ARAŞTIRMA BİRİMİ
Sinaptik Research
Benchmark, veri seti ve saha araştırmalarını açık metodolojiyle yürüten araştırma birimi.
- Gündem
- 12
- Analiz
- 28
- Atlas
- 13
- Rehber
- 21
SA
Uzmanlık alanları
- Benchmark tasarımı
- Veri seti üretimi
- Saha araştırması
01GÜNDEM
Gündem ve analizler
- 14 EylDeepSeek, V4 Pro isteklerini V4.1 Flash'a taşıma kararından döndüDeepSeek, 10 Eylül 2026'da DeepSeek-V4.1-Flash'ı duyururken 14 Eylül 04:00 UTC'den itibaren tüm deepseek-v4-pro isteklerinin V4.1-Flash'a yönlendirileceğini bildirmişti. 14 Eylül itibarıyla şirketin API belgeleri bu kararın geri alındığını yazıyor: kullanıcı talebi üzerine V4 Pro servisi bu tarihten sonra da sürüyor ve ücretlendirme yöntemi değişmiyor. Geri alınmayan kısım eski Flash kimlikleri: deepseek-v4-flash ve deepseek-v4-flash-vision-exp emekliye ayrıldı, istekleri artık V4.1-Flash karşılıyor.
- 11 EylSakana AI, tek API arkasında çok ajanlı orkestrasyon sunan Fugu Max ve Fugu Ultra v2'yi yayımladıSakana AI 11 Eylül 2026'da Fugu Max ve Fugu Ultra v2'yi yayımladı. İkisi de tek bir temel model değil; gelen isteği açık ağırlıklı ve uzmanlaşmış modellerden oluşan bir havuza dağıtan, gerektiğinde kendi örneklerini özyinelemeli çağıran öğrenilmiş bir orkestrasyon katmanı. Fugu Max milyon token başına 2 dolar giriş / 6 dolar çıkış, Fugu Ultra v2 ise 5 dolar / 30 dolar fiyatlanıyor. Sakana, Ultra v2'nin havuzunda Fable 5, Fable 5.1 veya GPT-6 Astra bulunmadan Chartography'de 48,3 ve DeepSWE'de 74,3 puan aldığını bildiriyor.
- 07 EylLiteLLM'in MCP kimlik doğrulama açığı ABD federal yama listesine girdiCISA, 2 Eylül 2026'da BerriAI LiteLLM'in Model Context Protocol (MCP) Streamable HTTP uç noktasındaki kimlik doğrulama açığını (CVE-2026-59822, CVSS 8.8) bilinen sömürülen açıklar kataloğuna ekledi; 7 Eylül itibarıyla ABD federal sivil kurumları için 16 Eylül son tarihine dokuz gün kalmıştı. Açık, kimliği doğrulanmamış bir saldırganın rastgele bir Bearer belirteciyle kimliği doğrulanmış MCP oturumu açmasına izin veriyor. 1.84.0'tan eski tüm LiteLLM sürümleri etkileniyor; düzeltme 1.84.0 ile yayımlandı.
- 03 EylOpenAI, GPT-6 Astra'yı kritik siber yetenek seviyesinde sınıflandırdıOpenAI 3 Eylül 2026'da yayımladığı GPT-6 Astra'yı kendi Hazırlık Çerçevesi'nde kritik siber yetenek seviyesinde sınıflandırdı; bu seviyeye ulaştığı açıklanan ilk geniş dağıtımlı OpenAI modeli oldu. Üretim koruma önlemleri kapalıyken yapılan ölçümde model ExploitBench'te yüzde 100 başarı bildirdi; önceki GPT-5.6 Sol aynı testte yüzde 78,5'te kalmıştı. Yayımlanan sürüm güvenli kod incelemesi ve yama üretimiyle sınırlı, kavram kanıtı istismar kodu isteklerini reddediyor; kurumsal çalışma alanlarında erişim varsayılan olarak kapalı geliyor ve yöneticinin elle açması gerekiyor.
- 30 AğuGLM-5.3'ün ağırlıkları yayında: lisans, büyük sağlayıcılara güvenlik incelemesi şartı koyuyorZ.ai, 14 Ağustos 2026'da tanıttığı GLM-5.3 modelinin ağırlıklarını 30 Ağustos'ta Hugging Face'te yayımladı. Model Apache 2.0 veya MIT ile değil "GLM-5.3 License" adlı özel bir lisansla geliyor: ardışık herhangi 12 ay içinde lisans sahibi ve bağlı şirketlerinin toplam geliri 10 milyar doları aşıyorsa, yazılımın veya türev çalışmaların ticari amaçla kullanılmasından önce Z.ai'nin güvenlik incelemesinden geçilmesi zorunlu. Ağırlıkların indirilebilir olması, lisansın açık kaynak olduğu anlamına gelmiyor.
