Video yükleniyor...

Video Yüklenemedi

Ana Sayfaya Dön

Nisan 2026 LLM Model Coding Benchmark Task: Çok-şeritli otoyol trafik simülasyonunun sıfırdan, tek dosyada (1000–1500 satır) üretilmesi. Modeller ve IDE'ler: - Deepseek v4-Pro / Kilo-code - GPT 5.5 Very-High / Codex - Opus 4.7 1M Max / Claude Code Task Detay: IDM araç-takip fiziği, MOBIL şerit değiştirme, 3 farklı...

AlicanKiraz0's profile picture

Alican Kiraz

35,097 subscribers

23,087 görüntüleme • 4 ay önce •via X (Twitter)

LIVE

Anya Rossi• Live Now

Private livecam show

0 Yorum

Yorum bulunmuyor

Orijinal gönderinin yorumları burada görünecek

Benzer Videolar

Advanced Frontier LLM Coding Benchmark 13.08.2026 Modeller: - Grok 4.6 Extra High - Cursor - Opus 5 Max - Claude Code (App) - Qwen 3.8 Max - Qwen-Code (CLI) - Kimi K3 Max - Kimi-Code (App) - GLM 5.2 Max - Zcode (App) - GPT 5.6 Sol Very High - Codex (App) - Deepseek-v4-flash-0731 - Qwen-Code (CLI) - Cursor Auto - Cursor (App) - Deepseek-v4-pro-0813 - Opencode (CLI) Görev: Ferrofluid: Metaball yüzeyi + mıknatıs imlecine doğru yükselen Rosensweig dikenleri. Ferrofluid'in zorluğu, "imlece doğru akan sıvı" görünümünün arkasındaki fiziğin bir eşik/bifurkasyon fenomeni olması modellerin %90'ının ıskaladığı nokta. Not: Bu test oldukça zorlu bir yapıda ve frontier benchmark temeldedir. Zorluk katmanları: - Fiziksel modeli doğru anlayıp denklemlere dönüştürme - Kararlı bir SPH/PBF çözücü geliştirme - Manyetik alan, yüzey gerilimi ve histerezis davranışını modelleme - Metaball ve marching-squares ile yüzey çıkarımı - Ölçülebilir ve dürüst bir self-grading sistemi oluşturma - Tarayıcıda yeterli performans sağlama - Görsel olarak anlaşılır bir ürün yüzeyi hazırlama Modellerin Kullanım miktarları ve süreleri: - GPT 5.6 - 57m 6s - $82.1 - Opus 5 - 1s 36m - $106.6 - GLM 5.2 - 1h 2m - $35.7 - Kimi K3 - 1h 23m - $57.3 - Qwen3.8 - 48m 1s - $18 - Deepseek-v4-flash-0731 - 1h 25d - $0.79 - Cursor Auto - 25m 15s - $8-9 - Grok 4.6 - 39m - $5.1 - Deepseek-v4-pro-0813 - 2h 51m - $1.92 Modellerin Performans Tablosu: - Maliyet + Performans Kazanı: Qwen3.8 - Saf teknik ve fiziksel kalite kazananı: Opus 5 - En iyi ultra-düşük maliyetli mühendislik çekirdeği: DeepSeek V4 Pro 0813 - En iyi frontend, ürünleştirme ve gözlemlenebilirlik katmanı: GPT-5.6 Sol - En iyi düşük maliyetli matematiksel eleştirmen: Grok 4.6 - Performans ve sadeleştirme için en uygun yardımcı model: GLM 5.2 Bağımsız saf teknik başarı sıralaması: - Opus 5: 86/100 - Düzenli ve gerçek spike trenine en yakın sonuç. - Qwen3.8: 79/100 - Spike oluşuyor fakat yüksek alanda parçalanma artıyor. - DeepSeek V4 Pro-0813: 64/100 - Gelişmiş çekirdek, fakat ciddi indeksleme riski ve parçalanma - GPT-5.6 Sol: 63/100 - En iyi ürün yüzeyi; fizik çekirdeğinde damlacıklaşma - GLM 5.2: 57/100 - Çok kararlı ve hızlı, fakat tek geniş kubbe üretiyor - Grok 4.6: 53/100 - Matematiksel olarak iyi düşünülmüş, tarayıcı performansı çok düşük - Cursor Auto: 47/100 - Hızlı üretim; garip ince kolonlar, parçalanma ve düşük runtime FPS - Kimi K3: 42/100 - Özellik kapsamı geniş; fiziksel sonuç ve skor güvenilirliği zayıf - DeepSeek V4 Flash-0731: 32/100 - En ucuz; varsayılan görüntü kullanılamaz ve ölçümler yanıltıcı Nasıl kullanmalıyız: - Tek model seçeceksem: Qwen3.8 - Bütçe önemsiz ve en iyi teknik sonucu istiyorsam: Opus 5 - Çok düşük bütçeyle güçlü bir çekirdek istiyorsam: DeepSeek V4 Pro - Sadece frontend ve ürün kalitesi istiyorsam: GPT-5.6 Sol - Formül ve algoritma eleştirmeni istiyorsam: Grok 4.6 - Optimization/refactor istiyorsam: GLM 5.2 - Visual QA istiyorsam: Kimi K3 - Cursor Auto’yu model olarak değil, sabit modelleri yöneten agent harness olarak kullanırım - DeepSeek Flash’ı zorlu caseler dışında, harness yaparak çözeceksem ve disposable boilerplate ile test üretiminde kullanırım.
1:27

