Ekonomi
Tether Data, mobil cihazlar için geliştirilen VisionPsy-Nano yapay zekâ modelini açık kaynak olarak yayımladı
Tether Data'nın yapay zekâ araştırma girişimi QVAC, mobil cihazlarda çalışmak üzere
geliştirilen VisionPsy-Nano isimli görüntü ve dil modelini açık kaynak olarak
kullanıma sundu. Yaklaşık 460 milyon parametreye sahip model, kendi kategorisinde
kalite ve performans açısından sektör testlerinde ilk sırada yer aldı.
Dijital varlık sektörünün en büyük şirketi olan Tether'in yapay zekâ araştırma girişimi
QVAC, mobil cihazlar ve uç cihazlarda (edge) çalışmak üzere geliştirilen
VisionPsy-Nano adlı görüntü ve dil modelini (Vision-Language Model - VLM) açık
kaynak olarak yayımladığını duyurdu.
Yaklaşık 460 milyon parametreye sahip VisionPsy-Nano, daha önce bulut altyapısı
gerektiren çok modlu (multimodal) yapay zekâ yeteneklerini doğrudan mobil cihazlara
taşıyor. Model, 0,5 milyar parametrenin altındaki cihaz üzerinde çalışan görüntü
ve dil modelleri arasında 62,3 normalize puanla kalite ve performans sıralamasında
ilk sıraya yerleşti.
Kompakt yapısıyla sektör testlerinde öne çıktı
VisionPsy-Nano, yaklaşık 0,5 milyar parametre sınıfındaki modeller arasında yapılan
karşılaştırmalarda Liquid AI ve Hugging Face tarafından geliştirilen rakip
modelleri geride bıraktı. Yapılan testlerde VisionPsy-Nano-460M, Liquid AI'ın LFM2.5-VL-450M,
Hugging Face'in SmolVLM2-500M ve temel modeli olan nanoVLM-460M-8k
ile karşılaştırıldı. Model, 17 değerlendirme kriterinin 16'sında en yüksek performansı
göstererek 62,3 normalize puana ulaştı.
Farklı kullanım ihtiyaçlarına yönelik iki sürüm sunuyor
Tether, VisionPsy-Nano'yu farklı kullanım senaryolarına uygun iki ayrı sürümle
geliştiricilerin kullanımına sunuyor. VisionPsy-Nano-460M, kalite ve doğruluk odaklı
yapısıyla standart görüntü ve dil testlerinde sınıfının en yüksek performansını
sunuyor. VisionPsy-Nano-460M-Flash ise mobil cihazlarda çok daha düşük gecikmeyle
çalışacak şekilde optimize edildi. Model, tam sürümün performansının yaklaşık
yüzde 99'unu korurken, akıllı telefonlarda çok daha hızlı yanıt verebiliyor.
Mobil cihazlarda gelişmiş yapay zekâ deneyimi sunuyor
Kompakt yapısına rağmen VisionPsy-Nano birçok farklı alanda yüksek performans sergiliyor.
Model, karmaşık belgelerden metin çıkarma (OCR), finansal raporlar ve
infografikleri analiz etme, sahne algılama ve mekânsal analiz, görsel muhakeme
ile komutları doğru yorumlama gibi görevlerde kendi kategorisindeki en başarılı
sonuçlara ulaştı. Ayrıca MM-IFEval ve POPE gibi değerlendirme testlerinde, kendisinden
1,6 ila 2,3 kat daha büyük modelleri geride bırakarak dikkat çekici bir
başarı elde etti.
Akıllı telefonlarda çok daha hızlı çalışıyor
VisionPsy-Nano-460M-Flash, daha az görsel veri işleyerek ilk yanıtı üretme süresini
önemli ölçüde azaltıyor. Yapılan testlerde model, Pixel 9, Galaxy S23 ve Galaxy
S25 Ultra cihazlarında SmolVLM2-500M ve temel modele kıyasla yaklaşık 19 ila
23 kat, iPhone 15'te ise 36 kata kadar daha hızlı ilk yanıt üretebildi. Aynı
zamanda gecikme süresi bakımından LFM2.5-VL-450M ve Qwen3.5-0.8B modellerinden
de daha iyi performans gösterdi.
Her iki model de Apache 2.0 lisansı altında açık ağırlık (open-weight) olarak yayımlandı.
Araştırmacılar ve geliştiriciler, Hugging Face Transformers, llama.cpp
tabanlı mobil çalıştırma altyapısı ve üretim ortamlarına yönelik vLLM desteği
üzerinden modellere erişebilecek. Ayrıca tüm test yapılandırmaları ve değerlendirme
süreçleri de sonuçların yeniden üretilebilmesini sağlamak amacıyla açık olarak
paylaşılıyor.
Yapay zekâyı veri merkezlerinden cihazlara taşıyoruz
Tether CEO'su Paolo Ardoino konuya ilişkin yaptığı açıklamada, Teknoloji artık
sektörün veri merkezlerine bağımlı yapay zekâ yaklaşımına alternatif sunabilecek
olgunluğa ulaştı. Sadece 460 milyon parametreyle sınıfının en iyi kalite ve performansını
elde etmemiz, yerel çalışan ve yüksek verimlilik sunan yapay zekânın
güçlü bir alternatif olduğunu gösteriyor. Bu araçları doğrudan geliştiricilerin
kullanımına açarak merkezi platformlara olan bağımlılığı azaltıyor, güçlü ve
gizliliği koruyan yapay zekâyı insanların halihazırda kullandığı cihazlara taşıyoruz. dedi.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -
geliştirilen VisionPsy-Nano isimli görüntü ve dil modelini açık kaynak olarak
kullanıma sundu. Yaklaşık 460 milyon parametreye sahip model, kendi kategorisinde
kalite ve performans açısından sektör testlerinde ilk sırada yer aldı.
