14 Ekim 2026 ÇarşambaSayı № 287

Bölüm I

Model Çıkışı

Sahneye yeni bir model çıktı

Yeni yapay zekâ modellerinin duyuruları ve yayınları: kim ne çıkardı, neler vadediyor?

35 haber · son haber 13 Ekim

I Model Çıkışı

Gemini 4 Argon: Güvenli ve Sorumlu Kullanım İçin Yeni Savunma Katmanları

Google DeepMind, yeni nesil yapay zeka modeli Gemini 4 Argon'un güvenlik ve sorumluluk çerçevesini açıkladı. Model, siber savunma, biyoteknoloji ve karmaşık kodlama görevlerinde çığır açarken, kötü niyetli kullanım risklerini azaltmak için üç katmanlı gerçek‑zaman koruma ve kapsamlı uyumsuzluk izleme sistemleriyle donatıldı.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, 12/12 siber saldırı senaryosunu başarıyla çözdü; önceki nesilde bu sayı 5 idi.
  2. Gerçek‑zaman üç katmanlı koruma (giriş taraması, aktivasyon probeleri, sürekli izleme) sayesinde jailbreak ve tehlikeli isteklerde %50'ye yakın azalma sağlandı.
  3. Gray Swan IPI benchmark'ında 15 adaptif saldırı denemesinde başarı oranı %0.7'ye düşürüldü.

Google DeepMind4 skor

I

Bölümdeki haberler

I Model Çıkışı

Gemini 4 Argon, Google’ın en yetkin frontier modeli dünya çapında kullanılabilir

Google, yeni nesil Gemini 4 Argon modelini küresel olarak kullanıma sundu. Model, API, AI Studio ve Gemini platformu üzerinden erişilebilecek ve Google Antigravity gibi hizmetlerde yer alacak. Ücretsiz ve Plus kullanıcıları ise geçici olarak daha düşük kapasiteli Flash modellerine yönlendirilecek.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, Google'ın en yetkin frontier modeli olarak API, AI Studio ve Gemini platformunda küresel erişime açıldı.
  2. Ücretsiz ve Plus kullanıcıları geçici olarak daha düşük kapasiteli Flash modellerine yönlendirildi; model yetenekleri zamanla alt katmanlara da sızacak.
  3. Gray Swan Indirect Prompt Injection benchmark'ında %0.7 saldırı oranı ile en düşük risk gösterildi; GPT-6 Astra %8.5, Claude Opus 5 %4.8 idi.

The Decoder3 skor

I Model Çıkışı

Google Gemini 4 Argon modeli güvenlik ve sorumluluk çerçevesiyle tanıtıldı

Google, yeni Gemini 4 Argon modelini sorumlu ve güvenli bir şekilde kullanıma sundu. Model, kodlama, finans, hukuk, siber güvenlik ve bilim gibi yüksek riskli alanlarda üstün performans sergilerken, kötü niyetli kullanım ve hatalı karar alma risklerine karşı çok katmanlı savunma mekanizmalarıyla destekleniyor.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, 12/12 siber saldırı senaryosunu çözerek önceki nesilden iki kat daha yüksek bir güvenlik performansı gösterdi.
  2. Model, tehlikeli biyolojik ve kodlama isteklerini reddetme oranını ikiye katlayarak kötü niyetli kullanım riskini önemli ölçüde azalttı.
  3. Gerçek zamanlı koruma katmanları (giriş taraması, içsel içgörü, sürekli izleme) ve otomatik misalignment izleme sistemi sayesinde modelin hatalı kararları önceden engelleniyor.

Google Gemini4 skor

I Model Çıkışı

LiquidAI LFM2.5-24B-A2B: 24B parametreli, 2B aktif parametreli hızlı ve özel ajan modeli

LiquidAI, 24 milyar parametreli ancak sadece 2,45 milyar aktif parametreyle çalışan LFM2.5-24B-A2B modelini duyurdu. Model, MoE mimarisi sayesinde cihaz içinde özel ajanlar için düşük gecikmeli ve maliyet etkin bir akıl yürütme yeteneği sunuyor. LiveClaw benchmark'inde 48.09 puan alarak, 35B'lık Qwen3.6-35B-A3B'ye kıyasla üstün performans gösterdi.

Özetle 3 madde
  1. 24 B toplam parametre, ancak sadece 2,45 B aktif parametreyle MoE tabanlı verimli akıl yürütme.
  2. LiveClaw benchmark'inde 48.09 puan alarak, 35 B parametreli Qwen3.6-35B-A3B'yi geride bıraktı.
  3. Apple M5 Max'te 184 tok/s, NVIDIA B300'de 21 K tok/s çıkış hızıyla %1.7 daha hızlı inference.