Advanced Frontier LLM Coding Benchmark 13.08.2026 Modeller: - Grok 4.6 Extra High - Cursor - Opus 5 Max - Claude Code (App) - Qwen 3.8 Max - Qwen-Code (CLI) - Kimi K3 Max - Kimi-Code (App) - GLM 5.2 Max - Zcode (App) - GPT 5.6 Sol Very High - Codex (App) - Deepseek-v4-flash-0731 - Qwen-Code (CLI) - Cursor Auto - Cursor (App) - Deepseek-v4-pro-0813 - Opencode (CLI) Görev: Ferrofluid: Metaball yüzeyi + mıknatıs imlecine doğru yükselen Rosensweig dikenleri. Ferrofluid'in zorluğu, "imlece doğru akan sıvı" görünümünün arkasındaki fiziğin bir eşik/bifurkasyon fenomeni olması modellerin %90'ının ıskaladığı nokta. Not: Bu test oldukça zorlu bir yapıda ve frontier benchmark temeldedir. Zorluk katmanları: - Fiziksel modeli doğru anlayıp denklemlere dönüştürme - Kararlı bir SPH/PBF çözücü geliştirme - Manyetik alan, yüzey gerilimi ve histerezis davranışını modelleme - Metaball ve marching-squares ile yüzey çıkarımı - Ölçülebilir ve dürüst bir self-grading sistemi oluşturma - Tarayıcıda yeterli performans sağlama - Görsel olarak anlaşılır bir ürün yüzeyi hazırlama Modellerin Kullanım miktarları ve süreleri: - GPT 5.6 - 57m 6s - $82.1 - Opus 5 - 1s 36m - $106.6 - GLM 5.2 - 1h 2m - $35.7 - Kimi K3 - 1h 23m - $57.3 - Qwen3.8 - 48m 1s - $18 - Deepseek-v4-flash-0731 - 1h 25d - $0.79 - Cursor Auto - 25m 15s - $8-9 - Grok 4.6 - 39m - $5.1 - Deepseek-v4-pro-0813 - 2h 51m - $1.92 Modellerin Performans Tablosu: - Maliyet + Performans Kazanı: Qwen3.8 - Saf teknik ve fiziksel kalite kazananı: Opus 5 - En iyi ultra-düşük maliyetli mühendislik çekirdeği: DeepSeek V4 Pro 0813 - En iyi frontend, ürünleştirme ve gözlemlenebilirlik katmanı: GPT-5.6 Sol - En iyi düşük maliyetli matematiksel eleştirmen: Grok 4.6 - Performans ve sadeleştirme için en uygun yardımcı model: GLM 5.2 Bağımsız saf teknik başarı sıralaması: - Opus 5: 86/100 - Düzenli ve gerçek spike trenine en yakın sonuç. - Qwen3.8: 79/100 - Spike oluşuyor fakat yüksek alanda parçalanma artıyor. - DeepSeek V4 Pro-0813: 64/100 - Gelişmiş çekirdek, fakat ciddi indeksleme riski ve parçalanma - GPT-5.6 Sol: 63/100 - En iyi ürün yüzeyi; fizik çekirdeğinde damlacıklaşma - GLM 5.2: 57/100 - Çok kararlı ve hızlı, fakat tek geniş kubbe üretiyor - Grok 4.6: 53/100 - Matematiksel olarak iyi düşünülmüş, tarayıcı performansı çok düşük - Cursor Auto: 47/100 - Hızlı üretim; garip ince kolonlar, parçalanma ve düşük runtime FPS - Kimi K3: 42/100 - Özellik kapsamı geniş; fiziksel sonuç ve skor güvenilirliği zayıf - DeepSeek V4 Flash-0731: 32/100 - En ucuz; varsayılan görüntü kullanılamaz ve ölçümler yanıltıcı Nasıl kullanmalıyız: - Tek model seçeceksem: Qwen3.8 - Bütçe önemsiz ve en iyi teknik sonucu istiyorsam: Opus 5 - Çok düşük bütçeyle güçlü bir çekirdek istiyorsam: DeepSeek V4 Pro - Sadece frontend ve ürün kalitesi istiyorsam: GPT-5.6 Sol - Formül ve algoritma eleştirmeni istiyorsam: Grok 4.6 - Optimization/refactor istiyorsam: GLM 5.2 - Visual QA istiyorsam: Kimi K3 - Cursor Auto’yu model olarak değil, sabit modelleri yöneten agent harness olarak kullanırım - DeepSeek Flash’ı zorlu caseler dışında, harness yaparak çözeceksem ve disposable boilerplate ile test üretiminde kullanırım.

