Ana içeriğe atla

AgentCPM-Explore: Devlerle Yarışan İlk 4B Ajan Modeli

BlogsAIAgentCPMOpenBMBLLM AgentsYaklaşık 13 dakika

AgentCPM-Explore: Devlerle Yarışan İlk 4B Ajan Modeli

Yapay zeka ajanları alanı, milyarlarca parametreye sahip büyük dil modelleri tarafından domine ediliyor; bu da gelişmiş otonom ajanları yalnızca iyi finanse edilen araştırma laboratuvarları ve büyük hesaplama kaynaklarına sahip şirketlerin erişimine açıyor. Peki ya kompakt bir 4 milyar parametreli model Claude-4.5-sonnet’e meydan okuyabilse, 30B+ açık kaynak rakiplerini geride bırakabilse ve tüketici donanımında çalışabilseydi? Bu teorik bir varsayım değil—OpenBMB ve akademik ortaklarının 12 Ocak 2026’da yayımladığı çığır açan ajan temel modeli AgentCPM-Explore’un gerçeği.

Son bir haftadır AgentCPM-Explore’u derinlemesine inceledim, yeteneklerini test ettim, mimarisini keşfettim ve performansını hem açık kaynak rakiplerle hem de kapalı kaynak devlerle karşılaştırdım. Keşfettiğim şey, parametre sayısı ve ajan yetenekleri hakkındaki varsayımlarımızı kökten sorgulayan bir model oldu. AgentCPM-Explore sadece rekabetçi değil—önceden ciddi ajan işleri için çok kısıtlı olduğu düşünülen cihazlarda çalışabilen yeni bir verimli ve dağıtılabilir ajan modeli kategorisi öncüsü.

Otonom araştırma asistanları inşa ediyor, cihaz üzerinde çalışan AI ajanları geliştiriyor ya da ajan teknolojisinin en son gelişmelerine meraklıysanız, bu rehber AgentCPM-Explore hakkında bilmeniz gereken her şeyi; mimarisi, yetenekleri, benchmarkları, dağıtım seçenekleri ve güncel SOTA ile karşılaştırmasını adım adım anlatacak.

AgentCPM-Explore Nedir?

AgentCPM-Explore, açık kaynak AI ajanlarının gelişiminde önemli bir dönüm noktasıdır. Tsinghua Üniversitesi THUNLP laboratuvarı, Çin Renmin Üniversitesi, ModelBest ve OpenBMB ekibinin ortak çalışmasıyla geliştirilen AgentCPM-Explore, yalnızca 4 milyar parametreye sahip ilk açık kaynak ajan modeli olarak sekiz yaygın uzun vadeli ajan benchmarkında rekabetçi performans elde etti.

Adı bile amacını ortaya koyuyor: "Explore" derin keşif ve araştırma yeteneğini simgeliyor—birden fazla bilgi kaynağında kapsamlı incelemeler yapmak, stratejileri dinamik olarak ayarlamak ve bilgileri gerçek zamanlı doğrulamak. Konuşma veya kod üretimi için tasarlanmış modellerin aksine, AgentCPM-Explore baştan sona otonom ajan davranışı için mühendislik ürünü.

Mimari Temel

AgentCPM-Explore’un çekirdeği, Qwen/Qwen3-4B-Thinking-2507 taban modeli üzerine inşa edilmiştir ve gelişmiş ajan odaklı eğitimle yetenekli otonom bir sistem yaratılmıştır. Qwen3-4B’nin temel olarak seçilmesi stratejiktir—güçlü temel muhakeme yetenekleri sunarken verimli dağıtım için yeterince kompakt kalır.

Model, ajan yeteneklerini mümkün kılan birkaç mimari yenilik içerir:

Genişletilmiş Etkileşim Yeteneği: Geleneksel tek tur yanıt veren LLM’lerin aksine, AgentCPM-Explore 100’den fazla çevre etkileşim turunu sürdürebilir. Bu, çoklu araç çağrıları, iterasyonlar ve uyarlanabilir problem çözme gerektiren karmaşık görevler için kritik önemdedir.

