Tüm yazılar

ZERADES JOURNAL / TECH DAILY

11 dk okuma

ZERADES Tech Daily — 15 Ekim 2026: Ling-3.1-flash açık ağırlık, Grok Voice 3.0, Ultramarine 1 Flash

Ant Group'un 560B'lik Ling-3.1-flash'ı MIT lisansıyla açıldı, xAI Grok Voice 3.0'ı aynı fiyatla API'ye getirdi, Paper Instruments GLM-5.3 Flash tabanlı Ultramarine'i duyurdu; Claude Platform'a OpenTelemetry, OpenAI'dan GPT-4o/4.1 kapanma takvimi.

15 Ekim 2026 Özet: Ant Group'un inclusionAI ekibi, 560B parametreli Ling-3.1-flash'ın ağırlıklarını MIT lisansıyla ve 1M bağlamla Hugging Face'e koydu. xAI, sesli ajanlar için Grok Voice 3.0'ı aynı fiyatla API'ye açtı. Paper Instruments ise Z.ai'nin GLM-5.3 Flash'ı üzerine RL ile eğittiği bilgi işi modeli Ultramarine 1 Flash'ı duyurdu. Provider tarafında Claude Platform'a OpenTelemetry izleme geldi, OpenAI eski GPT-4 serisi için kapanma takvimi açıkladı, GitHub ise HydraFusion Max'i tanıttı.

Günün öne çıkanları

inclusionAI, Ling-3.1-flash'ın ağırlıklarını MIT lisansıyla açtı

Ant Group'un açık model ekibi inclusionAI, eylül sonunda API geçitlerinde iki haftalık ücretsiz deneme olarak sunduğu Ling-3.1-flash'ın tam ağırlıklarını Hugging Face'te yayınladı. Repo 13 Ekim'de açıldı, dosyaların yüklenmesi 14 Ekim'de tamamlandı. Lisans MIT. Deneme sürümünde 256K ile sınırlı olan bağlam penceresi açık sürümde 1M token.

Model 560B toplam, token başına 25B aktif parametreli hibrit-lineer bir MoE. Attention tarafında 63 KDA (linear attention) ve 9 gated MLA katmanı 7:1 oranında karıştırılıyor. 512 routed ve 1 shared expert var, token başına 8 expert devreye giriyor. Model kartı Terminal-Bench 4.0, SWE-bench Pro, FrontierSWE ve GDPVal-AA V2.1 gibi testlerde güçlü sonuçlar iddia ediyor, ancak skorlar yalnızca görsel olarak paylaşılmış ve bağımsız ölçüm henüz yok.

Serving tarafında ilk gün SGLang imajı (8× H200 TP8+EP8 veya 4× GB300, MTP speculative decoding ile) ve bir vLLM branch'i hazır. Ekip ayrıca açık kaynak Pi ajanı üzerine kurulu, saatlerce süren uzun ufuklu kodlama işleri için LingCode adlı bir harness tanıttı; bunun açık kaynak yapılması "değerlendiriliyor". Eğitim içeriğine dair bir özet PDF de ayrıca yayınlandı.

Neden önemli: "Önce API, sonra ağırlık" sözü zamanında tutuldu. MIT gibi ek ticari koşul içermeyen bir lisans, bu ölçekteki bir model için kurumsal kullanımı kolaylaştırıyor. Linear attention ağırlıklı mimari, 1M bağlamlı ajan iş yüklerinde KV cache maliyetini düşürmeyi hedefliyor. Ancak donanım ihtiyacı ciddi (8× H200 sınıfı) ve skorlar yayıncı iddiası; kendi değerlendirmenizden geçirmeden üretime almayın.

Kaynak: https://huggingface.co/inclusionAI/Ling-3.1-flash Kaynak: https://postcutoff.com/e/2026-10-14-ling-3-1-flash-open-weights/ Kaynak: https://technode.com/2026/09/30/ant-group-launches-ling-3-1-flash-with-560-billion-parameters/

xAI, Grok Voice 3.0'ı Voice Agent API'de aynı fiyatla açtı

xAI (SpaceXSI), 14 Ekim'de speech-to-speech modeli Grok Voice 3.0'ı duyurdu. Model grok-voice-3.0 kimliğiyle Voice Agent API'de dakika başına $0,08 (saatte $4,80) ücretle sunuluyor; bu, Grok Voice 2.0 ile aynı fiyat. grok-voice-latest alias'ını kullanan oturumlar otomatik olarak yeni modele geçirildi, API değişmedi. grok-voice-2.0 ise deprecated durumuna alındı.

