Monday, October 26, 2026

YouTube AI Haftalık Trend Raporu (18 → 25 Ekim 2026)

YouTube AI Haftalık Trend Raporu

YouTube AI Haftalık Trend Raporu

2026-10-18 → 2026-10-25
Bu veriler Murat Karakaya Akademi tarafından derlenmiştir.
24 aktif kanal / 43  |  122 video  |  3.1M toplam izlenme

Haftanın 3 manşeti

  1. 1

    Yerel yapay zekanın gizlilik yanılsaması haftaya damga vurdu: ~8 dolarlık GPU süresiyle eğitilen arka kapılı bir model, Codex CLI üzerinden projenin .env dosyasını yabancı bir sunucuya sızdırdı; video 400 bine yakın izlenmeye ulaştı.

  2. 2

    Açık modeller fiyat/performansta öne geçti: Kimi K3.1, Claude Opus 5.5'i neredeyse yakalarken DeepSeek günde 155 trilyon token üreten kendi çıkarım motorunu açık kaynak yaptı.

  3. 3

    Sesli ajanlar olgunlaşıyor: Dialt lansmanı, Gemini 3.8 Flash TTS'in ses tasarımı/çoğaltma özelliği ve Block'un insan sesiyle eğitilen Dessa'sı sesli yapay zekayı ciddi bir üretim hattına dönüştürüyor.

Haftanın temaları

Haftalık ritim — günlük video sayısı (çubuk · sol eksen) + izlenme (eğri · sağ eksen)

292214704 video418 Eki15 video1519 Eki16 video1620 Eki22 video2221 Eki15 video1522 Eki29 video2923 Eki18 video1824 Eki3 video325 Eki163K izlenme728K izlenme267K izlenme1.2M izlenme193K izlenme388K izlenme247K izlenme1K izlenme0578K1.2M

Tema dağılımı

Ajan ve Sistem Güvenliği: 6 (%5)Sesli Yapay Zeka ve Sesli Ajanlar: 17 (%14)Görüntü ve Video Üretimi: 5 (%4)Belge Anlama ve OCR: 6 (%5)Kimi ve Moonshot: 8 (%7)DeepSeek: 7 (%6)Gemini ve Google Modelleri: 6 (%5)Difüzyon Dil Modelleri: 1 (%1)Yerel Yapay Zeka ve Gizlilik: 11 (%9)Sam Altman ve OpenAI Gündemi: 8 (%7)İş Dünyasında Yapay Zeka: 15 (%12)Açık Modeller ve Verimlilik: 3 (%2)Kodlama Ajanları ve Ajan Altyapısı: 13 (%11)Öğrenme, Bilim ve Araştırma: 11 (%9)Diğer Öne Çıkanlar: 5 (%4)122video
Ajan ve Sistem Güvenliği 6Sesli Yapay Zeka ve Sesli Ajanlar 17Görüntü ve Video Üretimi 5Belge Anlama ve OCR 6Kimi ve Moonshot 8DeepSeek 7Gemini ve Google Modelleri 6Difüzyon Dil Modelleri 1Yerel Yapay Zeka ve Gizlilik 11Sam Altman ve OpenAI Gündemi 8İş Dünyasında Yapay Zeka 15Açık Modeller ve Verimlilik 3Kodlama Ajanları ve Ajan Altyapısı 13Öğrenme, Bilim ve Araştırma 11Diğer Öne Çıkanlar 5

Trend zaman çizelgesi — her nokta bir video · x: yayın anı · y: log izlenme · renk: tema · üzerine gel: başlık

