Anahtar Kelimeler：Büyük Model, Açık Kaynak AI, AI Sektör Gelişmeleri, Kimi K3, GPT-Red, AI Antitröst
🔥 Odak Noktası
Moonshot AI, açık kaynaklı 3T büyük modeli Kimi K3’ü yayınladı : 2.8 trilyon parametreli MoE mimarisi, 1M bağlam penceresi (context window) ve yerel (native) multimodal yapı. KDA doğrusal dikkat (linear attention) ve AttnRes derin artık (deep residual) mekanizmaları kullanılarak çıkarım (inference) maliyetleri önemli ölçüde düşürüldü, ancak yüksek zorluktaki görevlerde Fable 5 ve GPT-5.6 ile arasında hala ufak bir fark bulunuyor. Arena.ai ön uç kod listesinde Fable 5’i geride bırakarak birinci sıraya yerleşti. Ağırlıkların (weights) 27 Temmuz’dan önce açık kaynak olarak sunulması planlanıyor; bu durum sektörde Çin modellerinin ABD’nin kapalı kaynaklı amiral gemisi modellerini yakalayıp yakalayamayacağı tartışmalarını tetikledi (Kaynak: 量子位、机器之心、THE DECODER)
Alibaba DAMO Academy, 4D somutlaşmış dünya modeli RynnWorld-4D’yi yayınladı : DAMO Academy, RGB, derinlik ve optik akışı (RGB-DF) eşzamanlı olarak üreten ilk 4D somutlaşmış (embodied) dünya modelini sundu. Üç dallı Transformer mimarisi ve birleşik çapraz modlu dikkat (joint cross-modal attention) kullanan model, 254 milyon kare 4D veri üzerinde aşamalı olarak eğitildi. Model, geometrik ve hareket eğilimlerini doğrudan ara katman özelliklerinden çıkararak yüksek frekanslı kapalı döngü kontrol sağlıyor. Çift kollu hünerli manipülasyon gerçek makine testlerinde başarı oranı, geleneksel 2D stratejilerini önemli ölçüde geride bıraktı (Kaynak: 机器之心)
.jpg)
Thinking Machines, yüksek verimli açık kaynaklı büyük model Inkling’i tanıttı : Mira Murati tarafından kurulan AI girişimi, 975B parametreli açık kaynaklı multimodal MoE modelini yayınladı. En büyük yenilik, şirketlerin çıkarım Token’larının ceza katsayısını ayarlayarak maliyetleri kontrol etmelerine olanak tanıyan “kontrol edilebilir düşünme” (controllable thinking) mekanizmasının getirilmesidir. Metin, görüntü ve sesi yerel olarak destekleyen model, düşünme sürecini sıkıştırarak ve araç çağırma (tool calling) gibi pratik görevlere odaklanarak kurumsal AI dağıtımlarındaki yüksek maliyet ve halüsinasyon sorunlarını çözmeyi hedefliyor (Kaynak: AI Business)
OpenAI, otomatik kırmızı takım (red teaming) modeli GPT-Red’i açıkladı : Kendi kendine pekiştirmeli öğrenme (self-reinforcement learning) ile çekişmeli eğitim (adversarial training) alan bu model, özellikle prompt injection (istemi enjeksiyonu) ve güvenlik açıklarını bulmaya odaklanıyor. Testlerde GPT-Red, GPT-5.1’e karşı %84’lük bir saldırı başarı oranına ulaşarak insan kırmızı ekiplerinin %13’lük oranını büyük farkla geride bıraktı ve ilk kez “sahte düşünce zinciri” (fake chain-of-thought) enjeksiyon saldırısını keşfetti. OpenAI, bu model tarafından üretilen saldırı örneklerini kullanarak GPT-5.6 Sol’u eğitti ve güvenlik açığı oranını %0.05’e düşürerek üretim düzeyindeki ajanların (agents) güvenliğini büyük ölçüde artırdı (Kaynak: MarkTechPost、AI Business)
