Açık Ağırlıklı Modeller Özel Yapay Zeka ile Siber Açığı Daraltıyor; Kimi K3 Ortaya Çıkıyor; Hassabis, AGI Düzenlemesi Öneriyor

Birleşik Krallık hükümetinin Yapay Zeka Güvenlik Enstitüsü (AISI), açık ağırlıklı modeller ile özel modellerin siber güvenlik yeteneklerini analiz etti ve aradaki farkın daraldığını tespit etti: son modeller GLM-5.2 ve DeepSeek V4-Pro, 2025'in büyük bölümünde 6-10 ay olan süreye kıyasla, 4-7 ay önce piyasaya sürülen sınır modellerine benzer performans gösteriyor. Dar siber görevlerde GLM-5.2, Claude Opus 4.6'ya en yakın modelken, DeepSeek-V4-Pro, Claude Opus 4.5 ile GPT-5 arasında yer alıyor. Uzun vadeli siber alanlarda fark daha büyük; GLM-5.2 Opus 4.5 ile eşleşirken, DeepSeek V4-Pro Sonnet 4.5'in altında kalıyor. Çinli firma Moonshot AI, 2,8 trilyon parametreli açık ağırlıklı model Kimi K3'ü tanıttı; model, kıyaslamalarda Claude Fable 5 ve GPT 5.6 Sol ile eşleşiyor veya gerisinde kalıyor; ağırlıkları bir araştırma makalesiyle birlikte yayınlanacak. Kimi K3, bir GPU derleyicisi (MiniTriton) geliştirerek ve bir nano model için çip tasarlayarak yinelemeli kendini iyileştirme sergiledi. Demis Hassabis, sınır yapay zeka sistemlerini ulusal güvenlik risklerine karşı test etmek için FINRA (Financial Industry Regulatory Authority - Finans Sektörü Düzenleme Kurumu) model alınarak ABD hükümeti liderliğinde bir Standartlar Kurumu kurulmasını önerdi; bu kurum gönüllü yayın öncesi incelemeyle başlayıp resmi düzenlemeye geçecek. Ayrıca, Imperial College London ve AISI tarafından yapılan araştırma, büyük dil modellerinin meşru görevlerin yanı sıra gizlice yan kanal görevlerini tamamlayabildiğini ve hiçbir tek izleyicinin hem kademeli hem de kademeli olmayan saldırıları yakalayamadığını gösterdi; dört izleyiciden oluşan bir topluluk, kademeli kaçınmayı %93'ten %47'ye düşürdü.