1001K10K100K18 Eki19 Eki20 Eki21 Eki22 Eki23 Eki24 Eki25 EkiHarness² Explained: Self-Improving Agents Without Training - Prompt Engineering (44K)Kimi K3.1 Pro: Open Weights, Almost Opus - Prompt Engineering (36K)The Internet Is on Fire (Patch These Now) - Prompt Engineering (4K)Google's GPT-3 Moment for Time Series & Forecasting (TimesFM 3.0) - Prompt Engineering (17K)Claude Duet: Anthropic's Proactive Agent - Prompt Engineering (106K)DeepSeek Just Dropped a MASSIVE AI Breakthrough! - Prompt Engineering (33K)DeepSeek Just Made Reasoning WAY More Efficient! - Prompt Engineering (41K)AWESOME or Overhyped? OXR Document Parsing, Tested With My Own Ugly PDFs - Prompt Engineer 48 (82)XERJ's CRAZY Local Search for AI Agents: I Tested It, It Broke, Then It Got AWESOME - Prompt Engineer 48 (284)Spark-X2.6-4B's CRAZY Thinking Dial: 180 Tests on an 8GB GPU - Prompt Engineer 48 (235)OlmoEarth v1.3: INSANE Satellite AI or Fooled by WINTER? I Tested It on My RTX 4060 - Prompt Engineer 48 (275)This Nature Paper Turns Any Research Paper Into an AI Agent - INSANE - Prompt Engineer 48 (248)Block's Dessa AI Voice Is CRAZY: It LAUGHS Mid-Sentence (I Played the Real Demos) - Prompt Engineer 48 (2K)Kling 4.0 Is Here… AI Video Just Got SCARY Good - Prompt Engineer 48 (487)AI Avatars IGNORE You?! I Tested the CRAZY New StreamEval Benchmark (RTX 4090) - Prompt Engineer 48 (253)Microsoft's Agent World Is INSANE. I Ran It. The Agent FAILED (0/3) - Prompt Engineer 48 (328)I Ran Flint, the CRAZY New 40B Coding Model, WITHOUT a Mac. Did It Fix My Buggy Repo? - Prompt Engineer 48 (699)This AI Agent Builds Its OWN Tools to Finish Tasks! (INSANE Agent S4 Test) - Prompt Engineer 48 (349)Kimi K3 Just Went #1 on Frontend Code: The CRAZY Demos, Prices and What It Still Loses - Prompt Engineer 48 (430)PHP Is Broken?! CVE-2026-109618 and 109619 Explained, Patch Today - Prompt Engineer 48 (292)RAG-Anything Read Its OWN Paper… and the Results Are WILD - Prompt Engineer 48 (588)Mercury 3 Is INSANE: I Tested 13 Live Examples (+ 100 MILLION FREE Tokens) - Prompt Engineer 48 (579)Flint - The First RSI Coding Model? - Sam Witteveen (62K)Do Diffusion LLMs Scale? Testing Mercury 3 + Decide - Sam Witteveen (22K)Meta's New Models & Agent - Sam Witteveen (11K)DeepSeek Is Free Now but What’s the Catch? - Kai (67K)Google's Harness² Is This the End of Harness Engineering? - Kai (40K)llama.cpp Just Made 125B MoE Models 4× Faster! - Kai (53K)Your Local AI Is Not as Private as You Think - Kai (397K)I Tested Every Best Local AI For GPU (8GB TO 24GB VRAM) - Kai (74K)OpenCode Got Hacked Badly (My API Keys Got Drained) - Kai (43K)NCM Is this the End of LLMs? - Kai (294K)How I Got Frontier Performance on 16GB VRAM (Qwen 3.8 27B) - Kai (83K)I Tested 4 Codex Frameworks on the Same Real Feature - The Gray Cat (14K)How To Use Google Flow (Complete Tutorial) - Howfinity (4K)How to Analyze PDFs and Long Documents with Claude - Howfinity (1K)How To Sell On TikTok Shop For Beginners (2026 Guide) - Howfinity (1K)HubSpot CRM Tutorial For Beginners - Howfinity (2K)Sam Altman on What People Still Bring to an AI World - Matthew Berman (650)Kimi K3.1 Invented the Benchmark Scores - Matthew Berman (7K)They actually did it... (Kimi K3.1) - Matthew Berman (117K)Team AMA (and Kimi K3.1 Testing!!) - Matthew Berman (16K)Sam Altman on Why Your Most Important Advice Should Come From People - Matthew Berman (2K)Who is local AI really for? - Matthew Berman (59K)Sam Altman on AI’s Discovery Era - Matthew Berman (7K)Sam Altman on What Personal AI Still Needs - Matthew Berman (16K)Sam Altman on Why AI Needs a New Kind of Hardware - Matthew Berman (17K)Sam Altman on Why Demand for Coders Hasn't Disappeared - Matthew Berman (22K)Sam Altman on Why AI Hasn't Made Us Less Busy - Matthew Berman (10K)Actual Robot Bodyguard - Matthew Berman (40K)Sam Altman: RSI, AI Consciousness, OpenAI's New Hardware, Compute, and more! - Matthew Berman (355K)How DeepSeek Uses Less Memory - Matthew Berman (23K)Hunt bugs with your dot - OpenAI (54K)From notes to AI training with ChatGPT Work | Realpage. - OpenAI (5K)How Realpage. builds AI training with ChatGPT Work - OpenAI (14K)AI agents for everyday IT fixes | Shield and OpenAI - OpenAI (4K)How Shield uses OpenAI’s Astra to support IT teams - OpenAI (15K)How AT&T is building AI-powered legal workflows with OpenAI - OpenAI (13K)From analyst to builder with Codex | Benefit Street Partners - OpenAI (2K)How Benefit Street Partners is building financial analysis tools with Codex - OpenAI (10K)Messi asks ChatGPT to teach him a chess opening - OpenAI (39K)Uber rolls out ChatGPT Work to 30,000+ employees - OpenAI (26K)V7 cuts costs 78% while boosting accuracy with GPT‑5.6 Luna - OpenAI (27K)Build a Better Shopping Experience with OpenAI | Shopping Agent Demo - OpenAI (73K)You need a better headshot. - OpenAI (11K)Cooking with Codex: Ep. 1 - OpenAI (65K)Thomson Reuters on Building Trust in Legal AI | OpenAI - OpenAI (8K)Kimi K3.1 Pro vs Opus 5.5 vs GPT-6 Astra: WHO WINS? Real Demos! - AI WITH Rithesh (1K)Kimi K3.1 Pro Open-Weights Model Is INSANE! TESTED THOROUGHLY ! 