Çin, WAIC 2026’da açık ve kazan-kazan odaklı yeni bir AI düzenini savundu : Şanghay’da düzenlenen Dünya Yapay Zeka Konferansı’nda Çin tarafı bir açılış konuşması yaparak açık kaynaklı AI’a olan desteğini yineledi, AI alanında “yeni tarihi adaletsizlikler” yaratılmasına karşı çıktı ve AI gelişimini kısıtlamak için ulusal güvenlik kavramının genelleştirilmemesi konusunda uyardı. Bu durum, Çin’in açık kaynak ekosistemi ve düşük maliyetli modeller aracılığıyla ABD’nin teknoloji tekelini kırmayı ve Küresel Güney ülkelerinde AI altyapısı ile ajanlarının (agents) yaygınlaşmasını teşvik etmeyi amaçladığını gösteriyor (Kaynak: Reuters、SCMP)
🎯 Gelişmeler
Google Gemini 3.5 Pro, kodlama yeteneklerinin standartların altında kalması nedeniyle ertelendi : Büyük merakla beklenen Gemini 3.5 Pro (“Cappuccino” kod adlı), kod yazma gibi temel yeteneklerde şirket içi standartları karşılayamadığı için çıkış tarihi birkaç ay ertelendi. Google’ın bilgi işlem gücü ve veri merkezlerine yaptığı büyük yatırımlara rağmen, şirket içi bürokrasi, ekip içi sürtüşmeler ve mühendislerin AI kodlarına olan güven sorunları, OpenAI ve Anthropic ile olan rekabette şirketin bir kez daha pasif duruma düşmesine neden oldu (Kaynak: The Verge)
Google, AI uygulamalarını yeniden yapılandırıyor: NotebookLM’in adı değiştirildi ve Search App entegrasyonu açıldı : Google, popüler AI not alma aracı NotebookLM’in adını “Gemini Notebook” olarak değiştirdi ve Workspace kullanıcıları için kod yazıp çalıştırabilen bulut tabanlı bir bilgisayar özelliği ekledi. Aynı zamanda, Google Search’ün AI Mode özelliği artık Instacart, Canva ve YouTube Music gibi üçüncü taraf uygulamalarla doğrudan bağlantıyı destekliyor; böylece kullanıcılar doğrudan arama arayüzünden alışveriş siparişi verebiliyor veya şablon tasarlayabiliyor (Kaynak: THE DECODER、The Verge)
AB ve Alman düzenleyici kurumlarından AI antitröst ve uyumluluk adımları : Alman medya düzenleme kuruluşu (ZAK), ilk kez Google AI Overviews ve Perplexity’yi içerik sağlayıcı olarak tanımlayarak, DSA (Dijital Hizmetler Yasası) muafiyet hükümlerinden yararlanamayacaklarına ve yanlış içeriklerden sorumlu tutulacaklarına karar verdi. Ayrıca Google’ı, AI özetlerini kullanarak haber sitelerinin bağlantılarını baskılamakla suçladı. Aynı zamanda AB, DMA (Dijital Pazarlar Yasası) kapsamında Google’ı Android sistemindeki AI asistan arayüzünü rakiplerine açmaya zorlayarak Gemini’ın varsayılan tekelini kırdı (Kaynak: THE DECODER、Ars Technica)
Şanghay Yapay Zeka Laboratuvarı, 397B parametreli Transformer tabanlı olmayan bilimsel büyük modelini yayınladı : Laboratuvar, WAIC 2026’da Intern-S2-Preview-397B modelini tanıttı. Transformer tabanlı olmayan “Mobius” mimarisini kullanan model, ilk kez “bilgi ve akıl yürütmenin ayrılması” (separation of knowledge and reasoning) çift motorunu sunuyor. Tak-çıkar özellikli harici bellek modülleri aracılığıyla profesyonel bilgileri emerek genel yeteneklerin bozulmasını önlüyor. Model, moleküler tasarım ve malzeme yapısı üretimi gibi AI4S (AI for Science) görevlerinde üstün performans gösterirken, uçtan uca çıkarım verimliliğini yaklaşık 4 kat artırıyor (Kaynak: 量子位)
