27 Ekim 2026 SalıSayı № 300
I Model ÇıkışıTopluluk

Ling-3.1-flash-1019 ağırlıkları yayınlandı, temel model de sunuldu

InclusionAI, 560 milyar parametreli Ling-3.1-flash-1019 modelinin ağırlıklarını Hugging Face üzerinden erişime açtı. Model, 25 milyar aktif parametresi ve 1 M bağlam penceresiyle dikkat çekerken, AA Intelligence Index puanı 41'den 44'e, AutomationBench‑AA ise %62'den %68'e yükseldi.

Reddit LocalLLaMA kaynağından derlendi · · 1 dk okuma

Orijinal haber ↗
Görsel: Reddit LocalLLaMA

Özetle

  1. 1

    Ling-3.1-flash-1019 ağırlıkları Hugging Face'te yayınlandı (560B toplam, 25B aktif).

  2. 2

    Modelin bağlam penceresi 1 M token olarak belirlendi.

  3. 3

    AA Intelligence Index v4.3.2 puanı 41'den 44'e, AutomationBench‑AA %62'den %68'e yükseldi.

  4. 4

    Ling-3.1-flash-base BF16 formatında sunularak özelleştirme imkanı sağlandı.

InclusionAI, beş gün içinde "coming soon" olarak duyurduğu Ling-3.1-flash-1019 modelinin ağırlıklarını resmi olarak yayınladı. Toplam 560 milyar parametreye sahip modelin aktif kısmı 25 milyar parametre olarak sunuluyor ve 1 M tokenlık bağlam penceresi, uzun metin işleme yeteneğini önemli ölçüde artırıyor. Ağırlıklar Hugging Face platformunda "inclusionAI/Ling-3.1-flash-1019" adıyla bulunabiliyor.

Yayınla birlikte, modelin AA Intelligence Index v4.3.2 puanı 41'den 44'e yükseltilmiş olarak rapor edildi. Bu puan, modelin genel zekâ ve problem çözme yeteneklerini ölçen bir endeks olup, güncellenmiş sürümün önceki versiyona göre daha rekabetçi olduğunu gösteriyor. Ayrıca, AutomationBench‑AA skorunda %62'den %68'e bir artış kaydedildi; bu yüzde, otomasyon ve görev odaklı benchmarklarda modelin performansının iyileştiğini işaret ediyor.

InclusionAI, aynı zamanda Ling-3.1-flash-base modelini BF16 formatında yayınlayarak topluluğa kendi ince ayar (post‑training) süreçlerini başlatma imkanı sundu. Bu temel model, araştırmacıların ve geliştiricilerin sıfırdan bir sohbet modeli yerine, daha hafif bir başlangıç noktası üzerinden özelleştirme yapmalarını sağlıyor. Kullanıcıların dikkat etmesi gereken tek nokta, 1019 sürümünün README dosyasındaki SGLang örnek komutunun hâlâ eski model yolunu (inclusionAI/Ling-3.1-flash) göstermesi; yeni checkpoint için yolun "inclusionAI/Ling-3.1-flash-1019" olarak güncellenmesi gerekiyor.

Bu adım, açık kaynak büyük dil modelleri ekosisteminde hem erişilebilirliği artırıyor hem de topluluk tarafından daha fazla araştırma ve uygulama geliştirilmesine zemin hazırlıyor. Modelin yüksek parametre sayısı ve geniş bağlam penceresi, özellikle uzun doküman analizi, kod üretimi ve çok aşamalı diyalog senaryolarında yeni fırsatlar sunuyor.

Yöney yorumu

Bu yayın, açık kaynak topluluğuna yüksek kapasiteli bir model ve özelleştirilebilir bir temel sunarak inovasyonu hızlandırıyor. Geliştiriciler, artan benchmark skorları sayesinde daha güvenilir uygulamalar geliştirebilir, kullanıcılar ise uzun bağlam gerektiren senaryolarda daha tutarlı deneyimler yaşayabilir.

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 Intelligence Index v4.3.2
    44
  • Ling-3.1-flash-1019AutomationBench-AA
    %68
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 Gemini 4 Argon: 8 Çarpıcı Kullanım Örneği

Google, en yeni yapay zeka modeli Gemini 4 Argon'u tanıttı ve bu modelin karmaşık, çok aşamalı görevleri dakikalar içinde tamamlayabildiğini gösteren sekiz etkileyici örnek paylaştı. Argon, gelişmiş çok-modelli yetenekleri ve uzun vadeli akıl yürütme gücüyle araştırmadan 3D tasarıma, yüksek riskli iş akışlarından gerçek zamanlı doku üretimine kadar geniş bir yelpazede performans sergiliyor.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, tek bir komutla 5.000 satır kod yazarak tam 3D ortam ve video üretebiliyor.
  2. NASA'nın 72 Mars uçuşundan gelen 80.000'den fazla veri dosyasını analiz edip yönetimsel sunum haline getirebiliyor.
  3. Gerçek zamanlı 3D renderlama ve fizik simülasyonlarıyla stüdyo kalitesinde tüy motorları ve etkileşimli müzik enstrümanları oluşturabiliyor.

Google Gemini

I Model Çıkışı

OpenAI, Hassas Bilgisayar Kullanımı İçin GPT-6.1 Terra’yı Tanıttı

OpenAI, görsel akıl yürütme, kesin bilgisayar kullanımı ve doğal yazım yeteneklerini birleştiren yeni GPT-6.1 Terra modelini duyurdu. Şirket, modelin önceki sürüm GPT-5.6 Terra’ya göre orta seviyedeki akıl yürütme testlerinde %15 daha yüksek performans gösterdiğini ve maliyet açısından üç kat daha verimli olduğunu belirtiyor.

Özetle 3 madde
  1. GPT-6.1 Terra, orta akıl yürütme testlerinde GPT-5.6 Terra’ya göre %15 daha yüksek skor elde etti.
  2. Maksimum çaba seviyesinde Claude Opus 5.5’e göre üç kat daha token‑verimli ve görev başına ~9 kat daha düşük maliyet.
  3. Terminal‑Bench 4.0’da %50.3 görev çözüm oranı, önceki sürümün %21.5 oranının iki katından fazla.

TestingCatalog4 skor

I Model Çıkışı

OpenAI'dan Doğru GPT Modelini Seçmek İçin Kural: Ted Sanders Açıklıyor

OpenAI araştırma lideri Ted Sanders, yeni GPT-6.1 Terra modelini tanıtarak, model seçiminde dikkate alınması gereken temel kriterleri açıkladı. Performansın çok boyutlu olduğunu vurgulayan Sanders, model büyüklüğü, akıl yürütme çabası ve çok‑ajan sistemlerinin ayrı boyutlar olduğunu belirtiyor.

Özetle 3 madde
  1. Model performansı boyut, akıl yürütme çabası ve çok‑ajan sistemleri gibi çoklu boyutlarda değerlendirilmelidir.
  2. GPT-6.1 Terra, teknik iletişimde Astra'dan daha iyi ve fiyat açısından çok daha avantajlıdır.
  3. Fiyat duyarlılığına göre model seçimi: kalite odaklı Astra, orta fiyatlı Sol, düşük fiyatlı Terra veya Luna.

The Decoder