Bu konuda toplam 12 yazı listeleniyor
Çinli Moonshot AI şirketi, yapay zeka dünyasında kartları yeniden dağıtacak 2.8 trilyon parametreli yeni modeli Kimi K3'ü tanıttı. Fable 5 ve GPT-5.6 Sol gibi en gelişmiş kapalı kodlu Batılı rakiplerine kafa tutan Kimi K3, yüksek performansı çok daha uygun maliyetle sunuyor ve yakında tamamen açık kaynaklı hale geliyor.
Kimi K2.5’te görsel anlama ile swarm orkestrasyonunun birleşimi: visual agentic intelligence ne vaat ediyor, hangi senaryolarda işe yarıyor?
Kimi API’yi OpenAI uyumlu istemcilerle kullanarak Node.js ve Python’da coding agent kurma adımları, MCP bağlamı ve güvenlik notları.
Kimi Agent Modu ile çok adımlı araştırma, kaynak doğrulama ve içerik üretim pipeline’ı kurma. Editöryal ekipler için pratik iş akışları.
Kimi vision prompting ile ekran görüntüsünden bug bulma, UI düzeltme ve tekrarlanabilir prompt kalıpları. Pratik hata ayıklama rehberi.
Kimi K2.7 Code’un Claude ve GPT kodlama benchmark’larındaki konumunu, ölçümlerin sınırlarını ve geliştirici için pratik çıkarımları inceliyoruz.
Kimi K2.5 multimodal agent yaklaşımı: görüntü ve video bağlamıyla araç çağıran ajanların kullanım alanları, sınırları ve tasarım ilkeleri.
Kimi Code CLI ile terminal üzerinden agentic coding akışı kurma, görev tanımlama, doğrulama döngüsü ve güvenli kullanım ipuçları.
Kimi Agent Swarm mimarisi, tek ajan yerine paralel alt-ajanlarla nasıl çalışır? Ne zaman işe yarar, hangi riskleri getirir?
Kimi K2.5 ile ekran görüntüsü veya Figma tarzı mockup’tan HTML/CSS/React bileşenleri üretme pratikleri, sınırlar ve kalite kontrol ipuçları.
Kimi K2.7 Code, uzun bağlamlı yazılım görevlerinde token verimliliği ve çok adımlı mühendislik akışlarıyla nasıl öne çıkıyor? Pratik bir değerlendirme.
Alibaba destekli Moonshot şirketi, ChatGPT ve Claude'u kodlama yeteneklerinde geride bırakan açık kaynak Kimi K2 modelini piyasaya sürdü. İşte detaylar.
Kimi etiketi altında yayımladığım içerikler, blogun üretkenlik ve teknoloji odağını somut örneklerle destekliyor. Son 5 yazıda ele aldığım kimi başlıklı konular; gerçek projelerden öğrendiklerim, araç kıyaslamaları ve pratik yol haritaları gibi başlıklarda biriken deneyimi paylaşıyor. Bu rehber, “Çin Yapay Zekada Zirveye Ortak Oldu: 2.8 Trilyon Parametreli Moonshot Kimi K3 Tanıtıldı”, “Kimi K2.5 Visual Agentic Intelligence: Görsel Anlama + Swarm Mimarisi”, “Kimi API ile OpenAI Uyumlu Coding Agent Kurulumu (Node.js / Python)”, “Moonshot Kimi Agent Modu ile Araştırma ve İçerik Üretim İş Akışları”, “Kimi’de Vision Prompting: Ekran Görüntüsünden Hata Ayıklama ve UI Fix” gibi yazıların ardındaki motivasyonu görünür kılmak ve etiket akışını takip eden okuyucuların aradığı bağlamı tek sayfada toplamak için hazırlandı.
Kimi konusunda içerik üretirken yalnızca teknik tanımlar paylaşmakla yetinmiyorum; karar alma süreçlerine, ekip içi iletişimde işe yarayan formatlara ve yeni başlayanların sıklıkla kaçırdığı üretkenlik fırsatlarına da odaklanıyorum. Her yazının öncesinde kapsamlı araştırma notları çıkarıyor, farklı senaryolarda test ettiğim yaklaşımları ölçüyor ve sonuçları okunabilir bir çerçeveye yerleştiriyorum. Böylece hem deneyimli profesyoneller hem de bu başlıkla yeni tanışanlar için tekrar ziyaret etmeye değer yaşayan bir kaynak ortaya çıkıyor.