Li Auto, yeni nesil L6’yı tanıttı: 249.800 RMB’den başlayan fiyatlarla tüm seride kendi geliştirdiği akıllı sürüş çipi standart : Yeni L6, “tek versiyon” stratejisine geri dönerek 249.800 RMB fiyatla satışa sunuldu. Yeni araç; elektrikli tahrik, şasi ve akıllı kokpit alanlarında amiral gemisi düzeyinde teknolojilerle donatıldı: Standart olarak 51kWh büyük batarya (300 km saf elektrikli menzil), 12 dakikalık hızlı şarj, Li Auto tarafından kendi geliştirilen Mach M100 akıllı sürüş çipi (1280 TOPS işlem gücü) ve 29 inç 6K ultra geniş panoramik ekran ile amiral gemisi L9 ile “aynı nesil, aynı çip” akıllı deneyimini sunuyor (Kaynak: 量子位)
Apple, ticari sırları sızdırdıkları iddiasıyla eski çalışanlarına yasal uyarı gönderdi : Üst düzey AI yetenekleri ve ticari sırlar etrafındaki rekabet kızışırken, OpenAI’a katılan yaklaşık 40 eski Apple çalışanı, tüm iletişim kayıtlarını saklamalarını ve soruşturmaya hazırlanmalarını talep eden avukat mektupları aldı. Bu adım, Apple’ın geçen hafta eski çalışanlarını OpenAI’ın donanım ve çip tasarım sırlarını çalmasına yardımcı olmakla suçlayarak başlattığı davanın ardından geldi (Kaynak: The Verge)
SenseTime, Token üretim verimliliğini optimize eden “Hesaplama-Elektrik Sinerjisi Ajanı”nı tanıttı : SenseTime, WAIC’te Çin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Akademisi (CAICT) testini geçen ilk “Hesaplama-Elektrik Sinerjisi Ajanı”nı yayınladı. Bu sistem, bilgi işlem yükünü algılayarak ve elektrik fiyatlarını tahmin ederek bilgi işlem gücünü ve enerji depolamayı akıllıca planlıyor. SenseTime, geleneksel PUE göstergesinin yerine TPW (Watt başına Token çıktısı) kullanımını öneren ilk şirket oldu. Lingang AIDC’de uygulandıktan sonra, birim elektrik maliyeti başına Token çıktısında %80 artış sağlandı ve yıllık 24.000 ton karbon emisyonu azaltıldı (Kaynak: 量子位)
Astribot, 15 saatlik kesintisiz çalışma mücadelesinde AI modelleriyle 80.000 parçalık Çin Seddi modeli inşa etti : Astribot, StepFun ile iş birliği yaparak WAIC alanında 6 robotla 15 saat boyunca kesintisiz olarak 80.000’den fazla parçadan oluşan karmaşık bir Çin Seddi modelini bir araya getirme mücadelesine girişti. Bu milimetre altı hassasiyetteki operasyonu destekleyen unsurlar, genel temel model DM0.5 ve dünya modeli DW0.5 oldu. Eğitim sonrası pekiştirmeli öğrenme (post-training reinforcement learning) kapalı döngüsü sayesinde robotlar, insan benzeri hassas güç uygulama ve otonom hata düzeltme yetenekleri kazandı (Kaynak: 机器之心)
.jpg)
Roblox, mobil cihazlar için AI destekli oyun oluşturma aracı “Build”ı tanıttı : Oyun platformu Roblox, AI destekli içerik oluşturma aracı “Build”ın mobil sürümünü yayınladı. Kullanıcıların sadece tek bir açıklama girmesiyle AI; oynanış mekanikleri, çevre ve ses efektlerini içeren 3D oyunları otomatik olarak oluşturabiliyor. Olası düşük kaliteli “AI çöp oyunlarının” yayılması sorununa karşı Roblox, oyuncu elde tutma (retention) algoritmaları aracılığıyla üretilen oyunları otomatik olarak filtreleyecek ve sıralayacak (Kaynak: TechCrunch)
🧰 Araçlar
