智谱GLM-5'in bu seferki açık kaynak hamlesi, kıdemli programcıları bile tehlikeye atıyor...

**Gerçekten de, 2026'daki yapay zeka, 25'e göre çok daha çılgın.** Son zamanlarda günde 16 saatini yapay zekaya gömen biri olarak, yapay zekanın evrim hızına yetişmekte zorlanıyorum. Her sabah gözümü açtığımda dünyanın değiştiğini hissediyorum. İşte, dün gece geç saatlerde Zhipu büyük bir hamle daha yaparak, şu anki **en güçlü** amiral gemisi modeli olan **GLM-5**'i doğrudan **açık kaynak** yaptı. Küresel otorite Artificial Analysis listesinde, **GLM-5, Gemini'yi geçerek dünya dördüncüsü ve açık kaynak birincisi oldu!**  Aslında tahmin ettiğim gibi oldu, GLM-4.7 yayınlandığında, makalemde kardeşlerime bir tahminde bulunmuştum: GLM-4.8 veya GLM-5'in Bahar Şenliği arifesinde yayınlanacağını tahmin ediyorum, beklemiyordum ki gerçekten geldi, haha 😄 Üstelik bu seferki sürüm numarası, daha önceki 4.5, 4.6, 4.7 gibi diş sıkarak yapılan güncellemeler gibi değil, bu sefer doğrudan 5.0'a çıktı. Bu da küçük bir düzeltme değil, temel yeteneklerde büyük bir sıçrama olduğunu gösteriyor. **Öncelikle herkese GLM-5'in tam olarak neleri güncellediğini anlatayım:** Basitçe söylemek gerekirse, önceki modellerde herkes genellikle Vibe Coding'e odaklanıyordu, yani tek cümleyle üretmeye, kimin daha havalı web efektleri üretebildiğine, kimin tek cümleyle havalı bir oyun yapabildiğine bakılıyordu. Ancak GLM-5 bu sefer bununla uğraşmıyor (sonunda!), büyük modelin yeteneklerini kod yazmaktan sistem kurmaya yükseltiyor. Ne demek bu? Odağı artık güzel ön yüz sayfaları yazmak değil, kirli işleri, yorucu işleri yapan, uzun görevleri yerine getiren bir sistem mimarına dönüşmek. Vurgu, Agentic Engineering, yani akıllı ajan mühendisliği yeteneği. Resmi verilere baktım, parametre boyutu **355B'den 744B'ye (40 etkin)**, ön eğitim verileri **23T'den 28.5T'ye** yükseltilmiş. SWE-bench-Verified adlı genel kabul görmüş programlama kıyaslama testinde 77.8 puan alarak, Gemini 3 Pro'yu geride bırakıyor ve **şu anda genel kabul görmüş en güçlü kapalı kaynak modeli Claude Opus 4.5 ile neredeyse aynı seviyede.**  **Şu anda z.ai üzerinde ücretsiz olarak kullanılabilir:**  **Açık kaynak adresi:** GitHub：https://github.com/zai-org/GLM-5 Hugging Face：https://huggingface.co/zai-org/GLM-5 ModelScope：https://modelscope.cn/models/ZhipuAI/GLM-5 Aslında birkaç gün önce, **X'te Pony adında gizemli bir model ortaya çıktı.** O zaman birçok arkadaş bu Pony'nin kim olduğunu merak ediyordu? Çeşitli söylentiler vardı. Aslında Pony kod adlı model GLM-5, Pony denmesinin nedeni ise, muhtemelen At Yılı yaklaşıyor olmasından kaynaklanıyor 🤔. Ben de o zaman OpenRouter'dan Pony'yi Claude Code'a bağlayarak denedim, dürüst olmak gerekirse, gerçekten çok güçlü (X'te de çok popüler). **Sadece 7 dakikada, tek seferde bir API aktarım istasyonu oluşturdu!** Her ne kadar hala MVP Demo olsa da, sayfa işlevleri zaten çok eksiksiz ve arka uç mantığı, veritabanı içeriyor, veriler dinamik, küçük ama her şeyi içeriyor. Derinlemesine deneyimledikten sonra, GLM-5'in plan yaparkenki tadının, Claude Opus'a çok benzediğini fark ettim. Claude Opus'u bilenler bilir, işe başlamadan önce size çok detaylı, mantıklı bir plan çıkarır. GLM-5 artık bu yeteneğe sahip. Örneğin, hep yapmak istediğim ama tembellikten bir türlü başlayamadığım bir şey var. Elimde Gemini, ChatGPT, Kimi, Zhipu gibi bir sürü üyelik hesabı var. Genellikle makale yazarken veya araştırma yaparken, bazı konularda birden fazla yapay zekanın fikrini almak, karşılaştırmak istiyorum.

