ZERADES JOURNAL / TECH DAILY

12 Ekim 20268 dk okuma

ZERADES Tech Daily — 12 Ekim 2026: Britanya AISI erişimi geri geldi, THX-01, Ekbasis

ABD, Britanya AISI'nin frontier model test erişimini 17 gün sonra geri verdi. Çin açık modellerinde full attention terk ediliyor; Coinbase Qwen3.5-9B'yi post-train etti. HAL-X AI THX-01'i, OpenInterpretability Ekbasis'i duyurdu.

Özet: Pazar günü frontier model çıkışı yoktu; asıl haber politika ve mimari taraftan geldi. Beyaz Saray, Britanya'nın AI Security Institute'üne OpenAI, Anthropic ve Google DeepMind ön sürüm modellerine erişimi 17 günlük kesintiden sonra geri verdi. Julien Simon, Qwen / Kimi / GLM / DeepSeek config dosyalarında full attention'ın büyük ölçüde terk edildiğini gösterdi. Coinbase ise Onramp dolandırıcılık ajanı için Qwen3.5-9B'yi post-train edip kendi ölçümünde Opus 4.5'i geçtiğini yazdı.

Günün öne çıkanları

ABD, Britanya AISI'nin frontier model test erişimini geri verdi

CryptoBriefing ve The Telegraph'ın 11 Ekim tarihli haberlerine göre Beyaz Saray, UK AI Security Institute'ün (AISI) OpenAI, Anthropic ve Google DeepMind modellerine yayın öncesi erişimini yeniden açtı. Erişim, Trump yönetiminin 24 Eylül'de OpenAI ve Anthropic'e Britanya ile yeni modelleri paylaşmayı durdurma talebinden sonra yaklaşık 17 gün kesilmişti; AI bakanı Kanishka Narayan'ın lobiciliği sonrası 11 Ekim'de geri geldi. CryptoBriefing, Google DeepMind'in orijinal Eylül talebinde ismen yer almadığını not ediyor.

Kesinti süresince Anthropic, Claude Mythos 5.1'i yalnızca ABD kuruluşlarına açmıştı. Mythos 5.1 kısıtının kaldırılıp kaldırılmadığı, ulusal güvenlik incelemesinin sonuçlanıp sonuçlanmadığı ve gönüllü düzenlemenin yazılı bir çerçeveye bağlanıp bağlanmayacağı net değil. Telegraph, aynı günlerde kritik altyapı için AI olay bildirimi ve NCSC desteği genişletmesinin de konuşulduğunu yazıyor.

Neden önemli: Yayın öncesi güvenlik testleri, frontier laboratuvarların müttefik düzenleyicilerle nasıl çalıştığını gösteren pratik bir gösterge. Kısa bir siyasi kararla erişimin kesilip açılması, gönüllü anlaşmaların ne kadar kırılgan olduğunu hatırlatıyor.

Kaynak: https://cryptobriefing.com/us-restores-uk-access-ai-model-testing/ Kaynak: https://www.telegraph.co.uk/news/2026/10/11/britain-get-first-look-ai-systems-after-white-house-u-turn/

Çin açık modellerinde full attention büyük ölçüde terk edildi (Julien Simon analizi)

AWS Developer Advocate Julien Simon, 11 Ekim tarihli videosunda Alibaba Qwen, Moonshot Kimi, DeepSeek ve Z.AI GLM'nin en yeni açık modellerinde çoğu (bazen tüm) katmanın artık her önceki token'ı okumadığını config dosyalarından gösteriyor. Örnekler: Qwen3.8-Flash-Next'te 48 katmanın 36'sı linear attention, kalan 12'si indexer bütçeli sparse; Kimi K3'te 69 linear / 24 full; GLM-5.3-Flash linear + sparse; DeepSeek V4-Flash'te full attention katmanı yok (pooled / sparse). Amaç uzun bağlamda KV cache ve compute maliyetini düşürmek.

