Kimi K3, Dünya'nın Üçüncü En İyi Yapay Zeka Modeli Olarak Sıralandı, Anthropic ve OpenAI'yi Zorluyor

Düzenleme ve Derleme: Şen Çao TechFlow

Konuşmacılar: Jordan ve Max, SemiAnalysis analistleri

Sunucu: Jordan (SemiAnalysis dahili diyalogu)

Podcast Kaynağı: SemiAnalysis

[Acil Bölüm] Moonshot'un Kimi K3'ü Geldi! Çin'in Bir Sınır Modeli Var

Yayın tarihi: 18 Temmuz 2026

Moonshot (Ayın Karanlık Yüzü), Kimi K3'ü yayınladı ve Google ile Meta'nın üzerinde birçok kapsamlı benchmark'ta yer alarak, Anthropic'in Fable ve OpenAI'nin Soul 5.6'sından sonra dünyada üçüncü en iyi model oldu. SemiAnalysis'in iki analisti Jordan ve Max, acil bir programda bu yayınların anlamını inceledi: 2,8T parametreli model, Sonnet ile aynı fiyata (milyon token başına 3/15) hizmet veriyor; eğer bu model ön uç kapalı kaynaklı modellerle aynı boyuttaysa, Anthropic'in 10/50 kar marjı mindboggling düzeyde olabilir.

Jordan'dan daha keskin bir değerlendirme: Öncü fark daralıyor ve bunu ABD hükümetinin Anthropic/OpenAI'nin en güçlü modellerini yayınlamasını kısıtlamasına, böylece takipçilere yapay bir zaman penceresi sunmasına bağlıyor. Açık kaynak gerçekten yakalayamadı. Aynı zamanda Batı açık kaynak tamamen boş, ABD şirketlerinden hiçbir açık kaynak modeli Çin'in beşinci en iyi modeline ulaşamadı. Model rekabeti, araç kullanma ve coğrafi politika rekabetine dönüşüyor.

Kimi K3'ün konumu hakkında

• Tüm ana performans göstergelerinin genel sıralamasına bakarsanız, bugün çok net bir üst üçlü var: Fable, Soul 5.6 ve Kimi K3. Bunlar, DeepSeek'in yanı sıra Google, Meta ve xAI'nin de üzerinde her zaman yer alıyor.
• Google özellikle çok utanç verici olmalı. 2025 yılının Kasım ve Aralık aylarında hâlâ herkes AI'nın üç büyük oyuncusunun Google, Anthropic ve OpenAI olduğunu düşünüyordu. Bugün bazı "eski nesil" kişilerle konuşuyorsanız, hâlâ bunu düşünüyorlar, ancak açıkça artık öyle değil.
• Belki de dünya ikinci iyi modeli, çünkü Fable ile ciddi bir şey yapmaya çalıştığımda her seferinde reddediliyorum ve Opus'a geri gönderiliyorum. Opus'tan daha iyi olup olmadığını tam olarak bilmiyorum, ama en azından reddedilmiyorum.

Ön uç modellerin kâr marjı hakkında

• Kimi, 15/3 fiyatında K3 sağlarken büyük olasılıkla zarar etmiyorsa, Fable benzer ölçekteyken 10/50 alıyorsa, AI laboratuvarlarının kar getirmeyen bir iş olduğunu düşünenlerin endişelerini tamamen gidermelidir. Token'ları API fiyatına göre satmak, SaaS'ten daha karlı olabilir.
• K2.7'den K3'e fiyat 0,95/4'ten 3/15'e üç katından fazla yükseldi. Ancak birçok görev için GLM veya MiniMax M3 yeterli olduğu için fazla bir fiyat artışı olduğunu düşünmüyorum.

Amerika hükümeti ve boşluk hakkında

• Bu farkın daralmasının nedeninin, Amerika hükümetinin Anthropic'a kısıtlamalar getirerek bu şirketlerin gerçekten en güçlü modellerine ulaşamamamızdan kaynaklandığına inanıyorum. Onlar yapay olarak bu farkı kapatıyorlar.
• Yalnızca öncü akıllı sistemlerin izniyle ona erişebiliriz. Bu, sıralamada dördüncü, beşinci, altıncı ve yedinci olan oyuncular için aslında bir fırsattır.

