Yapay zeka tarafında bu hafta gündemi tek bir şirket değil, bir eğilim belirledi: ağırlıkları herkesin indirebileceği açık modeller. Meta 15 Ekim’de şimdiye kadarki en büyük açık modelini paylaştı, Nvidia aynı gün yeni Nemotron ailesini duyurdu, DeepSeek de 17 Ekim’de Flash modelinin güncel sürümünü yayımladı. Google ise kapalı tarafta en güçlü modeli Gemini 4 Argon’u herkesin kullanımına açtı. Türkiye’den de iki dikkat çeken haber geldi.
Aşağıda 13–17 Ekim arasındaki beş önemli gelişmeyi, şirketlerin kendi açıklamalarına ve güvenilir haber kaynaklarına dayanarak derledik. Şirketlerin paylaştığı performans skorlarının çoğu henüz bağımsız testlerden geçmedi, bunu yazının ilgili yerlerinde ayrıca belirttik.
13–17 Ekim haftasında yapay zeka alanındaki başlıca duyurular. Grafik: KCC, kaynaklar yazının sonunda.
Açık ağırlıklı model ne demek?
Haftanın ortak temasını anlamak için kısa bir tanım işe yarar. Bir yapay zeka modelinin “ağırlıkları”, eğitim sırasında öğrendiği milyarlarca sayısal değerdir. Kapalı modellerde bu değerler şirketin sunucularında kalır, kullanıcı modele yalnızca uygulama ya da API (programların birbirine bağlandığı arayüz) üzerinden erişir. Açık ağırlıklı modellerde ise dosyalar indirilebilir; geliştirici modeli kendi bilgisayarında ya da sunucusunda çalıştırabilir, kendi verisiyle yeniden eğitebilir.
Bunun pratik karşılığı veri kontrolü ve maliyettir. Kurumlar hassas veriyi dışarı göndermeden model kullanabiliyor. Öte yandan bu büyüklükteki modelleri çalıştırmak ciddi donanım ve teknik bilgi gerektiriyor; açık olması, herkesin kolayca kullanabileceği anlamına gelmiyor.
1. DeepSeek V4.1-Flash-1017: daha kısa yanıt, daha düşük maliyet
Çinli DeepSeek, 17 Ekim’de V4.1-Flash modelinin güncellenmiş sürümü DeepSeek-V4.1-Flash-1017’yi yayımladı. Model şirketin web sitesi, uygulaması ve API’si üzerinden kullanıma girdi; ağırlıklar da MIT lisansıyla Hugging Face ve ModelScope’ta paylaşıldı. MIT, ticari kullanıma da izin veren oldukça serbest bir lisans türü.
Şirketin model kartına göre güncelleme, akıl yürütme, kod yazma ve ajan görevlerinde öncekine göre daha iyi sonuç verirken görevleri daha kısa sürede ve daha kısa çıktılarla bitiriyor. Yazılım hatası çözme becerisini ölçen DeepSWE v1.1 testinde yeni sürüm 77,0 puan aldı; önceki sürümün skoru 74,2 idi. Aynı tabloda Claude Opus 5 için 74,0, GPT-5.6 Sol için 73,0 değerleri yer alıyor. Bağlam penceresi, yani modelin tek seferde dikkate alabildiği metin miktarı, 1 milyon token (kelime parçası) olarak belirtilmiş.
DeepSWE v1.1 skorları DeepSeek’in model kartından alındı; değerler şirket tarafından açıklandı, bağımsız doğrulama henüz yok. Grafik: KCC.
Bu rakamların DeepSeek’in kendi ölçümleri olduğunu hatırlatmak gerekiyor. The Decoder’ın aktardığına göre bağımsız testler henüz yayımlanmadı. Aynı duyuruda DeepSeek, kendi geliştirdiği arama altyapısını Search ve Fetch API’leriyle dışarıdaki geliştiricilere de açtı; her uç nokta için 1.000 çağrı başına 0,75 dolar ücret belirlendi.
2. Meta, Muse Spark Open’ın ağırlıklarını paylaştı
Meta, 15 Ekim’de Muse Spark Open modelinin ağırlıklarını yayımladı ve modeli “ABD’nin bugüne kadarki en yetenekli açık ağırlıklı modeli” olarak tanıttı. Model toplam 816 milyar parametreye sahip, ancak her adımda bunun 42 milyarı devreye giriyor. Bu yapıya “uzmanlar karışımı” (MoE) deniyor: model, her soru için kendi içindeki uzman bölümlerin yalnızca bir kısmını çalıştırarak hesaplama yükünü azaltıyor.