Çok Kaynaklı Çapraz Doğrulama: Model, bulguları çapraz doğrulamak için birden fazla bilgi kaynağına danışacak şekilde eğitilmiştir; bu, küçük dil modellerinde yaygın olan halüsinasyonları azaltır ve güvenilirliği artırır.

Dinamik Arama Stratejisi Ayarı: Katı arama kalıplarını takip etmek yerine, AgentCPM-Explore mevcut yaklaşımının sonuç vermediğini fark edip alternatif stratejilere geçebilir; gerçek uyarlanabilir zekayı gösterir.

Gerçek Zamanlı Bilgi Doğrulama: Bilginin hızla eskidiği çağda, modelin güncel bilgileri doğrulayıp kullanabilme yeteneği, eğitim zamanında donmuş statik dil modellerinden ayrılmasını sağlar.

OpenBMB Ekosistemi

AgentCPM-Explore tek başına yayımlanmadı—OpenBMB, ajan geliştirmeyi desteklemek için kapsamlı bir ekosistem oluşturdu:

AgentRL: Ajan eğitimi için tamamen asenkron bir pekiştirmeli öğrenme çerçevesi. Araştırmacıların ve geliştiricilerin modern RL teknikleriyle ajan modellerini eğitmeye ve geliştirmeye devam etmelerini sağlar.

AgentDock: Araç sandbox’ları için birleşik yönetim ve zamanlama platformu. Kod çalıştırma, API erişimi ve çeşitli araçlarla güvenli etkileşim gerektiren ajanların karmaşık altyapı sorunlarını çözer.

AgentToLeaP: Ajan araç öğrenme yeteneklerini değerlendirmek için tek tıklamayla çalışan bir değerlendirme platformu. Farklı ajan uygulamalarını değerlendirme ve karşılaştırma engelini önemli ölçüde düşürür.

Bu uçtan uca yaklaşım, AgentCPM-Explore’un sadece bir model değil, topluluk geliştirmesi ve özel uzantılar için ücretsiz erişilebilir tam bir ajan AI ekosistemi temeli olduğu anlamına gelir.

Performans Benchmarkları: Küçük Model, Büyük Sonuçlar

AgentCPM-Explore’un en çarpıcı yönü, boyutuna kıyasla performansıdır. 4 milyar parametre, 30B, 70B veya yüzlerce milyar parametreli modellere göre mütevazı görünebilir, ancak AgentCPM-Explore olağanüstü bir başarı elde ediyor: Benzer boyuttaki modellerin genellikle görünmediği sekiz klasik uzun vadeli ajan benchmarkına giriyor.

Kapalı Kaynak Devlerle Karşılaştırma

En gelişmiş ticari modellere karşı AgentCPM-Explore kendini gösteriyor:

BenchmarkAgentCPM-Explore 4BClaude-4.5-sonnetGPT-5-highDeepSeek-V3.2
GAIA%63.9%71.2%76.4%63.5
BrowseComp%25.0%19.6%54.9%67.6
BrowseComp (ZH)%29.0%40.8%65.0%65.0
HLE%19.1%24.5%35.2%40.8
Frames%82.7%85.0-%80.2
WebWalker%68.1---
Seal-0%40.0%53.4%51.4%38.5
Xbench-DeepSearch%70.0%66.0%77.8%71.0

Bu sonuçlar birkaç önemli deseni ortaya koyuyor. GAIA’da (sadece metin benchmarkı) AgentCPM-Explore %63.9 ile DeepSeek-V3.2 (%63.5) gibi çok daha büyük modellerle rekabet ediyor ve Claude-4.5-sonnet’e (%71.2) yaklaşabiliyor. Frames’te Claude-4.5-sonnet’in %85.0 puanına %82.7 ile neredeyse eşit performans gösteriyor.

Modelin web tarama ve araştırma görevlerindeki performansı özellikle dikkat çekici. Bazı benchmarklarda GPT-5-high gerisinde kalırken, BrowseComp’ta Claude-4.5-sonnet’i (%25.0 vs %19.6) geride bırakıyor; bu da küçük, uzmanlaşmış modellerin belirli alanlarda üstün olabileceğini gösteriyor.

