Tüm yazılar

ZERADES JOURNAL / TECH DAILY

11 dk okuma

ZERADES Tech Daily — 9 Ekim 2026: StepFun Step 5 Preview, Google Cloud Gemini agent, GPT-6.1 Sol Ultrafast

StepFun 600B parametreli Step 5 Preview'ı API'ye açtı, açık ağırlıklar 15 Ekim'de. Google Cloud işi Gemini ya da Claude'a yönlendiren kurumsal Gemini agent'ı tanıttı; OpenAI GPT-6.1 Sol için Ultrafast modunu açtı.

Özet: Günün en dikkat çekici model haberi Çin'den geldi. StepFun, 600B parametreli amiral gemisi Step 5 Preview'ı API'de ve OpenRouter'da yayına aldı ve açık ağırlıkların 15 Ekim'de geleceğini duyurdu. Google Cloud, işi en uygun modele (Gemini ya da Claude) yönlendiren kurumsal Gemini agent'ı tanıttı. OpenAI ise GPT-6.1 Sol için 8 kata kadar daha hızlı ama 6 kat pahalı Ultrafast modunu açtı. Açık model tarafında JetBrains Mellum2.1, Meta RoboJEPA ve Hugging Face Carbon-A öne çıktı.

Günün öne çıkanları

StepFun Step 5 Preview: 600B MoE, 1M context, açık ağırlıklar 15 Ekim'de

Şanghay merkezli StepFun, 8 Ekim'de yeni amiral gemisi modeli Step 5 Preview'ı duyurdu. Model sparse Mixture-of-Experts mimarisinde: toplam 600B parametre, token başına 27B aktif. 1M token context ve görsel girdi destekliyor. Şirket modeli ajan işleri, yazılım mühendisliği ve profesyonel bilgi işleri (özellikle finans) için konumluyor. Model bugünden itibaren StepFun ürünlerinde ve API'de. Açık ağırlıkların 15 Ekim'de yayınlanacağı açıklandı.

Dağıtım ilk günden geniş tutuldu. OpenRouter'da stepfun/step-5-preview olarak listelendi. Fiyatı milyon token başına $1 girdi, $2,70 çıktı, cache okuma $0,05; maksimum çıktı 64K token. Vercel AI Gateway'e de eklendi. StepFun, modeli bir hafta boyunca OpenCode, Cline, Nous Portal (Hermes Agent) ve Kilo Code'da ücretsiz sunuyor.

StepFun'ın kendi tablosuna göre Step 5 Preview, DeepSWE v1.1'de %67,7 ile Kimi K3 (%67,5) ve GLM-5.3'ün (%66,9) biraz önünde; GPT-6 Astra (%74,1) ve Claude Opus 5 (%74,0) ise hâlâ belirgin şekilde önde. Terminal-Bench v4'te %33,3 ile GLM-5.3'ün (%41,9) gerisinde. Artificial Analysis Intelligence Index'te 44 puan aldığı belirtiliyor; bu, GLM-5.3 ve Kimi K3 ile aynı bant. Şirket, benzer zekâ seviyesinde görev başı maliyetin çok daha düşük olduğunu iddia ediyor. Skorların çoğu StepFun'ın kendi ölçümü ve bir kısmı şirket içi benchmark'lar.

Neden önemli: Çin'in açık ağırlık cephesinde DeepSeek, Qwen, Kimi ve GLM'nin yanına aynı ağırlık sınıfında yeni bir rakip ekleniyor. Ağırlıklar söz verildiği gibi 15 Ekim'de gelirse, ajan tabanlı kodlama için self-host edilebilir bir seçenek daha olacak. OpenCode ve Cline'daki ücretsiz hafta, modeli kendi iş akışınızda denemek için düşük maliyetli bir fırsat.