- 26 AğuAlibaba ve Z.ai aynı gün açık ağırlıklı model yayımladı: Qwen3.8-Flash-Next ve GLM-5.3-Flash26 Ağustos 2026'da iki Çinli laboratuvar aynı gün açık ağırlıklı model yayımladı. Alibaba'nın Qwen3.8-Flash-Next'i 125 milyar parametrelik gövdeye sahip çok modlu bir karışık uzmanlar modeli; token başına yalnızca yaklaşık 6 milyar parametre etkinleşiyor, yerel bağlam 262.144 token ve ağırlıklar Qwen Community 1.0 lisansıyla Hugging Face ile ModelScope'ta. Z.ai'nin GLM-5.3-Flash'ı 320 milyar toplam, 18 milyar etkin parametreli ve GLM-5 ailesinin doğuştan çok modlu ilk üyesi; ağırlıkları MIT lisansıyla dağıtılıyor.
- 22 AğuGuidelight değerlendirmesi: büyük laboratuvarlar kaçan bir modeli nasıl durduracağını yazmıyorGuidelight AI Standards'ın ilk Kontrol değerlendirmesi 22 Ağustos 2026'da yayımlandı: OpenAI, Anthropic, Google, Meta ve xAI'nin kamuya açık güvenlik belgeleri, denetimden çıkmaya çalışan bir modelin yetkilerinin nasıl geri alınacağını tarif etmiyor. OpenAI 5 üzerinden 3 ile gruptaki en yüksek puanı aldı; Anthropic ve Meta en düşük grupta kaldı ve Guidelight, Meta'da yazılı bir müdahale planına dair kanıt bulamadığını bildirdi.
- 21 AğuDeepSeek, V4-Flash'a görsel girdi ekleyen deneysel modelini yayımladıDeepSeek 21 Ağustos 2026'da deepseek-v4-flash-vision-exp adlı deneysel çok modlu modeli API'sinde kullanıma açtı. Model, V4-Flash'ın metin başarımını koruyup görüntü girdisi ekliyor; 1 milyon tokenlık bağlam penceresi ve 384 bin tokenlık azami çıktı sunuyor. Görseller ayrı bir ücrete tabi değil, girdi tokeni olarak ve görsel başına en çok 384 token faturalanıyor. Yayımlandığı gün ağırlıklar açık değildi; erişim yalnızca API üzerindendi.
- 17 AğuAlibaba, Qwen3.8-Max ağırlıklarını açtı ve dizüstü bilgisayar için 27 milyar parametreli model yayımladıAlibaba 17 Ağustos 2026'da iki hamleyi birlikte duyurdu: tüketici donanımında çalışacak biçimde ölçeklenmiş 27 milyar parametreli Qwen3.8-27B'yi yayımladı ve en yetenekli modeli Qwen3.8-Max'in ağırlıklarını indirilebilir hâle getirdi. Qwen3.8-Max, 2,4 trilyon toplam ve 95 milyar etkin parametreli seyrek bir mimari; şirket en yetenekli modelinin ağırlıklarını ilk kez serbest indirmeye açıyor. Hamle, Meta'nın dizüstü bilgisayarda çalışacak biçimde tasarlanan 30 milyar parametreli Muse Glimmer ailesini duyurmasından bir hafta sonra geldi.
- 14 AğuZ.ai, GLM-5.3'ü yayımladı; açık ağırlıkları siber yetenek değerlendirmesi için iki hafta ertelediZ.ai, 14 Ağustos 2026'da GLM-5.3'ü yayımladı. Model GLM-5.2 ile aynı temel ağırlıklar üzerine kurulu; bildirilen tüm kazanç yeniden ön eğitimden değil ölçeklenmiş eğitim sonrası aşamadan geliyor. Terminal-Bench 3.0 skoru 4,6'dan 28,3'e, DeepSWE v1.1 46,2'den 66,9'a, ExploitBench yüzde 24,4'ten yüzde 54,4'e çıktı. Z.ai, modelin saldırgan güvenlik yeteneğinin beklediğinden hızlı büyüdüğünü söyleyerek açık ağırlıkların yayımını güvenlik değerlendirmesi ve sertleştirme tamamlanana kadar yaklaşık iki hafta erteledi.
