Gelisiyorum.com | Blog

xAI’dan kodlama odaklı model: Grok Code Fast 1

30.08.2025
16
xAI’dan kodlama odaklı model: Grok Code Fast 1

xAI Grok Code Fast 1, ajantik kodlama, yapay zeka

xAI, ajantik kodlama iş akışlarına odaklanan Grok Code Fast 1 adlı yeni bir yapay zeka modelini duyurdu. Bu yeni grok-code-fast-1 modelinin ön eğitim sırasında daha fazla programlamayla ilgili içerikle yepyeni bir model mimarisi üzerine sıfırdan oluşturulduğu belirtiliyor.

Eğitim sonrası aşamada xAI, modeli günlük yazılım mühendisliği görevleri için daha uygun hale getirmek amacıyla gerçek dünyadaki çekme isteklerini ve kodlama görevlerini yansıtan yüksek kaliteli veri kümeleri kullanmış durumda.

xAI Grok Code Fast 1 neler sunuyor?

Yeni grok-code-fast-1 modeli, TypeScript, Python, Java, Rust, C++ ve Go dilleri için optimize edilmiş olup, GitHub Copilot, Cursor, Cline, Roo Code, Kilo Code, OpenCode ve Windsurf gibi popüler vibe kodlama platformlarında sınırlı bir süre için ücretsiz olarak sunuluyor.

Bu yeni kodlama modelinin öne çıkan özellikleri fiyatlandırması, hızı ve performansı olarak karşımıza çıkıyor. Yeni modelin fiyatlandırması şu şekilde:

Reklam
  • Milyon giriş token’ı başına 0,20 dolar
  • Milyon çıkış token’ı başına 1,50 dolar
  • Milyon önbelleğe alınmış giriş token’ı başına 0,02 dolar

xAI, bu modelin kendi dahili kontrol sistemini kullanarak SWE-Bench-Verified’ın tüm alt kümesinde %70,8 puan aldığını belirtiyor. Bu modelin önümüzdeki haftalarda yapılacak bağımsız testlerde nasıl bir performans göstereceği ise henüz belli değil ancak XAI ekibi modelin performansı hakkında şunları yazıyor:

“grok-code-fast-1’i geliştirirken, gerçek dünyadaki insan değerlendirmelerinin rehberliğinde kullanılabilirliğe ve kullanıcı memnuniyetine odaklandık. Sonuç, programcılar tarafından günlük kodlama görevleri için hızlı ve güvenilir olarak değerlendirilen bir model.”

grok-code-fast-1’in bir diğer önemli özelliği ise hızı. xAI’nin çıkarım ve süper bilgisayar ekipleri, belirteç oluşturma hızını saniyede 160 token’a kadar önemli ölçüde artırmak için çeşitli yeni teknikler kullandı.

Ayrıca ekip; GitHub Copilot, Cursor ve diğer lansman ortaklarıyla kullanıldığında %90’ın üzerinde isabet oranına ulaşan hızlı önbelleğe alma optimizasyonlarını da eklediler.

Kaynak

BİR YORUM YAZIN

ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.

Gelisiyorum.com | Görsel Eğitim Akademisi!