Tüm yazılar

ZERADES JOURNAL / TECH DAILY

9 dk okuma

ZERADES Tech Daily — 14 Ekim 2026: Gemini 4 Argon genel kullanımda, LFM2.5-24B-A2B, MiniCPM-V 4.7

Google Gemini 4 Argon'u herkese açtı. Liquid AI cihaz üstü ajanlar için LFM2.5-24B-A2B'yi, OpenBMB telefonda çalışan MoE MiniCPM-V 4.7'yi yayınladı. ScaleDown CDM'leri OpenRouter'a geldi; Prime Intellect Moondream'i satın aldı.

14 Ekim 2026 Özet: Google, Gemini 4 Argon'u herkese açtı: Gemini API, AI Studio, Vertex ve OpenRouter'da gemini-4-argon olarak kullanılabiliyor; giriş fiyatı $2 / $10 ve 1M birleşik girdi-çıktı limitiyle "long decode" sunuluyor. Açık ağırlık tarafında Liquid AI, cihaz üstü ajanlar için LFM2.5-24B-A2B'yi yayınladı; OpenBMB (Çin) ise telefonda çalışan ilk MoE iddiasıyla MiniCPM-V 4.7'yi duyurdu. Decision model dalgası ScaleDown'un OpenRouter'daki CDM'leriyle sürdü; Prime Intellect, Moondream'i satın aldı.

Günün öne çıkanları

Gemini 4 Argon genel kullanıma açıldı

Google, 30 Eylül'de yalnızca Fairwind programındaki siber savunma ekiplerine açtığı Gemini 4 Argon'u 13 Ekim'de küresel olarak yaygınlaştırdı. Model; Gemini API ücretli katmanı, AI Studio, Gemini Enterprise / Vertex ve Google Antigravity (AI Ultra) üzerinden geliştiricilere, Gemini uygulaması ve Search AI Mode üzerinden ise AI Ultra / Pro abonelerine açık. OpenRouter'da da google/gemini-4-argon olarak listelendi.

Teknik tarafta model kodu gemini-4-argon; girdi metin, görüntü, video, ses ve PDF, çıktı metin. Bağlam penceresi 1.048.576 token ama bu girdi ve çıktı için birleşik bir limit: varsayılan senkron çıktı 65.536 token, yeni "long decode" / continuation protokolüyle çıktı 1M token'a kadar uzayabiliyor. Function calling, structured output, code execution, computer use (preview), search grounding ve düşük / orta / yüksek thinking destekleniyor; explicit caching yok, yalnızca implicit. Giriş fiyatı milyon token başına $2 girdi / $10 çıktı (cache %95 indirimli); 30 Kasım 2026'dan sonra $4 / $20'ye çıkıyor.

Google; Vals Index'te 1. sıra, ERQA'da %87 ve Gray Swan dolaylı prompt injection testinde %0,7 saldırı başarısı gibi kendi ölçümlerini paylaştı. Antigravity içinde ajan kod gönderimlerinin %35'ten fazla arttığını, rollback'lerin yaklaşık üçte bir azaldığını söylüyor. Fairwind programı yüzlerce yeni partnere genişliyor; bu partnerler siber guardrail'siz sürüme erişebiliyor.

Neden önemli: Muse Wonder'ın hemen ardından ikinci frontier modeli de $4 / $20 bandına (giriş döneminde yarı fiyata) API ile geldi. Birleşik 1M limit ve continuation protokolü entegrasyonu değiştiriyor: OpenRouter ve Vertex rehberleri, max_tokens değeri 65.536'yı aşınca durdurulan asistan turunun continuation öğesiyle yeniden gönderilmesini istiyor. Mevcut Gemini istemcilerinizi bu davranışa göre test etmeden geçiş yapmayın. Benchmark'lar yayıncı ölçümü.

Kaynak: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/ Kaynak: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon Kaynak: https://openrouter.ai/google/gemini-4-argon

Liquid AI, cihaz üstü ajanlar için LFM2.5-24B-A2B'yi açık ağırlıkla yayınladı

Liquid AI, LFM2.5 ailesinin en büyük ve son modeli LFM2.5-24B-A2B'yi 13 Ekim'de çıkardı. 24B toplam, token başına yaklaşık 2B aktif parametreli bir MoE: 40 katman (30 gated short convolution + 10 GQA), blok başına 64 expert ve top-4 routing. Bağlam 131K, vocabulary 128K; Türkçe dahil değil ama İngilizce, Çince, Arapça ve Rusça dahil 16 dil destekleniyor. Selefinden farkı, her zaman cevaptan önce açık bir chain of thought üreten reasoning-only model olması; tool calling ve çok adımlı ajan işleri için post-train edilmiş.