- 09 AğuAnthropic'in yayımladığı Claude Opus 5 sistem istemi, eğitim kesimi sonrası olayları modele nasıl bildirdiğini gösteriyorAnthropic'in 24 Temmuz 2026 tarihli Claude Opus 5 sistem istemi, modelin eğitim verisi kesiminden sonra yaşanan olayları doğrudan istem içinde bildiriyor. Belgede Claude Fable 5 ve Claude Mythos 5'in 9 Haziran 2026'da yayımlandığı, 12 Haziran'da ABD Ticaret Bakanlığı ihracat kontrollerine uyum için erişimin durdurulduğu, kontrollerin 30 Haziran'da kaldırıldığı ve erişimin 1 Temmuz'da geri açıldığı açıkça yazıyor; istem ayrıca modelin bu olayları olduğu gibi doğrulamasını, askıya almanın yaşandığını inkâr etmemesini ve arama yapabiliyorsa daha yeni bilgiye bakmasını söylüyor.
- 01 AğuOpenAI, yayımlanmamış Astra modelinin on açık matematik probleminde sonuç ürettiğini duyurduOpenAI, 1 Ağustos 2026'da henüz kamuya açılmamış Astra modelinin dahili bir sürümüyle matematik ve teorik bilgisayar biliminde on açık problemde yeni sonuçlar ürettiğini açıkladı. Sonuçlar 249 sayfalık bir taslakla ve Lean 4 kanıt sertifikalarıyla Apache-2.0 lisansı altında GitHub'a kondu; doğrulama modele erişmeyi değil Lean derleyicisini çalıştırmayı gerektiriyor. OpenAI on çözümün token maliyetini Sol API fiyatlarına göre yaklaşık 2.000 dolar olarak verdi. Kanıtların makinece denetlenebilir olması, sonuçların hakem değerlendirmesinden geçtiği anlamına gelmiyor.
02KALICI İÇERİK
Atlas ve rehberler
Atlas girdileri
- AttentionDeep Learning
- Computer VisionComputer Vision
- Deep LearningDeep Learning
- EmbeddingLarge Language Models
- EvaluationMLOps / LLMOps
- Machine LearningMachine Learning
- MLOpsMLOps / LLMOps
- Neural NetworksDeep Learning
- QuantizationAI Infrastructure
- Reasoning ModelsLarge Language Models
- RerankingLarge Language Models
- Semantic SearchNLP
- TransformerDeep Learning
Rehberler
- Ajan belleği ve plan katmanı kurmak9 adım · 24 dk
- Kurumda ilk yapay zekâ kullanım senaryosunu seçmek7 adım · 14 dk
- Veri sızıntısı olmadan eğitim, doğrulama ve test bölmek9 adım · 21 dk
- İstem sürümleme ve değerlendirme takımı kurmak8 adım · 19 dk
- Akıl yürütme bütçesini ayarlamak8 adım · 19 dk
- İnce ayar mı geri getirme mi: kararı vermek ve kurmak8 adım · 22 dk
- Vektör dizini seçmek ve boyutlandırmak8 adım · 20 dk
- Kendi değerlendirme kümenizi kurmak8 adım · 20 dk
- Model yargıcını kalibre etmek9 adım · 23 dk
- LLM gözlemlenebilirliği kurmak8 adım · 19 dk
- Çıkarım kapasitesi planlamak8 adım · 20 dk
- Sunum katmanını hızlandırmak: toplu işlem ve önbellek8 adım · 21 dk
- Modeli uç cihaza indirmek: nicemleme ve gecikme bütçesi8 adım · 22 dk
- Alt grup başına hata dağılımını ölçmek9 adım · 24 dk
- Görsel kalite kontrol hattı kurmak9 adım · 20 dk
- Video akışından olay çıkarmak9 adım · 24 dk
- Yapay zekâ faydasını ölçmek8 adım · 19 dk
- Görme-dil-eylem modelini değerlendirmek9 adım · 22 dk
- Üretimde kestirimci bakım hattı kurmak9 adım · 21 dk
- Ajan değerlendirme hattı kurmak7 adım · 18 dk
- Türkçe metinlerde parçalama stratejisi9 adım · 12 dk
03İNCELEME
Teknik inceleme yaptığı içerikler
İnceleme, biçimsel bir etiket değil gerçek bir editoryal adımdır.