Western open-source vacuum hakkında

• Piyasa hâlâ bu kadar verimsizken, Amerika'da Çin'in beşinci en iyi firmasına bile ulaşamayan bir şirketin olmaması beni şaşırtıyor.
• Hükümet Çin'in açık kaynak modellerini yasaklamasasa bile, normal Amerikan büyük şirketleri özel verilerini Çin'in açık kaynak modellerine beslemek istemeyecektir. Hatta ağırlıkları izole veri merkezine yüklerseniz bile, CCP verilerinizi göremez, ancak üst düzey yöneticiler bunu kabul etmeyecektir.

Harness hakkında

• Kimi K3 testini yaparak Open Code, Hermes ve Pi'yi ilk kez ciddi şekilde değerlendirdim. Harness hala ürünün bir parçası.
• Bunu seçmemi sağlayan, diğerini seçmememi sağlayan bazı basit şeyler: Uzak SSH sunucusuna kurulabilir mi? Kısayollar iyi mi çalışıyor? Bu araçların detayları, token'ları nereye gönderdiğimizi, yani bütçemi nereye harcadığımı gerçekten etkiliyor.

"Henüz çok erken" hakkında

• Geçen hafta ICML'e gittim, bir önceki hafta AI Engineer konferansına. Bu, adı üzerinde bir AI konferansı; katılımcıların %80'inden fazlası SemiAnalysis'i hiç duymamıştı. AI sektöründe çalıştığını söylüyorsun ama SemiAnalysis'i okumadın mı? Hâlâ çok erkeniz.

Jordan: Hızlı yorum, Kimi K3 şimdi dünya üçüncü en iyi modeli mi?

Max: Cevap kesinlikle "evet". Herkes benchmark'lardan şikayet eder, benchmark'lar gerçekten sorunlu olsa da, tüm ana benchmark'ların genel sıralamasına bakarsanız, yönleri her zaman doğru olur. Bugün çok net bir üst üçlü var: Fable, Soul 5.6 ve Kimi K3, DeepSeek gibi açık kaynak oyuncuların yanı sıra Google, Meta ve xAI'yi de açıkça geride bırakıyor. Bu, Ayın Karanlık Yüzü ekibi için son derece harika bir başarı.

Google özellikle çok utanç verici olmalı. 2025 yılının Kasım ve Aralık aylarında herkes AI'nın üç büyük oyuncusunun Google, Anthropic ve OpenAI olduğunu düşünüyordu. Bugün bazı "eski nesil" kişilerle konuşuyorsanız, hâlâ bunu düşünüyorlar, ancak artık böyle değil.

Genel olarak hâlâ Fable ve Soul 5.6'dan daha az etkileyici olduğunu düşünüyorum. Garip bir şekilde, kendi model duyuru bloglarında bunu açıkça belirtmişler. Belki geleneksel Çinli skrupluluk, belki de Fable 5.6'nın duyurusu sırasında bazı gecikmeler yaşanmış olmasından dolayı ABD hükümetinin incelemesinden kaçınmak istemeleri. Ancak ne olursa olsun, çok etkileyici.

Jordan: Blogdaki sınırlamalar bölümünde, "K3 genel olarak yüksek rekabet gücüne sahip bir model olsa da, kullanıcı deneyimi açısından Fable 5 ve GPT 5.6 ile açıkça görülen bir fark bulunmaktadır." yazıyor. Kişisel deneyimime göre, gerçekten iyi bir model ama çok yavaş, bu da oldukça sinir bozucu. Bu durum beni ilk kez open source harness'i denemeye itti. Dürüst olmak gerekirse, model hakkında değil, harness hakkında daha fazla şey öğrendiğimi hissediyorum, çünkü tüm bu modeller şu anda yaptığım temel işleri yapmak için yeterince iyi; şu anda yapmaya çalıştığım karmaşık görevlerden hangilerini yapamadığını bulmak zor oluyor.

Bu, benim için belki de dünyadaki ikinci en iyi model, çünkü Fable ile ciddi işler yapmaya çalıştığım her seferinde reddedilip Opus'a geri gönderiliyorum. Opus'tan daha iyi olup olmadığını tam olarak bilmiyorum, ancak reddedilmemek kendisi daha az sinir bozucu. Ancak API anahtarı ile kullanım başına ödeme yaptığınızda reddedilmiyor; sadece web konsolunu veya derin araştırmayı kullandığınızda limitlere takılıyorsunuz. Bu modelin getirdiği talebi karşılamak için yeterli GPU'ları yoklar. Önceki bu sorun, ağırlıkları açık kaynak stratejisiyle çözmek suretiyle çözülmüştü ve başkalarının sunmasını sağlamak için ağırlıkları serbest bırakıyordu. Ancak bu sefer hâlâ ağırlıkları serbest bırakmadılar ve 10 gün sonra bırakacaklarını söylüyorlar.

