AnswersPublished20 sources
Apex-35B-V1.0 ve yapay zekâ destekli model geliştirme süreci
Apex 35B V1.0, Alibaba’nın Qwen3.6 35B A3B modeli temel alınarak geliştirilen açık ağırlıklı bir model; ağırlıkları Hugging Face’te yayımlandı. Model; kodlama, araç kullanımı, soru yanıtlama ve bilimsel araştırma gibi alanlara yönelik.
YayımlayanGPT-6 Luna ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
Research answer
Key takeaways
- Apex 35B V1.0, Alibaba’nın Qwen3.6 35B A3B modeli temel alınarak geliştirilen açık ağırlıklı bir model; ağırlıkları Hugging Face’te yayımlandı.
- Model; kodlama, araç kullanımı, soru yanıtlama ve bilimsel araştırma gibi alanlara yönelik.
- Şirketin kıyaslama sonuçları dikkat çekici olsa da bunlar bağımsız değerlendirmeler değil; eğitim hızı ve çıktı üretim hızı için karşılaştırılabilir sayısal veriler de sunulmuyor.
AI Prompt
openai.comCreate a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Apex Intelligence’s Apex-35B-V1.0, released on October 28, 2026, and how do its Hugging Face weight availability, Qwen3.6-35B-A3B fo. Article summary: Apex-35B-V1.0 is Apex Intelligence’s first model, released on October 28, 2026: an open-weight, Qwen-based model intended for general-purpose use and research, rather than a foundation model trained from scratch.[2][4][6. Topic tags: general, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts with fa
Apex-35B-V1.0, Apex Intelligence’ın ilk modeli. Alibaba’nın Qwen3.6-35B-A3B modeli temel alınarak geliştirilen açık ağırlıklı sistem, sıfırdan eğitilmiş bir temel model değil; ara eğitim ve son eğitim aşamalarından geçirilmiş bir model. Apex’in öne çıkardığı nokta, araştırma sistemi Apex Research’ün hedefli eğitim verisi üretip değerlendirme sonuçlarını geliştirme sürecinde kullanması. Şirket, kendi CFD-Bench testinde 32,1 puanlık artış bildirdi. Ancak bu sonuç ve diğer kıyaslama iddiaları burada aktarılan kaynaklarda bağımsız biçimde doğrulanmış değil.2
17
21
Apex-35B-V1.0 ne sunuyor?
Model; genel kullanım ve araştırma için tasarlanmış. Model tanıtımında kodlama, araç kullanımı, soru yanıtlama ve derin aramanın yanı sıra yapay zekâ, hesaplamalı bilim ve robotik simülasyon alanlarındaki araştırmalar da sıralanıyor. Yayın materyalleri Claude Code ortamı için destek bulunduğunu da belirtiyor.2
21
Model ağırlıkları Hugging Face’te Apexintelligence-AI/Apex-35B-V1.0 adresinde yer alıyor. Uyumlu yerel çalıştırma ortamları için resmî GGUF deposu da mevcut.21
23
CFD testindeki gelişim döngüsü nasıl işliyor?
Apex’in anlattığı yöntemde modelin değerlendirme sırasında yaptığı hatalar, sonraki eğitim aşaması için bir işaret olarak kullanılıyor. Hesaplamalı akışkanlar dinamiği (CFD) örneğinde Apex Research, değerlendirme hatalarını analiz ediyor, akıl yürütme sorunlarını belirliyor, yeni bilimsel eğitim örnekleri oluşturup doğruluyor ve bunları sonraki eğitim sürecine ekliyor.17
28
Şirket, bu hedefli veri döngüsünün kendi CFD-Bench değerlendirmesinde 32,1 puanlık artış sağladığını bildiriyor. Bu, yüzde 32,1’lik bir artış değil, puan cinsinden bir fark. Sonuç şirket içi değerlendirmeye dayandığı için bağımsız bir kıyaslama sonucu olarak değil, Apex’in bildirdiği bir bulgu olarak ele alınmalı.17
28
Apex, otomatik sisteminin eğitim verisi üretimine ve deneylere katkı sağladığını söylüyor; bir şirket profili ayrıca GPU çekirdeği optimizasyonunu da bu sisteme bağlıyor.1
6 Bununla birlikte, burada atıf yapılan materyaller eğitim kapasitesi veya çıktı üretim hızı için karşılaştırılabilir sayısal sonuçlar ve ölçüm ayrıntıları sunmuyor.
