GPT-6.1 Terra, Gemini 4 Carbon ve Anthropic'in halka arz başvurusu
Günaydın, son aylarda alıştığımız gibi yapay zeka adına çok yoğun bir haftayı geride bıraktık. Büyük teknoloji devleri modellerini tanıtmaya ve geliştirmeye devam ederken, sektör her zamanki gibi dalgalı.
Haftanın gündemi
-
OpenAI'dan daha hızlı ve yarı fiyatına bir model: GPT-6.1 Terra
OpenAI, gündelik işler için hızlı ve ucuz bir model çıkardı. Terra görselleri daha iyi okuyor, bilgisayarı daha isabetli kullanıyor ve daha doğal yazıyor. API'de fiyatı GPT-5.6 Terra'nın yarısı: milyon giriş token'ı 1 dolar, milyon çıkış token'ı 5 dolar. OpenAI'ın kendi testinde, düşük akıl yürütme ayarında hata oranı yüzde 53,6'dan yüzde 16,7'ye indi.
ChatGPT Plus, Pro, Enterprise ve Edu kullanıcıları Terra'yı ChatGPT Work ve Codex'te kullanabiliyor; aynı kullanım hakkı artık daha çok işe yetiyor. En zor kodlama işleri için OpenAI hala GPT-6.1 Sol'u ve GPT-6 Astra'yı öneriyor.
-
Google'ın en güçlü modeli Gemini 4 Carbon, ama henüz herkese açık değil
Google iki hafta önce Gemini 4 Argon'u çıkarmıştı; bu hafta da bir sonraki modeli Carbon'u duyurdu. Carbon, Artificial Analysis'in yeni zeka endeksinde 59 puanla ilk sırada. Google'ın öne çıkardığı iki alan siber güvenlik ve günlerce süren uzun mühendislik işleri.
Model şimdilik yalnızca seçilmiş siber güvenlik ekiplerine açık. Google, geliştiricilere, şirketlere ve son kullanıcılara olabildiğince çabuk açacağını söylüyor. Başlangıç fiyatı Argon'la aynı olacak: milyon giriş token'ı 2 dolar, milyon çıkış token'ı 10 dolar.
-
Anthropic halka arz için başvurdu
Claude'u geliştiren Anthropic, halka arz için ABD Menkul Kıymetler ve Borsa Komisyonu'na (SEC) S-1 kayıt belgesini verdi. S-1, bir şirketin gelirlerini, giderlerini ve risklerini yatırımcılara açıkladığı belge. Hisseler Nasdaq'ta ANT koduyla işlem görecek; kaç hisse satılacağı ve fiyat aralığı henüz belli değil.
-
OpenAI ve Anthropic'in modelleri bilgisayar biliminin köklü bir varsayımını çürüttü
Üstel Zaman Hipotezi (ETH), 3-SAT gibi bazı problemlerin üstel süreden daha hızlı çözülemeyeceğini söyleyen bir varsayım: değişken sayısı arttıkça çözüm süresi katlanarak büyümek zorunda. Araştırmacıların çoğu doğru olduğuna inanıyordu ve yüzlerce makale "bu problem zor" sonucunu ona dayandırıyor. OpenAI, modellerinin ETH'nin yanlış olduğunu kanıtladığını ve kanıtın Lean adlı ispat doğrulayıcıyla kontrol edildiğini duyurdu. Aynı hafta Anthropic de bir iç araştırma modelinin bulduğu, aynı sonuca varan bir kanıtı GitHub'da yayımladı.
OpenAI'ın sonucunu UC San Diego'dan Russell Impagliazzo ve Ramamohan Paturi ile MIT'den Ryan Williams'ın yönettiği bir grup inceleyecek. Anthropic ise sonucun teorik olduğunu, pratikte formül çözmeye dair bir şey söylemediğini not düşüyor. OpenAI aynı duyuruda matematik ve fizikten iki sonuç daha duyurdu; fizik sonucu, Clay Enstitüsü'nün milenyum problemlerinden Yang-Mills probleminin bir parçasını kapsıyor.
Bu hafta kullandıklarım ve okuduklarım
-
Clarity: Addy Osmani'nin daha net yazmak için skill'i
Yapay zekayla yazarken metnin daha net ve daha insani olması için açık kaynak bir skill. Yazarken tek bir okuru gözünün önüne getirmekten metni sesli okumaya kadar 18 kurala dayanıyor ve metne uydurma bilgi eklemiyor.
-
Cloudflare'in güvenlik denetimi skill'i
GitHub'ın bu haftaki trend listesinin başında bir skill var: bir haftada 14 binden fazla yıldız aldı. Kodlama ajanını bir güvenlik denetçisine çeviriyor; kod tabanını altı aşamada haritalıyor, açık arıyor ve bulduğu her açığı, onu çürütmeye çalışan ayrı bir ajana kontrol ettiriyor. Sonuçları doğrulanan, doğrulanmayı bekleyen ve reddedilen diye ayrı ayrı raporluyor. Cloudflare'in kendi açık bulma sistemi de bu skill'den doğmuş.
-
Hallmark: yapay zeka yapmış gibi durmayan sayfalar için bir skill
Together AI'ın Claude Code, Codex, Cursor ve OpenCode için yaptığı tasarım skill'i. 50 tema ve açık lisanslı 755 fotoğrafla geliyor. Sayfayı kurduktan sonra gerçek bir tarayıcıda açıp yapay zeka işi olduğunu ele veren kalıpları arıyor: her başlığın üstündeki küçük etiket, başlıkta tek renkli kelime, her sayfanın sonuna eklenen e-posta kaydı gibi. Var olan bir sayfayı yeniden tasarlayabiliyor ya da yalnızca denetleyip rapor verebiliyor.
-
Sam Altman, Stanford'da: süper zekayı büyütürken insan kalmak
Stanford İşletme Okulu'nun View From The Top serisinde Sam Altman, neredeyse yatırım bankacısı olacakken nasıl girişimci olduğunu ve OpenAI'ı başta neden bir emeklilik projesi olarak düşündüğünü anlatıyor. Yapay zeka güvenliğini, siber güvenlik risklerini ve insanların emeğinin neden hep önemli kalacağını konuşuyor. Öğrencilere tavsiyesi: beş yıl önce havalı olanın peşinden koşmayı bırakıp yeni olanı inşa etmek.
-
Yapay zekanın içi sandığımızdan çok daha anlaşılır olabilir
Goodfire'dan Nick Cammarata, yapay zeka modellerinin içinin araştırmacıların yıllardır düşündüğü kadar karışık olmadığını savunuyor: nöronların büyük çoğunluğunun tek ve anlaşılır bir işi var. Qwen3-32B üzerindeki ön incelemelerinde bu oranı yaklaşık yüzde 90 olarak tahmin ediyor. Alanın en ünlü örneği olan, hem kedi hem araba görünce çalışan nöron bile ikisini ortak bir V şekli üzerinden bir araya getiriyor.
Nate B Jones videoda bunun yapay zeka güvenliği için neden iyi bir haber olduğunu ve modellerin eğitim sırasında hile yapmasının içeriden okunarak nasıl yakalanabileceğini anlatıyor.
Bu paylaştığım ilk bülten, sadece bir hafta önce ve sadece internet sitemde duyurmuş olmama rağmen yaklaşık 150 kişi katıldı bile. Desteğiniz için çok teşekkürler. Lütfen geri bildirimlerinizi paylaşmayı unutmayın.