“Çin Yapay Zekada Zirveye Ortak Oldu: 2.8 Trilyon Parametreli Moonshot Kimi K3 Tanıtıldı” başlıklı yazı, öne çıkan yazılardan biri. Çinli Moonshot AI şirketi, yapay zeka dünyasında kartları yeniden dağıtacak 2.8 trilyon parametreli yeni modeli Kimi K3'ü tanıttı. Fable 5 ve GPT-5.6 Sol gibi en gelişmiş kapalı kodlu Batılı rakiplerine kafa tutan Kimi K3, yüksek performansı çok daha uygun maliyetle sunuyor ve yakında tamamen açık kaynaklı hale geliyor. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, LLM başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar kimi gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“Kimi K2.5 Visual Agentic Intelligence: Görsel Anlama + Swarm Mimarisi” başlıklı yazı, seriyi derinleştiren içeriklerden biri. Kimi K2.5’te görsel anlama ile swarm orkestrasyonunun birleşimi: visual agentic intelligence ne vaat ediyor, hangi senaryolarda işe yarıyor? Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, AI Agents başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar kimi gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“Kimi API ile OpenAI Uyumlu Coding Agent Kurulumu (Node.js / Python)” başlıklı yazı, uygulamaya dönük örneklerden biri. Kimi API’yi OpenAI uyumlu istemcilerle kullanarak Node.js ve Python’da coding agent kurma adımları, MCP bağlamı ve güvenlik notları. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, Kodlama başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar kimi gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“Moonshot Kimi Agent Modu ile Araştırma ve İçerik Üretim İş Akışları” başlıklı yazı, stratejik planlamayı öne çıkaran bölümlerden biri. Kimi Agent Modu ile çok adımlı araştırma, kaynak doğrulama ve içerik üretim pipeline’ı kurma. Editöryal ekipler için pratik iş akışları. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, AI Agents başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar kimi gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
“Kimi’de Vision Prompting: Ekran Görüntüsünden Hata Ayıklama ve UI Fix” başlıklı yazı, toparlayıcı notları paylaşan kaynaklardan biri. Kimi vision prompting ile ekran görüntüsünden bug bulma, UI düzeltme ve tekrarlanabilir prompt kalıpları. Pratik hata ayıklama rehberi. Yazıyı hazırlarken yalnızca teoriyi değil, uygulama sırasında karşılaştığım tuzakları ve başarılı teslimatlar için kritik gördüğüm kontrol listelerini de paylaştım. Yazıda ayrıca Yapay Zeka, AI, Kodlama başlıklarıyla ilgili bağlantılar da bulunuyor; bu bağlantılar kimi gündemini tamamlayacak ek öğrenme yollarına işaret ediyor. Yazının sonunda yer alan pratik öneriler, konuyu kendi ekiplerine uyarlamak isteyen okuyucuların hızlıca sonuç üretmesine yardımcı oluyor.
Kimi etiketi altındaki her yeni içerik, denediğim iş akışlarının ve geliştirici topluluğundan gelen soruların bir sonucu olarak şekilleniyor. Yazıları güncel tutmak için hem araçlardaki değişiklikleri takip ediyor hem de sahada karşılaşılan taze örnekleri eklemeye devam ediyorum. Bu yaklaşım sayesinde, sayfayı düzenli aralıklarla ziyaret eden okuyucular yalnızca haber almakla kalmıyor; aynı zamanda kendi planlarını gözden geçirmek için referans bir çerçeve de ediniyor.
Kimi başlığındaki yolculuğu yakından izlemek isterseniz, blogu kaynağınıza ekleyebilir, bültene abone olabilir ve sosyal kanallar üzerinden gönderdiğiniz tüm geri bildirimleri bu sayfaya taşıyabilirsiniz. Yeni yazılar eklendikçe rehberi güncelleyerek, her paragrafta gerçek projelerden süzülen deneyimi paylaşmaya devam edeceğim. Böylece kimi alanındaki planlarınızı şekillendirirken ihtiyaç duyduğunuz veri, örnek ve anlatım tek bir yerde erişilebilir olacak.