28 Ekim 2026 ÇarşambaSayı № 301
I Model ÇıkışıTopluluk

inclusionAI Ling-3.1-flash-1019 Modeli Yayınlandı

inclusionAI, 560 Milyar parametreli ve 1 M token bağlam penceresine sahip yeni Ling-3.1-flash-1019 modelini duyurdu. Model, post‑training iyileştirmeleri sayesinde AA‑Briefcase skorunu 1524 Elo'ya, AutomationBench‑AA başarısını %68'e yükseltti.

Reddit LocalLLaMA kaynağından derlendi · · 1 dk okuma

Orijinal haber ↗
Görsel: Reddit LocalLLaMA

Özetle

  1. 1

    560 B toplam parametre ve token başına 25 B aktif parametre ile devasa bir model.

  2. 2

    1 M token bağlam penceresi, uzun metinlerde tutarlı performans sağlıyor.

  3. 3

    AA‑Briefcase skoru 1524 Elo'ya yükselerek önceki sürümden 124 puan fark yarattı.

  4. 4

    AutomationBench‑AA %68 başarı, CritPt %26, SciCode %57 gibi bilimsel benchmarklarda iyileşme.

inclusionAI, Ling-3.1-flash serisinin geliştirilmiş bir versiyonu olan Ling-3.1-flash-1019'u tanıttı. Model, toplam 560 Milyar parametreye ve token başına 25 Milyar aktif parametreye sahip; ayrıca 1 M token uzunluğunda bir bağlam penceresi sunuyor. Bu mimari, uzun belgeler ve çok adımlı görevlerde daha tutarlı performans sağlamak üzere tasarlandı.

Post‑training optimizasyonları, modelin karmaşık akıl yürütme ve gerçek‑dünya ajan yeteneklerinde belirgin bir sıçrama yakalamasına yol açtı. AA‑Briefcase benchmark'ında skor yaklaşık 1400'den 1524 Elo'ya yükselirken, AutomationBench‑AA testinde başarı oranı %62'den %68'e çıktı. Bilimsel görevlerde de ilerleme kaydedildi; CritPt testinde %18'den %26'ya, SciCode testinde ise %54'ten %57'ye yükseldi.

Yeni model aynı zamanda Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2'de 41'den 44'e bir puan artışı elde ederek, çok yönlü analitik ve ajan tabanlı iş akışlarında daha yüksek bir verimlilik sergiledi. Bu gelişmeler, Ling-3.1-flash-1019'un çok adımlı görev yürütme, karmaşık problem çözme ve gerçek dünyadaki ajan senaryolarında önceki sürümüne göre daha yetkin olduğunu gösteriyor.

İlaveten, inclusionAI Ling-3.1-flash serisinin temel kontrol noktası olan Ling-3.1-flash-base'i de yayınladı. 560 B toplam parametre ve 25 B aktif parametreye sahip bu temel model, topluluk araştırmaları, alan uyarlamaları ve ileri post‑training çalışmaları için bir altyapı sunuyor. Açık kaynak topluluğu, bu yeni checkpoint'leri kullanarak kendi uygulama ve deneylerini hızlandırabilecek.

Yöney yorumu

Bu sürüm, büyük ölçekli modellerin açık kaynak ekosistemine entegrasyonunu hızlandırarak araştırma ve uygulama geliştirmede yeni fırsatlar yaratıyor. Geliştiriciler, iyileştirilmiş bağlam uzunluğu ve benchmark performansı sayesinde daha karmaşık ajan tabanlı sistemler inşa edebilecek.

Yapay zekâ tarafından üretilmiştir.

Haberdeki skorlar

Bu skorların kaynak metinde birebir geçtiği doğrulandı. Bilinen testlerin sonuçları Benchmark sıralamalarına da eklenir.