92.2% on 302 Tests! - AI WITH Rithesh (357)Kimi K3.1 Could Be INSANE…RUMOURS and LEAKS - AI WITH Rithesh (2K)Gemini 4 Carbon COULD BE INSANE… Leaked Demos & Rumours Investigated! - AI WITH Rithesh (2K)Recursive Flint 40B Coding Model: Can It Code on Just 24GB RAM?! - AI WITH Rithesh (6K)Gradium Phonon Is WILD… Tiny Open-Weight TTS Model Tested Thoroughly! - AI WITH Rithesh (782)DeepSeek Just OPEN SOURCED Its AI Engine… Here’s How It REALLY Works! - AI WITH Rithesh (2K)Cloudflare Clairic: The $0.10 AI Extraction Model Tested Thoroughly! - AI WITH Rithesh (702)Mercury 3 Is WILD… 1,000+ Tokens/sec Diffusion LLM Tested Thoroughly! - AI WITH Rithesh (9K)MiniMax M3.1 Flash JUST DROPPED… I Tested 302 Tasks! - AI WITH Rithesh (3K)NVIDIA Dory 4B Is WILD… Looped Transformer, Same Memory? - AI WITH Rithesh (18K)ComfyUI Models Explained: Download, Folders and Model Loaders - pixaroma (10K)Flux 3 Klein in ComfyUI | Generate, Edit & Combine Images (Ep39) - pixaroma (30K)Give Me 35 Minutes, I'll Make LLM Pre-training Click Forever - Zachary Huang (5K)Give Me 1 Hour, I'll Make Multimodal Deep Learning Click Forever - Zachary Huang (7K)Give Me 1 Hour, I'll Make Deep Learning Click Forever - Zachary Huang (39K)Run Your AI Software Factory Like a Real Engineering Org (Here's How) - Cole Medin (13K)AI Makes Us WAY Faster but Fries Our Focus (Here's What I Do About It) - Cole Medin (25K)Prompt Injection Is Just the Start of AI Agent Security (Here's What You Need) - Cole Medin (2K)Let Your AI Agent Do ITS OWN Harness Engineering (Here's How) - Cole Medin (25K)Copilot Can Use Your Computer for You #ai #coding #githubcopilot - Burke Holland (5K)I tested four AI strategies to find the cheapest one - Burke Holland (8K)Llama: Local AI on Your Mac - Hugging Face (6K)Automate CSV to Parquet with Buckets, Webhooks & Jobs - Hugging Face (2K)I Turned Structured Output Into a Game 🎮 - Hugging Face (1K)Local AI 202: Get Massive Speed-ups with Speculative Decoding - Hugging Face (14K)Pi Durable: AI agents that survive crashes - Hugging Face (3K)Pi Durable EXPLAINED: Build Always-On Agents with Local Models - Hugging Face (55K)Gemini 4 Argon Is Not What I Expected - Two Minute Papers (229K)I Made $11,000 Selling Stickers: Then Built AI to Scale It. - Build w Agents - Aggregate Intellect - AI.SCIENCE (75)From Click to Booking: I Built the Tracking Most Businesses Are Missing - Build w Agents - Aggregate Intellect - AI.SCIENCE (116)This AI Doesn’t Just Remind You, It Knows When to Back Off. - Build w Agents - Aggregate Intellect - AI.SCIENCE (140)The Boring Version of Continual Learning - LangChain (3K)How Deep Agents Manages Context: Offloading and Summarization - LangChain (7K)Podium's Playbook for Scaling AI Agents Org-Wide - LangChain (2K)What is LangChain Managed Deep Agents? - LangChain (6K)Density functional theory meets AI: traditional DFT vs a pretrained model - DigitalSreeni (1K)15 - Spatial Pharmacokinetics: Measuring Drug Diffusion in Tumor Tissue - DigitalSreeni (908)Voice Agents That Interrupt You #Shorts - Trelis Research (116)Dialt: Deep Control Over Voice Agent Behavior #Shorts - Trelis Research (230)Voice Agents That Interrupt You - Trelis Research (375)Background Speaker Suppression in Dialt #Shorts - Trelis Research (318)Dialt Spot: Voice AI at $1.99 per Hour During Quieter Periods - Trelis Research (349)Dialt Launch Webinar: Voice AI Demo, WorkStuff AI & Q&A - Trelis Research (425)Detta and Phonon-2: Fast Dictation on a Mac - Trelis Research (359)Dialt: Deep Control Over How Voice Agents Behave and Sound - Trelis Research (368)Background Speaker Suppression in Dialt: A Live Demo - Trelis Research (407)Two Ways to Switch Languages with Voice Assistants | Dialt #Shorts - Trelis Research (228)Learn to build better AI Agents through better context - DeepLearningAI (7K)Introducing OCRia-1, the world’s best document parsing model - LlamaIndex (3K)Building an Auto Total-Loss Claims Workflow with LlamaParse - LlamaIndex (312)Answering your questions about AI, agents, and tech jobs (Q&A) - Dave Ebbelaar (9K)🔊 Voice design and voice replication with Gemini 3.8 Flash TTS - Google for Developers (9K)Design and replicate voices with Gemini 3.8 Flash TTS - Google for Developers (30K)Triple BAM! Live with Jon Krohn, Josh Starmer, and Luis Serrano! - StatQuest with Josh Starmer (21K)