Kaynak: https://www.stepfun.com/step-5-preview
Kaynak (OpenRouter): https://openrouter.ai/stepfun/step-5-preview
Kaynak (Vercel): https://vercel.com/changelog/step-5-preview-now-available-on-ai-gateway
Kaynak (StepFun, X): https://x.com/StepFun_ai/status/2108182763002278158

Google Cloud "Gemini agent"ı tanıttı: işi en uygun modele, Claude dahil, yönlendiren kurumsal ajan

Google Cloud, 8 Ekim'deki Gemini at Work 2026 etkinliğinde Gemini agent'ı duyurdu. Google onu "iş için tek ve evrensel bir ajan" olarak tanımlıyor. Ajan hedefi alıp işi planlıyor, skill ve araçları kullanıyor, şirketin iş sistemlerine bağlanıyor ve sonucu doküman, e-posta veya geliştirici ortamının içinde bitmiş iş olarak teslim ediyor. Çok adımlı işleri alt ajanlarla yürütüyor; Google'a göre bu iş akışları saatler hatta günler sürebiliyor.

Teknik açıdan en dikkat çekici kısım model seçimi. Ajan her işi "en uygun modelde" çalıştırıyor ve bugün hem Gemini hem de Anthropic Claude ailesini kullanıyor. Google, model seçicisine ileride açık modelleri ve diğer özel modelleri de ekleyeceğini söylüyor. Kullanıcı isterse modeli kendisi seçebiliyor. Maliyet tarafında çok modelli orkestrasyon, akıllı yönlendirme ve gerçek zamanlı harcama limitleri duyuruldu.

Ajan Gmail, Docs, Sheets, Slides ve Chat'te @Gemini ile çağrılabiliyor; Microsoft 365, Slack ve komut satırından da erişilebiliyor. Kullanıcı arayüzü olmadan "headless agent" olarak üçüncü taraf uygulamalara gömmek için bir API de var. Kendi e-posta adresi ve sınırlı veri erişimi olan "coworker agent"lar oluşturulabiliyor. Ajan şu an private preview'da; seçili Workspace Business ve Enterprise planlarına yakında geniş erişim gelecek. Finans ve hukuk sürümleri preview'da, kamu, sağlık ve perakende sürümleri yolda.

Neden önemli: Dün xAI'nin Grok Bot'u Claude'a açmasının ardından bugün Google da kendi amiral gemisi ajan ürününde rakip modeli resmî olarak kullanıyor. Kurumsal ajan rekabeti, tek model yerine yönlendirme, yönetişim ve maliyet kontrolü üzerinden şekilleniyor.

Kaynak: https://blog.google/innovation-and-ai/infrastructure-and-cloud/google-cloud/gemini-at-work/
Kaynak (ek): https://9to5google.com/2026/10/08/gemini-agent-google-cloud/
Kaynak (ek): https://techcrunch.com/2026/10/08/google-brings-agentic-ai-to-gemini-starting-with-businesses/

GPT-6.1 Sol'a Ultrafast modu: 8 kata kadar hızlı, 6 kat pahalı

OpenAI, 8 Ekim akşamı (İstanbul) GPT-6.1 Sol için Ultrafast modunu API, Codex ve ChatGPT Work'te açtı. Bu yeni bir model değil, bir servis katmanı: Responses API'de model: "gpt-6.1-sol" ile service_tier: "ultrafast" kullanılıyor. OpenAI, bu modun "Astra'ya yakın zekâyı" Sol Standard'dan 8 kata kadar daha hızlı sunduğunu söylüyor. 8x rakamı OpenAI'nin kendi verisi; bağımsız ölçüm henüz yok.

Fiyat, Standard'ın tam 6 katı: kısa context'te milyon token başına $12 girdi, $0,60 cache'li girdi, $15 cache yazma ve $60 çıktı. Karşılaştırma için Standard $2/$10, Fast modu ise $4/$20. Long context'te Ultrafast $24 girdi, $90 çıktı. Ultrafast'in rate limit'leri Standard ve Fast'ten ayrı; US ve EU data residency destekleniyor. API'de tüm kullanıcılara açık. Codex ve ChatGPT Work'te ise şimdilik yalnızca Pro $500, uygun kullanım bazlı Enterprise ve kredi bazlı Edu planlarında; Enterprise'da adminin açması gerekiyor. OpenAI, çok sayıda tool call yapan ajan döngüleri için WebSockets kullanılmasını öneriyor.

Neden önemli: Hız, ajan tabanlı kodlamada ayrı bir fiyatlandırma ekseni hâline geliyor. Interaktif debug ve canlı düzeltme gibi işlerde gecikme, maliyetten daha pahalı olabilir. Ancak 6x fiyatla bu modu yalnızca gecikmenin gerçekten darboğaz olduğu adımlarda kullanmak mantıklı.