Alican Kiraz

12,564 görüntüleme • 15 gün önce

Dostlar yeni LLM Coding Benchmark çıktılarımız hazır. 🎉 Bu kez yine zorlu alanları bir araya getiren Trail ile Çift sarkaç: Euler vs RK4 entegrasyonu task'ını test ettim.Bu task ile modellerin hibrit; algoritma, matematik, coding ve Frontend yeteneklerini ölçümledim. Tüm modelleri opencode kullanarak kodlama yaptırdım. Aynı zamanda hepsinde en üst thinking eforu kullandım. Bu kez skorlamada Fiyat/Performans ve Kalite/Performans skalasında yaptım. Değerlendirmeyi modellerin isimlerini görmeden GPT 5.6 Pro yaptı. Testte yer alan Modeller; - DeepSeek V4 Flash 0731 - Gemini 3.6 Flash - Grok 4.5 - Sonnet 5 - GPT5.6-Luna - GPT5.6-Sol - Opus 5 - Kimi K3 - Qwen 3.8 Kalite/Performans - Genel sıralama - Opus 5 — 96.32/100 - $1.4660 - GPT5.6-Sol — 93.85/100 - $0.3627 - GPT5.6-Luna — 92.15/100 - $0.2373 - Kimi K3 — 91.70/100 - $0.3312 - Qwen3.8 — 89.95/100 - $0.2807 - Sonnet 5 — 88.16/100 - $0.4429 - DeepSeek V4 Flash 0731 — 85.12/100 - $0.0994 - Gemini 3.6 Flash — 83.24/100 - $0.0637 - Grok 4.5 — 79.82/100 - $0.4768 Fiyat/performans - Genel sıralama - DeepSeek V4 Flash - 88.00 - GPT5.6-Luna - 87.04 - Qwen 3.8 - 85.75 - Kimi K3 - 84.91 - Gemini 3.6 Flash - 83.57 - GPT5.6-Sol - 82.91 - Grok 4.5 - 81.87 - Sonnet 5 - 80.66 - Opus 5 - 80.22 Genel Değerlendirme: - Prod fiyat/performans kazananı: Qwen3.8. - Maksimum kalite, maliyet önemsiz: Opus 5. - En düşük bütçede yeterli ve tam özellikli çıktı: DeepSeek V4 Flash - En dengeli orta nokta: GPT5.6-Luna ve Kimi K3 Teknik Alan Spesifik Başarı: - En iyi saf numerical integrator: Opus 5 = GPT5.6-Sol - En doğru built-in validator: GPT5.6-Luna - En iyi standart runtime performansı: DeepSeek V4 Flash ve Kimi K3 - En iyi görsel kalite: Opus 5 - En iyi UI/ürün: GPT5.6-Sol - En iyi mimari: Opus 5 - En iyi ekonomik F/P: DeepSeek V4 Flash - En iyi production F/P: GPT5.6-Sol - En pahalı marjinal kalite artışı: Opus 5 - En ciddi validator hatası: Grok 4.5 - En yüksek hot-path/GC riski: Gemini 3.6 Flash
0:58

Dostlar yeni LLM Coding Benchmark çıktılarımız hazır. 🎉 Bu kez yine zorlu alanları bir araya getiren Trail ile Çift sarkaç: Euler vs RK4 entegrasyonu task'ını test ettim.Bu task ile modellerin hibrit; algoritma, matematik, coding ve Frontend yeteneklerini ölçümledim. Tüm modelleri opencode kullanarak kodlama yaptırdım. Aynı zamanda hepsinde en üst thinking eforu kullandım. Bu kez skorlamada Fiyat/Performans ve Kalite/Performans skalasında yaptım. Değerlendirmeyi modellerin isimlerini görmeden GPT 5.6 Pro yaptı. Testte yer alan Modeller; - DeepSeek V4 Flash 0731 - Gemini 3.6 Flash - Grok 4.5 - Sonnet 5 - GPT5.6-Luna - GPT5.6-Sol - Opus 5 - Kimi K3 - Qwen 3.8 Kalite/Performans - Genel sıralama - Opus 5 — 96.32/100 - $1.4660 - GPT5.6-Sol — 93.85/100 - $0.3627 - GPT5.6-Luna — 92.15/100 - $0.2373 - Kimi K3 — 91.70/100 - $0.3312 - Qwen3.8 — 89.95/100 - $0.2807 - Sonnet 5 — 88.16/100 - $0.4429 - DeepSeek V4 Flash 0731 — 85.12/100 - $0.0994 - Gemini 3.6 Flash — 83.24/100 - $0.0637 - Grok 4.5 — 79.82/100 - $0.4768 Fiyat/performans - Genel sıralama - DeepSeek V4 Flash - 88.00 - GPT5.6-Luna - 87.04 - Qwen 3.8 - 85.75 - Kimi K3 - 84.91 - Gemini 3.6 Flash - 83.57 - GPT5.6-Sol - 82.91 - Grok 4.5 - 81.87 - Sonnet 5 - 80.66 - Opus 5 - 80.22 Genel Değerlendirme: - Prod fiyat/performans kazananı: Qwen3.8. - Maksimum kalite, maliyet önemsiz: Opus 5. - En düşük bütçede yeterli ve tam özellikli çıktı: DeepSeek V4 Flash - En dengeli orta nokta: GPT5.6-Luna ve Kimi K3 Teknik Alan Spesifik Başarı: - En iyi saf numerical integrator: Opus 5 = GPT5.6-Sol - En doğru built-in validator: GPT5.6-Luna - En iyi standart runtime performansı: DeepSeek V4 Flash ve Kimi K3 - En iyi görsel kalite: Opus 5 - En iyi UI/ürün: GPT5.6-Sol - En iyi mimari: Opus 5 - En iyi ekonomik F/P: DeepSeek V4 Flash - En iyi production F/P: GPT5.6-Sol - En pahalı marjinal kalite artışı: Opus 5 - En ciddi validator hatası: Grok 4.5 - En yüksek hot-path/GC riski: Gemini 3.6 Flash

