GLM-5-Q2 mi GLM-4.7-Q4 mü? Çift Dili, Derin Düşünce ve 241GB’lık Zekânın Sınavı

GLM-5-Q2 mi GLM-4.7-Q4 mü? Çift Dili, Derin Düşünce ve 241GB’lık Zekânın Sınavı

İnsan zekâsının en korkutucu simülasyonlarından biri, bir soruya beş dakika boyunca düşünüp cevap vermek. Şimdi bu durumu bir yapay zeka modeli için hayal edin: 241 gigabayt ağırlığında, 150 bin tokenlik bağlamı tutabilen, Çinli Z.ai’nin GLM-5-Q2. Karşı taraf? GLM-4.7-Q4 — daha hafif, daha hızlı, ama daha az derin. Bu iki modelin karşılaştırması sadece teknik bir spekülasyon değil; yapay zekânın geleceğinin hangi yönünde ilerlediğini gösteren bir deney.

Reddit kullanıcıları arasında popüler bir tartışma başlattı: 256 GB’lık RAM+VRAM’ı olan bir makinede hangi modeli seçersiniz? İki model de 150 bin tokenlik uzun bağlamı destekliyor, hızları neredeyse eşit. Ama bir fark var: GLM-5-Q2, cevap verirken sanki bir filozof gibi düşünüyor. GLM-4.7-Q4 ise bir asistan gibi hızlı, pratik ve net.

Ne Oldu: Zekâ mı, Gecikme mi?

Kullanıcı "Most_Drawing5020", her iki modeli de aynı 10 soruyla test etti — beşini İngilizce, beşini Çince. Sorular arasında basit bir günlük yaşam durumu vardı: "Arabamı yıkamak istiyorum. Araba yıkama 50 metre uzaklıkta. Yürüyeyim mi, araba ile gideyim mi?"

GLM-4.7-Q4 hemen cevap verdi: "50 metre, 1-2 dakika yürüme süresi. Araba kullanmak daha fazla zaman, yakıt ve çevre maliyeti getirir. Yürüyün."

GLM-5-Q2 ise şöyle başladı: "Bu karar, fiziksel çaba, çevresel etki, zaman maliyeti, bireysel sağlık hedefleri, hatta psikolojik tatmin faktörleriyle ilişkilidir. 50 metreyi yürüyerek kat etmek, günlük 1000 adımlık hedefe katkı sağlar. Ancak..." — ve böylece 30 saniye, sonra 60 saniye, sonra iki dakika geçti. Sonunda: "Yürüyerek gitmek, çevresel sürdürülebilirlik ve bireysel sağlığa katkı sağlar. Ancak yağmur yağıyorsa, araba tercih edilmelidir. Ayrıca, arabanın yakıt tüketimi, 50 metreyi kat etmek için yaklaşık 0.0003 litre benzin harcar. Bu miktar, bir damla suya eşdeğerdir. Dolayısıyla, fiziksel olarak yürüyerek gitmek en etik ve verimli tercihtir."

Bu uzun cevap, GLM-5-Q2’nin "agentic engineering" — yani karar verici zeka — felsefesinin doğrudan yansıması. Z.ai’nin bloguna göre, GLM-5, "vibe coding"ten, yani sezgisel kodlama'dan, "agentic engineering"e geçiş yaptı. Yani artık sadece cevap vermiyor, senaryoları simüle ediyor, alternatifleri değerlendiriyor, etik boyutları hesaba katıyor.

Neden Oldu: Ölçülemeyen Zekânın Fiyatı

GLM-5-Q2, GLM-4.7-Q4’e göre 36 GB daha büyük. Ancak bu sadece boyut farkı değil. Z.ai’ye göre GLM-5, 744 milyar parametreli (40 milyar aktif) ve 28.5 trilyon token ile eğitildi — GLM-4.7’nin 355 milyar parametresinden neredeyse iki katı. Bu, yalnızca daha fazla veri değil, daha derin anlamsal yapılar demek.

GLM-5-Q2, DeepSeek Sparse Attention (DSA) teknolojisini kullanıyor. Bu, uzun bağlamı korurken hesaplama maliyetini düşürüyor. Yani, bu modelin 241 GB’lık boyutu, sadece daha çok veriyi hafızada tutmak değil; daha karmaşık ilişkileri, neden-sonuç zincirlerini, kültürel bağlamı ve dilin nüanslarını derinlemesine işlemek için gerekli bir yapı.

Test sonuçları da bunu destekliyor: GLM-5-Q2, İngilizce ve Çince testlerinde %100 doğru cevap verdi. GLM-4.7-Q4 ise İngilizce’de %60 başarı oranına sahip oldu. Bu fark, sadece dil bilgisi değil — kültürel bağlamı anlama yeteneğindeki derinlik farkı. GLM-5, İngilizce soruları bile Çinli bir zekânın bakış açısıyla analiz ediyor: "50 metre"yi yalnızca fiziksel bir mesafe değil, yaşam tarzı bir seçim olarak görüyor.

Ne Anlama Geliyor: Zekânın Yeni Tanımı

GLM-5-Q2, bir "yapay zeka" değil, bir "yapay akıl". Hızı yavaş, boyutu büyük, cevapları uzun — ama her kelimesi bir çıkarım, her cümle bir bağlam, her paragraf bir senaryo.

Bu, sadece teknik bir ilerleme değil, felsefi bir dönüşüm. Geçmişte AI, hızlı ve doğru cevap vermekle ölçüldü. Şimdi, doğru cevabı vermekle değil, doğru şekilde düşünmekle ölçülmeye başlandı.

256 GB’lık bir makineye sahipseniz, GLM-5-Q2’yi seçmelisiniz — ama sadece eğer beş dakika bekleyebilecekseniz. Eğer hızlı, pratik, günlük kullanım için bir asistan istiyorsanız, GLM-4.7-Q4 hâlâ mükemmel. Ama gelecekteki sorular — etik, karmaşık, çok boyutlu — sadece GLM-5-Q2 gibi modellerle cevaplanabilir.

İnsanlık, artık sadece cevap istemiyor. Cevabın arkasındaki düşünceyi, onu nasıl oluşturduğunu, neden o şekilde seçtiğini istiyor. GLM-5-Q2, bu isteği ilk kez tam olarak karşılayan yapay zeka. Hızlı değil, ama derin. Uzun değil, ama anlamlı. Ve belki de bu, yapay zekânın gerçek insan zekâsına yaklaştığı ilk kez.

• GLM-5-Q2: Daha büyük, daha yavaş, daha akıllı
• GLM-4.7-Q4: Daha küçük, daha hızlı, daha pratik
• İki modelin farkı: Hız vs. Derinlik
• İngilizce’deki başarı farkı: Kültürel anlama yeteneği
• Geleceğin modeli: Agentic Engineering, yani karar veren zeka