26 Ekim 2026 PazartesiSayı № 299
I Model ÇıkışıResmi Kaynak

OpenAI, GPT-6.1 Terra Modelini Tanıttı: Görsel Akıl Yürütme ve Bilgisayar Kullanımında Yeni Dönem

OpenAI, görsel akıl yürütme, bilgisayar kontrolü ve doğal metin üretiminde büyük bir sıçrama sağlayan GPT-6.1 Terra'yı duyurdu. Model, önceki sürümüne göre %50 daha düşük API maliyeti ve üç kat daha hızlı işlem süresi vaat ediyor. Ayrıca hata oranı ve kodlama yeteneklerinde kayda değer iyileşmeler sunuyor.

OpenAI kaynağından derlendi · · 2 dk okuma

Orijinal haber ↗
Görsel: OpenAI

Özetle

  1. 1

    API fiyatları %50 düşürülerek geliştiricilere yüksek hacimli otomasyon için daha uygun maliyet sağlandı.

  2. 2

    Agents’ Last Exam ve Terminal‑Bench 4.0 gibi benchmarklarda GPT‑5.6 Terra'ya göre %15 puan ve %28.8 puanlık (50.3% vs 21.5%) iyileşme gösterildi.

  3. 3

    Düşük çaba seviyesinde hata oranı %53.6'dan %16.7'ye, maksimum çaba seviyesinde %22.6'dan %4.3'e düşürüldü.

OpenAI, yeni GPT-6.1 Terra modelini tanıtarak, görsel anlama, bilgisayar kullanımı ve metin üretiminde önceki nesillere göre daha yüksek performans ve maliyet etkinliği sunduğunu açıkladı. GPT-6.1 Terra, GPT‑5.6 Terra ve GPT‑6.1 Sol modellerine kıyasla standart API fiyatlarını %50 oranında düşürerek geliştiricilerin yüksek hacimli iş akışlarını otomatikleştirmesini kolaylaştırıyor. ChatGPT Work ve Codex planları da aynı kullanım kotasını daha fazla görevle genişletiyor.

Modelin bilgisayar‑kullanım yetenekleri, "Agents’ Last Exam" gibi profesyonel görevleri içeren benchmarklarda, orta seviyeli çaba harcarken GPT‑5.6 Terra'ya göre %15 puanlık bir üstünlük sağlarken maliyetini üçte birine indiriyor. Ayrıca, aynı görevlerde Claude Opus 5.5'e göre üç kat token verimliliği ve fiyat açısından bir çeyrek maliyetle çalışıyor; görev başına yaklaşık 9 kat daha düşük maliyetle sonuç veriyor. İşlem süresi açısından ise GPT‑6 Astra ve GPT‑6.1 Sol'dan üç kat daha hızlı.

Görsel akıl yürütme alanında MMMU‑Pro benchmark'inde GPT‑6.1 Terra, tüm akıl yürütme ayarlarında GPT‑5.6 Terra'yı geride bırakarak, en yetenekli sınır modeli GPT‑6 Astra ve GPT‑6.1 Sol'a çok daha düşük maliyetle yaklaşan puanlar elde etti. OSWorld 2.1 testinde de çok adımlı masaüstü uygulama görevlerinde orta çaba seviyesinde GPT‑5.6 Terra'nın en iyi skorunu çok daha düşük maliyetle geçti.

Güvenilirlik açısından, OpenAI iç testlerinde düşük çaba seviyesinde hata oranını %53.6'dan %16.7'ye, maksimum çaba seviyesinde ise %22.6'dan %4.3'e düşürdü. Kodlama yeteneklerinde ise Terminal‑Bench 4.0 benchmark'inde maksimum çaba ile %50.3 başarı oranı yakalayarak, GPT‑5.6 Terra'nın %21.5'lik skorunun iki katından fazla bir performans sergiledi. Daha karmaşık kodlama görevlerinde hâlâ GPT‑6 Astra ve GPT‑6.1 Sol daha uygun olsa da, GPT‑6.1 Terra maliyet‑verimlilik açısından cazip bir seçenek olarak öne çıkıyor.