Muse Spark Open metin ve görseli birlikte işleyebiliyor, 1 milyon token bağlam penceresi sunuyor ve özellikle kodlama ile uzun soluklu ajan görevleri için tasarlanmış. Meta’nın öne çıkardığı bir detay da modelin iki adet Apple M5 Ultra Mac Studio üzerinde, yani bir masaüstü kurulumunda çalışabilmesi. Ağırlıklar Hugging Face, Amazon SageMaker, Google Cloud ve Microsoft Foundry üzerinden indirilebiliyor. Lisans tamamen serbest değil; Meta, “sınırlı ticari koşullar” içeren kendi Muse lisansını kullanıyor.
Reuters’ın haberine göre Mark Zuckerberg, gelişmiş yapay zekanın az sayıda şirketin elinde toplanmaması gerektiğini savunuyor. Meta ağustosta da daha küçük bir açık model olan Muse Glimmer’ı yayımlamıştı.
3. Nvidia yerel yapay zekaya yükleniyor
Nemotron 3.5 Super VL ve Bolt modelleri
Nvidia da 15 Ekim’de açık model ailesini genişletti. Nemotron 3.5 Super VL, 120 milyar parametreli ve görsel anlayabilen bir model. Şirket, modelin sınıfındaki en yakın rakibinden 5 kat hızlı olduğunu söylüyor; bu da yine Nvidia’nın kendi iddiası. Modelle birlikte açık veri setleri ve eğitim tarifleri de paylaşıldı.
Daha ilginç olan, kişisel bilgisayarlar için hazırlanan Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B. 74 milyar parametreli model, 2-bit nicemleme (sayıları daha az bitle saklayarak modeli küçültme) sayesinde 24 GB belleğe sığacak şekilde tasarlandı. Daha küçük Bolt E4B modelinin 23 Ekim’de gelmesi planlanıyor.
| Model | Şirket | Parametre | Öne çıkan özellik |
|---|---|---|---|
| Muse Spark Open | Meta | 816 milyar (42 milyar aktif) | 1M token bağlam, iki Mac Studio’da çalışabiliyor |
| Nemotron 3.5 Super VL | Nvidia | 120 milyar | Görsel anlama, açık veri setleri |
| Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B | Nvidia | 74 milyar (9 milyar aktif) | 2-bit nicemleme ile 24 GB belleğe sığıyor |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | DeepSeek | Model kartında belirtilmedi | MIT lisansı, 1M token bağlam |
Bu hafta duyurulan başlıca açık ağırlıklı modeller. Bilgiler şirketlerin resmi duyurularından derlendi.
RTX Spark dizüstü bilgisayarlar satışa çıktı
Donanım tarafında 16 Ekim’de RTX Spark işlemcili Windows dizüstü bilgisayarlar ASUS, Dell, HP, Lenovo, Microsoft ve MSI üzerinden satışa sunuldu. Tek bir çipte Blackwell RTX grafik işlemcisi ile Grace işlemciyi birleştiren sistem, 128 GB’a kadar ortak bellek ve FP4 hassasiyetinde 1 petaflop’a kadar yapay zeka işlem gücü sunuyor. Basın bültenine göre fiyatlar 2.599 dolardan başlıyor, bölgeye göre değişebiliyor.
Nvidia’nın mesajı açık: büyük dil modelleri ve yapay zeka ajanları bulut yerine kullanıcının kendi bilgisayarında da çalışabilsin. Bolt modelinin 24 GB sınırına göre tasarlanması da bu hedefle örtüşüyor.
4. Google Gemini 4 Argon herkese açıldı
Kapalı modeller cephesinde haftanın başlığı Google’dan geldi. Şirket 30 Eylül’de ilk olarak sınırlı bir grupla paylaştığı Gemini 4 Argon modelini 13 Ekim’de genel kullanıma açtı. Reuters, modelin aylarca süren gecikmelerin ardından duyurulduğunu yazmıştı.
Argon artık geliştiriciler için AI Studio ve API üzerinden, son kullanıcılar için de Google AI Pro ve Ultra aboneliğiyle Gemini uygulamasında ve Arama’daki AI Mode’da kullanılabiliyor. Google, modelin kodlama, finans, hukuk, siber güvenlik ve bilim gibi çok adımlı işlerde güçlü olduğunu ve Vals Index sıralamasında ilk sırada yer aldığını açıkladı. Tanıtım fiyatı, 1 milyon giriş tokenı için 2 dolar, 1 milyon çıkış tokenı için 10 dolar olarak belirlendi.