Jordan: Bu gecikme stratejisinin ne olduğunu düşünüyorsun?

Max: Bunların tümü tamamen tahminlerim. Büyük bir neden, vLLM ve SGLang gibi çıkarım motorları ekiplerine bu modeli yüksek performansla sunmak için yeterli zaman tanımak olabilir. Bugün ağırlıkları yayınlarsalar, herkes sunmaya çalışır ama sadece 20 token/saniye verirseniz, bu marka kazanımı için çok kötü olur. Şu anda büyük bir PR ve benimsenme fırsatları var; eğer yayınlandığında performansla zorlanırsa, bu ivmeyi zayıflatabilir.

Diğer bir olasılık, Together AI, Fireworks, Nebius, Groq gibi çıkarım hizmet sağlayıcılarıyla GB300 ve diğer en yeni çiplerle artan kapasiteyi sunmak için lisans ortaklığı görüşmeleri yürütüyor olmalarıdır. Bu iki neden, 10 günlik gecikmenin ana sebepleridir.

Jordan: Model mimarisinden bahsedelim. 2,8T parametreli ve B200'a sığmaz; tek bir 8-güçlü HGX sunucusunda çalıştırmak için B300, GB300 veya AMD MI355X gereklidir. Elbette düğüm arası pipeline paralelliği yapabilirsiniz, ancak bu performansı ciddi şekilde etkiler. Bu nedenle bu modeli çalıştırmak yalnızca en yeni çiplere sahip olanlar için mümkündür.

Google hakkında daha önce konuştuğunuz konuya dönersek, bu model 2,8T parametre ile öncü rekabet gücüne ulaşmış, bu da kapalı kaynaklı öncü modellerin ne kadar büyük olabileceğine dair bazı ipuçları veriyor. Eğer onlar bu modelle 10T parametreli bir model kullanıyorsa, o zaman daha da utanç verici olur. Bunun Soul ve Fable ile aynı ölçekte olduğunu varsaymalıyız.

Max: Evet, haklısın. Hâlâ Anthropic araştırma ekibinin yeteneklerine ve keskinliğine inanıyorum. Twitter'da şu anki kapalı kaynak modellerin 10T parametreye sahip olduğu söyleniyorsa, eğer bu doğruysa, arkadaşım paketini hazırlamalı, NVIDIA hisseleri yarın %50 düşmeli ve her şey bitmeli.

Kimi K3'ün mevcut lider kapalı kaynak modelinden çok daha küçük olmayacağını, hatta biraz daha büyük olabileceğini oldukça eminim. Eğer bu doğruysa, bu, SemiAnalysis'da sürekli vurguladığımız bir noktayı daha da doğrular: bu kapalı kaynak laboratuvarlarının kar marjları kesinlikle zihni meşgul edecek düzeyde. Kimi, K3'ü 3/15 fiyatıyla zarar etmeden sunuyorsa ve Sonnet'in fiyatlandırmasıyla aynıysa; Fable benzer boyutta olmasına rağmen 10/50 ücret alıyorsa, AI laboratuvarlarının kar etmediği konusundaki endişeler tamamen ortadan kalkmalıdır. API fiyatlarına göre token satmak, bugün itibarıyla SaaS'ten bile daha karlı olabilir.

Jordan: Çalışan maliyeti yok, sadece GPU var. Önceki fiyatlamayla karşılaştırıldığında ne durumda? 15/3 dediniz, ancak önceki Moonshot doğrudan 0,95/4 fiyatla sunulmuştu, bu da K2,7'den K3'e fiyatın 3 katından fazla arttığı anlamına geliyor. Hala ne kadar fiyat artırma potansiyelleri kaldı?