Dijital varlık sektörünün en büyük şirketi olan Tether'in yapay zekâ araştırma girişimi
QVAC, mobil cihazlar ve uç cihazlarda (edge) çalışmak üzere geliştirilen
VisionPsy-Nano adlı görüntü ve dil modelini (Vision-Language Model - VLM) açık
kaynak olarak yayımladığını duyurdu.
Yaklaşık 460 milyon parametreye sahip VisionPsy-Nano, daha önce bulut altyapısı
gerektiren çok modlu (multimodal) yapay zekâ yeteneklerini doğrudan mobil cihazlara
taşıyor. Model, 0,5 milyar parametrenin altındaki cihaz üzerinde çalışan görüntü
ve dil modelleri arasında 62,3 normalize puanla kalite ve performans sıralamasında
ilk sıraya yerleşti.
Kompakt yapısıyla sektör testlerinde öne çıktı
VisionPsy-Nano, yaklaşık 0,5 milyar parametre sınıfındaki modeller arasında yapılan
karşılaştırmalarda Liquid AI ve Hugging Face tarafından geliştirilen rakip
modelleri geride bıraktı. Yapılan testlerde VisionPsy-Nano-460M, Liquid AI'ın LFM2.5-VL-450M,
Hugging Face'in SmolVLM2-500M ve temel modeli olan nanoVLM-460M-8k
ile karşılaştırıldı. Model, 17 değerlendirme kriterinin 16'sında en yüksek performansı
göstererek 62,3 normalize puana ulaştı.
Farklı kullanım ihtiyaçlarına yönelik iki sürüm sunuyor
Tether, VisionPsy-Nano'yu farklı kullanım senaryolarına uygun iki ayrı sürümle
geliştiricilerin kullanımına sunuyor. VisionPsy-Nano-460M, kalite ve doğruluk odaklı
yapısıyla standart görüntü ve dil testlerinde sınıfının en yüksek performansını
sunuyor. VisionPsy-Nano-460M-Flash ise mobil cihazlarda çok daha düşük gecikmeyle
çalışacak şekilde optimize edildi. Model, tam sürümün performansının yaklaşık
yüzde 99'unu korurken, akıllı telefonlarda çok daha hızlı yanıt verebiliyor.
Mobil cihazlarda gelişmiş yapay zekâ deneyimi sunuyor
Kompakt yapısına rağmen VisionPsy-Nano birçok farklı alanda yüksek performans sergiliyor.
Model, karmaşık belgelerden metin çıkarma (OCR), finansal raporlar ve
infografikleri analiz etme, sahne algılama ve mekânsal analiz, görsel muhakeme
ile komutları doğru yorumlama gibi görevlerde kendi kategorisindeki en başarılı
sonuçlara ulaştı. Ayrıca MM-IFEval ve POPE gibi değerlendirme testlerinde, kendisinden
1,6 ila 2,3 kat daha büyük modelleri geride bırakarak dikkat çekici bir
başarı elde etti.
Akıllı telefonlarda çok daha hızlı çalışıyor
VisionPsy-Nano-460M-Flash, daha az görsel veri işleyerek ilk yanıtı üretme süresini
önemli ölçüde azaltıyor. Yapılan testlerde model, Pixel 9, Galaxy S23 ve Galaxy
S25 Ultra cihazlarında SmolVLM2-500M ve temel modele kıyasla yaklaşık 19 ila
23 kat, iPhone 15'te ise 36 kata kadar daha hızlı ilk yanıt üretebildi. Aynı
zamanda gecikme süresi bakımından LFM2.5-VL-450M ve Qwen3.5-0.8B modellerinden
de daha iyi performans gösterdi.
Her iki model de Apache 2.0 lisansı altında açık ağırlık (open-weight) olarak yayımlandı.
Araştırmacılar ve geliştiriciler, Hugging Face Transformers, llama.cpp
tabanlı mobil çalıştırma altyapısı ve üretim ortamlarına yönelik vLLM desteği
üzerinden modellere erişebilecek. Ayrıca tüm test yapılandırmaları ve değerlendirme
süreçleri de sonuçların yeniden üretilebilmesini sağlamak amacıyla açık olarak
paylaşılıyor.
Yapay zekâyı veri merkezlerinden cihazlara taşıyoruz
Tether CEO'su Paolo Ardoino konuya ilişkin yaptığı açıklamada, Teknoloji artık
sektörün veri merkezlerine bağımlı yapay zekâ yaklaşımına alternatif sunabilecek
olgunluğa ulaştı. Sadece 460 milyon parametreyle sınıfının en iyi kalite ve performansını
elde etmemiz, yerel çalışan ve yüksek verimlilik sunan yapay zekânın
güçlü bir alternatif olduğunu gösteriyor. Bu araçları doğrudan geliştiricilerin
kullanımına açarak merkezi platformlara olan bağımlılığı azaltıyor, güçlü ve
gizliliği koruyan yapay zekâyı insanların halihazırda kullandığı cihazlara taşıyoruz. dedi.
-iDeal Haber Merkezi-
- twitter.com/iDealDataHaber // www.idealdata.com.tr -