Alican Kiraz

14,814 görüntüleme • 26 gün önce

Selamlar Dostlar, dün GPT 5.4 yayınlandı ve birçok yüksek benchmark metriğiyle geldi. Bende Cursor'da GPT 5.4-High'ı ve Opus 4.6 High'ı kıyasladım. Detaylı prompt'u yorumlara ekleyeceğim. Gördüğüm en önemli GPT 5.4 coding skills değişiklikleri; - Kodu yazarken oldukça sistematik ilerliyor. Planlamaya otomatik geçiriyor. - Tekte doğru kodu yazma yine sıkıntılı 5.3'de olduğu gibi. Ama bunun önüne test ortamı implementasyonu ile geçmişler. Model kodu yazarken sık sık ek kontroller yapıp kodu düzenliyor. Ama bu fazla token yakmaya neden olabilir! - Python'da otomatik venv ortamı kurup orada işlemlerini yapıp çalıştırıyor. Sonuçlar ve Gemini Pro'nun Analizleri; - Hız: Opus 4.6-High 12:32 dakika'da, GPT 5.4-High 12:40 dakika'da tamamladı. - Toplam Satır: GPT: 1497 vs Opus: 1270 - Class Sayısı: GPT: 14 vs Opus: 13 - Çözünürlük: GPT: 1600×900 vs Opus: 800×600 - FPS: GPT: 120 vs Opus: 60 - Görsel Kalite: GPT: 9.2 / 10 vs Opus: 6.5 / 10 - Ses / Audio: GPT: 8.5 / 10 vs Opus: 7.8 / 10 - Kod Kalitesi: GPT: 9.0 / 10 vs Opus: 7.5 / 10 - Feature Tamamlanma: GPT: 9.5 / 10 vs Opus: 8.0 / 10 - Mimari / Tasarım: GPT: 9.0 / 10 vs Opus: 7.0 / 10
0:30

Selamlar Dostlar, dün GPT 5.4 yayınlandı ve birçok yüksek benchmark metriğiyle geldi. Bende Cursor'da GPT 5.4-High'ı ve Opus 4.6 High'ı kıyasladım. Detaylı prompt'u yorumlara ekleyeceğim. Gördüğüm en önemli GPT 5.4 coding skills değişiklikleri; - Kodu yazarken oldukça sistematik ilerliyor. Planlamaya otomatik geçiriyor. - Tekte doğru kodu yazma yine sıkıntılı 5.3'de olduğu gibi. Ama bunun önüne test ortamı implementasyonu ile geçmişler. Model kodu yazarken sık sık ek kontroller yapıp kodu düzenliyor. Ama bu fazla token yakmaya neden olabilir! - Python'da otomatik venv ortamı kurup orada işlemlerini yapıp çalıştırıyor. Sonuçlar ve Gemini Pro'nun Analizleri; - Hız: Opus 4.6-High 12:32 dakika'da, GPT 5.4-High 12:40 dakika'da tamamladı. - Toplam Satır: GPT: 1497 vs Opus: 1270 - Class Sayısı: GPT: 14 vs Opus: 13 - Çözünürlük: GPT: 1600×900 vs Opus: 800×600 - FPS: GPT: 120 vs Opus: 60 - Görsel Kalite: GPT: 9.2 / 10 vs Opus: 6.5 / 10 - Ses / Audio: GPT: 8.5 / 10 vs Opus: 7.8 / 10 - Kod Kalitesi: GPT: 9.0 / 10 vs Opus: 7.5 / 10 - Feature Tamamlanma: GPT: 9.5 / 10 vs Opus: 8.0 / 10 - Mimari / Tasarım: GPT: 9.0 / 10 vs Opus: 7.0 / 10