Simon sekiz dikkat tasarımını (GQA, MLA, sliding window, Mamba-2, linear/KDA, sparse indexer, pooled cache, linear+sparse) anlatıyor ve yayınlanmış full-attention karşılaştırmalarını sayıyor: bir net kazanç, yedi karışık, iki kayıp. Flagship boyutta birebir ablasyonlar hâlâ seyrek; milyon token iddiası ile 128K'ya kadar ölçülen kıyaslar arasında boşluk var. Daha uzun yazı 4 Ekim'de The AI Realist'te; slaytlar CC BY 4.0.

Neden önemli: Yeni Çin açık modellerini uzun ajan geçmişi veya retrieval üzerine kuruyorsanız "her token her katmanda okunur" varsayımı artık geçerli değil. Config'deki katman tiplerini saymak, gerçek bağlam uzunluğunuzda retrieval testi yapmak ve motorunuzun state + KV cache faturalarını birlikte ölçmek üretim kararının parçası olmalı. Bu, 10–11 Ekim'de yeni Çin ağırlık düşüşü olmadığı bir günde en güçlü çeşitlilik sinyali.

Kaynak: https://www.julien.org/youtube/2026/20261011_Your_LLM_No_Longer_Reads_Every_Token_8_Attention_Designs_Explained.html Kaynak: https://www.airealist.ai/p/eight-changes-to-transformer-attention

Coinbase, Onramp dolandırıcılığı için Qwen3.5-9B'yi post-train etti

Coinbase'in 8 Ekim tarihli "Owning Intelligence" Part 3 yazısına göre ekip, SkyRL / GRPO + LoRA ile Qwen3.5-9B'yi kendi Onramp dolandırıcılık veri setinde post-train etti; tek bir RTX PRO 6000 96GB üzerinde toplam maliyet 100 doların altında. Yayıncı ölçümünde post-train edilmiş 9B model, Opus 4.5 karar ajanına göre precision +7,5 puan, recall +12, F1 +9,6, dolar ağırlıklı recall +35,4 puan; çevrimiçi P50 gecikme 0,683 sn'ye karşı 1,515 sn (%55 daha düşük). Part 1'deki A/B'de ajan katmanı fraud işlemleri %30, fraud tutarını %22 azaltmıştı. Part 2'de ise daha yeni Opus / Sonnet / GPT sürümlerinin fraud benchmark'ında recall ve F1'de gerilediği yazılmıştı.

Brian Armstrong duyuruyu X'te 11 Ekim 22:33 UTC'de (İstanbul 12 Ekim 01:33) amplify etti; CryptoBriefing aynı döngüyü 11 Ekim'e tarihlendirdi. Birincil blog midweek; haber döngüsü hafta sonu / Pazartesi sabahına sarktı. Skorlar Coinbase'in özel benchmark'ı; bağımsız tekrar yok.

Neden önemli: Çin menşeli açık ağırlığın dar, doğrulanabilir bir işte frontier API'yi geçebileceğine dair somut bir üretim vakası. "Daha yeni frontier her zaman daha iyi" varsayımını da kırıyor: domain benchmark + RLVR + self-host, API sınırında takılı kalmaktan daha fazla kontrol veriyor.

Kaynak: https://www.coinbase.com/en-sg/blog/part-three-owning-intelligence-series Kaynak: https://cryptobriefing.com/coinbase-qwen-model-fraud-prevention/

AI ve modeller

THX-01: Azerbaycan'dan 322M açık karar modeli

HAL-X AI (Azerbaycan), 10 Ekim'de THX-01'i Apache 2.0 ile açtı: 322 milyon parametreli, otoregresif olmayan, tek ileri geçişte yapılandırılmış karar üreten bir model. mmBERT-base kodlayıcı üzerine karar başlığı eklenmiş; choice, yes/no olasılığı, skor, sayı çıkarma, excerpt ve citation olmak üzere altı yetenek sunuyor. Aday seçenekler çıkarım zamanında veriliyor, yeniden eğitim gerekmiyor. Ağırlıklar Hugging Face'te (doofz/THX-01), pip install thx01 ve ücretsiz kotallı bir API de var.