Yöney yorumu

GPT-6.1 Terra, yüksek verimlilik ve düşük maliyetle kurumsal otomasyon ihtiyaçlarını karşılayarak geliştiricilerin ve işletmelerin AI entegrasyonunu hızlandıracak. Aynı zamanda hata oranındaki düşüş, güvenilirlik beklentilerini yükseltecek ve modelin geniş çaplı benimsenmesini destekleyecek.

Yapay zekâ tarafından üretilmiştir.

Haberdeki skorlar

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

  • GPT-6.1 TerraInternal error-inducing prompts benchmark · low reasoning effort
    %16.7
  • GPT-6.1 TerraInternal error-inducing prompts benchmark · maximum reasoning effort
    %4.3
  • GPT-6.1 TerraTerminal-Bench 4.0 · maximum reasoning effort
    %50.3
Devamı kaynakta

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

I

Aynı bölümden

Tümü →
I Model Çıkışı

Tencent Hy-SimulMT-30B-A3B: Gerçek Zamanlı Çift Yönlü Konuşma‑Konuşma Çeviri Modeli Hugging Face’te

Tencent Hunyuan tarafından geliştirilen Hy‑SimulMT‑30B‑A3B, Çince‑İngilizce arasında gerçek zamanlı, çift yönlü konuşma‑konuşma çevirisi sunuyor. Model, ses akışını anlık olarak çevirirken konuşmacının ses karakterini koruyan gerçek zamanlı ses klonlaması da sağlıyor. Açık kaynak kodlu sürümü Hugging Face üzerinden erişilebilir ve hem akademik hem de ticari uygulamalarda kullanılabilecek bir altyapı sunuyor.

Özetle 3 madde
  1. Hy‑SimulMT‑30B‑A3B, Çince‑İngilizce çift yönlü gerçek zamanlı konuşma‑konuşma çevirisi sunar.
  2. Model, yaklaşık 3 saniyelik StreamLAAL gecikmesiyle en düşük yanıt süresine sahiptir.
  3. GEMBA skorunda açık kaynak modeller ve dört ticari API'nin üzerindedir.

Reddit LocalLLaMA1 skor

I Model Çıkışı

Ternary Nemotron 30B-A3B Modeli 12 GB GPU’da 368K Bağlam ve Yüksek Hızda Çalışıyor

Boro64 tarafından yayınlanan ternary (1.58‑bit) 30B‑A3B MoE modeli, sadece 12 GB GPU belleğiyle 368 K bağlam uzunluğunu destekliyor. Stock llama.cpp ve PrismML fork’unda aynı dosyayla çalışabilen model, 172 tok/s dekod ve 7 000+ tok/s ön‑dolgu hızı sunuyor.

Özetle 3 madde
  1. Ternary Nemotron 30B‑A3B, 12 GB GPU’da 368 K bağlam uzunluğunu destekliyor.
  2. Model, stock llama.cpp ve PrismML fork’da aynı GGUF dosyasıyla çalışıyor.
  3. Dekod hızı 172 tok/s, ön‑dolgu hızı 7 000+ tok/s olarak raporlandı.

Reddit LocalLLaMA2 skor

I Model Çıkışı

CrowdGPT: İşbirlikçi Eğitimle Açık Kaynak LLM Projesi

CrowdGPT, veri merkezlerine ve büyük bütçelere ihtiyaç duymadan, topluluk temelli bir şekilde 1 milyar parametreli bir dil modeli oluşturmayı hedefleyen açık kaynak bir girişim. Proje, herkesin kendi bilgisayarını kullanarak modeli eğitebilmesini ve katkılarını küresel modele ekleyebilmesini sağlayan bir protokol sunuyor.

Özetle 3 madde
  1. CrowdGPT, 1 milyar parametreli bir LLM'i topluluk temelli ve açık kaynak olarak eğitmeyi hedefliyor.
  2. Modelin eğitim verisi ve ağırlıkları %100 şeffaf bir şekilde paylaşılacak.
  3. Katılımcılar kişisel GPU'larını kullanarak modeli bağımsız şekilde eğitebilir ve katkılarını küresel modele ekleyebilir.

Reddit LocalLLaMA