Reddit LocalLLaMA1 skor

I Model Çıkışı

Hızlı ve Gizli Ajanlar İçin LFM2.5-24B-A2B Modeli Cihaz Üzerinde Çalışıyor

Liquid AI, sadece 2 Milyar aktif parametreyle 24 Milyar toplam parametreli yeni LFM2.5-24B-A2B modelini duyurdu. Model, araç çağrıları ve çok adımlı görevlerde zincirleme düşünme yeteneğiyle, cihaz üzerinde düşük maliyetli ve yüksek hızlı ajan çalıştırmayı hedefliyor. Qwen3.6-35B-A3B gibi çok daha büyük modellerle rekabet edebilen bu MoE, özellikle araç‑kullanımı ve talimat takibi benchmarklarında öne çıkıyor.

Özetle 3 madde
  1. Sadece 2 B aktif parametreyle 24 B toplam parametreli bir MoE modeli, cihaz‑üzerinde düşük maliyetli ve yüksek hızlı ajan çalıştırmayı mümkün kılıyor.
  2. AutomationBench gibi araç‑kullanımı benchmarklarında rakip modelin üç katı puan alarak en iyi performansı gösterdi.
  3. 131 K token bağlam penceresi ve 128 K token kelime dağarcığı sayesinde uzun‑bağlam ve çok‑dilli görevlerde üstünlük sağladı.

Hugging Face16 skor

I Model Çıkışı

Gemini 4 Argon, Robotik İçin Fiziksel Anlayış ve Kod Üretiminde Yeni Bir Dönem Başlatıyor

Google DeepMind, Gemini 4 Argon modelini tanıtarak robotik yığını boyunca fiziksel anlayış, kod üretimi ve görsel‑semantik akıl yürütme yeteneklerinde çığır açtığını duyurdu. Model, Embodied Reasoning (ERQA) benchmark'inde %87 başarıyla tüm rakiplerini geride bıraktı ve robot kontrolünden gerçek‑sim senkronizasyonuna kadar geniş bir yelpazede sıfır‑atış (zero‑shot) çözümler sunuyor.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, Embodied Reasoning (ERQA) benchmark'inde %87 skor elde ederek tüm rakip modelleri geride bıraktı.
  2. Model, sıfır‑atış (zero‑shot) robot kontrolü ve dijital ikiz (MuJoCo) pratiğiyle gerçek robotik görevleri güvenli ve verimli bir şekilde gerçekleştiriyor.
  3. Real2Sim ve Sketch‑to‑Simulation yetenekleri sayesinde gerçek kamera görüntülerinden, insan videolarından ve el çizimlerinden fiziksel olarak kalibre edilmiş simülasyon ortamları oluşturulabiliyor.

Google DeepMind1 skor

I Model Çıkışı

Gemini 4 Argon: En Zor Problemlerinizi Çözmek İçin Tasarlandı

Google DeepMind, Gemini 4 Argon modelini geliştiriciler, işletmeler, bilim insanları ve son kullanıcılar için API, AI Studio ve Gemini platformu üzerinden küresel olarak erişime açtı. Argon, kodlama, finans, hukuk, siber güvenlik ve bilim gibi karmaşık çok‑adımlı görevlerde derinlemesine çalışma yeteneğiyle öne çıkıyor ve Vals Index'te birinci sırada yer alıyor.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, kodlama, finans, hukuk, siber güvenlik ve bilim gibi çok‑adımlı görevlerde #1 Vals Index sıralamasına ulaştı.
  2. Chrome kod tabanı refaktörasyonu, ADK performans iyileştirmeleri ve xTB hızlandırması gibi gerçek dünya projelerinde %35'ten fazla verim artışı sağladı.
  3. Embodied Reasoning (ERQA) benchmark'ında %87 skor elde ederek fiziksel ve 3D problem çözümünde tüm frontier modelleri geride bıraktı.

Google DeepMind4 skor

I Model Çıkışı

Gemini 4 Argon, Gemini Uygulamasında Kullanıma Açıldı

Google, Gemini 4 Argon modelini Gemini uygulamasına entegre ettiğini duyurdu. Argon, daha doğrudan yanıtlar, az tekrarlama ve geliştirilmiş kodlama yetenekleriyle karmaşık görevlerde performansı artırıyor.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, Gemini uygulamasına entegre edilerek doğrudan mobil ve masaüstü deneyiminde kullanılabilir hale geldi.
  2. Model, yanıt kalitesinde daha az belirsizlik, az tekrar ve klişe içermeme üzerine odaklanarak kullanıcı memnuniyetini artırıyor.
  3. Kodlama yetenekleri geliştirildi; Google Antigravity'nin ajan tabanlı kodlama arayüzü macOS uygulamasına eklendi.

Google Gemini

I Model Çıkışı

Google Gemini 4 Argon geliştiricilere sunuldu

Google, Gemini 4 Argon modelini geliştiricilere açtı. Uzun vadeli, çok adımlı iş akışlarında derin akıl yürütme ve yapısal kesinlik sağlayan bu model, kod göçleri, ileri araştırma ve siber güvenlik gibi karmaşık görevlerde kullanılabilecek.