Açık Kaynak Modellerle Karşılaştırma

Diğer açık kaynak ajan modelleriyle karşılaştırıldığında AgentCPM-Explore’un verimliliği daha da belirginleşiyor:

BenchmarkAgentCPM-Explore 4BTongyi DeepResearch 30BMiroThinker 8Biterresearch-30B-A3B
GAIA%63.9%70.9%66.4%72.8
BrowseComp%25.0%43.4%31.1%37.3
HLE%19.1%32.9%21.5%28.8
Frames%82.7%90.6%80.6%71.0
WebWalker%68.1%72.2%60.6-
Xbench-DeepSearch%70.0%75.0%60.6-

Dikkat çekici bulgu şu: Sadece 4 milyar parametreye sahip AgentCPM-Explore, birkaç benchmarkta 30 milyar parametreli modellerle karşılaştırılabilir veya daha iyi sonuçlar elde ediyor. Frames’te MiroThinker 8B’yi (%82.7 vs %80.6) geride bırakıyor ve Tongyi DeepResearch 30B’ye (%82.7 vs %90.6) yaklaşabiliyor. Xbench-DeepSearch’te MiroThinker 8B’ye (%70.0 vs %60.6) önemli farkla üstünlük sağlıyor.

Bu verimlilik, ajan odaklı eğitimin ham parametre sayısından daha etkili olabileceğini gösteriyor—bu da ajan geliştirme geleceği için önemli bir çıkarım.

Benchmark Açıklamaları

Her benchmarkın neyi ölçtüğünü anlamak, AgentCPM-Explore’un performansını bağlamlandırmaya yardımcı olur:

GAIA: Çok adımlı muhakeme, gerçek kontrolü ve araç kullanımı gerektiren genel AI asistanları benchmarkı. Güçlü GAIA performansı genel zeka ve problem çözme yeteneğini gösterir.

BrowseComp: Web tarama yeteneklerini test eder—arama, gezinme ve web sitelerinden bilgi çıkarma. Yüksek puanlar pratik web araştırma becerisi gerektirir.

HLE (Humanity's Last Exam): Modelleri çoklu alanlarda insan seviyesinde muhakeme gerektiren zorlu bir benchmark.

Frames: Gerçekçi senaryolarda bağlam yönetimi ve çok tur muhakeme testi yapan diyalog tabanlı benchmark.

WebWalker: Modelin bağlantılar aracılığıyla web sayfalarında gezinme yeteneğini değerlendirir; insanın web tarama biçimini simüle eder.

Seal-0: Web sonuçlarından arama, çıkarım ve yanıt verme performansını ölçer.

Xbench-DeepSearch: Bilgi toplama, sentez ve analiz dahil derin araştırma yetenekleri için kapsamlı benchmark.

Neden AgentCPM-Explore Önemli?

AgentCPM-Explore’un yayımlanması, AI ajanları hakkındaki düşüncelerimizde birkaç önemli değişimi temsil ediyor.

Parametre Tavanını Kırmak

Yıllarca AI geliştirmede daha fazla parametrenin daha iyi performans getirdiği varsayılmıştır. Bu genel olarak doğru olsa da, AgentCPM-Explore hedefli eğitimin mütevazı parametre sayısıyla çok yetenekli modeller yaratabileceğini gösteriyor. Model, resmi benchmarklara göre "aynı parametre ölçeğinde SOTA performans" ve "8B modellerle eşleşme veya aşma, bazı 30B+ ve kapalı kaynak LLM’lerle rekabet" sağlıyor.

Bu erişilebilirlik açısından derin etkiler yaratıyor. 30B+ model çalıştırmak genellikle pahalı çoklu GPU kurulumları veya bulut API maliyetleri gerektirir. 4B model tek bir tüketici GPU’sunda çalışabilir, böylece yerel dağıtım, API maliyeti olmadan ve tam veri gizliliğiyle mümkün olur.