Şirket, Artificial Analysis'in 13 Ekim tarihli ölçümlerine dayanarak Grok Voice 3.0'ın Speech-to-Speech Index'te 86,9 ile ilk sırada olduğunu (Grok Voice 2.0: 81,3; GPT-Live-1: 83,2; Gemini 3.8 Live: 82,6), Full Duplex Bench'te %97 aldığını ve ServiceNow'un EVA-Bench'inde %74 aldığını söylüyor. Destek çağrısı senaryolarını ölçen τ-Voice'ta %71,6 ile GPT-Live-1'e yakın, ancak yaklaşık %40 daha düşük gecikmeyle çalıştığı belirtiliyor.

Model, Tesla araçlarında ve Starlink çağrı merkezlerinde kullanılıyor. xAI'ye göre Starlink günde yaklaşık 20.000 müşteri çağrısını Grok Voice ile karşılıyor ve bunların yaklaşık %70'i insan müdahalesi olmadan çözülüyor.

Neden önemli: Sesli ajan pazarında model değişimi artık fiyat değişmeden ve alias üzerinden sessizce gerçekleşiyor. grok-voice-latest kullanıyorsanız davranışınız 14 Ekim itibarıyla değişti; prompt, kesme (interruption) ve araç çağrısı akışlarınızı yeniden test edin. Sabit sürüm istiyorsanız model kimliğini açıkça pinleyin. Benchmark rakamları xAI'nin aktardığı ölçümler.

Kaynak: https://x.ai/news/grok-voice-3 Kaynak: https://docs.x.ai/developers/release-notes Kaynak: https://siliconangle.com/2026/10/14/grok-voice-3-0-from-spacexsi-outscores-openai-and-google-on-speech-to-speech-index/

Ultramarine 1 Flash: GLM-5.3 Flash üzerine bilgi işi için RL

San Francisco'daki küçük ekip Paper Instruments, 14 Ekim'de Ultramarine 1 Flash'ı yayınladı. Model, Z.ai'nin açık ağırlıklı GLM-5.3 Flash'ı üzerine büyük ölçekli reinforcement learning (CISPO tabanlı, LoRA rank 64) ile eğitilmiş. Hedef kodlama değil; doküman, tablo ve sunum üreten profesyonel bilgi işi. Eğitim müfredatı 4 alan, 19 uygulama alanı ve 88 ortam tipine yayılıyor; 131K bağlam ve 250 tura kadar uzun görevlerle eğitilmiş. Şirket kendi testlerinde hakem olarak GPT-5.6 Terra kullanıyor.

API OpenAI Chat Completions, Responses ve Anthropic Messages uyumlu (ultramarine-1-flash). Fiyat milyon token başına $0,15 girdi, $0,03 cache'li girdi ve reasoning dahil $0,50 çıktı. Şirketin kendi test seti PI Knowledge Work'te görev başına $0,13 maliyetle 59,3 puan; aynı testte Claude Fable 5'in 57,8 puanı görev başına $8,19'a mal oluyor. Baz modele göre altı bilgi işi benchmark'ında ortalama 4,1 puan artışı, %6,5 daha az token kullanımıyla sağladığı belirtiliyor. Karşılaştırılan modeller arasında JobBench, PI Knowledge Work ve FrontierFinance'te önde; AutomationBench, DiligenceBench ve APEX-Agents'ta gerideler. Kodlama tarafında (Terminal-Bench 2.1: 83,2'ye 84,3; DeepSWE: 61,5'e 63,4) baz modelin biraz gerisinde kalıyor.

Ağırlıklar henüz yok; sayfada "yakında" yazıyor. Açık kaynak olarak yayınlananlar Feather ajan harness'i ile doküman araçları paper-docx, paper-pptx ve paper-xlsx.

Neden önemli: Çin menşeli açık bir baz modelin, küçük bir ekip tarafından dar bir alana RL ile uyarlanıp frontier modellere yakın sonuç verebileceğine dair somut bir örnek. Doküman üreten ajan akışları için maliyet farkı büyük. Yine de benchmark'ların çoğu şirketin kendi test seti ve kendi hakemi; bağımsız ölçüm yok ve model şu an kapalı bir endpoint.