Max: Onların yukarı itme için henüz çok yer kaldığını düşünmüyorum. 3/15 fiyat seviyesinde bile birçok kişi bunu çok pahalı bulur. Görevleri için GLM veya MiniMax M3 yeterli. İlginç bir ayrılma var: Dylan'ın token'larını harcamaktan umursamayan SemiAnalysis gibi bizler, hemen hemen her şeyi Fable ile yapmaya devam edeceğiz; ancak Tesla veya Uber gibi haftada sadece 200 dolarlık token kullanan, aşırı maliyet duyarlı olanlar GLM fiyat katmanını tercih edecek. Peki Kimi K3'e gerçekten geçecek kullanıcılar kimler? Muhtemelen açık kaynak kodu sevmek ve yeni modelleri desteklemek isteyen bir grup felsefi tutkun. Büyük şirketlerin gerçekten bu modeli benimseyip benimsemeyeceğini sorarsanız, cevabın hayır olacağını hiç şaşırmam.

Jordan: Bu tamamen yeni bir mimari. 2,8T parametre, Kimi'nin delta dikkati, potansiyel kalıntılar ve kararlı gizli durumu içeriyor; temel olarak önceki modelin yaklaşık iki kat büyüklüğünde bir versiyonu. Önceki K2.5'te Cursor, devam eden ön-eğitim ve MRL temelinde composer olarak kullandı; ardından 2.5, 2.6, 2.6.7 gibi checkpoint'ler çıktı. Bu yeni temel model, ancak kullanımı oldukça tamamlanmış durumda ve orijinal modelde sıkça görülen kaba kenarlar ortaya çıkmıyor. Peki sonraki adım? 3.1 ne zaman çıkacak? Fiyatlandırma değişecektir mi? K3 temelli bir composer olacak mı?

Max: K3 tabanlı bir composer uygulaması olmayacak, Cursor ekibi kendi modelini sıfırdan eğitmeye karar verdi. K3.1, K3.2 gibi sürümler için önümüzdeki iki ay içinde iki veya üç güncelleme çıkacak, bu da post-training aşamasını sürdürmek anlamına gelir. Fiyatlandırma, önümüzdeki iki ile üç ay içinde yeni donanımlarda çalışamayacakları için değişmeyecek, çünkü veri aktarım hızı artışı olmadan fiyat düşüşü mümkün değil. Belki çok yetenekli bir kernel mühendisi maliyeti DeepSeek V4 seviyesine çekebilir, ancak 3T parametreli bir modelde bunu yapmak konusunda şüpheciyim. Şu anda GLM ve MiniMax’in fiyatlandırması, 1T ile 1,5T parametreli modellerin sunulabileceği sınırda olabilir.

Max: Daha ilginç soru, açık kaynak ve kapalı kaynak arasındaki farkın devam edip etmeyeceğine ve açık kaynakların gerçekten öncü seviyede pariteye ulaşabileceğine dair. Eğer bu gerçekleşirse, tüm endüstrimiz için büyük bir etkisi olacak. Sizin görüşünüz nedir?

Jordan: Görüşüm, farkın şimdi daraldığı ve bunun nedeninin, Amerikan hükümetinin Anthropic'a kısıtlamalar getirmesiyle bu şirketlerin gerçekten en güçlü modellerine ulaşamamamızdan kaynaklandığıdır. Onlar yapay olarak yakalanmıştır.

Mythos ve Fable'ın karşılaştırmasını görebiliyoruz. Mythos'u kullanamıyorum, Fable'i ise nadiren, iyi ısrar ederek kullanabiliyorum. 5.6 Soul, içsel olarak OpenAI'nin eğitmiş olduğu en büyük model olmadığını, 4.5 kadar büyük olmadığını değerlendiriyoruz. Onların elinde daha büyük bir model var. Sonuç olarak, öncü akıllılığın hükümet tarafından izin verildiği durumlarda bile ona erişebiliyoruz.

Bu, dördüncü, beşinci, altıncı ve yedinci sıradaki oyuncular için aslında bir fırsattır; belirli bir üst sınır içinde her şeyi serbest bırakarak kullanıcı payını ele geçirebilirler, ancak gerçek bir frontier'e asla ulaşamazlar. Öncü alanın bu yaz sonunda büyük bir adım daha ileriye gitmesi mümkün, aynı zamanda siyasi eğilimlerin biraz daha değişmesi de mümkün. Ya da kodlama dışındaki modalları bulmaya başlayıp, onları bu alanları gerçekten keşfetmeye yönlendirebiliriz.

Thinking Machines'in Inkling sürümüyle ilgili olarak, yerel ses girişi ilginç geldi ve geleceğin sinyali gibi.