Şirketin iç çok dilli destek bileti kıyasında (2.843 örnek; Azerice, İngilizce, Rusça, Türkçe) THX-01 %98,4 doğruluk ve ~10 ms gecikme raporluyor; TypeSafe Jev 1.13 için %97,4 ve 331 ms (API üzerinden) yazıyor. Ölçüm koşulları farklı (yerel GPU'ya karşı API), dolayısıyla doğrudan "Jev'i eziyor" iddiası bağımsız doğrulanmış değil. Belge görevlerinde sayı çıkarma %93,4, excerpt F1 %84,1 gibi skorlar da şirket ölçümü. Model üretken metin için değil; dar karar ve yönlendirme işleri için tasarlanmış.

Neden önemli: 9–10 Ekim haftasında Microsoft-Decision-1, TypeSafe Jev ve Nace Drex ile "decision model" katmanı hızla doldu. THX-01, açık ağırlık + yerelde çalıştırılabilir + Türkçe dahil çok dilli vurgu ile ajan yönlendirme denemeleri için düşük maliyetli bir aday. Kendi etiket setinizde kalibrasyonu doğrulamadan üretime almayın.

Kaynak: https://huggingface.co/blog/doofz/thx-01-we-open-sourced-a-322m-decision-model-that Kaynak: https://huggingface.co/doofz/THX-01

Geliştirici ve yazılım

Ekbasis: ajan eyleminin sonucunu önceden tahmin eden API

OpenInterpretability, 10 Ekim'de Ekbasis API'sini duyurdu. Model, mevcut durumu ve ajanın atmak üzere olduğu eylemi alıp (ör. git reset --hard) sonucun olasılıklarını tek ileri geçişte döndürüyor; metin üretmiyor. Git koruması, Claude Code kancası ve MCP sunucusu hazır. Ağırlıklar Apache 2.0; API girişi için lansman fiyatı milyon token başına 0,04 dolar (liste 0,30), çıktı ücretsiz. Tipik bir kontrol ~1.500 token okuyor; kredi USDC/USDT ile ön ödemeli.

Şirketin kendi küçük çalışmalarında Claude Sonnet'in gerçek tarayıcı görevlerinde zararlı koşu sayısı 6/24'ten 1/24'e, Claude Haiku'nun Kubernetes senaryosunda 24/36'dan 2/36'ya düştüğü raporlanıyor; TS-Bench AgentDojo enjeksiyonlarında F1 %97,5 iddiası var. AgentHarm/ASB alt kümelerinde zayıf kaldığını da kendileri yazıyor. Bunlar yayıncı deneyleri, harici doğrulama sınırlı.

Neden önemli: Anthropic'in 9 Ekim'deki "istenmeyen eylem" raporundan bir gün sonra, "eylemden önce sonucu tahmin et" katmanı pratik bir ürün olarak çıkıyor. Güvenlik sınırı değil, yanlış olabilen bir uyarı katmanı; onay ve yedeklemeyi kaldırmaz.

Kaynak: https://openinterp.org/news/ekbasis-api

Reason Agent 1.1: aynı modelde Codex'ten daha ucuz coding harness iddiası

Reason Machines, 10 Ekim'de Reason Agent 1.1'i tanıttı. GPT-6 Astra üzerinde Coding Agent Index'te 65,1 skor (Codex 62,5, düz harness 61,4) ve çözülen görev başına Codex'ten %22 daha düşük maliyet iddia ediyor; deneme başına girdi token'ı %23, çıktı %15 daha az. Temel fikirler: araçları tek bir JavaScript "codemode" programında paralel çalıştırmak ve sabit, önbelleğe uygun prompt/araç seti. Harbor işlerine bağlantılı skorlar paylaşılıyor; bunlar şirket ölçümü.