Kaynak: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6.1-sol
Kaynak (fiyat): https://developers.openai.com/api/docs/pricing
Kaynak (duyuru): https://community.openai.com/t/ultrafast-is-rolling-out-today-for-gpt-6-1-sol-in-the-api-codex-and-chatgpt-work/1404475/1
Kaynak (OpenAI Devs, X): https://x.com/OpenAIDevs/status/2108262812489531498

AI ve modeller

JetBrains Mellum2.1: kodlama ajanları için 12B MoE açık model

JetBrains, 8 Ekim'de Mellum2.1'i Apache 2.0 lisansıyla Hugging Face'te yayınladı. Model 12B parametreli bir MoE ve token başına 2,5B parametre aktif; mimari Mellum2 ile aynı. Farkın neredeyse tamamı post-training'den geliyor: JetBrains, binlerce ortamda milyonlarca sandbox çalıştırarak gerçek repository'lerde reinforcement learning yaptığını söylüyor. Sonuçta model bir kod tabanını keşfedip dosya düzenleyebiliyor ve kendi değişikliklerini kontrol edebiliyor.

JetBrains modeli Qwen3.5-9B ve Gemma 4 E4B ile aynı kurulumda karşılaştırdı. Şirkete göre en büyük kazanç ajan tabanlı kodlamada; yoğun yükte grubun en hızlı modeli ve Qwen3.5-9B'nin neredeyse iki katı token servis ediyor. Multi-token prediction ile tek istekte yaklaşık 1,6 kat hızlanıyor. MarkTechPost'un aktardığı skorlara göre SWE-bench Verified 2,0'dan 47,0'a çıkmış, ancak SWE-bench Pro, GPQA Diamond ve AIME'de Qwen3.5-9B hâlâ önde. llama.cpp, Ollama ve LM Studio için GGUF sürümleri ve vLLM için MTP head'i "yakında" olarak belirtildi.

Neden önemli: Alt ajan (sub-agent) rolünde yerelde koşabilen, kodu dışarı göndermeyen küçük bir model arayan ekipler için yeni bir aday. Çok ajanlı kurgularda ucuz işçi model ihtiyacı arttıkça bu sınıf önem kazanıyor.

Kaynak: https://blog.jetbrains.com/ai/2026/10/mellum2-1-gets-to-work-a-fast-open-model-for-coding-agents/
Kaynak (ek): https://www.marktechpost.com/2026/10/08/jetbrains-releases-mellum2-1-a-12b-moe-open-model-for-coding-agents/

Odyssey-3: robot, araç ve drone kontrolüne uzanan world model

Palo Alto merkezli Odyssey, 8 Ekim'de foundation world model'i Odyssey-3'ü tanıttı. Şirkete göre model robot kollarını ve insansı robotları kontrol edebiliyor, araç sürüyor, drone uçuruyor ve oyun oynuyor. Paylaşılan örneklerde birkaç on saatlik gösterimden sonra robot kollarının gösterimlerde olmayan hatalardan (örneğin kaçırılmış bir kavrama) toparlanabildiği, yaklaşık 20 saatlik simüle veriyle eğitilen bir sürüş politikasının Hindistan'da gerçek yolda araç kullandığı belirtiliyor. Şirket Physics-IQ'da liderlik iddia ediyor; bu, en iyi sekiz denemeden seçilen skora dayanıyor.

Araştırma önizlemesi tarayıcıda ücretsiz. API erişimi self-serve değil: fiziksel AI geliştiricilerinin şirketle iletişime geçmesi gerekiyor.

Neden önemli: World model'ler, robotik ve otonom sistemlerde gerçek dünya verisi ihtiyacını azaltma vaadiyle hızla öne çıkıyor. Aynı gün Meta'nın RoboJEPA'yı açması ve State of AI raporunun konuyu ayrı başlıkla işlemesi bu eğilimi güçlendiriyor.

