Çin merkezli YZ laboratuvarları son birkaç yıldır rekabetçi açık ağırlıklı YZ modellerinde üstünlüğü elinde tutuyordu ancak Batı menşeli açık modellerdeki son yükseliş buna meydan okuyor.
Nvidia’nın açık ağırlıklı yeni modeli Nemotron 3.5 Super VL, bu yükselişteki en yeni veri noktası olmayı hedefliyor. Kullanıma sunulan 120 milyar parametreli model, Nvidia’ya göre “özelleşmiş, kesintisiz çalışan ajanlar için en hızlı görev tamamlama süresini ve en yüksek doğruluğu” sunarak sektörün ajan odaklı çalışmalara yönelik artan ilgisine odaklanıyor.
Nvidia yayımladığı bültende, “Sınıfındaki en hızlı açık ajan tabanlı model olan Super VL, en iyi ikinci modelden beş kat daha hızlı. Bu sayede kurumsal ajanların günler veya haftalar süren iş akışlarındaki yüksek hacimli görevleri daha hızlı tamamlamasına yardımcı oluyor.” ifadelerini kullandı. Bu değerlendirme, Artificial Analysis’in modeli benzer boyuttaki rakipleriyle karşılaştırdığı testlere dayanıyor. Testlerde InclusionAI’ın Ling 3.0 Flash ve DeepSeek’in V4.1 Flash modelleri sırasıyla ikinci ve üçüncü olurken, Super VL ile aralarında belirgin bir fark kaydedildi.
Nvidia ayrıca Super VL’nin eğitim sonrası süreçle özelleşmiş ajanlarda en üst düzey doğruluğa ulaştığını açıkladı. Şirket, temel modelin eğitim sonrasında yeteneklerini ne kadar ileri taşıyabildiğini örneklerle paylaştı: Sağlık sigortası taleplerinde elde edilen yüzde 44’lük kazanç, modeli Claude Opus 5’in oldukça üzerine çıkardı. Bu durum temel modelin tek başına tescilli öncü modelleri geride bırakamadığı anlamına gelse de işletmelere modeli kendi ihtiyaçlarına göre uyarlama ve son derece spesifik kazanımlar elde etme fırsatı veriyor.
Nvidia’nın duyurusunda vurguladığı gibi açık modellerin kapalı modellere göre avantajı, işletmelerin bu modelleri kendi verileriyle ek eğitimden geçirebilmesi ve kendi altyapılarında çalıştırabilmesi. Bu da daha fazla kişiselleştirme ve güvenlik sağlıyor.
Super VL’ye iki yeni uç model de eşlik ediyor: Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB ve Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB (Nvidia’nın model isimleri üzerinde pek zaman harcamadığı açık). Uç cihazlarda YZ, modellerin yerel olarak ve ağ bağlantısı olmadan çalışabilmesini ifade ediyor. Nvidia’ya göre 24 GB’lık Bolt modeli yerel ajan tabanlı kullanım için geliştirilirken 4 GB’lık Bolt modeli ise “hızlı, sohbet odaklı ajanlar” için tasarlandı.
Şirket, her iki modelin de Nvidia’nın diğer modellerine kıyasla “bellek gigabaytı başına en yüksek zekayı sunduğunu” ifade etti. Yerel ajanlara odaklanan 24 GB’lık model, gigabayt başına en iyi yetenek ve hız dengesini yakalarken, 4 GB’lık model ise “öngörülen kullanım alanları için gigabayt başına en iyi zekayı sunuyor.” Nvidia bu kullanım alanları arasında ses ve cihaz ajanları ile “etkileşimli karakterleri” saydı.
ABD’nin Açık Ağırlıklı YZ Modelleri Yükselişte
Nvidia’nın yeni modelinin uygulamada açık ağırlıklı veya kapalı modeller için yeni bir performans standardı belirleyip belirlemeyeceği henüz belirsiz fakat Artificial Analysis’in bulguları, şimdilik verimlilik artışlarını ortaya koyuyor.
Büyük resme bakıldığında ise bu lansman, YZ dünyasındaki daha geniş bir dönüşümün parçası. DeepSeek ve Moonshot.ai gibi Çinli şirketlerin modelleri, geçmişte pahalı ve kapalı modellere alternatif olan açık, daha ucuz ve daha fazla özelleştirilebilir modellerin sunduğu fırsatları ve beraberinde getirdiği riskleri somutlaştırıyordu. Ancak kısa süre önce Fransız YZ laboratuvarı Mistral, bazı performans testlerinde son teknoloji düzeyinde sonuçlara ulaşan Le Chonk modelini piyasaya sürdü. Nvidia’nın yatırım yaptığı ve satın almak için görüşmeler yürüttüğü Reflection AI da geçen hafta büyük ilgi gören Beam modelini yayımladı.
Açık ağırlık savaşlarında coğrafi uçurum kapanıyor olabilir.
Yalnızca açık modellerin güvenlik riski taşıdığına dair önceki algıyı yıkan OpenAI Hugging Face veri ihlalinin ardından, sektör artık açık ağırlıklı modelleri eskisinden çok daha fazla benimsiyor. Yabancı teknolojilerin kullanımına karşı yayımlanan siber güvenlik yönergeleri dikkate alındığında, ABD menşeli açık modellerin Çinli rakipleri karşısında rüştünü ispatlaması, açık modellerin henüz yaygınlaşamadığı alanlarda da yükselişe geçmesine yardımcı olabilir.
Kaynak: https://www.zdnet.com/innovation/nvidia-nemotron-3-5-super-vl-model-us-open-weight-ai/
