Enver KOÇAK
Allen Yapay Zekâ Enstitüsü (Ai2), 2 Ekim 2026’da AstaBrief 8B modelini açık ağırlıklı olarak yayımladı. AstaBrief, bir araştırma sorusunu ve bulunan makale alıntılarını alıp kaynak gösteren bilimsel bir rapora dönüştürüyor. Model, Ai2’nin Asta platformundaki rapor üretme özelliğinin hızlı modunu çalıştırıyor. Daha ayrıntılı düşünme modu ise Claude tabanlı bir akışla çalışıyor.
Ne Değişti?
AstaBrief, Qwen3-8B tabanlı. Ai2 emeğin büyük kısmını temel modelden çok eğitim sonrası veriye, değerlendirmeye ve rapor yazım altyapısına harcadığını söylüyor. Modelin amacı daha hızlı ve ucuz rapor üretmek, kurumların bu işi kendi altyapısında yapabilmesini sağlamak. Bu, araştırma sorusu hassas ya da henüz yayımlanmamış bir çalışmayla ilgiliyse özellikle önemli.
Düşünme modundaki akış alıntıları özetleyip kümelerken ve bölümleri ayrı ayrı yazarken, AstaBrief raporun tamamını tek seferde yazıyor. Hızlı mod bir raporu ortalama 51,1 saniyede üretiyor. Düşünme modunda bu süre 178,5 saniye. Yani hızlı mod yaklaşık 3,5 kat daha çabuk.
Nasıl Eğitildi?
Model önce yaklaşık 47 bin örnekle denetimli ince ayardan geçti. Bu örnekler, gerçek Asta kullanıcılarının 90 bin süzülmüş araştırma sorusundan seçildi. Hedef raporlar, birkaç ticari modeli kullanan ScholarQA akışıyla üretildi.
Ardından yaklaşık 6 bin tercih çiftiyle doğrudan tercih optimizasyonu uygulandı. Bir çiftin kullanılması için iki yargıç modelin aynı fikirde olması gerekiyordu. Bu yargıçların insan tercihleriyle yüzde 95 uyumlu olduğu belirtiliyor. Ai2’ye göre en büyük kalite artışı, kaynak gösterme yoğunluğu düşük sentetik raporların ayıklanmasından geldi. Daha karmaşık filtreler ve öğrenme hızı denemeleri çok az katkı sağladı.
Sonuçlar ve Kullanım
Model, 200 bilgisayar bilimi sorusundan oluşan SQABench-CS2 üzerinde, cevap ve kaynak doğruluğu ölçütleriyle değerlendirildi. Ancak yazıda bu sonuçlar yalnızca grafiklerle veriliyor. 14 soruluk insan çalışmasında genel tercihte DR-Tulu öne geçti, ama üç araştırmacıdan ikisi kaynak doğruluğunda AstaBrief’i tercih etti.
Kullanım verileri de paylaşıldı. 374 Asta kullanıcısının yüzde 29,1’i hızlı modu en az iki gün kullandı, yüzde 23’ü ise düşünme moduna hiç geri dönmedi. Olumlu geri bildirim oranı hızlı modda yüzde 84,2, düşünme modunda yüzde 85,2 ile birbirine çok yakın. Ai2, karşılaştırmaların 2025’in öncü modellerine dayandığını ve güncel bir kıyas olmadığını da not ediyor.
Ai2, ana testin yanında ek değerlendirmeler de yaptı. 63 soruluk DeepScholarBench üzerinde test edilen model, ayrıca bir dil modeli yargıcı tarafından Claude tabanlı akışla ikili olarak karşılaştırıldı. Ai2 çalışmayı, bilim için dil modelleri üzerine uzun soluklu bir araştırma çizgisinin deneylerinden biri olarak tanımlıyor.
Kimi İlgilendiriyor?
AstaBrief, literatür taraması yapan araştırmacılar, üniversite kütüphaneleri ve hassas araştırma verisiyle çalışan kurumlar için ilgi çekici. Model ağırlıkları ve eğitim verisi Hugging Face’te paylaşıldı. Ai2’nin ai2-scholarqa-lib deposunda da kendi PDF dosyalarınızdan yerel olarak rapor üretmeyi gösteren örnek bir akış var. Yazıda lisans bilgisi verilmiyor, kullanımdan önce ilgili sayfalara bakmak gerekiyor.
Türkiye’den Kullanıcılar İçin
8 milyar parametreli bir model, tek bir güçlü GPU ile kurum içinde çalıştırılabilecek boyutta. Türkiye’deki üniversiteler ve araştırma merkezleri, yayımlanmamış çalışmalarını dışarıya göndermeden literatür özeti almak için bu modeli deneyebilir. Kaynak bulunmadığı için Türkçe performansı hakkında bir şey söylemek mümkün değil, bu yüzden Türkçe sorular ayrıca test edilmeli.
Kaynaklar
Bu yazı, yukarıdaki kaynaklardan yapay zekâ yardımıyla Türkçe olarak derlenmiş bir özettir. Ayrıntılar ve resmi bilgi için kaynaklara başvurun.
