Alibaba'nın Yeni Modeli Ajan Olarak Eğitilmeden 7 Benchmark Testinde Zirveye Çıktı

Alibaba'nın yapay zeka araştırma ekibi Qwen, otonom ajan sistemlerine yeni bir yaklaşım getiren Qwen-AgentWorld modellerini tanıttı. Geleneksel ajan eğitimi yerine ortam çıktılarını tahmin etmeye odaklanan bu modeller, yedi farklı benchmark testinde ajan performansını önemli ölçüde artırmayı başardı.

Farklı Bir Eğitim Yaklaşımı

Alibaba bünyesinde çalışmalarını sürdüren Qwen ekibi, salı günü Qwen-AgentWorld adını verdiği iki yeni modeli piyasaya sürdü. Bu modeller, standart bir agent (ajan) gibi ortam içinde doğrudan eylem yapmak üzere eğitilmedi. Bunun yerine, söz konusu ortamların ne tür yanıtlar döndüreceğini tahmin etmek üzerine özel bir eğitim sürecinden geçirildi.

Geliştirilen bu yenilikçi mimari; MCP, Arama, Terminal, Yazılım Mühendisliği, Android, Web ve İşletim Sistemi (OS) olmak üzere yedi farklı etki alanını tek bir çatı altında birleştiriyor. Bu sayede modeller, farklı platformlar arasında sorunsuz bir şekilde çalışarak yüksek benchmark skorları elde edebiliyor.

Otonom Sistemlerde Yeni Hedefler

Bu son sürüm, Alibaba'nın otonom ajanlar alanındaki agresif büyüme stratejisinin bir uzantısı olarak görülüyor. Şirket, geçtiğimiz mayıs ayında piyasaya sürdüğü Qwen3.7-Max modeliyle 35 saatlik kesintisiz otonom yürütme kapasitesine ulaşarak dikkatleri üzerine çekmişti.

Uzmanlara göre bu stratejik değişim, yapay zeka ekiplerinin ajanları eğitirken karşılaştıkları performans tavanını aşmayı hedefliyor. Ortam tepkilerini önceden tahmin edebilen modellerin, gelecekteki otonom sistemlerin daha verimli ve hatasız çalışmasına zemin hazırlaması bekleniyor.

--- **İlgili Kaynaklar:** Bu alanda profesyonel destek için [AI Merkezi](https://aimerkezi.com) sayfasını inceleyebilirsiniz.