  • Ling-3.1-flash-1019AA-Briefcase
    1524 Elo
  • Ling-3.1-flash-1019AutomationBench-AA
    %68
  • Ling-3.1-flash-1019CritPt
    %26
  • Ling-3.1-flash-1019SciCode
    %57
  • Ling-3.1-flash-1019Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2
    44 points
Devamı kaynakta

Bu haber Reddit LocalLLaMA kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.

I

Aynı bölümden

Tümü →
I Model Çıkışı

Google DeepMind'in Genie 4, Gerçek Zamanlı Etkileşimli Dünya Modeliyle Ses ve Diyaloğu Üretiyor

Google DeepMind, gerçek zamanlı çerçeve bazlı hesaplamalar yapan ve ortam sesleri ile karakter diyaloglarını doğrudan üretebilen yeni bir dünya modeli Genie 4'ü tanıttı. Model, Gemini serisiyle birlikte çalışarak çok adımlı görevleri planlıyor ve kullanıcı metin komutlarına anlık olarak yanıt veriyor, ancak uzun oturumlarda ve karmaşık fiziksel etkileşimlerde hâlâ sınırlamalar bulunuyor.

Özetle 3 madde
  1. Genie 4, gerçek zamanlı çerçeve bazlı hesaplamalarla ortam sesleri ve karakter diyaloglarını doğrudan üretiyor.
  2. Gemini 3.8 Flash ve Gemini 4 Argon, sahne planlaması ve robotik entegrasyonu sağlayarak çok adımlı görevleri yönetiyor.
  3. Model hâlâ deneysel; uzun oturumlarda görsel tutarlılık ve karmaşık fiziksel etkileşimlerde sınırlamalar mevcut.

The Decoder

I Model Çıkışı

LFM3 ile Özelleştirilebilir Çok Modlu Modeller

LiquidAI, 2 milyar parametre civarında çalışan ve metin, görsel, ses, omni ve karar modellerini tek bir omurgada birleştiren LFM3 serisini tanıttı. Yeni tri‑hibrit mimari, aynı parametre sayısıyla önceki nesilden %35 daha yüksek performans sağlarken, tek GPU’da ince ayar ve kenar cihazlarda çalıştırma imkanı sunuyor.

Özetle 3 madde
  1. LFM3‑1.7B, önceki nesilden %35 daha az parametreyle daha yüksek performans sunuyor.
  2. Tek omurgadan türeyen altı model, metin, görsel, ses, video ve karar görevlerini tek bir çatı altında birleştiriyor.
  3. Yeni vision ve audio kodlayıcıları, FLOP tüketimini %2,2‑3,5 azaltırken doğruluk kaybı yaşatmıyor.

Hugging Face3 skor

I Model Çıkışı

LiquidAI, LFM3-1.7B ve Yeni Omni‑Modal Modelleriyle Edge AI’da Yeni Dönem

LiquidAI, 1.7 milyar parametreli LFM3-1.7B metin modelini ve tri‑hybrid mimarisiyle desteklenen bir dizi omni‑modal modeli duyurdu. Model, 256K token bağlam penceresi ve 4‑bit hassasiyette sadece 1 GB bellek tüketimiyle telefon ve laptop gibi uç cihazlarda çalışabilecek şekilde tasarlandı. Ayrıca, tek GPU üzerinden hızlı ince ayar imkanı sunarak özel alanlarda kullanılabilirliği artırıyor.

Özetle 3 madde
  1. LFM3-1.7B, 256K token bağlam penceresi ve 4‑bit kuantizasyonla sadece 1 GB RAM tüketimiyle uç cihazlarda çalışabiliyor.
  2. Tri‑hybrid mimarisi, kısa konvolüsyon, kaydırmalı pencere ve global dikkat katmanlarını birleştirerek verimli uzun‑metin işleme sağlıyor.
  3. Aile içinde LFM3‑VL‑2B, LFM3‑Audio‑2B, LFM3‑Omni‑2B ve karar modelleri d1‑Omni‑2B, d1‑2B gibi omni‑modal ve karar odaklı modeller de duyuruldu.

Reddit LocalLLaMA