Cihaz Üzerinde Ajan Devrimi

Resmi duyurudaki "cihaz üzerindeki ajanlar için performans darboğazını etkili şekilde kırmak" ifadesi vurgulanmaya değer. Cihaz üzerinde AI—telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ve uç cihazlarda modellerin yerel çalıştırılması—küçük modellerin yetenekleriyle sınırlıydı. AgentCPM-Explore, 4B modelin karmaşık ajan görevlerini yerine getirebileceğini kanıtlayarak tamamen cihaz üzerinde çalışan yeni nesil kişisel AI asistanlarının önünü açıyor.

Ajan Araştırmasını Demokratikleştirmek

AgentRL, AgentDock ve AgentToLeaP’nin tam sürümüyle OpenBMB, ajan araştırmasına giriş engelini düşürdü. Lisansüstü öğrenciler, bağımsız araştırmacılar ve küçük ekipler artık kurumsal altyapı gerektirmeden ajan eğitimi ve değerlendirmesi yapabilir.

Donanım Gereksinimleri: Yerelde Çalıştırma

AgentCPM-Explore’un en cazip özelliklerinden biri, yeteneklerine kıyasla mütevazı donanım gereksinimleridir.

Minimum Gereksinimler

Temel çıkarım ve test için:

  • GPU VRAM: 8-16GB (quantization ile)
  • Sistem RAM: 16GB
  • Depolama: Model dosyaları için ~10GB

Bu, AgentCPM-Explore’un RTX 3060 (12GB) veya RTX 4060 (8GB) gibi tüketici donanımlarında çalışabileceği anlamına gelir; bireysel araştırmacılar ve meraklılar için erişilebilir.

Önerilen Konfigürasyon

Optimum performans ve daha uzun bağlam yönetimi için:

  • GPU VRAM: 16-24GB (RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090)
  • Sistem RAM: 32GB
  • Depolama: Hızlı model yükleme için NVMe SSD

16GB+ VRAM ile quantization olmadan daha yüksek hassasiyette (BF16 veya FP16) çalıştırabilir, daha iyi çıktı kalitesi elde edebilirsiniz.

Çoklu GPU Kurulumu

Maksimum verimlilik gerektiren üretim dağıtımları için:

  • Konfigürasyon: Tensor paralelliği ile 2-4 GPU
  • Toplam VRAM: GPU’lar arasında 32GB+
  • Kullanım Alanı: Yüksek eşzamanlı ajan servisleri

Sadece CPU ile Çalıştırma

Teknik olarak sadece CPU’da çalıştırmak mümkün olsa da önerilmez. Modelin ajan yetenekleri—çoklu araç çağrıları, uzun muhakeme zincirleri ve dinamik strateji ayarı—GPU’nun hızlı çıkarımını gerektirir. CPU çıkarımı pratik ajan görevleri için aşırı yavaş olur.

Yazılım Önkoşulları

AgentCPM-Explore’u kurmadan önce ortamınızın aşağıdaki gereksinimleri karşıladığından emin olun.

İşletim Sistemi

  • Linux: Ubuntu 22.04 LTS veya daha yeni (önerilen)
  • Windows: WSL2 ile Windows 11
  • macOS: Apple Silicon (M1/M2/M3 Pro/Max) ile mümkün, sınırlı araç desteği

Python Ortamı

  • Python: 3.10 veya daha yeni (3.11 önerilir)
  • CUDA: NVIDIA GPU’lar için 12.1 veya daha yeni
  • Git: Depoları klonlamak için

Gerekli Paketler

# Sanal ortam oluştur
python -m venv agentcpm-env
source agentcpm-env/bin/activate  # Linux/macOS
# veya: agentcpm-env\Scripts\activate  # Windows

# Temel bağımlılıkları yükle
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
pip install transformers accelerate
pip install requests httpx  # Araç çağrısı için

İsteğe Bağlı ama Önerilen

Tam AgentCPM ekosistemi için:

# AgentDock araç sandbox yönetimi için
# Bakınız: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentDock

# AgentRL pekiştirmeli öğrenme eğitimi için
# Bakınız: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentRL

# AgentToLeaP değerlendirme için
# Bakınız: https://github.com/OpenBMB/AgentCPM/tree/main/AgentCPM-Explore/AgentToLeaP

Yöntem 1: Temel Transformers Kullanımı

AgentCPM-Explore ile başlamanın en basit yolu Hugging Face Transformers kütüphanesini kullanmaktır.