Base ve post-trained sürümler Hugging Face'te açık ağırlıkla duruyor; GGUF, ONNX, MLX ve FP8 varyantları ile llama.cpp, vLLM, SGLang ve MLX için ilk gün desteği var. Şirket Apple M5 Max'te 184 token/s, AMD Ryzen AI Max+ 395'te 114 token/s decode hızı ve karşılaştırılan MoE'lere göre en düşük bellek kullanımı iddia ediyor. OpenClaw, Hermes Agent ve Pi gibi yerel ajan harness'leriyle kullanım rehberi de yayınlandı.

Neden önemli: "Özel veri dışarı çıkmasın, ajan yerelde dönsün" senaryosunda 2B aktif parametre, uzun reasoning izlerini ucuzlatıyor. Çin dışı bir açık ağırlık alternatifi olarak Qwen3.6-35B-A3B ve MiniCPM-V 4.7 gibi küçük MoE'lerle aynı segmentte rekabet ediyor. Reasoning-only olduğu için max token bütçesini düşük tutan entegrasyonlar kırılabilir; Türkçe resmi dil listesinde yok.

Kaynak: https://www.liquid.ai/blog/lfm2-5-24b-a2b Kaynak: https://huggingface.co/LiquidAI/LFM2.5-24B-A2B Kaynak: https://docs.liquid.ai/lfm/models/lfm25-24b-a2b

OpenBMB MiniCPM-V 4.7: telefonda 35B MoE vizyon-dil modeli

Tsinghua kökenli OpenBMB, 12 Ekim akşamı (Türkiye saatiyle) MiniCPM-V 4.7'yi resmi olarak duyurdu; haber döngüsü 13 Ekim'de büyüdü. Seride iki model var: serinin ilk MoE'si olan 35B-A3B (35,2B toplam, 256 expert'ten token başına 8'i aktif, 256K bağlam; tek görüntü, çoklu görüntü ve video anlama) ve 1B hafif sürüm. Lisans Apache 2.0. Ağırlıklar 6–7 Ekim'de Hugging Face'e sessizce yüklenmişti; 12 Ekim'de model kartı, lisans ve benchmark'lar eklendi.

Öne çıkan iddia, Lookahead Expert Scheduling (LES) tekniği. Expert yükleme, hesaplama çizelgeleme ve ağırlık erişimini birlikte optimize eden bu yöntem, DSpark speculative decoding ve katman bazlı quantization ile birleşince iPhone 17 Pro Max'te yaklaşık 3 GB bellekle 13+ token/s'lik kayıpsız decode sağlıyormuş. OpenBMB'nin kendi ölçümlerinde 35B-A3B MMBench'te 91,7, MMMU'da 80,2 ve OCRBench'te 91,2 alıyor; Instruct modunda Qwen3.6'dan daha kısa sürede daha yüksek genel skor iddia ediliyor. vLLM, SGLang, llama.cpp ve Ollama desteği ile FP8, int4, AWQ, GPTQ ve GGUF varyantları hazır.

Neden önemli: Çin açık ağırlık ekosisteminden "MoE'yi telefona sığdırma" yönünde somut bir mühendislik adımı geldi. OCR, doküman ve video anlama gerektiren offline mobil uygulamalar için ciddi bir aday. Skorlar yayıncı ölçümü; cihaz üstü hız iddiasını kendi donanımınızda doğrulayın.

Kaynak: https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-o/blob/main/README.md Kaynak: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-4.7-35B-A3B Kaynak: https://openbmb.cn/en/model/minicpm-v-4-7

AI ve modeller

ScaleDown, "Constrained Decoding Models" ile OpenRouter'a geldi

ScaleDown, 13 Ekim'de Classify, Extract ve Summarize adlı üç görev odaklı modeli duyurdu. Hepsi metin ve görüntü (PDF / OCR dahil) alıyor ve 1M input bağlamı destekliyor. Classify-1, OpenRouter'ın Decisions API'si üzerinden evet/hayır, seçim ve sıralı skor sorularına kalibre olasılık döndürüyor; TypeSafe'in Jev Decisions API'siyle istek uyumlu. Extract, düz İngilizce tanımlanan alanları güven skoru ve karakter offset'leriyle çıkarıyor. Summarize ise abstractive özet üretiyor. OpenRouter'da üçü de milyon input token başına $0,04 (lansman indirimli) ve output ücretsiz olarak listeleniyor. Tool calling ve response_format desteklenmiyor.