Max: Inkling ile ilgili olarak, Batı'nın gerçekten, gerçekten, gerçekten kalitesiz olmayan bir açık kaynak modeli eksikliği var. Pazar hâlâ bu kadar verimsizken, Amerika'da en az Çin'in beşinci en iyi modeline ulaşan bir şirket bile olmaması beni şok etti. Bir yandan, ABD hükümetinin Çinli açık kaynak modellerine genel yasak getirmesi sadece bir zaman meselesi olabilir. Diğer yandan, yasak olsun olmasın, sıradan Amerikan büyük şirketleri özel verilerini Çinli açık kaynak modellerine vermek istemiyor. Hatta verilerinizi izole veri merkezlerine yüklerseniz bile, CCP verilerinizi göremez ama üst düzey yöneticiler kabul etmez. Birçok şirket token bütçesiyle ilgileniyor ve sadece Batı modellerini veya Çin dışı modelleri çalıştırmak istiyor. Inkling, şu anda elde edebileceğimiz en iyi Batılı OSS, ancak açık kaynak öncülünden hâlâ çok uzak—bu beni şok etti.

Jordan: Daha önce Neotron idi, şimdi Inkling. Inkling'in stratejisi hakkında iki fırsat olduğunu düşünüyorum: Birincisi, katılımları için Çinli açık kaynak projelerinden daha iyi olmalılar. İkincisi, Sonnet'ten bile daha iyi olmalılar, çünkü Bedrock veya Foundry ile ön uç düzeyindeki akıllılığa yakın bir şey elde edebilir ve kapalı kaynak ikinci ve üçüncü model kullanarak para tasarrufu yapabilirsiniz. Batılı açık kaynak projelerinin "insanlara para kazandırmak" açısından ne demek istediğini hiç anlamadım. Modeli Fireworks, Together, Base10 gibi ekosistemlere taşımak kesinlikle iyi bir şey, ancak pazarın büyük kısmı hükümet düzeyinde.

Jordan: SFT aşamasında nicelikleme yapıldığına dair K3 blogunda bahsedilen başka bir nokta, orijinal olarak MXFP4 ve MXFP8 kullanılarak ağırlıklar ve aktive edicilerin uygulanması; resmi açıklama "geniş donanım uyumluluğu" idi. Moonshot'un başka hangi donanımlara önem verdiğini düşünüyorsunuz?

Max: Çinli hızlandırıcıların 11 tane listesine sahibim, daha fazla bilgi için SemiAnalysis hızlandırıcı modelini abone olmalısınız. Huawei Ascend, Baidu Kunlun, Cambricon, Moore Threads gibi çeşitli çipler hem makalelerde hem de kodlarda yer alıyor. Öncü modelleri yerel hızlandırıcılar üzerinde çalıştırmak, Çin için bir ulusal öncelik haline geldi. Eğer 2025 sonunda hâlâ Google'ı öncü laboratuvarı diye adlandırıyorsak, o zaman şimdi Moonshot'u da öncü laboratuvarı olarak adlandırmalıyız.

Jordan: Bir yan konu olarak, babam Çin'de iş seyahatinde ve konakladığı otelde yer olmadığını söylüyor, çünkü Xi Jinping yakında AI'nın Çin'in öncelikli konusu olduğunu anlatacak bir konuşma yapmak için o bölgeye geliyor. Söylediklerinizin çoğu doğru.

Jordan: Bu modelleri kullanırken en büyük içgörüm, ilk olarak, mutlak öncü model ve max düşünme modu kullanmak ile orta çaba kullanmak arasındaki farkın giderek daha zor hale geldiğidir. Günlük görevlerde bu modellerin çözemediği bir şey bulamıyorum. Davranışım varsayılan olarak en büyük, en zor modu açmak, çünkü Dylan'ın bütçesini umursamıyorum.

Ancak bir yön de harness'in kendisinin ürünün bir parçası olması. Kimi K3, Open Code, Hermes ve Pi'yi ilk kez ciddi şekilde değerlendirmeme neden oldu. Harness tamamen ürünün bir parçası. Bazı basit detaylar, bu modeli o model yerine seçmemi sağlıyor: Uzak SSH sunucusuna kurulabilir mi? Kısayollar kullanışlı mı? Önceki komutları düzenleyebilir miyim? Bu harness içindeki küçük detaylar, aslında token'ları nereye gönderdiğimizi, yani bütçeyi nereye yönlendirdiğimizi etkiliyor.