Adım 1: Modeli İndir

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

MODEL_NAME = "openbmb/AgentCPM-Explore"

# Tokenizer yükle
print("Tokenizer yükleniyor...")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME, trust_remote_code=True)

# Modeli yükle
print("Model yükleniyor (birkaç dakika sürebilir)...")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
)

print("Model başarıyla yüklendi!")

Adım 2: Temel Çıkarım Çalıştır

import torch

# Girdi hazırla - ajan tarzı görev
messages = [
    {"role": "system", "content": "Sen AgentCPM-Explore, yetenekli bir AI ajansın. Karmaşık görevleri başarmak için araçlar kullanabilirsin."},
    {"role": "user", "content": "Son bir ayda kuantum hesaplama alanındaki en son gelişmeleri araştır ve özetle. Önemli atılımlar, yeni şirketler ve ortaya çıkan uygulamalar hakkında bilgi ver."}
]

# Sohbet şablonunu uygula
input_text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").to(model.device)

# Yanıt üret
with torch.no_grad():
    outputs = model.generate(
        **inputs,
        max_new_tokens=2048,
        temperature=0.7,
        do_sample=True,
        top_p=0.9,
    )

response = tokenizer.decode(outputs[0][inputs.input_ids.shape[1]:], skip_special_tokens=True)
print("Ajan Yanıtı:")
print(response)

Adım 3: Araç Çağrısı Örneği

# AgentCPM-Explore ile yapılandırılmış araç çağrısı örneği
tool_calls = [
    {
        "name": "search_web",
        "arguments": {
            "query": "quantum computing breakthroughs January 2026",
            "num_results": 5
        }
    },
    {
        "name": "visit_url",
        "arguments": {
            "url": "https://example.com/quantum-news",
            "goal": "Kuantum hesaplama gelişmeleri hakkında önemli bilgileri çıkar"
        }
    }
]

# Pratikte, bu araçları uygulayıp modelin çıktısına göre çağırırsınız

Yöntem 2: Tam AgentCPM Ekosistemini Kullanma

Üretim ajan uygulamaları için tam AgentCPM ekosistemi sağlam altyapı sunar.

Adım 1: AgentDock’u Kur (Araç Sandbox)

AgentDock, Model Context Protocol (MCP) kullanarak araç sandbox’larını yönetmek için birleşik bir platform sağlar:

# Depoyu klonla
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore/AgentDock

# Docker Compose ile başlat
docker compose up -d

# Bu şunları başlatır:
# - Yönetim paneli (http://localhost:3000)
# - Veritabanı (PostgreSQL)
# - Araç düğümleri
# - MCP sunucusu (http://localhost:8000)

Adım 2: Araçları Yapılandır

Kullanılabilir araçları tanımlamak için config.toml dosyasını düzenleyin:

[tool.search]
enabled = true
name = "web_search"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/web_search"

[tool.browser]
enabled = true
name = "browser_navigation"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/browser"

[tool.code_executor]
enabled = true
name = "python_repl"
endpoint = "http://localhost:8000/tools/python"

Adım 3: Hızlı Başlangıç Demo’sunu Çalıştır

AgentCPM-Explore’un yeteneklerini deneyimlemenin en hızlı yolu:

# AgentCPM-Explore dizinine git
cd AgentCPM-Explore

# quickstart.py dosyasını kendi yapılandırmanla düzenle
# API anahtarı, model adı ve MCP sunucu URL’sini ayarla

python quickstart.py

Bu, varsayılan olarak arXiv’den son makaleleri sorgulayan tam bir ajan görevi çalıştırır ve şunları gösterir:

  • Çok tur muhakeme
  • Araç çağrısı
  • Strateji ayarı
  • Sonuç sentezi

Adım 4: Sonuçları Görüntüle

Çalıştırmadan sonra sonuçlar outputs/quickstart_results/ klasörüne kaydedilir:

# Tam etkileşim izini görüntüle
cat outputs/quickstart_results/dialog.json

# İçerir:
# - Tüm araç çağrıları ve sonuçları
# - Muhakeme zincirleri
# - Nihai sentez

Yöntem 3: Üretim Sunumu için vLLM

Yüksek verimli üretim dağıtımları için vLLM optimize edilmiş çıkarım sağlar.