Kaynak: https://www.paperinstruments.com/blog/ultramarine Kaynak: https://docs.paperinstruments.com/docs/ultramarine/billing Kaynak: https://www.orcarouter.ai/blog/ultramarine-1-flash-release

AI ve modeller

StepFun, Step 5 Preview ağırlıklarını resmi hesaptan açtı (15 Ekim sabahı)

Dün "15 Ekim'de bekleniyor" diye not düştüğümüz Step 5 Preview ağırlıkları, 15 Ekim'in ilk saatlerinde (yaklaşık 04:30 TSİ) StepFun'ın resmi stepfun-ai Hugging Face hesabında yayına girdi: Step-5-Preview (FP8), Step-5-Preview-BF16 ve Step-5-Preview-NVFP4. Model 600B toplam, 27B aktif parametreli bir MoE ve 1M token bağlam destekliyor. vLLM için hazır bir imaj (vllm/vllm-openai:step-5-preview) mevcut; FP8 sürüm tek düğümde 4× B300 veya 8× H200 ile ayağa kalkıyor. Lisans "StepFun Model License 1.0": Apache-2.0 tarzı, ancak ek atıf ve ticari lisans koşulları içeriyor. Bazı yayın organları 15 Ekim gece yarısından sonra (UTC) repoya hâlâ erişilemediğini yazmıştı; erişim sonradan açıldı.

Neden önemli: Haber kapsam penceremizin birkaç saat dışında kalıyor ama dün takibe aldığımız bir sözün yerine geldiğini gösteriyor. Üçüncü taraf mirror'lar yerine yalnızca resmi stepfun-ai reposunu kullanın ve ticari kullanımdan önce lisans koşullarını okuyun.

Kaynak: https://huggingface.co/stepfun-ai/Step-5-Preview Kaynak: https://huggingface.co/stepfun-ai/models

Pareto 26.9: Unbiased'ın "composite" modeli gateway'lere yayıldı

Unbiased adlı sağlayıcının kendini "multimodal composite model" olarak tanımlayan Pareto 26.9'u, OpenRouter'da 13 Ekim tarihli ve 14 Ekim'de gateway değişiklik listelerine girdi. Model multimodal girdi alıyor; 262K bağlam ve 131K çıktı limiti var. Fiyat milyon token başına $2,50 girdi / $7,50 çıktı. OpenRouter'da en çok kullanan uygulama Cursor görünüyor. Unbiased'ın modelin içinde hangi alt modellerin çalıştığına dair ayrıntılı bir teknik açıklaması yok.

Neden önemli: Sakana Fugu ve GitHub HydraFusion ile birlikte "tek model değil, orkestrasyon" yaklaşımı ürünleşiyor. Ancak hangi alt modellerin kullanıldığını bilmeden veri işleme ve uyumluluk değerlendirmesi yapmak zor; hassas veri göndermeden önce sağlayıcı koşullarını inceleyin.

Kaynak: https://openrouter.ai/unbiased/pareto-26.9

Provider ve platform

Claude Platform'a OpenTelemetry izleri geldi (public beta)

Anthropic, 14 Ekim'de Claude Managed Agents, Messages API ve Claude SDK'larından OpenTelemetry trace gönderimini public beta olarak açtı. Ajan çalışmaları, model çağrıları ve araç kullanımları standart OTel trace olarak dışarı aktarılabiliyor. Trace'ler OpenTelemetry GenAI semantic conventions'a uyuyor; Grafana, Honeycomb, Sentry, Splunk, Datadog, Langfuse, LangSmith, Braintrust, Arize, PostHog, New Relic ve Databricks Unity Gateway gibi araçlarla çalışıyor. SDK'lar trace'leri otomatik gönderiyor; Managed Agents ve Messages API için Claude Console'da bir hedef tanımlamak gerekiyor.

Neden önemli: Standart GenAI conventions sayesinde Claude ve diğer sağlayıcıların trace'leri aynı panoda karşılaştırılabiliyor. Ajanların yetkisini artırmadan önce ne yaptığını izlemek için düşük maliyetli bir adım. Trace'lere prompt ve araç çıktıları da girebileceği için hangi verinin hangi araca aktığını gözden geçirin.

Kaynak: https://claude.com/resources/articles/agent-observability-on-the-claude-platform

OpenAI: GPT-4o / GPT-4.1 API'den kalkıyor, GPT-5.5 Codex'ten çekildi

OpenAI, 14 Ekim'de gpt-4o-2024-08-06, gpt-4o-2024-11-20, gpt-4o-mini-2024-07-18, gpt-4.1-2025-04-14 ve gpt-4.1-mini-2025-04-14 modellerinin 14 Ocak 2027'de API'den kaldırılacağını geliştiricilere bildirdi; önerilen yerine geçen model gpt-6-luna. Bu modellerin fine-tune edilmiş sürümleri de aynı takvime tabi.