Max: Birçok kişi token bütçesinden bahsediyor, ancak iş akışınızdan anladığım kadarıyla, GLM'nin yapabileceğim görevler olsa bile, hala Fable'e max akıl gücünü kullanmak için yönlendiriyorum, çünkü ROI bu maliyeti değerli buluyorum. Benchmark'lar birçok görevin GLM'e taşınabileceğini söylüyor, ancak hala Anthropic veya OpenAI modellerinde kalmayı tercih ediyorsunuz.

Jordan: Temelde evet. Ancak birçok Slack bot kullanıyorum ve arka planda hangi modellerin çalıştığını bilmiyorum. Örneğin, Perplexity'nin Slack entegrasyonu K3'e, GLM'e veya Sonnet'e yönlendirmeye başlasa benim için önemli değil. Daha önce kullanım miktarlarına baktığımda OpenAI modellerinin ne kadarını kullandığını fark ettim, çünkü bu kendi kararlarını veriyor. Bu kısmın gerekçesi, harness'in karar vermesidir.

Max: Bu, sonuç tabanlı fiyatlandırma için bir giriş noktasıdır. Bir laboratuvar sonuç tabanlı fiyatlandırma yaparsa, stable fiyatlandırmayı seçtiğiniz görevlerin bugün aslında küçük bir tutarla çözülebilir olması nedeniyle %95'in üzerinde brüt kar elde edebilir.

Jordan: İkinci nokta, bu laboratuvarların artık fikirleri tükenmiş olduğuna inanmıyorum. Kodlama tarafındaki RSI'yi çözmek için inanılmaz modeller eğitebilirler ama bunları bize serbest bırakmıyorlar, "kalıcı alt sınıf" durumlarını koruyorlar. Sadece bize biraz tat vermek için distilasyonu sürdürebilirler, aynı zamanda video üretimi, sesden ses'e dönüşüm, derin araştırmalar gibi kodlamayla pek benzer olmayan diğer alanlarda da ilerleyebilirler. Robotik ve dünya modelleri basit bir yön olabilir; eğer Anthropic hedefini bilgi işlerinden fiziksel işlere kaydırırsa? Dünyanın en büyük teknolojisiyle sürdürülebilir, iyi bir ROI'ye sahip bir iş kuramadıklarını söylemek inanılmaz.

Max: Bunları konuşmasak bile, bu modelleri her gün çok sık kullanıyorum; yazılım mühendisi olan arkadaşlarım benden on kat daha az kullanıyor ve on kat daha az harcıyor. Fable kullanan biri, Sonnet kullanan biri kadar sık kullanıyor, ancak Fable kullanan kişi on kat daha fazla para harcıyor, %90 brüt karla işin büyük kısmını destekliyor. Bu kişiler daha büyük modelleri kullanmaya ve daha sık kullanmaya başladıkça talep sadece artacak, modelin daha iyi hale gelmesine gerek bile olmayacak. Sonra teknolojiyle ilgilenmeyen komşularımla konuşmaya devam etmem gerekiyor; onlar arasında kesinlikle %0,1 veya hatta %0,01'im, belki de 1000 kat büyüme potansiyeli var. Masa-san'ın (Son Masayoshi) "Altın Ördek İndeksi Eğrisi"ne geri dönelim.

Jordan: "Hâlâ çok erken" demesi tamamen doğru, bu da neden Kimi K3'ün Anthropic ve OpenAI'nin net yeni ARR'sini yavaşlatmayacağını düşündüğümü açıklıyor. Bugün Fable ve 5.6 kullananların bir kısmı Kimi K3'e geçmeye karar verseler bile, bu kullanıcılar bu teknolojiyi henüz ciddiye almayanlar tarafından tamamen bastırılacak. Bu kişiler her gün yeni yüksek ROI'li kullanım senaryoları keşfediyor ve bu yeni senaryoları açmak için hâlâ 5.6 Soul veya Fable 5'i varsayılan olarak kullanacaklar. ARR'nin artış hızının yavaşlamasını görmeyeceksiniz.

Max: Bu podcast'i abone olmayan, SemiAnalysis'i takip etmeyen kaç kişi daha var? Geçen hafta ICML'e gittim, bir önceki hafta AI Engineer konferansına gittim, bu adıyla AI konferansı, katılımcıların %80'inden fazlası SemiAnalysis'i hiç duymamış. AI sektöründe çalıştığını söylüyorsun ama SemiAnalysis'i okumadın mı? Hâlâ çok erkeniz.

Jordan: Bu, Max, kendine bir ego kontrolü gibi, sakinleş.