Alican Kiraz

29,434 görüntüleme • 5 ay önce

🟣 Rubius ve muy complicado que GTA 6 pueda funcionar a 60 FPS incluso en PS5 Pro: “Es muy complicado que el juego pueda correr a 60. Incluso en una Play 5 Pro”. “Los juegos de Rockstar, en general, consumen más CPU que GPU”. “Los 60 FPS serán para cuando salga en PC o Play 6”.
2:56

🟣 Rubius ve muy complicado que GTA 6 pueda funcionar a 60 FPS incluso en PS5 Pro: “Es muy complicado que el juego pueda correr a 60. Incluso en una Play 5 Pro”. “Los juegos de Rockstar, en general, consumen más CPU que GPU”. “Los 60 FPS serán para cuando salga en PC o Play 6”.

Movistar eSports

363,401 görüntüleme • 18 gün önce

Model Coding Benchmark 🚀 Agents: Cursor, Models: - Kimi K2.7 code - Sonnet 5 Max - Fable 5 Max - GPT 5.5 Very High - GLM 5.2 Max - Composer 2.5 Fast Task: HTML Double Pendulum Simülatörü 🎉Kazanan: Fable 5 Max🎉 Final Puantaj ve Özet - Fable 5 Max — 94/100 - Sonnet 5 Max — 92/100 - GLM 5.2 Max — 88/100 - Composer 2.5 Fast — Fail - Kimi K2.7 code — 82/100 - GPT 5.5 Very High — 81/100 Fable 5 Max zayıflıkları - Genel kazanan ama kod yoğunluğu yüksek; bakım için biraz disiplin istiyor. - Chaos yapısı ayrı ChaosSwarm sınıfı yerine App içinde daha entegre ilerliyor; mimari “çok temiz” ama Sonnet kadar sınıf-ayrıştırmalı değil. - Çok gelişmiş trail/render sistemi maksimum ayarlarda CPU’yu zorlayabilir; buna karşı segment budget koymuş olması büyük artı. - Conservation threshold çok sıkı; ekstrem yüksek-enerji presetlerde “uyarı” üretme ihtimali daha yüksek ama bu aslında dürüst bir doğruluk yaklaşımı. Sonnet 5 Max zayıflıkları - En kapsamlı mimarilerden biri ama hedef 3000–4000 satır iken ~çok daha büyük bir uygulama üretmiş; “benchmark prompt’una disiplinli uyum” açısından Fable’ın gerisine düşüyor. - Conservation pass threshold Fable’a göre daha gevşek; Sonnet’te CONSERVATION_PASS_PERCENT 1.0 seviyesinde, Fable’da çok daha sıkı bir eşik var. - Drag sonrası fiziksel “fling” tahmini yok; sürükleme güvenli ama Fable/GLM kadar canlı his vermeyebilir. - Çok geniş UI/diagnostics yapısı iyi ama bazı kullanıcılara fazla panel-yoğun gelebilir. GLM 5.2 Max zayıflıkları - Çok güçlü görsel ve eğitimsel anlatım var ama RK4 wrapper tarafında stepState her adımda toArr() ile array üretip geri yazıyor; 12–24 chaos pendulum + extreme timestep altında gereksiz allocation riski var. - Trail setCapacity eski noktaları korumadan yeni buffer’a geçiyor; trail length değiştirince görsel süreklilik kaybı olabilir. - Kod 3000 satır sınırına çok yakın ama biraz altında; prompt’un “substantial 3000–4000 line” beklentisini Fable/Sonnet kadar doldurmuyor. - Fizik ve UI iyi, fakat performans mimarisi Fable/Sonnet kadar rafine değil. Composer 2.5 Fast zayıflıkları - Güzel mimari fikirler var: PhysicsSelfTest, ConservationRunner, state/hash/export, graphs, presets. Ancak toplam uygulama prompt’un hedeflediği 3000–4000 satır seviyesinin belirgin altında kalıyor. - Self-test tarafı var ama enerji testinde tolerans oldukça gevşek; örneğin 10 saniyelik enerji drift testinde %5 eşiği kullanılmış. - Trail/render sistemi işlevsel ama Fable/Sonnet/GLM kadar sinematik değil. - Bazı UI parçaları string template ağırlıklı; production UI hissi güçlü ama en üst iki model kadar rafine değil. Kimi K2.7 code zayıflıkları - RK4 ve conservation check var, fakat trail buffer object-array temelli; Fable/Sonnet’in typed-array ring buffer yaklaşımı kadar performans dostu değil. - Randomize akışı gerçek anlamda editable deterministic seed üzerinden ilerlemiyor; Math.random() ile yeni seed üretme eğilimi var. - State serialization/export mevcut ama validasyon/safety katmanı Sonnet/Fable kadar sağlam değil. - Graph/render tarafında array spread/map kullanımı var; küçük sahnede sorun olmaz ama benchmark için daha riskli. GPT 5.5 Very High zayıflıkları - Fizik/RK4 çekirdeği sağlam, typed-array trail buffer da var; fakat uygulama prompt’un istediği 3000–4000 satırlık “substantial production lab” hedefinin oldukça altında kalıyor. - Preset seti eksik görünüyor; prompt’ta istenen “Minimal diagnostics” preset’i condition olarak geçiyor ama preset listesinde tam karşılığı yok. - State/export ve conservation check var ama Sonnet/Fable kadar kapsamlı validation, safety recovery ve diagnostics derinliği yok. - Daha kompakt ve temiz ama bu benchmark’ta “az kodla iyi demo” değil, “tam ürün” istenmişti.
1:27

