Alibaba’nın 2,4 trilyon parametreli yapay zekâ modeli hisseleri yükseltti Son Haberler

Çinli teknoloji şirketi Alibaba, bugüne kadar geliştirdiği en büyük ve en yüksek kapasiteli yapay zekâ modeli Qwen3.8-Max’i kullanıma sundu. Metin, görsel ve video verilerini işleyebilen model, toplam 2,4 trilyon parametreye ve tek seferde 1 milyon tokena kadar içeriği değerlendirme kapasitesine sahip. Alibaba’nın duyurusuyla aynı dönemde DeepSeek’in V4-Flash modelinin maliyet verilerinin açıklanması, Çin merkezli şirketlerin açık ağırlıklı yapay zekâ sistemleri üzerinden yürüttüğü performans ve fiyat rekabetini yeniden gündeme taşıdı.

Alibaba’nın Hong Kong Borsası’nda işlem gören hisseleri, Qwen3.8-Max’in tanıtılmasının ardından gün içinde yüzde 7’ye varan yükseliş gösterdi. Piyasadaki hareket, modelin büyüklüğü, uluslararası karşılaştırma platformlarında elde ettiği ilk sonuçlar ve ağırlıklarının geliştiricilere açılacağı yönündeki açıklamalarla birlikte gerçekleşti. Farklı piyasa ölçümlerinde kapanışa yakın yükseliş oranının yüzde 4,6 civarında kaydedildiği bildirildi.

2,4 TRİLYON PARAMETRELİ MODEL TANITILDI

Qwen3.8-Max toplam 2,4 trilyon parametre taşıyor. Parametreler, yapay zekâ modellerinin eğitim sırasında verilerden öğrendiği ve örüntüleri tanımak, yanıt üretmek veya belirli görevleri yerine getirmek için kullandığı sayısal ayarları ifade ediyor. Parametre sayısının yüksek olması tek başına daha başarılı bir model anlamına gelmezken eğitim ve hesaplama altyapısının ölçeğini gösteren ölçütlerden biri olarak takip ediliyor.

Alibaba’nın yeni modeli, Moonshot AI tarafından geliştirilen 2,8 trilyon parametreli Kimi K3’ün ardından Çin’de duyurulan en büyük yapay zekâ sistemleri arasında yer aldı. Qwen3.8-Max’in toplam parametre sayısı Kimi K3’ten 400 milyar daha düşük seviyede bulunuyor. İki model de metin, görsel ve video içeriklerini işleyebiliyor ve 1 milyon tokenlık bağlam kapasitesi sunuyor.

AYNI ANDA 95 MİLYAR PARAMETRE ÇALIŞIYOR

Qwen3.8-Max, her sorguda 2,4 trilyon parametrenin tamamını devreye sokmak yerine görevi uzmanlaşmış alt birimler arasında paylaştıran “uzmanlar karması” mimarisini kullanıyor. Alibaba’nın açıkladığı verilere göre bir işlem sırasında yalnızca 95 milyar parametre aktif hâle geliyor. Aktif parametre miktarı, modelin toplam kapasitesinin yaklaşık yüzde 4’üne karşılık geliyor.

Uzmanlar karması tasarımı, sorgunun türüne göre yalnızca ilgili alt sistemlerin çalıştırılmasını sağlıyor. Yazılım kodu üretme, belge inceleme veya görsel analiz gibi farklı görevlerde bütün model yerine belirli uzman birimler devreye giriyor. Yaklaşımın hesaplama maliyetlerini azaltması, yanıt sürelerini kısaltması ve yüksek parametre kapasitesine sahip sistemlerin daha verimli çalıştırılmasını sağlaması amaçlanıyor.

1 MİLYON TOKENLIK İŞLEM KAPASİTESİ SUNUYOR

Qwen3.8-Max, tek bir işlemde 1 milyon tokena kadar veriyi değerlendirebiliyor. Tokenlar bir kelimenin tamamını, kelime parçalarını, noktalama işaretlerini veya kısa veri birimlerini temsil edebiliyor. Yüksek bağlam kapasitesi, yüzlerce sayfalık belgelerin, uzun hukuki dosyaların ve geniş yazılım kodlarının parçalara ayrılmadan aynı işlem içinde incelenmesine imkân sağlıyor.

Alibaba, Qwen3.8-Max’in bir yazılım mühendisliği projesini 16 gün içinde tamamladığını açıkladı. Modelin programlama, araştırma ve uzun süreli görevleri tamamlamaya yönelik olarak geliştirildiği belirtildi. Şirket, model ağırlıklarının genel kullanıma açılmasıyla geliştiricilerin sistemi kendi altyapılarında çalıştırabileceğini ve özel ihtiyaçlarına göre uyarlayabileceğini bildirdi.

ARENA.AI SIRALAMASINDA EN YÜKSEK ÇİNLİ MODEL OLDU

Qwen3.8-Max, kullanıcıların yapay zekâ modellerinden gelen yanıtları karşılaştırarak oy kullandığı Arena.AI platformunda metin modelleri arasında en yüksek sıraya ulaşan Çin modeli oldu. Model, genel metin sıralamasında Anthropic’in Claude Fable 5 modeli ile farklı Claude Opus sürümlerinin gerisinde yer aldı.

Görsel içerikleri değerlendiren yapay zekâ modelleri sıralamasında Qwen3.8-Max dünya genelinde ikinci sıraya çıktı. İlk sırada Claude Fable 5 ailesine ait bir sürüm yer aldı. Arena.AI verileri kullanıcı tercihlerine ve kullanılan kategoriye göre değişebildiği için modellerin sıraları yeni oylarla birlikte güncellenebiliyor.