Neden önemli: Microsoft-Decision-1, Saina Helm ve SubQ Snap'ten sonra "ajan içindeki sınırlı kararları ucuz modele devret" deseni artık gateway seviyesinde standartlaşıyor. Routing, moderasyon ve doküman ön işleme maliyetini düşürmek için denenebilir; JSON şeması zorunlu akışlar için uygun değil.

Kaynak: https://openrouter.ai/scaledown/classify-1 Kaynak: https://openrouter.ai/scaledown/extract Kaynak: https://docs.scaledown.ai/api-reference/classify-overview

Nature Will Natura-1: insan videosuyla eğitilmiş 50B fiziksel temel model

Nature Will, 13 Ekim'de Natura-1'i tanıttı: 1 milyon saatten fazla egocentric insan videosuyla ön eğitilmiş, dil ve görüntü alıp 20 serbestlik dereceli robot ellerini 100 ms'lik döngüde süren 50B parametreli bir MoE. Az miktarda robot verisiyle post-train ediliyor. Şirket kendi benchmark'ında 53,4 (Base) / 59,1 (Agentic) skor raporluyor; gripper'lı π0.5 ve GPT-6-Astra kod politikası 13,5 ve 16,7'de kalıyor. Ancak platformlar farklı ve ölçüm yayıncıya ait. Wonton katlama ve ekran koruyucu takma gibi uzun görevlerin altısında ek task-specific tuning kullanıldığı açıkça belirtilmiş. Ağırlık veya API yok.

Neden önemli: Fiziksel AI'da "robot verisi yerine ölçekli insan videosu" tezi 50B ölçeğinde bir veri noktası kazandı. Doğrudan geliştirici erişimi olmadığı için şimdilik izleme listesi kalemi.

Kaynak: https://www.naturewill.com/blog/natura-1

Provider ve platform

Claude Fable 5.5 izleri: Azure kataloğu ve LiteLLM (resmi duyuru yok)

13 Ekim'de Azure'un East US 2 yönetim API'sinin claude-fable-5-5 kimliğini "GenerallyAvailable" durumu ve 5 Aralık 2027 emeklilik tarihiyle döndürdüğü görüldü. LiteLLM aynı gün bir sync bot PR'ıyla azure_ai/claude-fable-5-5 girişini ekledi. Fiyat ($10 / $50) ve limitlerin (1M bağlam / 128K çıktı) Fable 5.1 girişinden kopyalandığı anlaşılıyor. Anthropic'in model kartı, fiyatı veya duyurusu yok; Microsoft Foundry'nin genel kataloğu ve dokümantasyonu hâlâ Fable 5.1'i en güncel model olarak gösteriyor.

Neden önemli: Bu bir sinyal, lansman değil. Gateway veya fiyat dosyanızı otomatik sync ediyorsanız, var olmayan ya da yanıt vermeyen bir model kimliğinin üretim yönlendirmesine girmemesini kontrol edin.

Kaynak: https://models.litellm.ai/models/claude-fable-5-5 Kaynak: https://pasqualepillitteri.it/en/news/23513/claude-fable-5-5-azure-catalog-anthropic-silent

OpenAI: GPT-6.1 Sol'de 8 saatlik performans düşüşü (Codex + ChatGPT Work)

OpenAI durum sayfasına göre 13 Ekim'de 08:10–16:36 UTC (11:10–19:36 TSİ) arasında GPT-6.1 Sol; ChatGPT Work, Codex Web, Codex API, Codex CLI ve VS Code eklentisinde "degraded performance" yaşadı. Mitigasyon 09:30 UTC'de uygulandı; kök neden açıklanmadı.

Neden önemli: Codex ile çalışan ajan akışlarında o pencerede zaman aşımına uğrayan işleri körlemesine yeniden çalıştırmayın. Önce dosya, PR ve komut durumunu doğrulayın; tek sağlayıcıya bağlı coding ajanları için fallback planını gözden geçirin.

Kaynak: https://opentools.ai/news/openai-gpt-6-1-sol-work-codex-degraded-performance-october-13-2026

Araştırma ve açık kaynak

Modal: karışık donanım ve precision'lı sampler'larla kararlı async RL (Qwen3.6-35B-A3B)

Modal, 13 Ekim tarihli yazısında Qwen3.6-35B-A3B'yi ajan kodlama görevlerinde (Xiaomi'nin MiMo-V2.6 ile yayınladığı 2,7K repo görevi, 256K bağlama kadar) tamamen asenkron RL ile eğitti. Sampler'lar altı hızlandırıcı tipi (B200 / B300 NVFP4, H100 / H200 FP8 ve BF16, A100 ve RTX PRO 6000 BF16) üzerinde, trainer ise B200'de BF16 çalıştı. Düzeltmesiz GRPO her iki kurulumda da çöktü. Score centering + masked importance sampling (opsiyonel top-p mask replay) ile karışık sampler'lar, sampler–trainer KL'si ortalama 4,7 kat yüksek olmasına rağmen homojen B200 BF16 kurulumuyla eşdeğer SWE-bench Pro V2 pass@4'e ulaştı. Güncelleme başına sampler maliyeti yaklaşık %15 düştü.