Model Coding Benchmark 🚀 Agents: Cursor, Models: - Kimi K2.7 code - Sonnet 5 Max - Fable 5 Max - GPT 5.5 Very High - GLM 5.2 Max - Composer 2.5 Fast Task: HTML Double Pendulum Simülatörü 🎉Kazanan: Fable 5 Max🎉 Final Puantaj ve Özet - Fable 5 Max — 94/100 - Sonnet 5 Max — 92/100 - GLM 5.2 Max — 88/100 - Composer 2.5 Fast — Fail - Kimi K2.7 code — 82/100 - GPT 5.5 Very High — 81/100 Fable 5 Max zayıflıkları - Genel kazanan ama kod yoğunluğu yüksek; bakım için biraz disiplin istiyor. - Chaos yapısı ayrı ChaosSwarm sınıfı yerine App içinde daha entegre ilerliyor; mimari “çok temiz” ama Sonnet kadar sınıf-ayrıştırmalı değil. - Çok gelişmiş trail/render sistemi maksimum ayarlarda CPU’yu zorlayabilir; buna karşı segment budget koymuş olması büyük artı. - Conservation threshold çok sıkı; ekstrem yüksek-enerji presetlerde “uyarı” üretme ihtimali daha yüksek ama bu aslında dürüst bir doğruluk yaklaşımı. Sonnet 5 Max zayıflıkları - En kapsamlı mimarilerden biri ama hedef 3000–4000 satır iken ~çok daha büyük bir uygulama üretmiş; “benchmark prompt’una disiplinli uyum” açısından Fable’ın gerisine düşüyor. - Conservation pass threshold Fable’a göre daha gevşek; Sonnet’te CONSERVATION_PASS_PERCENT 1.0 seviyesinde, Fable’da çok daha sıkı bir eşik var. - Drag sonrası fiziksel “fling” tahmini yok; sürükleme güvenli ama Fable/GLM kadar canlı his vermeyebilir. - Çok geniş UI/diagnostics yapısı iyi ama bazı kullanıcılara fazla panel-yoğun gelebilir. GLM 5.2 Max zayıflıkları - Çok güçlü görsel ve eğitimsel anlatım var ama RK4 wrapper tarafında stepState her adımda toArr() ile array üretip geri yazıyor; 12–24 chaos pendulum + extreme timestep altında gereksiz allocation riski var. - Trail setCapacity eski noktaları korumadan yeni buffer’a geçiyor; trail length değiştirince görsel süreklilik kaybı olabilir. - Kod 3000 satır sınırına çok yakın ama biraz altında; prompt’un “substantial 3000–4000 line” beklentisini Fable/Sonnet kadar doldurmuyor. - Fizik ve UI iyi, fakat performans mimarisi Fable/Sonnet kadar rafine değil. Composer 2.5 Fast zayıflıkları - Güzel mimari fikirler var: PhysicsSelfTest, ConservationRunner, state/hash/export, graphs, presets. Ancak toplam uygulama prompt’un hedeflediği 3000–4000 satır seviyesinin belirgin altında kalıyor. - Self-test tarafı var ama enerji testinde tolerans oldukça gevşek; örneğin 10 saniyelik enerji drift testinde %5 eşiği kullanılmış. - Trail/render sistemi işlevsel ama Fable/Sonnet/GLM kadar sinematik değil. - Bazı UI parçaları string template ağırlıklı; production UI hissi güçlü ama en üst iki model kadar rafine değil. Kimi K2.7 code zayıflıkları - RK4 ve conservation check var, fakat trail buffer object-array temelli; Fable/Sonnet’in typed-array ring buffer yaklaşımı kadar performans dostu değil. - Randomize akışı gerçek anlamda editable deterministic seed üzerinden ilerlemiyor; Math.random() ile yeni seed üretme eğilimi var. - State serialization/export mevcut ama validasyon/safety katmanı Sonnet/Fable kadar sağlam değil. - Graph/render tarafında array spread/map kullanımı var; küçük sahnede sorun olmaz ama benchmark için daha riskli. GPT 5.5 Very High zayıflıkları - Fizik/RK4 çekirdeği sağlam, typed-array trail buffer da var; fakat uygulama prompt’un istediği 3000–4000 satırlık “substantial production lab” hedefinin oldukça altında kalıyor. - Preset seti eksik görünüyor; prompt’ta istenen “Minimal diagnostics” preset’i condition olarak geçiyor ama preset listesinde tam karşılığı yok. - State/export ve conservation check var ama Sonnet/Fable kadar kapsamlı validation, safety recovery ve diagnostics derinliği yok. - Daha kompakt ve temiz ama bu benchmark’ta “az kodla iyi demo” değil, “tam ürün” istenmişti.

