerli üretim Çin hızlandırıcılarında, kendi servis motoruyla koştuğunu, on binlerce hızlandırıcı genelinde uçtan uca üç kat iyileşme elde ettiğini söylüyor. Tüm kıyaslama rakamları şirketin kendi beyanı; bağımsız olarak yinelenmiş değil.

Bu neden önemli?Burada iki ayrı şey oldu, ayrı tutmakta fayda var. Birincisi bir fiyat olayı: kodlama ve ajan kıyaslamalarında kapalı bir sınır modelinin bir iki puan yakınına gelen 320 milyar parametreli bir model, var olan en izin verici lisans olan MIT ile yayımlandı — yani kimseye sormadan ticari ürününüze koyabilirsiniz — ve selefinin kabaca onda biri fiyata. Bu, kiraladığınız şeyle kendi kendinize koşturabileceğiniz şey arasındaki farkı kapatıyor; üstelik tam da şirketlerin para ödediği kategorilerde. İkincisi donanım iddiası ve kıyaslamalardan daha fazla şüpheyi hak ediyor. İhracat denetimleri, ileri hesaplama gücünün darboğaz olduğu varsayımına dayanır. Bir laboratuvar sınır sınıfına yakın bir modeli dünya çapındaki test kullanıcılarına tamamen yerli silikon üzerinden sunabiliyorsa o varsayım daralır — ama yalnızca sunum tarafında. Çıkarım, eğitimden çok daha az talepkârdır; hangi çipler, ne verimlilikte bilmiyoruz ve tek kaynak bu anlatıdan fayda sağlayan şirketin kendisi. Not edin, üzerine bahis oynamayın.

#Kodlama

✓ Doğrulandı · 5 kaynak

Uygulamada oku — ücretsiz, 9 dilde

İlgili haberler

Microsoft yapay zekâ ajanlarının kendi açamadığı bir kafes çıkardı.
2026-10-11 OpenAI'ın fiyat listesinde duyurmadığı bir bilim modeli çıktı.
2026-10-11 Odyssey tarayıcıdan yönetilen bir dünya modelini herkese açtı.
2026-10-11 Claude artık tek bir işi 1.000 ajana kadar bölebiliyor.
2026-10-11 Eski oyunu yeniden yazan ajanlar denetçiyi değiştirmeye kalktı.
2026-10-11