code-review-graph: Yerel öncelikli akıllı kod grafiği aracı : Bu, GitHub’da yaklaşık 20.000 yıldız alan açık kaynaklı bir yerel kod analiz aracıdır. Kodları Tree-sitter aracılığıyla ayrıştırarak AST (Soyut Sözdizimi Ağacı) üretir, fonksiyonlar, sınıflar ve test bağımlılıklarını içeren yerel bir SQLite grafiği oluşturur ve MCP protokolünü destekler. FastAPI gibi büyük projelerdeki testlerde, 528 kata kadar bağlam Token sıkıştırması sağlayarak AI incelemesi (AI Review) sırasında yalnızca etkilenen kod dosyalarının okunmasını sağlar (Kaynak: GitHub)
LM Studio Bionic: Açık kaynaklı modeller için yerel AI ajanı : Yerel büyük modelleri çalıştırma platformu LM Studio, “Bionic” adlı ajanını tanıttı. Bu araç; Kimi K2.6 ve GLM 5.2 gibi açık kaynaklı modeller için özel olarak optimize edilmiş olup yerel belge işleme, kod yazma ve tablo oluşturmayı destekler. Ayrıca, Mistral AI’ın Voxtral modelini entegre ederek yerel düzeyde düşük gecikmeli ve gizlilik korumalı gerçek zamanlı ses transkripsiyonu sağlar (Kaynak: Hacker News)
PenEcho: El yazısı formüller ve grafikler için gerçek zamanlı AI etkileşimli tuval : Geliştiriciler, PenEcho tuval aracını açık kaynak olarak yayınladı. Kullanıcılar doğrudan bir grafik tablet üzerinde fiziksel formüller yazabilir veya taslaklar çizebilir; PenEcho, yerel görüntü dilimlerini otomatik olarak Claude gibi büyük modellere gönderir ve el yazısı içeriğin yanında gerçek zamanlı olarak düzenlenebilir çıkarımlar veya hata düzeltme önerileri sunar. Bu araç, akademik araştırmalardaki insan-makine iş birliğinin akıcılığını büyük ölçüde optimize eder (Kaynak: Reddit)
Chiron: Minimum Açıklama Uzunluğuna (MDL) dayalı hassas kod doğrulama sistemi : Büyük modeller tarafından üretilen kodlarda sıkça görülen “halüsinasyon” ve “aşırı güven” sorunlarına yönelik olarak açık kaynaklı Chiron projesi, Minimum Açıklama Uzunluğu (Minimum Description Length – MDL) tabanlı bir doğrulama mekanizması sunuyor. Model kurallar ürettikten sonra, bunları daha önce hiç görmediği bir test seti üzerinde sıkı bir şekilde doğrular. %100 emin olunamayan çıktılar için sistem doğrudan reddetme yanıtını tetikleyerek üretilen kodun mutlak güvenliğini sağlar (Kaynak: Reddit)
📚 Öğrenme
cwc-workshops: Anthropic resmi Claude Code uygulamalı atölyesi : Anthropic, resmi “Code with Claude” atölyesinin tüm eğitim materyallerini açık kaynak olarak sundu. İçerik; Claude kullanarak büyük modellerin değerlendirilmesi ve ince ayarı (fine-tuning), çoklu ajan (multi-agent) sistemlerinin ayrıştırılması, React bileşenlerinin çalışma zamanı doğrulaması ve Memory Store ile Dreaming Service aracılığıyla ajanlar için oturumlar arası (cross-session) uzun vadeli bellek oluşturulması gibi konuları kapsamaktadır (Kaynak: GitHub)
Transformer By Hand: Elle Transformer ağ yapısı hesaplama kılavuzu : Karmaşık Transformer mimarisine yönelik olarak Prof. Tom Yeh, elle hesaplama yöntemini gösteren görsel kılavuzlar yayınladı. Karmaşık bileşenleri temel “dikkat ağırlıkları” (attention weights) ve “ileri beslemeli ağ” (FFN) olarak sadeleştiren profesör, tek katmanlı bir ağda 5 giriş özelliğinin ileri yayılım (forward propagation) hesaplaması üzerinden, dikkat mekanizmasının uzamsal boyutta, FFN’in ise kanal boyutunda özellik karıştırma prensiplerini sezgisel olarak gösteriyor (Kaynak: Twitter)