Adım 1: vLLM Kur

pip install -U vllm --pre --index-url https://pypi.org/simple --extra-index-url https://wheels.vllm.ai/nightly

Adım 2: Modeli Sun

vllm serve openbmb/AgentCPM-Explore \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --host 0.0.0.0 \
    --port 8000 \
    --max-model-len 32768

Adım 3: API Entegrasyonu

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="http://localhost:8000/v1", api_key="not-needed")

response = client.chat.completions.create(
    model="openbmb/AgentCPM-Explore",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Agent sistemleriyle ilgili en son AI araştırma makalelerini arXiv’den bul ve analiz et. Ana trendlerin özetini ver."}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=2000
)

print(response.choices[0].message.content)

Performans Optimizasyonu

Testlerime dayanarak, AgentCPM-Explore’dan en iyi sonuçları almak için stratejiler:

Quantization

Sınırlı VRAM’e sahip GPU’larda çalıştırmak için:

from transformers import BitsAndBytesConfig

quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_4bit=True,
    bnb_4bit_compute_dtype="float16",
    bnb_4bit_use_double_quant=True,
)

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto",
)

Bağlam Uzunluğu Optimizasyonu

Uzun bağlam gerektiren görevler için:

# Maksimum dizi uzunluğunu artır
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    MODEL_NAME,
    torch_dtype="auto",
    device_map="auto",
    trust_remote_code=True,
    model_max_length=65536,  # Uzatılmış bağlam
)

Çıkarım Parametreleri

Farklı kullanım durumları için:

# Yaratıcı keşif
generation_config = {
    "temperature": 0.8,
    "top_p": 0.95,
    "max_tokens": 4096,
    "do_sample": True,
}

# Odaklı araştırma
research_config = {
    "temperature": 0.3,
    "top_p": 0.8,
    "max_tokens": 2048,
    "do_sample": True,
}

# Kesin yanıtlar
deterministic_config = {
    "temperature": 0.0,
    "max_tokens": 1024,
    "do_sample": False,
}

Gerçek Dünya Kullanım Senaryoları

Testlerim sırasında AgentCPM-Explore’un özellikle etkili olduğu birkaç uygulama buldum.

Derin Araştırma Asistanı

AgentCPM-Explore, çoklu bilgi kaynağı gerektiren uzun araştırma görevlerinde üstün:

Görev: "Füzyon enerjisi geliştirme durumu hakkında araştırma yap. Son kilometre taşları, büyük projeler ve öngörülen zaman çizelgelerini dahil et."

AgentCPM-İşlem:
1. Son füzyon enerjisi haberlerini ara
2. Önemli araştırma kurumlarının web sitelerini ziyaret et
3. Birden fazla kaynağı çapraz kontrol et
4. Bulguları zaman çizelgesine dönüştür
5. İddiaları birincil kaynaklarla doğrula
6. Kapsamlı rapor oluştur

Web Tabanlı Gerçek Bilgi Çıkarımı

Model web tarama görevlerini etkili şekilde yönetir:

Görev: "NVIDIA, AMD ve Intel’in son hafta hisse fiyatlarını bul ve trendleri analiz et."

AgentCPM-İşlem:
1. Her şirket için finans sitelerini ziyaret et
2. Fiyat verilerini çıkar
3. Trendleri ve yüzdeleri hesapla
4. Görselleştirmelerle analiz oluştur
5. Fiyatları etkileyen önemli olayları not et

Çok Adımlı Problem Çözme

Araç kullanımı gerektiren karmaşık muhakeme görevleri için:

Görev: "Bir elektrikli aracın bir yıl boyunca şarjının karbon ayak izini hesapla. Ortalama bir ABD sürücüsü için gerçek dünya verilerini kullan."