Alican Kiraz

82,758 görüntüleme • 1 ay önce

Leyla karakterini izlemeyi seviyorum. Dizideki en gerçek karakter ve bence asla denildiği gibi sıkıcı değil. Herkese en doğru tepkiyi bir tek o veriyor. Gereksiz bir nefreti yok kimseye. Ve çok tatlı bir aşık. #Daha17
0:51

Leyla karakterini izlemeyi seviyorum. Dizideki en gerçek karakter ve bence asla denildiği gibi sıkıcı değil. Herkese en doğru tepkiyi bir tek o veriyor. Gereksiz bir nefreti yok kimseye. Ve çok tatlı bir aşık. #Daha17

kirpi

32,649 görüntüleme • 2 ay önce

Tarihin en iyi, en zengin ve en tecrübeli yönetimine hazır olun. (3 Büyükler dahil en iyi) Fikret Orman feda cart curt diyenleri de engelleyin geçin.
0:36

Tarihin en iyi, en zengin ve en tecrübeli yönetimine hazır olun. (3 Büyükler dahil en iyi) Fikret Orman feda cart curt diyenleri de engelleyin geçin.

DİKİNE 4231

90,446 görüntüleme • 9 ay önce

RETRATADOS!🚨🚨 Black Myth Wukong en #Xbox Series S funcionando a 60 fps estables en modo rendimiento y equilibrado, y a 30 fps estables en modo calidad. Los analistas de la industria están desconcertados: «Nos dijeron que era imposible en la Series S».
2:39

RETRATADOS!🚨🚨 Black Myth Wukong en #Xbox Series S funcionando a 60 fps estables en modo rendimiento y equilibrado, y a 30 fps estables en modo calidad. Los analistas de la industria están desconcertados: «Nos dijeron que era imposible en la Series S».

JONIS BETHESDIANO ❎🇺🇦🇪🇸

31,858 görüntüleme • 1 yıl önce

Alınan en iyi ve en hızlı intikamlardan...
0:59

Alınan en iyi ve en hızlı intikamlardan...

Apaçi Ronaldo

44,065 görüntüleme • 11 ay önce

Dizilerin en iyi en kaliteli en komik en üzücü en zirve bölümleri vs değişebilir ama ilk bölümlerinin verdiği hava enerji renk bile her zaman çok farklı oluyor ve çok nostaljik hissettiriyor
1:45

Dizilerin en iyi en kaliteli en komik en üzücü en zirve bölümleri vs değişebilir ama ilk bölümlerinin verdiği hava enerji renk bile her zaman çok farklı oluyor ve çok nostaljik hissettiriyor

no context adını feriha koydum

14,235 görüntüleme • 1 ay önce

Çin ve Hindistan'ın ardından Dünya'nın en büyük nüfusu ama tek eksik, bunları doğru yöne kanalize edecek Atatürk gibi bir Bilge Kağan .
1:00

Çin ve Hindistan'ın ardından Dünya'nın en büyük nüfusu ama tek eksik, bunları doğru yöne kanalize edecek Atatürk gibi bir Bilge Kağan .

Sakalar İskitler(Gizlenen Eski Anadolu Halkı)

69,661 görüntüleme • 2 yıl önce

Claude code 4.7 v.s. deepseek v4+ hermes. Same coding task side by side comparison.
5:05

Claude code 4.7 v.s. deepseek v4+ hermes. Same coding task side by side comparison.

Xiaoyin Qu

90,634 görüntüleme • 4 ay önce

🗣️ Çağrı Oral: Beşiktaş’ta görev aldığınız dönemlerden en iyi 5 yapar mısınız? 🗣️ Ahmet Kandemir: William Bud Eley ve Kevin Thompson uzun olarak benim yönettiğim dönemlerin en iyi uzunlarıydı. Virginijus Praškevičius o çok önemli oyuncu Litvanyalı, o da çok iyi oyuncuydu. Point guard olarak Andre Woolridge ve James Blackwell'in ikisinden birini koyardım. Ryan Broekhoff, 3 numaradaki en iyi oyuncuydu, Muratcan Güler de 2 numaradaki en iyi oyuncuydu.
0:45

🗣️ Çağrı Oral: Beşiktaş’ta görev aldığınız dönemlerden en iyi 5 yapar mısınız? 🗣️ Ahmet Kandemir: William Bud Eley ve Kevin Thompson uzun olarak benim yönettiğim dönemlerin en iyi uzunlarıydı. Virginijus Praškevičius o çok önemli oyuncu Litvanyalı, o da çok iyi oyuncuydu. Point guard olarak Andre Woolridge ve James Blackwell'in ikisinden birini koyardım. Ryan Broekhoff, 3 numaradaki en iyi oyuncuydu, Muratcan Güler de 2 numaradaki en iyi oyuncuydu.

