Bu haftanın en büyük haberi bir model değil, bir bilanço oldu. Anthropic, yatırımcılara ikinci çeyrek gelirinin 11,5 milyar doları aştığını ve ilk kez düzeltilmiş faaliyet kârına ulaştığını söyledi. Model tarafında ise frontier zekânın fiyatı yeniden düştü. xAI, Grok 4.6’yı çıkardı ve GPT-5.6 Sol’un zekâ puanına beşte bir fiyata ulaştı. Google, hızlı Gemini 3.7 Flash’ı; Zhipu ise açık kaynak GLM-5.3’ü duyurdu. Endeksin zirvesi Claude Opus 5’te değişiklik olmadı ama ucuz uç yükselmeyi sürdürdü.
Anthropic ilk kez kâra geçti
Anthropic
Anthropic, 15 Ağustos’ta yatırımcılara paylaştığı ön sonuçlarda ikinci çeyrek gelirinin 11,5 milyar doları aştığını söyledi. Bloomberg’in gördüğü belgelere göre bu gelir, bir yıl önceki aynı çeyreğin 787 milyon dolarına kıyasla 14 kattan fazla arttı ve şirketin ilk çeyrekteki 4,73 milyar dolarlık gelirinin üç ay içinde iki katından fazlasına çıktı. Daha da önemlisi, Anthropic ilk kez pozitif düzeltilmiş faaliyet kârı bildirdi. Yapay zekâ laboratuvarlarının milyarlarca dolar yaktığı bir dönemde önde gelen bir frontier lab ilk kez faaliyetlerinden para kazandığını gösterdi. Rakamlar ön niteliğinde ve revize edilebilir; Anthropic yorum yapmaktan kaçındı. Financial Times’a göre yatırımcılar şirketin ekimde 2 trilyon dolar ya da üzeri bir değerlemeyle halka açılmasını bekliyor.
So what? Yapay zekânın parasının tükenmeyeceği varsayımı bu hafta ilk kez rakamla sınandı ve tuttu. Bir tedarikçinin sürdürülebilirliğini artık yalnızca model kalitesiyle değil, gerçek gelir ve marjıyla da değerlendirebilirsiniz. Uzun vadeli anlaşmalarda “bu şirket beş yıl sonra ayakta mı” sorusu artık cevaplanabilir bir soru.
Kaynak: Fortune (Bloomberg), The Next Web, Gizmodo (2 trilyon dolar)
xAI, 12 Ağustos’ta Grok 4.6’yı yayımladı. Model, Artificial Analysis zekâ endeksinde 61 puan aldı ve GPT-5.6 Sol ile Claude Fable 5’in bir puan gerisinde, endeksin en üst grubuna girdi. Grok 4.5’e göre beş puanlık bir sıçrama var. En dikkat çekeni fiyatı: 1 milyon token için 2 dolar girdi, 6 dolar çıktı. GPT-5.6 Sol aynı çıktıda 30 dolar istiyor. Grok 4.6, uzun süren ajan görevleri, kodlama ve bilgi işi için ayarlandı; bağlam penceresi 500 bin token’da kaldı, bu da onu 1 milyon token ve üzeri frontier modellerin altında bırakıyor. 200 bin token’ı aşan istekler tüm istek boyunca 4 dolar girdi, 12 dolar çıktı fiyatlanıyor.
So what? Aynı zekâ puanına beşte bir fiyata ulaşabiliyorsanız, model seçimini alışkanlıkla değil hesapla yapın. Yüksek hacimli, ajan tabanlı iş akışlarınızı bu hafta Grok 4.6’ya karşı ölçmek doğrudan bir maliyet kazancı olabilir.
Kaynak: MarkTechPost, 9to5Mac, Artificial Analysis
Google, 13 Ağustos’ta hızlı ve ucuz iş atı modeli Gemini 3.7 Flash’ı duyurdu. Şirket modeli kodlama ve ajanlar için en yetenekli çalışma modeli olarak konumlandırıyor. Fiyatı düşük tuttu: 1 milyon token için 0,75 dolar girdi, 3,75 dolar çıktı. Bağlam penceresi yaklaşık 1 milyon token’da kaldı. Google’ın kendi ölçümlerinde kodlama ve ajan başarısı belirgin biçimde arttı: DeepSWE kodlama ölçütü yüzde 49’dan yüzde 65,3’e çıktı. Bağımsız ölçümde de model, Artificial Analysis zekâ endeksinde 56 puan aldı ve bir önceki Gemini 3.6 Flash’ın (52) ile Claude Sonnet 5’in (55) üzerine geçti. Google, bu artışı yeni bir eğitimden değil algoritmik iyileştirmelerden elde ettiğini söyledi.
So what? Ucuz ve hızlı modellerden artık ciddi kodlama işi çıkıyor. Yüksek hacimli, gecikmeye duyarlı akışlarınızda en pahalı modeli her yere koşmak yerine, işin çoğunu bu sınıf bir modele verip yalnızca zor adımları frontier’a bırakabilirsiniz.
Kaynak: OfficeChai, Google DeepMind (model kartı), DataNorth
Çinli Zhipu AI, 14 Ağustos’ta GLM-5.3’ü duyurdu ve bunu şu an mevcut en güçlü açık kaynak kodlama modeli olarak tanıttı. Model, Artificial Analysis zekâ endeksinde 60 puanla frontier zirvesinin yalnızca üç puan gerisinde. Fiyatı da ucuz: API üzerinden 1 milyon token için 1,40 dolar girdi, 4,40 dolar çıktı. GLM-5.3 önce şirketin kodlama aboneliği üzerinden erişime açıldı; açık ağırlıkların güvenlik değerlendirmesinin ardından yaklaşık iki hafta içinde yayımlanması bekleniyor. Model, GLM-5.2 ile aynı yaklaşık 744 milyar parametreli uzman karması (MoE) tabanını paylaşıyor; kazanç yeni bir ön eğitimden değil uzatılmış son eğitimden geldi.
So what? Kodlamada frontier’a çok yaklaşan bir açık kaynak model, veriyi kendi ortamında tutması gereken ekipler için gerçek bir seçenek. Açık ağırlıklar geldiğinde, hassas kod tabanınızı dışarı çıkarmadan güçlü bir modeli kendi altyapınızda çalıştırabilirsiniz.
Kaynak: VentureBeat, MLQ, explainx.ai
