Yapay Zeka

29/4/2025

Baidu’dan Yeni Hamle: ERNIE X1 Turbo ve 4.5 Turbo DeepSeek'ten Çok Daha Ucuz!

Baidu, etkileyici performanslarının yanı sıra önemli maliyet düşüşleriyle dikkat çeken iki yeni hızlı modeli ERNIE X1 Turbo ve ERNIE 4.5 Turbo'yu tanıttı.

Mevcut ERNIE X1 ve 4.5 modellerinin geliştirilmiş versiyonları olarak sunulan her iki yeni Turbo modeli, çok modlu işleme yetenekleri, güçlü akıl yürütme becerileri ve geliştirici ilgisini ile pazar payını artırmaya yönelik agresif fiyatlandırma stratejileriyle öne çıkıyor.

Baidu ERNIE X1 Turbo: Derin Akıl Yürütme ve Maliyet Verimliliği Buluşuyor

Derin düşünme ve akıl yürütme modeli olarak konumlandırılan ERNIE X1 Turbo, sofistike anlayış gerektiren karmaşık görevleri üstlenmek üzere tasarlandı. DeepSeek R1, V3 ve OpenAI o1 gibi rakiplerine karşı bazı ölçütlerde üstün performans iddiasıyla rekabetçi bir alana giriş yaptı.

X1 Turbo'nun geliştirilmiş yeteneklerinin merkezinde gelişmiş bir "düşünce zinciri" (chain of thought) süreci bulunuyor. Bu süreç, daha yapılandırılmış ve mantıklı problem çözümünü mümkün kılıyor.

Ayrıca, ERNIE X1 Turbo, yalnızca metin değil, potansiyel olarak görseller veya diğer veri türleri de dahil olmak üzere farklı veri türlerini anlama ve işleyebilme kapasitesiyle çok modlu işlevlerde önemli ilerlemeler kaydetti. Geliştirilmiş araç kullanımı yetenekleriyle birleşen bu özellikler, modeli edebi içerik üretimi, karmaşık mantıksal akıl yürütme, kod oluşturma ve ayrıntılı talimat takibi gibi incelikli uygulamalar için özellikle uygun hale getiriyor.

Tüm bu performansı, rakiplerine kıyasla daha düşük maliyetle sunan ERNIE X1 Turbo'nun giriş token ücretleri milyon token başına 0,14 dolar, çıkış token ücretleri ise milyon token başına 0,55 dolar seviyesinde belirlenmiş durumda. Bu fiyatlandırma, DeepSeek R1’in maliyetinin yaklaşık %25’i seviyesinde.

Baidu ERNIE 4.5 Turbo: Çok Modlu Güç, Düşük Maliyetle Sunuluyor

Gündemde yer alan diğer model ERNIE 4.5 Turbo, çok modlu özelliklerde geliştirmeler ve Turbo olmayan versiyona kıyasla önemli ölçüde daha hızlı yanıt süreleri sunmaya odaklanıyor. Hedef, çok yönlü ve hızlı bir yapay zeka deneyimi sağlarken işletim maliyetlerini ciddi şekilde azaltmak.

Bu model, orijinal ERNIE 4.5’e kıyasla %80 oranında bir fiyat indirimiyle piyasaya sürüldü. Giriş token ücreti milyon token başına 0,11 dolar, çıkış token ücreti ise milyon token başına 0,44 dolar olarak belirlendi. Bu fiyat, DeepSeek V3'ün en son versiyonunun maliyetinin yaklaşık %40'ına denk geliyor ve kullanıcıları uygun fiyatla çekmeye yönelik kasıtlı bir stratejiyi ortaya koyuyor.

Performans ölçümleri, modelin iddialarını destekler nitelikte. Çok modlu ve metin tabanlı yeteneklerin değerlendirildiği birçok testte, Baidu ERNIE 4.5 Turbo, OpenAI'nin yüksek takdir toplayan GPT-4o modelinden daha iyi sonuçlar elde etti. Çok modlu yetenek değerlendirmelerinde ERNIE 4.5 Turbo, 77,68 ortalama puan alarak GPT-4o'nun 72,76'lık puanını geçti.

Benchmark sonuçlarının her zaman dikkatli yorumlanması gerekse de, elde edilen veriler ERNIE 4.5 Turbo'nun farklı veri türlerini entegre şekilde anlama gerektiren görevlerde ciddi bir rakip olduğunu gösteriyor.

Baidu, Yapay Zeka Pazarını Sarsmaya Devam Ediyor

ERNIE X1 Turbo ve 4.5 Turbo modellerinin piyasaya sürülmesi, yapay zeka sektöründe yükselen bir eğilimi işaret ediyor: yüksek düzeyde yetenekleri daha erişilebilir hale getirme. Temel modeller performans sınırlarını zorlamaya devam ederken, güç ile erişilebilirlik ve uygun fiyat dengesini sağlayan modellere yönelik talep artıyor.

Baidu, gelişmiş akıl yürütme ve çok modlu özelliklere sahip modellerin fiyatlarını düşürerek daha geniş bir geliştirici ve işletme kitlesinin ileri seviye yapay zekayı uygulamalarına entegre etmesini mümkün kılabilir.

Bu rekabetçi fiyatlandırma stratejisi, OpenAI ve Anthropic gibi yerleşik oyuncuların yanı sıra DeepSeek gibi yükselen rakipler üzerinde de baskı oluşturarak, pazarda genel bir fiyat ayarlaması dalgasını tetikleyebilir.

Kaynak: https://www.artificialintelligence-news.com/news/baidu-ernie-x1-and-4-5-turbo-high-performance-low-cost/