5. Türkiye’de yapay zeka: YÖK çağrısı ve 504 girişim
Yükseköğretim Kurulu Başkanı Erol Özvar, 17 Ekim’de yaptığı açıklamada tüm üniversite ve bölümlerde öğretim üyelerini kapsayan yapay zeka eğitimlerinin yaygınlaştırılmasını ve kursların ivedilikle başlatılmasını istedi. YÖK’ün duyurusuna göre Özvar, bu araçların şimdiye kadar daha çok bireysel çabayla öğrenildiğini, artık sistemli eğitime geçilmesi gerektiğini vurguladı ve “Bu konuda hiçbir hocamız geride kalmamalıdır” dedi.
Girişim tarafında ise Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI), 15 Ekim’de Ekim 2026 Girişim Haritası’nı yayımladı. Haritaya 43 yeni girişim eklendi, faaliyeti sona eren 21 girişim çıkarıldı. Böylece sayı Nisan’daki 482’den 504’e yükselerek ilk kez 500’ü geçti. Kuruluş yılı bilinen 41 yeni girişimin 25’i 2025 ya da 2026’da kurulmuş.
TRAI Ekim 2026 Girişim Haritası verileri. Kaynak: turkiye.ai, grafik: KCC.
Yeni girişimler arasında en kalabalık grup 10 şirketle Agentic AI oldu. Ajan tabanlı yapay zeka, yalnızca soruya cevap vermekle kalmayıp bir işi adım adım planlayıp uygulayabilen sistemleri anlatıyor. LegalTech’te yeni girişim sayısı 5’e, HR Tech’te 4’e çıktı. Altyapı ve operasyonlar kategorisine eklenen 3 girişim ise şirket içindeki yapay zeka kullanımını ve maliyetini izleyen araçlar geliştiriyor.
Bu haftanın tablosu ne anlatıyor?
Haftanın duyurularını yan yana koyunca iki şey öne çıkıyor. İlki, büyük şirketlerin açık model yarışını artık yan iş olarak görmemesi. Meta, Nvidia ve DeepSeek’in birkaç gün arayla model paylaşması, geliştiricilerin kapalı sistemlere alternatif arayışına cevap verme çabası olarak okunabilir. İkincisi, yapay zekanın buluttan kişisel cihaza taşınması. RTX Spark ve iki Mac Studio’da çalışan Muse Spark Open, bu yönelimin somut örnekleri.
Burada dikkat edilmesi gereken nokta, skorların büyük kısmının şirketlerin kendi ölçümleri olması. Gerçek kullanımdaki performans çoğu zaman tablolardan farklı çıkabiliyor; bağımsız testler geldikçe tablo netleşecek.
Yapay zeka ile kripto dünyasının kesiştiği alanı merak edenler için bu ayın başında hazırladığımız yapay zeka coinleri yazısına ve OpenAI CEO’su Sam Altman’ın kurucuları arasında yer aldığı Worldcoin projesini anlattığımız rehbere göz atabilir. Yapay Zeka kategorimizde bundan sonra her gün bu alandaki doğrulanmış gelişmeleri paylaşacağız.
Kaynaklar
- DeepSeek – DeepSeek-V4.1-Flash-1017 model kartı (Hugging Face), 17 Ekim 2026
- The Decoder – DeepSeek V4.1 Flash 1017, 17 Ekim 2026
- Meta AI Research – Introducing Muse Spark Open, 15 Ekim 2026
- Reuters (Investing.com) – Meta releases open-weight Muse Spark model, 15 Ekim 2026
- NVIDIA Blog – Nemotron 3.5 Super VL ve Bolt, 15 Ekim 2026
- NVIDIA Newsroom – RTX Spark PCs Available Today, 16 Ekim 2026
- Google – Gemini 4 Argon is now available for everyone, 13 Ekim 2026
- Reuters – Google announces Gemini 4 flagship AI model, 30 Eylül 2026
- YÖK – Özvar’ın üniversitelere yapay zekâ eğitimi çağrısı, 17 Ekim 2026
- TRAI – Girişim Haritası’ndaki yapay zeka startupları 500’ü aştı, 15 Ekim 2026
Bu yazı yalnızca bilgilendirme amaçlıdır; yazıda adı geçen şirket hisseleri veya kripto paralar için yatırım tavsiyesi değildir.
📚 Yazarın Kitapları
Bilge Yatırımcı
Piyasa analizi, portföy yönetimi ve risk değerlendirmesi için pratik bir rehber.
Geleceğine Yatırım
Teknoloji ve geleceğin trendlerine odaklanan stratejik yatırım fikirleri.