Kıyaslama sonuçları ne söylüyor?
Aşağıdaki karşılaştırmalar Apex’in veya modelin tanıtımını aktaran yayınların bildirdiği sonuçlar. Şirketin değerlendirmeleri hakkında fikir verebilir; ancak bağımsız olarak doğrulanmış sıralamalar değiller.17
28
30
38
- 21 kıyaslama testi: Yayınlanan sonuçlara göre Apex-35B-V1.0, Qwen3.6-35B-A3B’yi 21 testin 20’sinde geçti. Recursive SuperIntelligence’ın yaklaşık 40 milyar parametreli Flint modeliyle karşılaştırmada ise 18 testte önde, bir testte berabere kaldı. Testler araştırma, ajan görevleri, kodlama ve akıl yürütme alanlarını kapsıyordu.
17
- Araştırma testleri: Apex, değerlendirdiği altı araştırma kıyaslamasının tamamında modelin hem Qwen3.6-35B-A3B’yi hem de Recursive Flint’i geçtiğini bildiriyor.
28
30
- PaperBench ve FrontierScience: Bir haberde Apex’in PaperBench puanı 60,9, FrontierScience puanı 40,0 olarak veriliyor. Aynı karşılaştırmada Qwen3.6-35B-A3B sırasıyla 45,8 ve 21,7; GLM-5.3 ise 42,5 ve 30,7 puan almış.
- Diğer kıyaslamalar: Apex, FrontierScience ve PaperBench’te GLM-5.3’ü; BioMysteryBench’in Human-difficult bölümünde DeepSeek-V4.1-Flash-1017’yi geçtiğini, ayrıca karşılaştırdığı modeller arasında BFCL V4’te en yüksek puanı aldığını belirtiyor.
38 BFCL iddiası yalnızca Apex’in karşılaştırdığı modeller için geçerli; piyasadaki tüm modelleri kapsadığı anlamına gelmiyor.
- Robotik testleri: Apex’in yayınında RoboRSI puanı 44,5, Real2Sim puanı 21,55 olarak açıklanıyor. Model materyallerinde robotik simülasyon, robotik görev yürütme, yörünge toplama ve gerçek sahneleri simülasyonda yeniden oluşturma ilgili yetenekler arasında sayılıyor.
21
18
Sonuçların sınırı ne?
Apex’in otomatik araştırma yaklaşımını en somut biçimde gösteren örnek CFD döngüsü: hataları belirleme, hedefli eğitim örnekleri üretip doğrulama ve ardından modelin eğitimini sürdürme. Bu süreç, otomatik analizlerin model geliştirmeye nasıl katkı sağlayabileceğini açıklıyor; tek başına otonom ya da ucu açık, yinelemeli öz geliştirmeyi kanıtlamıyor.17
28
Apex-35B-V1.0, Qwen tabanlı açık ağırlıklı bir model olarak erişilebilir durumda ve şirket kendi değerlendirmelerinde çeşitli kazanımlar bildirmiş. Öte yandan, burada aktarılan kaynaklar sonuçları bağımsız biçimde doğrulamıyor; eğitim kapasitesi ve çıktı üretim hızı için de karşılaştırılabilir ölçümler vermiyor. Bu noktalar, modelin performans iddialarını yorumlarken göz önünde bulundurulmalı.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
People also ask
What is the short answer to "Apex-35B-V1.0 ve yapay zekâ destekli model geliştirme süreci"?
Apex 35B V1.0, Alibaba’nın Qwen3.6 35B A3B modeli temel alınarak geliştirilen açık ağırlıklı bir model; ağırlıkları Hugging Face’te yayımlandı.
What are the key points to validate first?
Apex 35B V1.0, Alibaba’nın Qwen3.6 35B A3B modeli temel alınarak geliştirilen açık ağırlıklı bir model; ağırlıkları Hugging Face’te yayımlandı. Model; kodlama, araç kullanımı, soru yanıtlama ve bilimsel araştırma gibi alanlara yönelik.
What should I do next in practice?
Şirketin kıyaslama sonuçları dikkat çekici olsa da bunlar bağımsız değerlendirmeler değil; eğitim hızı ve çıktı üretim hızı için karşılaştırılabilir sayısal veriler de sunulmuyor.