AgentCPM-İşlem:
1. Ortalama EV enerji tüketimi verilerini ara
2. ABD ortalama elektrik karbon yoğunluğunu bul
3. Yıllık şarj enerji ihtiyacını hesapla
4. Toplam karbon emisyonunu hesapla
5. İçten yanmalı araçlarla karşılaştır
6. Kaynaklar ve metodolojiyi sun

AgentCPM-Explore’u Alternatiflerle Karşılaştırma

AgentCPM-Explore’un diğer ajan çerçeveleriyle nasıl kıyaslandığını anlamak seçim kararlarını kolaylaştırır.

Genel Amaçlı LLM’lere Karşı (GPT-4, Claude)

ÖzellikAgentCPM-Explore 4BGPT-4/Claude
Parametre Sayısı4B100B+
Ajan Odaklı EğitimGeniş kapsamlıMinimal
Araç Kullanım OptimizasyonuYerelAPI üzerinden
Yerel DağıtımEvetHayır (sadece API)
MaliyetÜcretsiz (indirme sonrası)Token başı ücret
GAIA Performansı%63.9%71-76
Web TaramaGüçlüÇok güçlü
En İyi KullanımÖzel ajan dağıtımıGenel amaçlı kullanım

Diğer Açık Kaynak Ajanlara Karşı

ÖzellikAgentCPM-Explore30B Ajan Modelleri
Boyut4B30B
Donanım GereksinimiTek GPUÇoklu GPU önerilir
GAIA%63.9%70-75
Ajan AltyapısıTam ekosistemDeğişken
En İyi KullanımVerimli dağıtımMaksimum yetenek

LangChain/AutoGPT Çerçevelerine Karşı

ÖzellikAgentCPM-ExploreLangChain Ajanları
YaklaşımEntegre modelLLM + orkestrasyon
ÖzelleştirmeModel seviyesindeÇerçeve seviyesinde
Araç EntegrasyonuYerelGeniş kütüphane
En İyi KullanımTam çözümlerEsnek prototipleme

Yaygın Sorun Giderme

AgentCPM-Explore testlerime dayanarak yaygın sorunlara çözümler:

CUDA Bellek Yetersizliği

Sorun: Yükleme veya üretimde "CUDA out of memory" hatası

Çözümler:

  1. Quantization etkinleştir:
    load_in_4bit=True
  2. Batch boyutunu 1’e düşür
  3. GPU önbelleğini temizle: torch.cuda.empty_cache()
  4. Daha küçük bağlam penceresi kullan

İlk Üretim Yavaşlığı

Sorun: İlk yanıt sonraki yanıtlar kadar hızlı değil

Açıklama: Model derleme ve bellek tahsisi ilk çıkarımda gerçekleşir.

Çözüm: Basit bir istekle modeli ısıt:

_ = model.generate(tokenizer("Hello", return_tensors="pt").to(model.device), max_new_tokens=10)

Araç Çağrısı Hataları

Sorun: Model araçları doğru çağırmıyor

Çözümler:

  1. Sistem isteminde araç açıklamalarının net olduğundan emin ol
  2. Araç sunucusunun çalıştığını kontrol et (AgentDock için)
  3. Araç şemalarının beklenen formatta olduğunu doğrula
  4. Önce basit araç çağrıları dene, sonra karmaşıklığı artır

Düşük Çıktı Kalitesi

Sorun: Yanıtlar odaklanmamış veya halüsinasyonlu

Çözümler:

  1. Gerçek görevler için düşük sıcaklık (0.3-0.5) kullan
  2. Görev odaklı net sistem istemleri sağla
  3. Zincirleme düşünceyi açıkça etkinleştir
  4. İstemde doğrulama adımları ekle

Kurulum Hataları

Sorun: Paket yükleme hataları

Çözümler:

