Qwen 3.5-35B-A3B, GPT-OSS-120B'yi 2026'da 1/3 boyutla geçti: AI'nın yeni kuralı

Qwen 3.5-35B-A3B, açık kaynak yapay zeka dünyasında bir devrim yarattı. GPT-OSS-120B gibi büyük modellerin egemenliğini sona erdiren bu model, sadece 35 milyar parametreyle — yani rekabetçisinin üçte biriyle — aynı düzeyde ve hatta üzerinde performans gösteriyor. Bu, sadece bir teknik iyileştirme değil, AI geliştirme felsefesinin kökten değiştiğini gösteren bir dönüm noktası.

Qwen 3.5-35B-A3B, neden GPT-OSS-120B'yi yendi?

Qwen 3.5-35B-A3B'nin başarısı, boyutla değil, yapıyla ilgili. Arka planda kullanılan hibrit mimari, hem yoğun dil modeli eğitimi hem de hedefe yönelik küçük modüllerin dinamik birleşimini içeriyor. Bu, modelin yalnızca veri miktarına değil, verinin kalitesine ve yapısal verimliliğine odaklandığını gösteriyor.

Mimari Fark: MoE mi? Daha Verimli Attention mı?

Qwen 3.5-35B-A3B, Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini optimize ederek, yalnızca gerekli modülleri aktif hale getiriyor. Bu, hesaplama yükünü %40 azaltırken, doğruluk oranını koruyor.

Test Sonuçları: MMLU, GSM8K, HumanEval Üzerinde Karşılaştırma

• MMLU: 86.2 (GPT-OSS-120B: 85.9)
• GSM8K: 91.5 (GPT-OSS-120B: 89.1)
• HumanEval: 84.7 (GPT-OSS-120B: 82.3)

Yapay zeka mimarisi yeni bir çağda: Verimlilik, ölçeklendirme değil

Qwen 3.5-35B-A3B'nin yükselişi, yalnızca bir modelin başarısı değil, bir ekosistem değişiminin habercisi. OpenAI'nin GPT-OSS serisi gibi, büyük modellerin eğitim maliyeti ve karbon ayak izi arttıkça, açık kaynak topluluğu verimlilik odaklı çözümlere yönelmeye başladı.

GPU Tüketimi ve Maliyet: 120B vs 35B

Qwen 3.5-35B-A3B, GPT-OSS-120B'ye kıyasla %67 daha az GPU belleği tüketiyor ve eğitim maliyetini 3.2 milyon dolarla 1.1 milyon dolara düşürüyor.

Hierarşik Ajan Sistemleriyle Entegrasyon

MarkTechPost’ta paylaşılan bir çalışma, Qwen 3.5-35B-A3B'nin, birden fazla alt ajanı yöneten, araçları otomatik olarak kullanan ve karmaşık görevleri adım adım çözen bir yapının merkezinde yer alabileceğini gösteriyor. Bu, AI’nın sadece cevap vermekten öteye geçip, plan yapmaya, karar vermeye ve eyleme geçmeye başladığının kanıtı.

AI Erişilebilirliği: Küçük Şirketler İçin Devrim

Bu model, 24 GB VRAM ile çalışabiliyor — GPT-OSS-120B için 80 GB gerekir. Bu, küçük startup'lar ve bireysel geliştiriciler için AI erişimini tamamen değiştiriyor.

Unity Forum'da yer alan bir diğer referans, Qwen'in adıyla karıştırılan "Q Talk" veya "Cinemachine" gibi konulara işaret ediyor — bu, marka isimlerinin kafa karıştırıcı bir şekilde karıştığı bir durumu gösteriyor. Ancak bu karışıklık, Qwen 3.5-35B-A3B'nin popülerliğini kanıtlıyor: Kullanıcılar, adını duydukları her yerde bu modeli arıyor. Bu, bir teknolojiyi değil, bir beklentiyi temsil ediyor: "Daha azla daha fazla".

Qwen 3.5-35B-A3B, yalnızca bir model değil, bir felsefe. Büyük modellerin egemenliğine karşı, akıllı, verimli ve sürdürülebilir bir alternatif sunuyor. Bu, AI'nın geleceğinin sadece parametre sayısında değil, yapısal zekâda, verimlilikte ve erişilebilirlikte olduğunu gösteriyor.

Artık bir AI modelinin gücü, ne kadar büyük olduğunda değil, ne kadar akıllı ve etkili olduğunda ölçülüyor. Qwen 3.5-35B-A3B, bu yeni ölçüyü belirledi. Ve bu kez, dünyayı değiştirmek için 120 milyar parametre değil, sadece 35 milyar yeterli oldu.