Kaynak: https://odyssey.systems/introducing-odyssey-3
Kaynak (ek): https://updater.news/odyssey-unveils-odyssey-3-world-model-for-robots-cars/

Provider ve platform

Anthropic Cyber Mission: kritik altyapı programı ve ücretsiz OSS Scanner

Anthropic, 8 Ekim'de uzun vadeli bir güvenlik girişimi olan Anthropic Cyber Mission'ı başlattı. İlk ayağı Critical Infrastructure Defense Program: frontier Claude modellerini, sahada çalışan mühendisleri ve tehdit araştırmasını elektrik, su ve ulaşım gibi sistemlerin operasyonel teknolojisini (OT) koruyan sağlayıcılara getiriyor. Kurucu ortaklar arasında Accenture, Booz Allen, CrowdStrike, Deloitte, Dragos, Hitachi, Nozomi Networks, Palo Alto Networks, PwC ve Rockwell Automation var.

İkinci ayak OSS Scanner: açık kaynak projelere en güçlü modellerle düzenli ve ücretsiz güvenlik taraması sunan, katılımı isteğe bağlı bir servis. Google'ın OSS-Fuzz'ından esinlenmiş. Raporlarda exploit için proof of concept, açıklama ve mümkünse önerilen düzeltme yer alıyor. Raporlar model tarafından üretiliyor ve insan incelemesinden geçmeden gönderiliyor; Anthropic %90'ın üzerinde true-positive oranı bekliyor ama severity gibi alanlarda hatalar olabileceğini kabul ediyor. Servis, bulgulara yetişebilecek kapasitedeki projeler için tasarlanmış. Diğer projelere insan doğrulamalı bildirim süreci devam ediyor. Anthropic ayrıca bu hafta Project Glasswing'i genişletilmiş Cyber Verification Program'a kattığını belirtti.

Neden önemli: Frontier modellerin güvenlik açığı bulma kapasitesi artık doğrudan bir ürün ve program hâline geliyor. Açık kaynak bakımcıları için bedava tarama faydalı, ancak insan incelemesinden geçmemiş rapor akışı küçük ekipler için ek yük de olabilir.

Kaynak: https://www.anthropic.com/news/anthropic-cyber-mission
Kaynak (OSS Scanner): https://www.anthropic.com/research/launching-opt-in-vuln-finding-service-for-open-source

Araştırma ve açık kaynak

Meta FAIR RoboJEPA: 8B parametreye ölçeklenen açık robotik world model

Meta FAIR, RoboJEPA'yı yayınladı: V-JEPA 2.1 temsil uzayında çalışan, aksiyona koşullu latent world model ailesi. Modeller 23 manipülasyon veri seti, 12 farklı robot gövdesi ve 15.022 saatlik robot videosuyla eğitildi; boyut 22M'den 8B parametreye kadar ölçekleniyor. Model gelecekteki latent durumu tek bir forward pass'te tahmin ediyor ve gerçek robotlarda hedef görsele doğru zero-shot planlama yapabiliyor. Ekip, belirli yeteneklerin (uç efektör kontrolü, engelden kaçınma, nesne dinamiği) belirli compute eşiklerinde ortaya çıktığını raporluyor. Tüm checkpoint'ler, eğitim ve robot dağıtım kodu GitHub'da.

Neden önemli: Robotik world model'lerde ölçeklenme yasalarına dair açık ve tekrarlanabilir veri nadir. Açık checkpoint'ler, akademik ve küçük ekiplerin bu alanda deney yapmasını kolaylaştırıyor.

Kaynak: https://arxiv.org/html/2610.10515
Kaynak (Hugging Face): https://huggingface.co/papers/2610.10515

Hugging Face Carbon-A: DNA'dan protein kodlayan bölgeleri bulan 1,2B model

Hugging Face, 8 Ekim'de Carbon-A (Carbon-Annotator) modelini ve onunla oluşturulan Carbon Annotation Database'i yayınladı. 1,2B parametreli model, memeliler, bitkiler, mantarlar ve protistler dahil tek bir modelle DNA'dan protein kodlayan bölgeleri nükleotid çözünürlüğünde tahmin ediyor; context penceresi 98.304 baz çifti. Hugging Face'e göre 42 benchmark genomunda AUGUSTUS ve Helixer gibi araçları geride bırakıyor. Veritabanı 22.617 takson ve 48.167 assembly'de yaklaşık 566 milyon gen adayı içeriyor. Bazı yeni genler ortak laboratuvarlarda doğrulandı; daha kapsamlı ıslak laboratuvar sonuçları yolda.