ALİBABA HİSSELERİ YÜZDE 7’YE KADAR YÜKSELDİ

Qwen3.8-Max’in açıklanmasının ardından Alibaba hisseleri Hong Kong’daki işlemlerde yüzde 7’ye varan artış kaydetti. Gün içindeki en yüksek hareket ile kapanış verileri arasında farklılık oluşurken bazı piyasa kayıtlarında hissenin günü yüzde 4,6 yükselişle tamamladığı belirtildi.

Yatırımcıların modelin açık ağırlıklı yapısına, uluslararası performans sıralamalarına ve Alibaba’nın yapay zekâ alanındaki ürünlerini genişletmesine odaklandığı aktarıldı. Şirket, modelin eğitiminde kullanılan donanım miktarı ve toplam geliştirme maliyeti konusunda ayrıntılı bir rakam paylaşmadı.

DEEPSEEK V4-FLASH TEST BAŞINA 3 SENTE ÇALIŞIYOR

Araştırma şirketi Artificial Analysis, DeepSeek tarafından piyasaya sürülen V4-Flash’ın küresel ölçekte tanınan yapay zekâ modelleri arasında en düşük ortalama çalıştırma maliyetine sahip sistem olduğunu açıkladı. Modelin 1 milyon giriş tokenı için 0,14 dolar, 1 milyon çıkış tokenı için ise 0,28 dolar ücretlendirme sunduğu bildirildi.

V4-Flash’ın karşılaştırmalı testlerdeki ortalama maliyeti görev başına 0,03 dolar, başka bir ifadeyle 3 sent olarak hesaplandı. Aynı testlerin ortalama maliyeti Moonshot AI’ın Kimi K3 modelinde 0,86 dolar, OpenAI’ın GPT-5.6 Sol modelinde 1,86 dolar ve Anthropic’in Claude Fable 5 modelinde 3,15 dolar olarak ölçüldü.

CLAUDE FABLE 5’TEN 105 KAT DAHA UCUZ

Artificial Analysis tarafından açıklanan test maliyetleri esas alındığında DeepSeek V4-Flash, Claude Fable 5’ten 105 kat daha düşük maliyetle çalışıyor. Claude Fable 5’in test başına 3,15 dolarlık ortalama maliyeti, V4-Flash için hesaplanan 0,03 dolarlık tutarın 105 katına karşılık geliyor.

V4-Flash aynı hesaplamaya göre Kimi K3’ten yaklaşık 29 kat, GPT-5.6 Sol’dan ise 62 kat daha düşük ortalama test maliyeti sunuyor. Karşılaştırma yalnızca şirketlerin açıkladığı token fiyatlarını değil, bir modelin görevi tamamlamak için tükettiği toplam giriş ve çıkış verisini de kapsıyor. Düşük token ücretine sahip bir modelin daha fazla işlem yapması hâlinde toplam kullanım maliyeti artabildiği için test başına maliyet ayrı bir ölçüt olarak değerlendiriliyor.

ÇİNLİ ŞİRKETLER AÇIK AĞIRLIKLI MODELLERE ODAKLANDI

Alibaba’nın Qwen3.8-Max ve DeepSeek’in V4-Flash modelleri, Çinli teknoloji şirketlerinin açık ağırlıklı yapay zekâ sistemlerine yöneliminin son örnekleri arasında yer aldı. Açık ağırlıklı modellerde sistemin eğitim sonucunda öğrendiği temel parametreler geliştiricilerin kullanımına sunuluyor. Geliştiriciler modeli kendi sunucularında çalıştırabiliyor, belirli görevler için uyarlayabiliyor ve şirket içi verilerle özelleştirebiliyor.

OpenAI, Anthropic ve Google gibi ABD merkezli şirketler en gelişmiş modellerinde ağırlıklı olarak kapalı sistemleri tercih ediyor. Kapalı modellerde temel ağırlıklar paylaşılmazken kullanıcılar sistemlere şirketlerin uygulamaları veya programlama arayüzleri üzerinden erişiyor. Çin’de geliştirilen açık ağırlıklı modellerin düşük kullanım maliyetleri ve uyarlanabilir yapılarıyla küresel yazılım geliştiriciler arasında kullanım alanını genişletmesi hedefleniyor.

OMDIA’DAN MALİYET VE ERİŞİLEBİLİRLİK VURGUSU

Omdia Baş Analisti Lian Jye Su, birçok iş akışının piyasadaki en yüksek kapasiteli yapay zekâ modeline ihtiyaç duymadığını belirtti. Kurumların yeterli performans gösteren, erişilebilir, şeffaf ve bütçe dostu modellere yöneldiğini ifade eden Su, açık ağırlıklı sistemlerin söz konusu talebi karşıladığını söyledi.

Çinli şirketlerin fiyat ve performans dengesine odaklanan modeller geliştirmesi, yapay zekâ hizmetlerinin yazılım geliştirme, belge analizi, müşteri hizmetleri ve kurumsal otomasyon gibi alanlarda daha düşük bütçelerle kullanılmasını mümkün hâle getiriyor. Alibaba ve DeepSeek tarafından açıklanan veriler, rekabetin yalnızca en yüksek performans puanı üzerinden değil, modelin çalıştırma maliyeti ve geliştiricilere sunduğu erişim biçimi üzerinden de sürdüğünü gösteriyor.