Gündem Beşiktaş

12,333 görüntüleme • 20 gün önce

🔗 Önder Özen faktörünün yanına en doğru aday: Filipe Luis 🎬 Uğur Sever: Bir dizi-film çekiyorsunuz ve Önder Özen bu yapımın önemli bir figürü. O figürün yanına en uygun teknik adam Filipe Luis. Diğer adayların kariyerleri daha iyi olabilir ama profile en uygun isim o. Esperantos | #işbirliği
0:28

🔗 Önder Özen faktörünün yanına en doğru aday: Filipe Luis 🎬 Uğur Sever: Bir dizi-film çekiyorsunuz ve Önder Özen bu yapımın önemli bir figürü. O figürün yanına en uygun teknik adam Filipe Luis. Diğer adayların kariyerleri daha iyi olabilir ama profile en uygun isim o. Esperantos | #işbirliği

NEO Spor

37,287 görüntüleme • 3 ay önce

🏅 LİGİN İLK YARISININ ENLERİ! 🗣️ Altan Tanrıkulu: Bence ligin ilk yarısının en iyi takımı Galatasaray. En iyi oyuncusu Skriniar. En iyi teknik direktörü Selçuk İnan ama Stoilov ve Fatih Tekke'yi de ekleyeyim. En iyi golcü oyuncu olarak, Talisca diyorum. İzlemek için:
1:11

🏅 LİGİN İLK YARISININ ENLERİ! 🗣️ Altan Tanrıkulu: Bence ligin ilk yarısının en iyi takımı Galatasaray. En iyi oyuncusu Skriniar. En iyi teknik direktörü Selçuk İnan ama Stoilov ve Fatih Tekke'yi de ekleyeyim. En iyi golcü oyuncu olarak, Talisca diyorum. İzlemek için:

Hodri Meydan 🇹🇷

12,006 görüntüleme • 8 ay önce

Hadise’nin H. albümü kariyerinin en zayıf işlerinden biri olarak tarihe geçti belki ama “Ara Beni” o enkazın içinden çıkan elmas oldu. Resmen tek başına albümü kurtardı. Üstüne Instagram’daki çocuğun yorum da eklenince şarkı son 20 saatte YouTube’da 1 milyon izlenme elde etti.
0:58

Hadise’nin H. albümü kariyerinin en zayıf işlerinden biri olarak tarihe geçti belki ama “Ara Beni” o enkazın içinden çıkan elmas oldu. Resmen tek başına albümü kurtardı. Üstüne Instagram’daki çocuğun yorum da eklenince şarkı son 20 saatte YouTube’da 1 milyon izlenme elde etti.

Müzik Köşesi

265,030 görüntüleme • 1 ay önce

Suriye’de en iyi seçenek sabaha kadar tartışılabilir ama en kötü seçenek yeni bir iç savaştır. Huzurdan, uzlaşıdan ve hakkaniyetten yana olanlar tarihin doğru tarafındadır.
2:10

Suriye’de en iyi seçenek sabaha kadar tartışılabilir ama en kötü seçenek yeni bir iç savaştır. Huzurdan, uzlaşıdan ve hakkaniyetten yana olanlar tarihin doğru tarafındadır.

Oğuz Kaan Salıcı

14,383 görüntüleme • 8 ay önce

Arda Güler şu anda dünyanın en hızlı ve en iyi top süren, çalım atabilen futbolcus Diğerleri daha çok hızına ve fiziğine güvenirken, o top sürerken sergilediği muazzam teknikle fark yaratıyor ve Fenerbahcesini çok seviyor.
1:00

Arda Güler şu anda dünyanın en hızlı ve en iyi top süren, çalım atabilen futbolcus Diğerleri daha çok hızına ve fiziğine güvenirken, o top sürerken sergilediği muazzam teknikle fark yaratıyor ve Fenerbahcesini çok seviyor.

Mücahit

527,792 görüntüleme • 5 ay önce

🗣️ Önder Özen: “Şampiyonlar Ligi'nde 36 takım var, en iyi 36 UEFA Avrupa Ligi'nde değil. Fenerbahçe ve Beşiktaş en azından 23. veya 24. olmalı, eğer ilk 60'a giremiyorlarsa bu kadar para harcamaya gerek yok.”
0:46

🗣️ Önder Özen: “Şampiyonlar Ligi'nde 36 takım var, en iyi 36 UEFA Avrupa Ligi'nde değil. Fenerbahçe ve Beşiktaş en azından 23. veya 24. olmalı, eğer ilk 60'a giremiyorlarsa bu kadar para harcamaya gerek yok.”

Krampon Sports

86,396 görüntüleme • 1 yıl önce