Atria Dawn Preview
Shanghai AI Lab
Son güncelleme: 18 Eylül 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık, ama tüketici donanımında pratik değil: 744B parametreli MoE — tüketici donanımında çalıştırılamaz. Ölçülmüş gereksinim yok, ağırlık boyutundan çıkarım.
744B MoE (token başına yaklaşık 40B aktif). BF16 ve FP8 checkpoint var; tek makinede çalıştırmak pratik değil, çok düğümlü cluster ya da resmi API gerekir.
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
262K token
API giriş (1M token)
—
API çıkış (1M token)
—
Kullanıcı planı
Ücretsiz (açık kaynak)
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Hayır
Hızı
Orta
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Uzun ufuklu araştırma ajanları (derin araştırma, kanıt toplama, deney planlama)
- ✓Ajanlı yazılım geliştirme ve terminal iş akışları
- ✓Ofis ve teslimat işleri (rapor, sunum, tablo üretimi)
- ✓Yetkili ortamlarda güvenlik açığı analizi ve doğrulama
- ✓Açık ağırlık isteyen kurumlar için kendi altyapısında ajan çalıştırma
Güçlü Yönler
- ↑MIT lisanslı açık ağırlık; BF16 ve FP8 checkpoint birlikte yayınlandı
- ↑GLM-5.2 (744B MoE) tabanı üzerine ajan işleri için eğitilmiş
- ↑DeepSearchQA 96,0 ve BrowseComp 92,5 ile arama/araştırma tarafında tablo lideri
- ↑CyberGym 86,5 ile güvenlik değerlendirmesinde karşılaştırma grubunun en iyisi
- ↑OpenAI uyumlu API (api.atria-asi.ai) ve Codex entegrasyonu hazır
Dikkat Edilecekler
- ↓Yerel çalıştırma için 744B MoE gerçekçi değil; pratikte API ya da cluster gerekir
- ↓Preview sürümü — kararlı sürüm garantisi yok
- ↓Yalnızca metin; görsel girdi yok
- ↓Sohbet değil ajan odaklı; klasik asistan işlerinde verimli olmayabilir
Atria Dawn Preview, Şanghay Yapay Zeka Laboratuvarı'nın 11 Eylül 2026'da açık ağırlıkla yayınladığı ajan modeli. 744 milyar parametreli bir MoE ve token başına yaklaşık 40 milyarı aktif; taban olarak Zhipu'nun GLM-5.2 modelini kullanıyor. MIT lisansıyla BF16 ve FP8 checkpoint olarak indirilebiliyor, 256K context sunuyor ve yalnızca metin girdi alıyor. Duyuru sırası da alışılmadık: GitHub deposu 11 Eylül'de sessizce açıldı, 140 yazarlı teknik rapor üç gün sonra geldi. Konumlandırması net: bu bir sohbet modeli değil, uzun ufuklu ajan modeli. Kendi değerlendirme tablosunda dört eksen var — keşif, üretim, teslimat ve güvenlik. Keşif tarafında DeepSearchQA'da 96,0 ve BrowseComp'ta 92,5 ile KIMI K3, GLM-5.3 ve GPT-5.6 Sol'un önünde; CyberGym'de 86,5 ile yine tablo lideri. Kod tarafında ise mütevazı: SWE-bench Pro'da 59,6 (Claude Opus 5 74,7), Terminal-Bench 2.1'de 78,3. Yani araştırma ve kanıt toplama işlerinde güçlü, saf kod yazmada sınıfının en iyisi değil. En pratik kullanım yolu resmi API (api.atria-asi.ai); OpenAI uyumlu endpoint ve Codex/Claude Code tarzı araçlar için hazır yapılandırma veriliyor. Küçük ekipler için cazip tarafı, araştırma ajanı işini kapalı bir API'ye bağlamadan kurabilme imkânı — ama 744B ağırlığı kendi sunucuna kurmak istiyorsan donanım tarafı ciddi bir yatırım demek. Türkçe performansı test edilmedi; taban model GLM-5.2 ailesinin bilinen seviyesi orta. Preview etiketi yüzünden üretim işlerinde kararlı sürümü beklemen mantıklı.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →