GLM 5.3 Çıktı: İyi mi? Eh İşte — Kimi K3 ve GPT-5.6 Karşısında Nerede Duruyor

GLM 5.3 çıktı. Benchmark tablolarına bakınca skorlar fena değil ama asıl olay orada değil. Bu model 269 açık kaynak projede 2.436 güvenlik açığı buldu. En eskisi 1981'de o koda girmiş. Ve Z.ai bu yeteneği planlamamıştı bile — kendi bloglarında "beklediğimizden hızlı gelişti" diyorlar. İşte bu yüzden model bugün açık kaynak olarak yayınlanmadı. Bu videoda hype yok. Modelin iyi olduğu yerleri de, Fable 5 ve GPT-5.6 Sol'un gerisinde kaldığı yerleri de konuşuyoruz. Bir de benchmark skorlarının neden "modelin zekâsı" anlamına gelmediğini anlatıyorum — bu kısmı kaçırmayın. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⏱ BÖLÜMLER 0:00 - GLM 5.3 çıktı, hype'sız bakalım 0:50 - Aslında yepyeni bir model değil 1:09 - Terminal Bench'te %5'ten 28'e: ne anlama geliyor? 1:40 - Nerede iyi, nerede geride kaldı 2:22 - 740 milyar parametre neden önemli (Kimi 3 trilyon) 3:07 - "Açık kaynak birincisi" iddiası tartışmalı 3:39 - Bu skorlar neden modelin zekâsı değil: harness meselesi 5:14 - Bugün işinize yarayacak tek şey: düşük seviyeyi atlayın 6:46 - Beklenmedik siber güvenlik yeteneği 7:26 - 269 projede 2.436 açık, en eskisi 1981'den 8:11 - Bulguları saklamamışlar: açıklama kütüğü 8:35 - Açık kaynağı desteklemek ne demek, ne demek değil 9:45 - Toparlayalım 9:58 - Şimdi teste geçelim ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔗 KAYNAKLAR Resmi blog: https://z.ai/blog/glm-5.3 Güvenlik açıklama kütüğü: https://cvd.z.ai/ Coding Plan: https://z.ai/subscribe ZCode: https://zcode.z.ai/ ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💰 FİYATLAR (videoda anlatmadım, buraya bırakıyorum) Lite: aylık 18$ — yıllık ödemede efektif 12.60$ Pro: aylık 80$ — yıllık 56$ Max: aylık 168$ — yıllık 117.60$ Model bütün paket seviyelerinde açık, sadece Max'e özel değil. Hafta içi yoğun saat dışı çağrılar puanın yarısını harcıyor (yoğun saat: TR ile 09:00-13:00). ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ⚙️ TEKNİK NOTLAR Model ID: glm-5.3 Effort seviyeleri: low / high / max (varsayılan: max) ⚠️ ÖNEMLİ MİGRASYON UYARISI: Thinking artık zorunlu. Direkt API'de thinking.type: "disabled" gönderirseniz istekleriniz düşer. Model ID'yi değiştirmeden ÖNCE thinking'i "enabled" yapıp reasoning_effort'ü "low"a çekin. Claude Code kullananlar: 1M context rotası için glm-5.3[1m], compaction penceresini 1M'e ayarlayın. Videoda anlattığım effort bulgusu: low'dan high'a geçerken harcanan token neredeyse hiç artmıyor ama doğruluk 7 puan sıçrıyor. Low'u atlayın, high'dan başlayın. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📌 ŞEFFAFLIK Z.ai tarafında ambassador'lık yapıyorum. Bu video sponsorlu değil, kimse bana bir şey söylemedi. Zaten videonun yarısı modelin eksiklerini konuşuyor, göreceksiniz. ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ Siz de deneyip yorumlara yazın: hangi araçla, hangi işte, ne sonuç aldınız? Hepsini okuyorum ve bir sonraki videoyu bunlara göre şekillendiriyorum. #GLM53 #ZaiGLM #YapayZeka #AçıkKaynak #AIKodlama #LLM