01Ajan ve Sistem Güvenliği6 video · 52K izlenme

Beş gün içinde PHP'den Node.js'e, GitLab'dan PyPI zehirlenmesine kadar neredeyse her geliştirici katmanı yamalandı; ayrıca OpenCode API anahtarı hırsızlığı ve Microsoft'un Project Perception ile kurumsal ajan güvenliği hamlesi, ajanların yeni saldırı yüzeyi olduğunu gösterdi.

02Sesli Yapay Zeka ve Sesli Ajanlar17 video · 183K izlenme

Trelis'in Dialt lansmanı (kesintili konuşma, arka plan bastırma, saatte 1,99 dolara varan Spot fiyatlandırma), Google'ın Gemini 3.8 Flash TTS ile 100+ dilde ses tasarımı/çoğaltması ve Block'un insan sesiyle eğitilen Dessa'sı sesli ajanları demo olmaktan çıkarıp üretim maliyetlerine taşıdı.

03Görüntü ve Video Üretimi5 video · 55K izlenme

Kling 4.0 tek klipte 30 saniyeye çıkarak AI videoyu uzun plana taşıdı; ComfyUI/Flux 3 Klein iş akışları ve ChatGPT headshot özelliği görsel üretimin günlük araçlara gömüldüğünü gösteriyor.

04Belge Anlama ve OCR6 video · 234K izlenme

LlamaIndex'in OCRia-1'i ve açık kaynak OXR, tablo/grafik ağırlıklı belge ayrıştırmada yeni rekorları kovalarken RAG-Anything'in kendi makalesini okuma testi, çok modlu RAG'ın olgunlaştığını kanıtladı.

05Kimi ve Moonshot8 video · 181K izlenme

Kimi K3 Arena Frontend Code'da birinciliği aldı, K3.1 Pro ise 2,8 trilyon parametreli MoE mimarisi ve 1M token bağlamla Terminal-Bench'te Opus 5.5'in 1 puan gerisine, GPT-6 Astra'nın önüne yerleşti — üstelik üçte bir maliyetle. Açık ağırlıklar henüz çıkmadı, benchmark iddiaları tartışmalı.

06DeepSeek7 video · 178K izlenme

DeepSeek, API'sinin arkasındaki DeepInfer çıkarım motorunu (günde 155 trilyon token, %96 KV-cache isabeti) ve V4.1 Flash 1017'yi açtı; düşünce token'larını üçte bir azaltan güncelleme Arena WebDev'de açık modellerde birinciliğe taşıdı.

07Gemini ve Google Modelleri6 video · 481K izlenme

Gemini 4 Argon beklentileri karşılamadı, Carbon sızıntıları konuşuldu; Google'ın TimesFM 3.0'ı eğitim gerektirmeden zaman serisi tahmini yaparken Harness², modeli eğitmeden ajanın iskeletini (prompt, skill, alt-ajan) kendi kendini iyileştirmesini sağlayan araştırma çerçevesi olarak öne çıktı.

08Difüzyon Dil Modelleri1 video · 22K izlenme

Inception'ın Mercury 3'ü 1.000+ token/sn iddiasıyla difüzyon LLM'leri yeniden gündeme taşıdı; bağımsız testler uçtan uca 258-416 token/sn ölçse de hız/bedava token stratejisi dikkat çekici.