Özetle 3 madde
  1. Gemini 4 Argon, uzun vadeli, çok adımlı iş akışları için derin akıl yürütme ve yapısal kesinlik sunuyor.
  2. Model, kod göçleri, sınır araştırmaları ve siber güvenlik gibi karmaşık görevlerde kullanılmak üzere tasarlandı.
  3. Geliştiriciler, Gemini API'nin ücretli katmanı, Google AI Studio, Android Studio ve Google Antigravity platformu üzerinden erişim sağlayabilir.

Google Gemini

I Model Çıkışı

Google nihayet Gemini 4 Argon modelini yayınladı

Google, uzun süredir rekabetin gerisinde kaldığı iddiasıyla, yeni Gemini 4 Argon modelini duyurdu. Şirket, Argon'un sınır ötesi akıl yürütme yetenekleri ve karmaşık iş akışlarında üstün performans sunduğunu iddia ediyor.

Özetle 3 madde
  1. Google, Gemini 4 Argon ile sınır ötesi AI yarışında yeniden rekabetçi konuma gelmeyi hedefliyor.
  2. Model, kodlama, siber güvenlik, bilim, finans ve hukuk gibi alanlarda rakip modelleri geride bıraktığını iddia ediyor.
  3. Giriş promosyonu fiyatları, rakiplerine göre %80 daha düşük, ancak fiyat artışı Kasım sonunda iki katına çıkacak.

The Verge AI

I Model Çıkışı

Yoğun Modelleri MoE'ye Dönüştürme Güncellemesi

Bayliner1980, Qwen2.5 serisinin MoE (Mixture‑of‑Experts) versiyonlarını GGUF formatında yayınladı ve performans testlerini paylaştı. Yeni Qwen2.5-1.5B-MoE-A0.9B modeli, aynı donanımda GPU’da %32, CPU’da %41 daha hızlı çalışırken, perplexity ve bazı zero‑shot görevlerde kalite açısından geride kaldı.

Özetle 3 madde
  1. Qwen2.5-1.5B-MoE-A0.9B modeli GGUF formatında yayınlandı ve aynı donanımda GPU’da %32, CPU’da %41 daha hızlı çalışıyor.
  2. MoE versiyonunun WikiText‑2 ve C4 perplexity değerleri %40‑45 daha yüksek, ARC benchmark'ı ise %45 daha düşük performans gösterdi.
  3. MoE modellerinin dosya boyutu yoğun modellere göre daha büyük (1.1 GB vs 0.9 GB) çünkü llama.cpp'nin MoE mimarisi ayrı bir çıkış başlığı gerektiriyor.

Reddit LocalLLaMA5 skor

I Model Çıkışı

Meta, AI ajanları için Muse Wonder ve Muse Wonder Full modellerini tanıttı

Meta, kişisel ve profesyonel ajanlık görevleri için tasarlanan en yetkin modelleri Muse Wonder ve Muse Wonder Full'ı duyurdu. Yeni modeller, Active Memory ve Active Focus gibi yenilikçi özelliklerle bellek ve hedef takibinde üst seviyeye çıkıyor ve kodlama yetenekleriyle uzun vadeli yazılım projelerini destekliyor.

Özetle 3 madde
  1. Muse Wonder ve Muse Wonder Full, Active Memory ve Active Focus özellikleriyle bellek ve hedef takibinde yeni bir seviyeye ulaştı.
  2. Muse Wonder Full, Artificial Analysis Index v4.3'te ikinci sırada yer alarak Claude Opus 5.5'ten sadece 2 puan farkla geride kaldı ve DeepSWE'de 79 puanla SOTA oldu.
  3. Modeller, Meta'nın gigawatt ölçekli Prometheus veri merkezinde eğitildi ve Muse Spark'tan devralınan ölçekleme yöntemiyle geliştirildi.

TestingCatalog3 skor

I Model Çıkışı

Google, Gemini 4 Argon temelli Nano Banana 3 Pro'yu hazırlıyor

Google, Gemini 4 Argon üzerine inşa edilen yeni bir görüntü üretim modeli olan Nano Banana 3 Pro (iç kod adı Gempix 3 Pro) üzerinde çalıştığını duyurdu. Modelin, Kasım‑Aralık 2026 döneminde Google AI Ultra abonelerine sunulması ve gelişmiş içerik koruma mekanizmalarıyla entegrasyonu bekleniyor.

Özetle 3 madde
  1. Google, Gemini 4 Argon tabanlı Nano Banana 3 Pro (Gempix 3 Pro) modelini geliştiriyor.
  2. Model, Kasım‑Aralık 2026 arasında Google AI Ultra abonelerine sunulması planlanıyor.
  3. Yeni model, mevcut görüntü alıntı işleviyle entegre edilerek telif hakkı korumasını güçlendiriyor.

TestingCatalog

12 / 34 haber