Aynı gün, eylülde duyurulan plan doğrultusunda GPT-5.5, ChatGPT ile oturum açmış kullanıcılar için Codex'ten 19:00 UTC'de (22:00 TSİ) kaldırıldı. API ve API anahtarıyla açılan Codex oturumları etkilenmiyor. OpenAI, gpt-5.5 seçen workspace varsayılanlarının, özel ajanların, zamanlanmış görevlerin ve script'lerin gpt-6.1-sol'e güncellenmesini öneriyor.

Neden önemli: GPT-4o ve GPT-4.1 hâlâ birçok üretim entegrasyonunda ve fine-tune'da varsayılan. Üç aylık süre, değerlendirme ve geçiş için kısa sayılır. Deprecations sayfasında 23 Ekim 2026'da kapanacak daha eski snapshot'lar da listeleniyor.

Kaynak: https://developers.openai.com/api/docs/deprecations Kaynak: https://learn.chatgpt.com/docs/changelog

GitHub Copilot: HydraFusion güncellendi, HydraFusion Max geldi

GitHub, birden fazla modeli orkestre edip tek yanıt üreten HydraFusion'ı 14 Ekim'de güncelledi ve daha yüksek reasoning bütçeli HydraFusion Max seçeneğini ekledi. Model havuzunda artık Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, GPT-6.1 Sol ve GPT-6 Luna var. Taslak adımlarında medium, inceleme adımlarında high reasoning effort kullanılıyor. Cascade iş akışına bir hakem (judge) adımı eklendi; Critique ise artık paralel critic modellerle çalışıyor ve çalışma alanını araçlarla inceliyor. İki seçenek de VS Code, GitHub Copilot uygulaması ve Copilot CLI'da research preview olarak; Pro, Pro+, Business ve Enterprise planlarında deneysel özellikler açıkken kullanılabiliyor.

Neden önemli: Model seçimini kullanıcıdan alıp orkestrasyon katmanına taşıyan yaklaşım, büyük bir IDE sağlayıcısında da yaygınlaşıyor. Kurumsal tarafta hangi görevde hangi modelin çalıştığı ve token maliyeti daha az görünür hale gelebilir; organizasyon model politikalarınızı kontrol edin.

Kaynak: https://github.blog/changelog/2026-10-14-hydrafusion-updates-and-new-max-option/

Araştırma ve açık kaynak

UltraBERT: sınıflandırma ve retrieval'da aynı anda iddialı açık encoder

Kore'deki DMIS Lab, 14 Ekim'de 32K yerel bağlamlı İngilizce encoder ailesi UltraBERT'i (150M ve 380M) ve bunun üzerine kurulu UltraBERT-Embed-150M embedding modelini Apache 2.0 lisansıyla yayınladı. Ekibin bulgularına göre encoder'lar 1–2T token civarında doygunluğa ulaşıyor. Düşük masking oranı sınıflandırmayı, yüksek masking oranı retrieval'ı iyileştiriyor. Çözüm olarak %5 ve %50 masking 4:1 oranında karıştırılıyor, iki orana ayrı LM head'ler veriliyor ve yalnızca düşük masking head'i 1,3B'lik bir öğretmen modelden distill ediliyor. 380M model GLUE'da 91,0 ve BEIR'de 47,7 alıyor; 32K'ya kadar passkey testinde %99 başarı raporlanıyor. Embed-150M, MTEB(eng, v2)'de 67,24 ile 200M altındaki en iyi dense model olduğunu iddia ediyor. Skorlar yayıncı ölçümü.

Neden önemli: RAG, sınıflandırma, guardrail ve "decision model" iş yüklerinin çoğu hâlâ küçük encoder'larla daha ucuz çalışıyor. 32K bağlam, uzun doküman embedding'i için ek bir açık lisanslı seçenek sunuyor. ABD dışı akademik bir ekipten geliyor.

Kaynak: https://huggingface.co/blog/dmis-lab/ultrabert

Sentient: model fingerprinting için açık leaderboard ve mlprints

Sentient Foundation, 14 Ekim'de model ağırlıklarına gömülü "parmak izi" yöntemlerini karşılaştıran açık bir Fingerprinting Leaderboard ve ortak değerlendirme çerçevesi mlprints'i yayınladı. Şirketin Perinucleus yöntemi Llama-3.1-8B'ye 24.576 parmak izi gömebiliyor; ancak Sentient, SaTML 2026'da sunduğu çalışmada kendi yöntemi dahil incelenen on şemanın neredeyse tamamının uyarlanabilir saldırılarla atlatılabildiğini açıkça belirtiyor. Parmak izi eşleşmesinin tek başına hukuki sahiplik kanıtı olmadığının da altını çiziyor.

