10 milyon token'lık yapay zeka modeli cihaz içi çalışmayı hedefliyor

Pokee AI, en fazla 10 milyon token'lık bağlam penceresini destekleyen ajan tipi yapay zeka modeli 'Pokee-Isaac 28B'yi tanıttı. Şirket, model boyutunu 28 milyar parametreyle sınırlı tutarken uzun belgeleri, kod depolarını ve araç çalıştırma kayıtlarını tek seferde işlemeye odaklandı.

Pokee AI, resmi model sayfasında ve teknik raporunda, Pokee-Isaac 28B'nin RULER uzun bağlam testinin 10 milyon token biriminde 93,3 puan aldığını açıkladı. Şirket, geçici fiyatlandırmayı 1 milyon giriş token'ı için 0,15 dolar, 1 milyon çıkış token'ı için 1 dolar olarak duyurdu.

Bağlam penceresi, bir yapay zeka modelinin tek seferde okuyup referans alabildiği girdi aralığıdır. Yapay zeka ajanları yalnızca kullanıcı talimatını değil; ara akıl yürütme adımlarını, dış araç çağrılarının sonuçlarını, dosya içeriklerini ve önceki işlem kayıtlarını da biriktirerek işler. Bu nedenle uzun süreli görevlerde daha geniş bir bağlam penceresine ihtiyaç duyulur.

Bağlam penceresi dar olduğunda, biriken bilginin özetlenmesi ya da bir kısmının kırpılması gerekir. Pokee AI, Isaac modelinin bu sıkıştırma yükünü azaltarak şirket içi ağlarda, on-premise sistemlerde ve cihaz üzerinde çalışan ortamlarda uzun süreli görevleri yürütebilecek şekilde tasarlandığını belirtti.

Teknik raporda paylaşılan RULER puanları şöyle: △256 bin token'da 96,9 △512 bin token'da 96,7 △1 milyon token'da 95,0 △2 milyon token'da 95,8 △4 milyon token'da 96,7 △10 milyon token'da 93,3. Şirkete göre, bağlam uzunluğu yaklaşık 40 kat artmasına rağmen puanlar 90'lı seviyelerde kaldı.

Aynı karşılaştırma panelinde GPT-5.6 Luna, Gemini 3.5 Flash Lite, Claude Haiku 4.5, Nemotron 3 Super 120B ve Qwen 3.5 122B yer aldı. Pokee AI'nin değerlendirmesine göre bu modellerin 2 milyon token üzerindeki aralıklarda kullanılabilir bir puanı bulunmuyor.

Ancak bu benchmark sonuçları, Pokee AI'nin kendi kontrollü ortamında ölçtüğü rakamlar. Bağımsız bir araştırma kurumunun ya da dış geliştiricilerin aynı koşullarda elde ettiği bir doğrulama sonucu henüz bulunmuyor.

Bazı görevlerde ise karşılaştırılan bulut tabanlı modeller öne çıktı. Terminal-Bench 2.1'in yalnızca metin içeren 86 görevlik bölümünde GPT-5.6 Luna yüzde 69,8, Pokee-Isaac 28B ise yüzde 65,1 puan aldı. Pokee AI da bu kategoride Isaac'in performansının geride kaldığını kabul etti.

Model mimarisine dair paylaşılan bilgiler de sınırlı. Pokee AI, Isaac'i 'kod çözücü odaklı olmayan' (non-decoder-only) bir temel model olarak tanıttı; ancak detaylı mimariyi, dikkat (attention) yapısını ve bellek yönetimi yöntemini yeterince açıklamadı. Şirket, bazı ağırlıkların Apache 2.0 lisanslı Qwen3.6-27B modelinin ince ayardan (fine-tuning) geçirilmesiyle oluşturulduğunu belirtti.

Pokee AI, 2024 yılında kuruldu. Şirketin kurucusu Zheqing Bill Zhu(Zheqing Bill Zhu), daha önce Meta(Meta) bünyesinde uygulamalı pekiştirmeli öğrenme (reinforcement learning) alanında çalıştığı belirtilen bir isim.

GeekWire'ın haberine göre Pokee AI, Temmuz 2025'te Point72 Ventures öncülüğünde 12 milyon dolarlık tohum yatırım turunu tamamladı. Yatırıma Qualcomm ve Samsung da katıldı.

Pokee-Isaac 28B, herhangi bir kripto proje veya token ihracıyla doğrudan bağlantılı bir model değil. Yine de borsalar, saklama (custody) hizmetleri, on-chain analiz ve uyum (compliance) birimleri gibi hassas verileri dış buluta göndermekte zorlanan kurumlarda şirket içi ağ ve on-premise yapay zeka çözümleri değerlendirme konusu olabilir. Daha önce Tether Data da cihaz üzerinde çalışmayı hedefleyen 460 milyon parametreli bir yapay zeka modelini duyurmuştu.

Pokee AI'nin öne sürdüğü 10 milyon token performansı ve maliyet yapısının gerçek verimliliği, aynı sonuçların dış ortamlarda da tekrarlanıp tekrarlanmayacağına bağlı. Şu an için açıklanan rakamlara şirketin model sayfası ve teknik raporundan ulaşılabiliyor.