O zaman birden fazla tarayıcı penceresi açmam, farklı pencereler arasında kopyalayıp geçiş yapmam, birden çok kez yapıştırmam ve göndermem ve ardından sonuçları görmek için pencereler arasında sırayla geçiş yapmam gerekecekti.

Çok büyük bir şey olmasa da, çok fazla tekrarlandığında gerçekten sinir bozucu oluyor.

Düşündüm ki, tek bir tarayıcı penceresinde, aynı anda bu dört yapay zeka web sitesine aynı soruyu gönderebilen ve ardından eklentide birleşik yanıtlar alabilen bir tarayıcı eklentisi yapabilir miyim?

Ancak bu şey oldukça zahmetli, çünkü her yapay zeka web sitesinin yapısı farklı ve çeşitli koruma mekanizmaları var, DOM yapılarını analiz etmek gerekiyor.

Bu yüzden bu karmaşık görevi GLM-5'e devrettim.

Önce Claude Code'un Plan Modunu açarak bir plan yapmasını sağladım

Sonra benimle etkileşime girip fikirlerimi soracak:

Sonunda elde edilen plan çok detaylı, gerçekten çok uzun, 633 satır var..

Sonra plana göre çalışmaya başladı, ilk adım olan proje başlatmanın 50 dakikadan fazla süreceğini hiç düşünmemiştim..

Bu süreçte, Playwright MCP aracını otomatik olarak çağırdı, tarayıcıyı kendisi açtı ve o yapay zeka web sitelerini ziyaret etti.

Tıpkı gerçek bir programcı gibi, öğeleri inceledi, giriş kutusunun nerede olduğunu, gönderme düğmesinin sınıfının ne olduğunu, döndürülen metin akışının nasıl alınacağını analiz etti... Tüm süreç tamamen otomatikti, tek bir satır kod yazmadım.

Not: Kayıt almayı unuttum, çünkü aynı anda başka bir pencerede başka bir görev çalıştırıyordum

Beklemeye değdi, tek bir soru sorma, tüm ağdaki yapay zekaların aynı anda yanıt verme eklentisi, işte böyle sıcak sıcak ortaya çıktı.

Bu tamamen ihtiyacım olan şeydi～

Ek olarak, daha önce tek tuşla dijital insan pazarlama videosu oluşturma platformu yapmıştım.

Daha sonra daha iyi bir deneyim elde etmek için ön ucu yeniden yapılandırdım, bu yeniden yapılandırma önemli değil, tüm proje tam anlamıyla karmakarışık hale geldi: ön ve arka uç arayüzleri eşleşmiyor, arka uçtaki bazı eski mantıklar yeni ön uçta çalışmıyor, çok fazla hata var, düzeltmek çok zahmetli.

Bu sefer, Claude Code'da plan modunu açtım ve ana akışta hata bulma, hata düzeltme görevini doğrudan GLM-5'e devrettim

Önce ayrıntılı bir plan çıktı:

Planın doğru olduğunu onayladıktan sonra, çalışmaya başlamasını sağladım (süreçte tarayıcıyı kontrol etmek için mcp kullanıldı).

Yürütme hızı çok hızlı değil.

Ancak model yavaş değil, çoğu zaman Token tüketim hızının saniyede binlere fırladığını gözle görebiliyorum.

Ancak görev çok karmaşık olduğundan, sürekli olarak kendini yansıtması, araçları çağırması, testler çalıştırması gerekiyor.

Bazı zamanlar bağımlılık indirme veya komut yürütme ile harcanıyor.

Bu düzeltme görevi de tam 40 dakikadan fazla sürdü.

Belki bazı arkadaşlar 40 dakika mı? Ben zaten bitirmiştim diyeceklerdir.

emmm, ama bu 40 dakika içinde, kayıt almayı açtım, video izledim, hatta köpeği gezdirdim.

Ve o, tüm dikkatiyle bana yardım ediyordu, hem de en çok baş ağrıtan hata bulma ve yeniden yapılandırma işini yapıyordu.

Yavaş yürüttüğüne bakmayın, ancak sonuçta elde edilen etki çok önemli.

Çalıştırdığımda, vay canına, sorunlar temel olarak çözülmüştü.