Neden önemli: Distillation ve izinsiz türetme tartışmalarının yoğunlaştığı bir dönemde, açık ağırlık yayınlayan ekipler için köken kanıtı üretmenin ne kadar güvenilir olduğunu ölçen ortak bir zemin oluşuyor. Bugünkü sonuçlar "henüz yeterince sağlam değil" diyor.

Kaynak: https://sentient.foundation/news/fingerprinting-for-ai-models

Sektör

Mistral, tasarım odaklı AI şirketi New Material'ı satın aldı

Mistral, 14 Ekim'de AI ürün tasarım şirketi New Material'ı satın aldı; bedel açıklanmadı. Ekip, Mistral bünyesinde müşterilerle birlikte geliştirme yapacak yeni bir "Solutions Design" birimi kuracak ve sahadaki kurulumlardan gelen geri bildirimi ürüne taşıyacak. Birimin odağı, kurumsal ve kamu müşterileri için "sovereign AI" çözümleri.

Neden önemli: Avrupa'nın öncü model şirketi, model satışının yanında kurumsal ve kamu müşterilerine uçtan uca çözüm teslimine yöneliyor. Bu, OpenAI ve Anthropic'in "forward-deployed" ekip yaklaşımına benzer bir rekabet hattı.

Kaynak: https://newmaterial.ai/stories/newmaterial-joins-mistral Kaynak: https://www.startup.eu/blog/post/mistral-acquires-new-material

Anthropic, Singapur ofisini açtı ve hükümetle MOU imzaladı

Anthropic, 14 Ekim'de Asya-Pasifik'teki beşinci ofisini Singapur'da açtı ve Singapur Dijital Kalkınma ve Bilgi Bakanlığı ile bir mutabakat zaptı (MOU) imzaladı. Anlaşma AI güvenliği ve model değerlendirme alanında iş birliğini kapsıyor. Anthropic'e göre GovTech'te 1.500'den fazla mühendis Claude Code kullanıyor. Şirket, düzenlemeye tabi sektörler için Amazon Bedrock üzerinde bölge içi inference seçeneğinin bulunduğunu da hatırlatıyor.

Neden önemli: Frontier laboratuvarlar ile hükümetlerin model değerlendirme iş birliği Asya'ya yayılıyor. Bölgesel veri yerleşimi şartı olan ekipler için in-region inference seçenekleri giderek daha belirleyici hale geliyor.

Kaynak: https://www.anthropic.com/news/singapore-office-opening

Kısa notlar

ZERADES bakışı

14 Ekim'in ana teması açık ağırlıkların büyümesi ve uzmanlaşmasıydı. Ant'ın 560B'lik Ling-3.1-flash'ı MIT lisansıyla açıldı, StepFun'ın 600B'lik Step 5'i birkaç saat gecikmeyle geldi. Aynı gün küçük bir ekip, Z.ai'nin GLM-5.3 Flash'ını RL ile bilgi işine uyarlayıp frontier fiyatının çok altında sonuç raporladı. Çin menşeli açık modeller artık hem doğrudan rakip hem de başkalarının ürün kurduğu bir baz katman. Frontier tarafındaysa yenilik model ağırlığından çok platform yüzeyinde: gözlemlenebilirlik (OTel), orkestrasyon (HydraFusion Max, Pareto) ve sessiz alias güncellemeleri (Grok Voice).

Denenecekler: Ajanlarınızı Claude Platform'da çalıştırıyorsanız OTel trace'lerini mevcut panonuza bağlamak; GPT-4o / GPT-4.1 bağımlılıklarınızın envanterini çıkarıp gpt-6-luna ile karşılaştırmalı test planlamak; uzun bağlamlı ajan senaryonuz ve donanımınız varsa Ling-3.1-flash'ı kendi görev setinizde denemek.

İzlenecekler: Ultramarine ağırlıkları ve bağımsız değerlendirmeler, LingCode'un açık kaynak olup olmayacağı, Claude Fable 5.5 için resmi bir duyuru, GLM-5.5 için Z.ai'den resmi tarih.

Kaynaklar