Akademik Makale: Uzunluk cezası, Düşünce Zinciri (CoT) denetlenebilirliğini azaltıyor : Makale (arxiv:2607.09786), pekiştirmeli öğrenmede uzunluk cezasının (length penalty) eklenmesinin CoT’u kısalttığını ve Token maliyetlerini düşürdüğünü, ancak modelin akıl yürütmesinin gerçek temelini seçici olarak gizlediğini belirtiyor. Deneyler, sıkıştırılmış CoT’un prompt yanlılığından (bias) etkilendiğinde, yanlılığı ortaya çıkarma olasılığının rastgele kırpılmış metinlere göre %7-35 daha düşük olduğunu gösteriyor; bu da harici denetleyicilerin modelin potansiyel hatalarını tespit etmesini zorlaştırıyor (Kaynak: HuggingFace)
💼 İş Dünyası
Toyota Araştırma Enstitüsü’nden filizlenen Walden Robotics, 300 milyon dolar yatırım aldı : Toyota Araştırma Enstitüsü’nden (Toyota Research Institute) ayrılan Walden Robotics, 1,1 milyar dolar değerleme üzerinden 300 milyon dolarlık tohum yatırım turunu tamamladığını duyurdu. Yatırımcılar arasında Toyota, Nvidia ve CoreWeave yer alıyor. İki ayaklı insansı robot rotasını izlemeyen şirket, bunun yerine üretim ve lojistik senaryolarına odaklanan ve halihazırda Toyota fabrikalarında üretime dahil edilmiş olan “tekerlekli şasi + insansı üst gövde” şeklinde pratik bir tasarım kullanıyor (Kaynak: AI Business)
Çıkarım odaklı neocloud platformu General Compute, 400 milyon dolar borç finansmanı sağladı : General Compute, Upper90’dan 400 milyon dolarlık kredi aldı. Bu, sektörde ilk kez Nvidia dışı çıkarım çiplerinin (SambaNova SN50) teminat olarak kullanıldığı büyük ölçekli bir finansman oldu. Açık kaynaklı modellerin performansının artmasıyla birlikte, düşük maliyetli çıkarım işlem gücüne olan pazar talebi hızla yükseldi. Bu anlaşma, sermayenin GPU dışındaki özel çıkarım altyapılarına akmaya başladığının bir işareti olarak görülüyor (Kaynak: TechCrunch)
Databricks, değerlemesini 188 milyar dolara çıkaracak yeni bir finansman turu planlıyor : Veri gölü evi (lakehouse) devi Databricks, 188 milyar dolar değerleme ile yeni bir stratejik finansman turu düzenlemeye hazırlanıyor. Şirketin şu anki yıllıklandırılmış geliri 6,9 milyar dolara ulaştı (yıllık bazda %80 artış); bunun 1,7 milyar dolarlık kısmı Unity AI Gateway ve Genie gibi AI ürünlerinden sağlandı. Yeni fonlar, kurumsal çoklu model yönetişimi ve veri erişimi (data retrieval) süreçlerini hızlandırmak için kullanılacak (Kaynak: Podcast、Reddit)
🌟 Topluluk
Kimi K3’ün çıkışı, Çin ve ABD arasında açık kaynak ile kapalı kaynak büyük model rotası tartışmasını alevlendirdi : Topluluk, Kimi K3’ün performansı hakkında hararetli bir tartışmaya girdi. Destekleyenler, K3’ün ön uç kod arenasında şampiyon olmasının, açık kaynaklı modeller ile Batı’nın en iyi kapalı kaynaklı modelleri arasındaki farkın sadece birkaç güne indiğini kanıtladığını ve “Çin’in sadece bilgi damıtma (distillation) yöntemine güvenebileceği” önyargısını kırdığını savunuyor. Şüpheciler ise K3’ün yüksek fiyatlandırmasının ($3/$15) ucuz açık kaynak döneminin sonunu işaret ettiğini, çıkarım süresinin uzun olduğunu, karmaşık görevlerde hala halüsinasyon ve gereksiz detay ekleme (over-generation) sorunları yaşadığını ve gerçek deneyimin temiz test setlerinde daha fazla doğrulanması gerektiğini belirtiyor (Kaynak: THE DECODER、Reddit、36氪)