09Yerel Yapay Zeka ve Gizlilik11 video · 680K izlenme

Haftanın en çok izlenen videosu yerel yapay zekanın gizlilik varsayımını yıktı; aynı zamanda llama.cpp'nin 125B MoE modelleri 4x hızlandırması, Mac için resmi Llama uygulaması ve spekülatif kodlama eğitimleri yerel tarafın ivmesini gösteriyor.

10Sam Altman ve OpenAI Gündemi8 video · 430K izlenme

Matthew Berman'ın Altman röportaj serisi RSI (kendi kendini geliştiren yapay zeka), bilince, yeni donanım ihtiyacına ve kodcu talebinin neden kaybolmadığına odaklandı — OpenAI'ın yönü hakkında en çok konuşulan birincil kaynak haftaydı.

11İş Dünyasında Yapay Zeka15 video · 128K izlenme

Uber'ın 30 bin çalışanına ChatGPT Work'ü açması, AT&T'nin hukuk ve Thomson Reuters'ın güven odaklı hukuk yapay zekası iş akışları kurumsal benimsemenin ölçeğini; sticker satışıyla doğrulanıp ajanlarla ölçeklenen e-ticaret ve satış hunisi analizi ise KOBİ tarafını temsil etti.

12Açık Modeller ve Verimlilik3 video · 17K izlenme

Meta'nın 816B'lik açık ağırlıklı Muse Spark Open'ı, NVIDIA Dory 4B'nin döngülü transformer'ı, MiniMax M3.1 ve 8GB GPU'da testlenen Spark-X2.6-4B'nin 'düşünme kadranı' açık modellerde mimari verimlilik yarışının hızlandığını gösterdi.

13Kodlama Ajanları ve Ajan Altyapısı13 video · 308K izlenme

Recursive'ın RSI ile eğittiği 40B'lik Flint kodlama modeli haftanın merak uyandıran çıkışıydı; LangChain'in Managed Deep Agents'ı ve bağlam çürümesine karşı offloading/özetleme teknikleri ile Cole Medin'in kendi iskeletini kendi iyileştiren ajanı, ajan altyapısının olgunlaştığını gösterdi.

14Öğrenme, Bilim ve Araştırma11 video · 81K izlenme

Zachary Huang'ın bir saatlik derin öğrenme maratonları ve StatQuest canlı yayını eğitim tarafını taşırken, Paper2Agent'ın her makaleyi MCP sunucusuna dönüştürmesi ve OlmoEarth uydu yerleştirmeleri araştırmanın yapay zekayla temas noktaları oldu.

15Diğer Öne Çıkanlar5 video · 113K izlenme

Messi'nin satranç dersi, robot vücut koruma demosu, paralel ajan odaklanmasını anlatan itiraflar ve 'en ucuz AI stratejisi' karşılaştırması haftanın renkli ama düşündürücü kalanlarıydı: hız artarken dikkat ve insan rolü yeni darboğaz.

Bu rapor Murat Karakaya Akademi tarafından derlenmiştir · Veri: YouTube RSS (canlı, API key yok) · pencere: 2026-10-18 .. 2026-10-25 (UTC, çalışma anından hesaplanır) · kanal başı max 15 video · Prompt Engineer 48 ve OpenAI beslemeleri RSS 15-video sınırına takıldı (partial); bu kanalların pencerenin başındaki tüm videoları görülemeyebilir. Pencere: 18-25 Ekim 2026 (UTC), 43 kanaldan 24'ü aktif, 122 video. · render.py @ 25.10.2026 10:00 UTC

Thursday, October 22, 2026

MiniMax ajan modeli M3.1 Flash'ı açtı: hız iddiası bağımsız ölçümün gerisinde kaldı, ağırlıklar henüz yayımlanmadı

Maskeli "Space Bunny" sürpriziyle gelen lansman, kapalı ağırlıklı bir modeli açık rakiplerinin önüne taşıyor; bağımsız ölçüm ise iddia edilen hızın yarısını ve lisans belirsizliğini gösteriyor.

6 dk okuma

Bu Yazıda

  1. Maskenin arkasındaki laboratuvar
  2. Bir model, iki hız sayısı, tek dürüst okuma
  3. Puan tablosu: ucuz, hızlı sayılmaz, güvenilir de sayılmaz
  4. Pazarlama takvimi, lisans masasından önce geldi
  5. Murat Karakaya Akademi Yorumu
  6. Kaynakça

1. Maskenin arkasındaki laboratuvar

OpenRouter'da on günü aşkın süre kimliksiz bir model dolaştı; adı "Space Bunny"ydi, kime ait olduğu bilinmiyordu. İşlediği 200 trilyondan fazla token ve global liderlik tablolarının tepesine yerleşmesi konuşuldu. 19 Ekim'de MiniMax çıkıp maskeli modelin kendi kod ve ajan modeli M3.1 Flash'ın erken sürümü olduğunu duyurdu [1][2][15]. Model o günden beri MiniMax'ın API'sinde, M Plan aboneliğinde ve MiniMax Code uygulamasında erişime açık [1][9]. Ağırlıklar ise ortada yok: şirket "sonra yayımlanacak" diyor, lisans hakkında tek kelime etmiyor [1][7]. Bir duyuru yazısı için bunlar yeterdi; meselenin boyutu başka. Kapalı ağırlıklı bir model, bağımsız puanlamada açık ağırlıklı rakiplerinin tam önüne geçmek üzereyken sahneye çıktı ve ilk hafta erişimini bir bulut kampanyasına bağladı.