Neden önemli: "Model aynı, harness faturayı belirler" tezi Artificial Analysis ve HarnessTax tartışmasıyla örtüşüyor. Kendi coding ajanınızda cache hit oranı ve paralel araç kullanımı maliyetin büyük kısmını hareket ettirebilir.

Kaynak: https://reasonmachines.com/blog/introducing-reason-agent-1-1.md

Cloudflare Clef-omni: ses + video + görüntü + metin karar modeli

Cloudflare, 9 Ekim'de Clef ailesine Clef-omni'yi ekledi: Qwen3-Omni-30B-A3B omurgası üzerinde (TTS başlığı çıkarılmış), tek çağrıda audio/video/image/text skorlayan açık ağırlık karar modeli. Workers AI'da @cf/cloudflare/clef-omni, milyon girdi token'ı 0,15 dolar. Aynı gün Clef-flash fiyatı 0,09'dan 0,038'e indi (barındırılan bağlam 64k→24k; HF ağırlıkları 256k iddiasını koruyor) ve barındırılan Clef, SGLang ile yaklaşık 1,7–2× hızlandı. Orijinal Clef 2–4 Ekim sayılarında işlenmişti; omni genişlemesi önceki 8–11 Ekim bültenlerinde yoktu.

Kaynak: https://blog.cloudflare.com/clef-faster-cheaper-multimodal/ Kaynak: https://huggingface.co/Cloudflare/clef-omni

Kısa notlar

AMD Instella-MoE-16B-A3B-Think: AMD, 16B toplam / ~2,8B aktif parametreli açık MoE ailesinin RL ile rafine Think kontrol noktasını Hugging Face'te tutuyor; eğitim tarifi, ara kontrol noktaları ve çıkarım kodu açık. Lisans ResearchRAIL (akademik/araştırma); güvenlik kritik kullanım için değil. Kaynak: https://huggingface.co/amd/Instella-MoE-16B-A3B-Think
Anthropic istenmeyen eylemler, haber döngüsü sürüyor: 9 Ekim raporundaki Philadelphia polisi sahte ihbar örneği 11 Ekim'de güvenlik haberlerinde yeniden dolaştı; yeni teknik detay yok. Konu 10 Ekim bülteninde işlendi. Kaynak: https://www.anthropic.com/research/investigating-unintended-model-actions
GLM-TTS "bugün çıktı" iddiaları yanlış: Bazı Türkçe toplama siteleri GLM-TTS'yi 11 Ekim 2026'ya tarihlendirdi; resmi duyuru ve GitHub notu Aralık 2025. Bugünkü bültene alınmadı.
10–11 Ekim'de yeni Çin laboratuvarı ağırlık düşüşü yok: DeepSeek, Qwen, Kimi, GLM, MiniMax, StepFun'dan doğrulanmış yeni model kartı bulunamadı; Step 5 Preview açık ağırlık takvimi hâlâ 15 Ekim (9 Ekim sayısı).

ZERADES bakışı

Hafta sonu frontier laboratuvarlar sessizken politika, mimari maliyet ve "karar / sonuç" altyapısı konuşuldu. AISI erişiminin 17 günde kesilip açılması, güvenlik testinin teknik olduğu kadar jeopolitik bir mesele olduğunu gösteriyor. Geliştirici tarafında Julien Simon'un config denetimi, Çin açık modellerinde uzun bağlamın artık full attention varsayımıyla planlanamayacağını netleştiriyor; kendi retrieval ve ajan iş yükünüzde ölçüm şart. Coinbase'in Qwen3.5-9B post-train vakası ise açık ağırlığı dar, doğrulanabilir bir domain'de frontier API'nin yerine koyabileceğinizi hatırlatıyor. Decision / outcome katmanı (THX-01, Ekbasis, Clef-omni) de ajan güvenliği ve maliyet için denenecek araçlar listesinde kalmalı. İzlenecekler: Mythos 5.1'in Britanya erişiminin fiilen açılıp açılmadığı, Step 5 açık ağırlıkları (15 Ekim) ve Beam lisans koşulları.