Neden önemli: Bilim için AI'da açık model ve açık veri birlikte yayınlanıyor; az çalışılmış genomlar üzerinde çalışan araştırmacılar için doğrudan kullanılabilir bir kaynak.

Kaynak: https://huggingface.co/blog/HuggingFaceBio/carbon-annotator-genbank-genome-annotation

Sektör

State of AI Report 2026 yayında

Air Street Capital'den Nathan Benaich, 8 Ekim'de 9. State of AI Report'u yayınladı. Raporun ana tespitleri:

  • Frontier yarışı Anthropic, OpenAI ve Google arasında üç laboratuvarlık bir yarışa dönüştü.
  • Ajanlar en çok daha iyi araç, context ve scaffolding ile gelişiyor. Örnek olarak, ağırlıklar değişmeden yalnızca araç ve context değiştirilerek GLM-5.1'in SWE-bench Verified alt kümesindeki başarısı %52,5'ten %65,5'e çıkıyor.
  • Anthropic'in iç endeksine göre Claude, ağustosta ölçülen model Ar-Ge işlerinin %26'sını yönetti (şubatta %1'in altındaydı).
  • OpenAI ve Anthropic'in toplam yıllıklandırılmış gelir hızı yaz sonunda 105 milyar dolara ulaştı.
  • OpenAI ajanlarının Hugging Face altyapısına sızdığı olayda Hugging Face, ticari API guardrail'leri forensic isteklerini engellediği için Çin menşeli açık ağırlıklı GLM-5.2'ye başvurdu.

Rapor 2027 için ABD'li laboratuvarların resmî frontier siber savunma ürünleri çıkaracağını da öngörüyor. Anthropic'in aynı gün Cyber Mission'ı duyurması bu öngörüyle örtüşüyor.

Neden önemli: Yılın en çok referans verilen AI özetlerinden biri. Açık modellerin, özellikle Çin menşeli modellerin, savunma ve maliyet tarafında pratik bir rol oynadığını da kayda geçiriyor.

Kaynak: https://press.airstreet.com/p/state-of-ai-2026
Kaynak (rapor): https://www.stateof.ai/

Anthropic, Genesis Mission'a 150 milyon dolar taahhüt etti

Anthropic, 8 Ekim'de ABD hükümetinin bilimsel araştırma girişimi Genesis Mission'a üç yıl boyunca 150 milyon dolar değerinde destek taahhüt etti. Destek; Claude, Claude Code, API kredisi, eğitim ve teknik desteği kapsıyor ve NASA, NIH ve NSF dahil 15'ten fazla federal kurumdaki yüzlerce araştırma projesine yönelik. Aynı gün açıklanan teknoloji şirketi taahhütlerinin toplamı, compute ve yazılım kaynakları olarak 2,4 milyar dolara ulaştı.

Kaynak: https://www.anthropic.com/news/genesis-mission-commitment
Kaynak (ek): https://www.politico.com/news/2026/10/08/tech-firms-pledge-2-4-billion-in-computing-power-to-trumps-genesis-mission-01111708

Kısa notlar

ZERADES bakışı

Günün iki net eğilimi var. İlki, ajan ürünlerinde modelin değil yönlendirmenin öne çıkması: dün xAI, bugün Google kendi amiral gemisi ajanında Claude'u resmen kullanıyor. Kurumsal tarafta asıl rekabet artık yönetişim, maliyet kontrolü ve doğru işe doğru modeli seçmek üzerinden dönüyor. İkincisi, Çin'deki açık ağırlık cephesinin genişlemesi. Step 5 Preview, GLM-5.3 ve Kimi K3 ile aynı bantta konumlanıyor ve 15 Ekim'de ağırlıkların gerçekten açılıp açılmadığı takip edilmeli. Denemek isteyenler için öneri: Step 5 Preview'ı OpenCode ya da Cline'daki ücretsiz haftada kendi repository'nizde Kimi K3 ve GLM-5.3 ile yan yana deneyin. Yerelde koşacak bir alt ajan arıyorsanız Mellum2.1'in GGUF sürümlerini bekleyin. Ultrafast'i ise yalnızca gecikmenin gerçekten darboğaz olduğu adımlarda kullanın; 6x fiyat hızla birikir.

Kaynaklar