Neden önemli: RL'de sampling GPU'ların %80–85'ini yiyor. Elinizdeki heterojen veya düşük precision'lı inference filosunu eğitime bağlayabilmek, açık ağırlık modelleri kendi ajan görevinize RL ile uyarlamanın maliyetini düşürüyor. Bulgu tek model ve tek görev setinde; genellenebilirliği Modal'ın beklentisi.

Kaynak: https://modal.com/blog/toward-rl-on-mixed-precision-mixed-accelerator-samplers

Sektör

Prime Intellect, Moondream'i satın aldı

Prime Intellect, 13 Ekim'de açık ağırlık vizyon-dil modelleri ve Photon inference motoruyla bilinen Moondream'i satın aldı (bedel açıklanmadı). Kurucular Vik Korrapati ve Jay Allen, Prime'da inference ve multimodal (vizyon, computer use) çalışmalarını yönetecek. Moondream 3.1 artık Prime Inference'ta Photon ile sunuluyor. Clef ve Clef Flash decision modelleri de Prime Inference ve OpenRouter'da canlı; Clef'in fiyatı Jev ile aynı, Flash yarı fiyata.

Neden önemli: "Model + inference altyapısı birlikte" stratejisi açık model sağlayıcıları arasında konsolidasyonu hızlandırıyor. Küçük ve hızlı vizyon modellerine ihtiyaç duyan ekipler için Prime artık hem eğitim hem serving tarafında tek durak olmaya oynuyor.

Kaynak: https://www.primeintellect.ai/blog/moondream

Kısa notlar

  • SubQ Snap (12 Ekim): Subquadratic, sparse attention tabanlı ve 384K bağlam destekli decision modeli SubQ Snap'i public preview olarak açtı. Fiyatı milyon input token başına $0,05, output ücretsiz; Decision Index 0.2.1'de 61,7 (Jev 57,9) skoru yayıncı ölçümü. Kaynak: https://subq.ai/introducing-subq-snap
  • Step 5 açık ağırlık 15 Ekim'de bekleniyor: StepFun'ın 600B-A27B Step 5 Preview modeli için duyurulan açık ağırlık tarihi yarın. Kaynak: https://chinaapi.ai/model-updates/
  • Mistral Large 4 yeni değil: 13 Ekim'de "yeni çıktı" diye dolaşan Le Chonk public preview'ı 6 Ekim tarihli; ağırlıklar ay sonunda bekleniyor. Bugünkü bültene ana madde olarak alınmadı. Kaynak: https://mistral.ai/news/mistral-large-4/
  • Seedance 2.5 yeni değil: ByteDance'in video modeli 31 Temmuz 2026'da çıktı. 13 Ekim'deki paylaşım dalgası topluluk demolarından ibaret.

ZERADES bakışı

13 Ekim'in ana olayı Gemini 4 Argon'un genel erişime açılmasıydı. Muse Wonder'la birlikte iki frontier model 48 saat içinde aynı fiyat bandına API ile geldi; "en iyi model hangisi" sorusu yerini "kendi ajan iş yükümde hangisi daha ucuz ve kararlı" sorusuna bırakıyor. Açık tarafta ölçek küçülüp cihaza iniyor: Liquid'in 2B aktif parametreli reasoning MoE'si ve OpenBMB'nin telefonda 35B MoE'si aynı günün haberleri. Decision model katmanı ise ScaleDown, SubQ Snap ve Clef ile gateway'lerde bir ürün kategorisine dönüşüyor.

Denenecekler: Argon'u kendi coding / ajan değerlendirmenizde Muse Wonder ve mevcut modelinizle karşılaştırmak (continuation protokolünü test ederek); yerel ajan senaryonuz varsa LFM2.5-24B-A2B ile MiniCPM-V 4.7'yi aynı donanımda ölçmek; routing / sınıflandırma çağrılarınızın bir kısmını bir decision modeline taşıyıp maliyet farkına bakmak.

İzlenecekler: Step 5 açık ağırlığı (15 Ekim), Claude Fable 5.5 için resmi bir Anthropic duyurusu, Mistral Large 4 ağırlıkları, GLM-Legal'in açık kaynak takvimi.

Kaynaklar