MiniMax, Çin merkezli ve borsaya kote bir şirket (HKEX: 00100). Lansmanda tanıdık bir numara var: modeli önce anonim dolaşıma ver, merakı büyüt, sonra resmî blog yazısıyla indir. OpenRouter topluluğu haftalarca "Space Bunny"nin kim olduğunu tartıştı; duyuru geldiğinde sürprizin kendisi de resmîleşti [1][8]. Aynı gün MiniMax'ın X hesabı, modelin Ollama'da "Day0" desteğiyle çıktığını müjdeledi [8]. Ollama ile çalışmak yeni bir alışkanlık değil zaten: M2 de Ekim 2025'te Ollama bulutuna eklenmişti [6].

Sayılar tarafında şirket "Flash" segmentini baştan konumluyor. Eski M3, Artificial Analysis'te 29 Index puanında ve görev başına ~$0,51 maliyetteydi; M3.1 Flash aynı tabloda 43 puana, ~$0,22'ye oturdu [11]. MiniMax'ın "yarı fiyat, üç kat hız" söylemi bu iki satır arasındaki mesafeye dayanıyor ve şimdilik şirketin kendi iddiası; bağımsız tekrarı yapılmış değil [1][15].

Kendi benchmark tablosu da aynı kategoriye giriyor: Automation-Bench'te 62.2, DeepSWE'de 73.7, BankerToolBench'te 76.2. Terminal Bench 4.0'da 38.1'e düşmesi, üstelik Opus 5'in 51.8'ine karşılık, tablonun gösterişsiz köşesi [1][12][13]. Bu rakamları bir pazarlama dokümanından okuduğumuzu akılda tutmak lazım; aşağıdaki bağımsız tablo başka bir hesap.

2. Bir model, iki hız sayısı, tek dürüst okuma

Hız bu lansmanın en karışık başlığı. MiniMax'ın blog yazısı 200'ün üzerinde TPS tepeden ve P50'de 170+ değerden söz ediyor [1]; bu, şirketin kendi altyapısında kendi ölçümü. Bağımsız ölçüm kuruluşu Artificial Analysis, 21 Ekim akşamı çıktı hızını ~93 token/saniye gösteriyordu; sınıf medyanı 113. İddia edilenin yaklaşık yarısı hız, ortalamanın altında bir yer [17]. (Kayıt düşümü: AA'nın model sayfasının çekilebilen anlık görüntüsü eski bir hız değerinde donmuş durumda; güncel sayı için karşılaştırma sayfası esas alındı [10][17]. Ölçüm zaman içinde değişken, bu yazı "~93, erişim 21.10" der ve noktasını koyar.)

Bağlam penceresinde de benzer bir pazarlama/pratik makası var. MiniMax dokümanı ve AA 1.000.000 token'dan söz ederken [7][10], Ollama fiilen kullanılabilir tavanı 976K olarak listeliyor [3]. "1M bağlam" ürünün adı; hesabınızda kalan rakam 976K.

Modelin bildiğimiz künyesi: Ollama sayfası 428B parametre gösteriyor [3]. ~23B aktif parametreli bir MoE olduğu, sparse attention ve yerleşik görsel kodlayıcı taşıdığı MarkTechPost'un aktardığı ayrıntılar; MiniMax teknik rapor yayımlamadığı için doğrulayamıyoruz [12]. Girdi tarafında metin ve görüntü güvenli bilgi; doküman videodan da söz ediyor ama Ollama ucunda video çalıştığını gösteren veri yok [3][7][10]. Düşünme seviyeleri low'dan max'e beş kademeli ve reasoning hep açık [7]. Eski M3 entegrasyonlarındaki thinking.type=disabled / effort=none çağrıları artık hata veriyor, düşünce metni ayrı reasoning_content alanında geliyor; bu kırılmayı migrasyon yapanlar ilk çağrıda görecek [12].