Lütfen VCR'yi izleyin:

Burada bazı etkiler, daha sonra kendim test ederken bulduğum küçük hatalar ve ardından düzelmesini ve optimize etmesini sağladığım şeyler.

Ancak hata düzeltme ve işlev optimizasyonu konusunda, ona güvenmekten gerçekten mutluyum.

Daha önce başka yapay zekalarla hata düzeltirken, genellikle hataların daha da artacağından, projenin daha da karışacağından endişelenirdim, tipik olarak bir yeri düzeltirken başka bir yeri bozmak..

Daha önce bu sorunu önlemek için, yapay zekayı kısıtlamak için çeşitli mühendislik yöntemleri kullanmak gerekiyordu.

Örneğin, her değişiklikte kapsamı vurgulamak veya bunları kurallara yazmak veya her seferinde yalnızca bir hatayı düzeltmek, her düzeltmeden sonra diğer işlevleri test etmek... Her neyse, çok zahmetliydi.

Ancak GLM-5 ile hata düzeltme deneyimi tamamen değişti.

Ben sadece mevcut durumu tanımlamam, hata günlüklerini ona atmam ve beklediğim etkinin ne olduğunu söylemem yeterli.

Neredeyse her zaman tek seferde başarılı bir şekilde düzeltebiliyor ve diğer işlevleri hiç etkilemiyor.

Hatta, bir konuşmada, tüm süreçte bulunan dört farklı hatayı, hepsini birden ona atsam bile, her birini açık bir şekilde düzeltebiliyor.

Bu istikrarlı his, gerçekten çok rahat.

Artık GLM-5'e herhangi bir karmaşık geliştirme görevini tamamlaması için güvenebilirim, temel olarak hata yapmayacak.

Ara sıra sorun olsa bile, en fazla Claude Code'da geri alma komutunu çalıştırıp, geri dönüp yeniden başlarım.

Tüm proje GLM-5 ile optimize edildikten sonra, tüm süreçler temel olarak tamamlandı.

**Bu projeyi de yakında açık kaynak yapmaya hazırlanıyorum (çeşitli model API'lerini ayırıp yapılandırmaya dönüştürmem gerekiyor).** **"Sonuç"** GLM-5'i deneyimledikten sonraki en büyük hissim şu: **Yerli AI gerçekten ayağa kalktı.** Birkaç gün önce, ByteDance'in Seedance 2.0'ı yayınlandı ve Çin yapımı modellerin video oluşturma alanında dünya birincisi seviyesine ulaştığını, doğrudan Sora2 ve Veo3.1'i aştığını kanıtladı. Ve bu sefer Zhipu GLM-5'in yayınlanması, başka bir zorlu alan olan AI Kodlama'da beklentileri aşan bir cevap verdi. Eskiden, yerli modellerin mantıksal akıl yürütme ve kod yazma konusunda GPT, Claude Opus ve Gemini ile hala farkı olduğunu söylerdik. Ancak bugün, GLM-5 somut performansıyla bize bu farkın kapandığını gösteriyor. GLM-5 sadece Demo yapmak için kullanılan bir oyuncak değil, size gerçekten yardımcı olabilecek, sistemler kurmanıza yardımcı olabilecek, uzun görevleri ve karmaşık sorunları çözmenize yardımcı olabilecek bir üretkenlik aracıdır. **En önemlisi, açık kaynaklıdır.** Bu, her geliştiricinin, her şirketin daha düşük maliyetle birinci sınıf bir AI mimarına sahip olabileceği anlamına gelir. Ve şu anda GLM'nin Kodlama Planı çok satıyor, yetkililer acil olarak kapasiteyi artırdıklarını ve özellikle bu sefer yerli çipli on binlerce karttan oluşan bir kümenin bağlandığını duyurdu. Ancak bilgi işlem gücüne yapılan büyük yatırım nedeniyle fiyatlar biraz arttı, neyse ki daha önce Max paketini almıştım. Buradan da görülebilir ki, çiplerden modellere, alttaki bilgi işlem gücünden üstteki uygulamalara kadar, tamamen kendimize ait, dünya standartlarında bir AI teknoloji yığını oluşturuyoruz. 2026, AI uygulamalarının patlama yılı ve aynı zamanda daha çılgın bir yıl olmaya aday. Siz de birinci sınıf bir AI mimarına sahip olma hissini yaşamak istiyorsanız, hemen GLM-5'i deneyin.Öncelikle Max paketini kapman gerekiyor, haha.