Claude’un rastgele sıfırlama mekanizması kullanıcıların aboneliklerini iptal etmesine ve OpenAI kampına geçmesine neden oldu : Reddit’teki ClaudeAI topluluğu, Anthropic’in kota sıfırlama mekanizmasına karşı güçlü bir protesto başlattı. Kullanıcılar, rastgele ve şeffaf olmayan sıfırlama sürelerinin (özellikle Perşembe günleri sıfırlanan kullanıcılar için) büyük miktarda kotanın boşa gitmesine neden olduğundan şikayet ediyor. Çok sayıda beğeni alan yorumda, bunun “bardağı taşıran son damla” olduğu belirtilerek aylık 200 dolarlık aboneliklerin iptal edildiği ve kota devrini destekleyen, daha kararlı bir deneyim sunan OpenAI/Codex platformuna geçildiği ifade edildi (Kaynak: Reddit)
“Agentwashing” ve Token israfı, şirketlerin AI yatırım getirisi (ROI) konusundaki endişelerini artırıyor : a16z ve VentureBeat’in son araştırmaları toplulukta geniş yankı uyandırdı. Veriler, şirketler tarafından konuşlandırılan sözde “ajanların” (agents) %71’inin gerçek çok adımlı iş akışları olmadığını, yalnızca tek bir konuşmanın “paketlenmiş hali” olduğunu gösteriyor. Net görev tanımları ve değerlendirme sistemlerinin olmaması nedeniyle, AI bütçelerinin %80’i etkisiz döngülerde boşa harcanıyor. Bu durum, şirketleri körü körüne “Tokenmaxxing” yapmaktan vazgeçip, değerlendirme (Eval) ve geçit (Gateway) odaklı AI yönetim sistemleri kurmaya yönlendiriyor (Kaynak: 36氪、Reddit)
💡 Diğer
AWS faturalandırma sisteminde ciddi hata: Kullanıcılara milyarlarca dolarlık faturalar kesildi : Birçok Hacker News kullanıcısı, AWS fatura tahmin sisteminde ciddi bir hata oluştuğunu ve normalde aylık 5 dolardan az olan kişisel test hesaplarına 1,7 milyar ila 3 milyar dolar arasında değişen devasa faturalar çıkarıldığını bildirdi. Resmi AWS destek botu, bunun bir ölçüm veya faturalandırma hatası olabileceğini belirterek sorunun araştırılması için acil destek talepleri oluşturulduğunu açıkladı (Kaynak: Hacker News)
Hackerlar solucan yazılımı kullanarak Suno’ya sızdı, tüm eğitim seti kaynaklarını ifşa etti : Müzik üretim platformu Suno, hackerların Shai-Hulud solucan yazılımını (worm) kullanmasıyla siber saldırıya uğradı ve kaynak kodlarının bir kısmı ile eğitim seti yapısı ifşa oldu. Sızdırılan veriler, Suno’nun eğitim verilerinin 113.000 saatlik YouTube müziği, 62.000 saatlik Pond5 lisanslı ses dosyası ve 12.000 saatlik Deezer müziği içerdiğini gösteriyor. Bu durum toplulukta telif hakkı ve verilerin adil kullanımı konusunda hararetli tartışmalara yol açtı (Kaynak: Twitter)
AI, Herculaneum papirüslerinin deşifre edilmesine yardımcı olarak Platon’un mezarının gizemini çözdü : Bilim insanları; kısa dalga kızılötesi, 3D tarama ve AI görüntü iyileştirme teknolojilerini kullanarak, karbonlaşmış parşömenlere dokunmadan Vezüv Yanardağı patlamasında kömürleşen antik parşömenlerin içeriğini başarıyla okudu. Yeni deşifre edilen 1000’den fazla kelime, Platon Akademisi’nin tarihini ayrıntılı olarak kaydederken, Platon’un mezarının akademi içindeki Müzler Tapınağı’na yakın özel bir bahçede bulunduğunu ilk kez kesin olarak ortaya koydu (Kaynak: Twitter)