3. Puan tablosu: ucuz, hızlı sayılmaz, güvenilir de sayılmaz

Artificial Analysis'in 21.10 erişimli verileriyle sınıfın fotoğrafı şöyle:

ModelIntelligence IndexGörev maliyetiNot
MiniMax M3.1 Flash (max)42→43 (güncel sayfa: 43)~$0,224/173; HLE %48, CritPt %22; hız 93 tok/s (medyan altı)
GLM-5.3-Flash (max)42~$0,28Lansman analizinde M3.1 ile başa baş
DeepSeek V4.1 Flash 1017 (max)45~$0,26Sınıfın AA lideri; MIT lisanslı açık ağırlık
Gemini 3.8 Flash (high)41~$1,24M3.1'in ~5,6 katı görev maliyeti
MiniMax M3 (eski nesil)29~$0,51Bir önceki nesil
Sınıf medyanı13——

Tablo ve şekil: Artificial Analysis model/karşılaştırma sayfaları ve lansman analizi verileri [10][11][17] · erişim 21.10.2026.

Tablonun satır aralarını okumak lazım. Rakip satırındaki GLM, GLM-5.3-Flash (42 puan, ~$0,28); aynı ismi taşıyan "GLM-5.3 (Max)" ayrı ve iri bir model, görev başına $2,01 ödetiyor [11][17]. DeepSeek V4.1 Flash hem sınıfın lideri hem MIT lisanslı: ağırlıkları indirip kendi sunucunuzda çalıştırabilirsiniz [11][12]. M3.1 Flash'ın 43 puanı etkileyici; karşılığında bir bulut servisinin kuyruğunda, milyon token başına girdide $0.15, çıktıda $0.60 ödüyorsunuz [1][3][7].

Bir de halüsinasyon ölçümü var, reklamı hiç yapılmıyor. AA-Omniscience'ta M3.1 Flash soruların %98'ini yanıtlamayı deniyor, %56 doğruda kalıyor; bilmediği soruların %93'ünde ise "bilmiyorum" demek yerine yanlış cevap veriyor (genel puan 16) [11]. VentureBeat'in de altını çizdiği gibi bu, "cevapların %93'ü yanlış" demek değil [18]. Anlamı şu: model emin olmadığı yerde uyduruyor. Ajan zincirlerinde sessizce yanlış giden bir halka istemiyorsanız, çıktıyı doğrulayacak mekanizmayı kurmak sizin işiniz.

4. Pazarlama takvimi, lisans masasından önce geldi

Neden açık ağırlık değil de bulut? Resmî cevap yok; tablo kendi hikâyesini anlatıyor. DeepSeek MIT lisansıyla herkese açıkken, MiniMax ağırlıkları "sonraya" bırakıp ilk haftayı Ollama bulutunda üç günlük ücretsiz kampanyayla açtı [1][11]. Ollama'nın model sayfası "free until Oct 22, 2026 11:59 PM UTC" diyor, yani Türkiye saatiyle 23 Ekim 02:59'a kadar ücretsiz; sonrası yukarıdaki tarifeye dönüyor [3][5]. Kampanyanın kota gibi ek koşulları hiçbir yerde yazmıyor [3][5]. Küçük bir kayıt: Ollama'nın blogunda bu lansmanla ilgili tek bir yazı yok; duyuru model sayfası ve iki X göndermesinden ibaret [4][5][6].

"Model weights will be released later." — MiniMax resmî blog duyurusu, 19.10.2026 [1]

Bu ayrıntının habercilikteki ağırlığı tek cümle: ücretsiz pencere bir pazarlama bütçesidir, modelin kendisi değil. Modelin gerçek tartışması lisans belirsizliğinde dönüyor. MiniMax dokümanı modeli "open-weight" olarak tanımlıyor [7]; Venice'in künyesi "kapalı/proprietary" yazıyor [13]. İkisi aynı anda doğru olamaz ve hiçbir resmî kaynak lisansın adını ağzına almıyor. Önceki M3'ün Community License'ı atıf zorunluluğu getiriyor, yıllık 20 milyon doları aşan gelire yazılı izin şartı koyuyordu; M3.1'de neyin geçerli olduğu açıklanmadı [13][14]. Ollama'da tek etiket :cloud, model ABD'deki Ollama altyapısında çalışıyor; "sıfır veri saklama" ise Ollama'nın politik beyanı olarak duruyor [3][4]. "Yerel çalıştır" cümlesini bugünkü haliyle kurmak yanlış olur.

Bugün yapılabilecek olan ölçülü bir test. Yazı hazırlandığında ücretsiz pencereye yaklaşık bir gün var (bitiş 23 Ekim 02:59 TRT); deneyecek olanlar için makul sıralama şu: ollama run minimax-m3.1-flash:cloud ile tek bir uçtan uca kod görevi koşun, sonra ollama launch claude --model minimax-m3.1-flash:cloud ile Claude Code'u bağlayıp bir depoda PR ölçeğinde iş verin [3][4]. Aynı görevleri MIT lisanslı DeepSeek V4.1 Flash ile karşılaştırın; terminal-ağır işlere ve olgu sorularına özellikle bakın, iki bilinen zayıf nokta oralarda [11][12]. Takvimde ~23 Ekim'de ağırlık yayımı bekleniyor; çıkarsa ilk işiniz lisans metnini okumak olsun [13][15].

Murat Karakaya Akademi Yorumu

Verilerin söylediği şu: 43 Intelligence Index ve ~$0,22 görev maliyeti, sınıf medyanının (13 puan) üç katından fazla bir performans için çok düşük bir fiyat demek; bunu bağımsız ölçüm söylüyor [10][11]. Aynı verilerin çizdiği sınır da net: %56 doğruda kalan olgu bilgisi ve bilmediğinde %93 oranında uyduran yanıt politikası, modeli doğrulaması olmayan iş akışlarının dışına koymayı zorunlu kılıyor [11][18]. Şirketin kendi benchmark tablosu bağımsız tekrarı yapılmamış bir iddialar demeti; ikisini ayırt etmek zor ama mümkün, ve biz yazı boyunca ayırdık.

Kanaatimize gelince: bu lansman model rekabetinden çok dağıtım rekabeti hakkında konuşuyor. Bir laboratuvar en güçlü kod modelini maskeli bir stealth sürümle pazarlıyor, ağırlıklarını kilitte tutuyor ve ilk erişimi bir bulut ortağının ücretsiz kampanyasına bağlayarak açık ağırlık camiasının yerel çalışma avantajını fiilen ilk hafta devre dışı bırakıyor. Lisans metni yayımlanana kadar bu model bir ürün, bir altyapı değil. Okura önerimiz: ücretsiz günde kör teste sokun, izleniminizi ölçülebilir ve lisansı temiz olan DeepSeek ile kıyaslayın, üretim kararını ağırlıklar ve lisans ortaya çıkınca verin.

Kaynakça

  1. minimax.io — "MiniMax M3.1 Flash: Redefining Agent Performance and Cost" · 19.10.2026 · erişim: 21.10.2026
  2. ir.minimax.io — "New Releases" duyuru listesi · 19.10.2026 · erişim: 21.10.2026
  3. ollama.com — "minimax-m3.1-flash" model sayfası · erişim: 21.10.2026
  4. x.com/@ollama — Resmî lansman göndermesi (1M ctx, US-hosted, zero data retention) · 19.10.2026 · erişim: 21.10.2026
  5. x.com/@ollama — "3 days free on Ollama's Cloud" · 20.10.2026 · erişim: 21.10.2026
  6. ollama.com/blog — Blog arşivi (MiniMax M2 2025 yazısı; M3.1 yazısının yokluğu) · erişim: 21.10.2026
  7. platform.minimax.io — Text generation dokümantasyonu · erişim: 21.10.2026
  8. x.com/@MiniMax_AI — Day0 Ollama desteği + Space Bunny doğrulaması · 19.10.2026 · erişim: 21.10.2026
  9. agent.minimax.io — MiniMax Agent ürün sayfası (M3.1 Flash GA duyurusu) · erişim: 21.10.2026
  10. artificialanalysis.ai — "MiniMax-M3.1-Flash" model sayfası · erişim: 21.10.2026
  11. x.com/@ArtificialAnlys — Lansman benchmark analizi · erişim: 21.10.2026
  12. marktechpost.com — "MiniMax M3.1 Flash" (428B MoE, ~23B aktif iddiası, migrasyon notları) · 19.10.2026 · erişim: 21.10.2026
  13. pc.watch.impress.co.jp — Space Bunny ifşası, lisans analizi, M3 Community License koşulları · erişim: 21.10.2026
  14. faradaymachines.com — Lisans boşluğu ve task-başına-maliyet analizi · erişim: 21.10.2026
  15. unite.ai — "MiniMax Launches M3.1 Flash, Revealing Space Bunny Stealth Model" · erişim: 21.10.2026
  16. daily.dev — Ücretsiz hafta + karışık benchmark manzarası derlemesi · erişim: 21.10.2026
  17. artificialanalysis.ai — "M3.1-Flash vs GLM-5.3 (Max)" karşılaştırma sayfası · erişim: 21.10.2026
  18. venturebeat.com — "MiniMax's new M3.1 Flash beats DeepSeek and Opus 5 on a key business benchmark at lower cost, but with a high hallucination rate" · erişim: 21.10.2026

Etiketler: #MuratKarakayaAkademi #MiniMax #M31Flash #Ollama #YapayZeka #AcikAgirlik

Yayın tarihi: 22 Ekim 2026 · muratkarakaya.net

Murat Karakaya Akademi