  1. Temiz sanal ortam oluştur
  2. Doğru CUDA sürümüyle önce PyTorch’u yükle
  3. pip’i güncelle: pip install --upgrade pip
  4. Bağımlılıkları tek tek yükleyerek sorunu izole et

Ücretsiz Test Seçenekleri

Önemli Not: Birçok ticari AI modelinin aksine, AgentCPM-Explore’un şu anda ücretsiz web tabanlı demo veya barındırılan oyun alanı yoktur. Model öncelikle yerel dağıtım için tasarlanmıştır. Mevcut seçenekler:

Yerel Hızlı Başlangıç (Önerilen - Gerçekten Ücretsiz)

AgentCPM-Explore’u test etmenin en güvenilir ve tek gerçekten ücretsiz yolu Docker ile yerel çalıştırmaktır:

# Depoyu klonla
git clone https://github.com/OpenBMB/AgentCPM.git
cd AgentCPM/AgentCPM-Explore

# Önceden yapılandırılmış Docker imajını çek
docker pull yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# GPU desteğiyle konteyneri başlat
docker run -dit --name agenttoleap --gpus all --network host \
  -v $(pwd):/workspace yuyangfu/agenttoleap-eval:v1.0

# Konteynere gir
docker exec -it agenttoleap /bin/bash
cd /workspace

# Hızlı başlangıç demosunu çalıştır
python quickstart.py

Bu, arXiv’den son makaleleri sorgulayan tam bir ajan görevi çalıştırır ve sonuçları outputs/quickstart_results/ klasörüne kaydeder. API anahtarı veya bulut hesabı gerekmez.

FriendliAI (Ücretli Çıkarım)

AgentCPM-Explore, FriendliAI’nin sunucusuz çıkarım platformunda mevcuttur:

HuggingFace Çıkarım API’si

Model HuggingFace’de listelenmiş ancak henüz herhangi bir çıkarım sağlayıcısı tarafından dağıtılmamıştır:

YouTube Eğitim Videoları

Birçok içerik üretici kurulum ve test sürecini gösteren videolar yayınladı:

  • "OpenBMB Drops AgentCPM-Explore: Run this Agent Model Locally" - Fahd Mirza (635 görüntüleme, Ocak 2026)

Özet

SeçenekMaliyetKurulum GereksinimiEn İyi Kullanım
Yerel Hızlı BaşlangıçÜcretsizDocker + GPUCiddi testler
FriendliAIÜcretliYokHızlı denemeler
YouTube EğitimleriÜcretsizYokİş akışı öğrenme

Tavsiyem: Yerel Hızlı Başlangıç Docker ile kullanın. AgentCPM-Explore’un yeteneklerini en otantik şekilde deneyimlemenizi sağlar ve sürekli maliyet gerektirmez.

Verimli Ajanların Geleceği

AgentCPM-Explore, AI gelişiminde beni heyecanlandıran daha geniş bir eğilimi temsil ediyor: kaba kuvvet ölçeklemeden akıllı verimliliğe geçiş.

Sektör İçin Çıkarımlar

Cihaz Üzerinde AI: Yetkin 4B ajan modelleriyle telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ve uç cihazlarda sofistike AI asistanları göreceğiz. Gizlilik hassas uygulamalar tamamen yerel çalışabilir.

Maliyet Etkin Araştırma: Akademik laboratuvarlar ve küçük kuruluşlar artık kurumsal bütçeler olmadan ajan araştırması yapabilir, gelişmiş AI yeteneklerine erişimi demokratikleştirir.

Uzmanlaşmış Ajanlar: AgentCPM-Explore’un başarısı, alan spesifik ajan eğitiminin genel amaçlı modelleri geçebileceğini gösteriyor; bu da uzmanlaşmış ajan modellerinin çoğalmasına yol açabilir.

İleriye Bakış

OpenBMB, Android uygulaması için AgentCPM-GUI’yi zaten yayımladı; bu, giderek daha yetenekli ve uzmanlaşmış ajanların yol haritasını gösteriyor. Eğitim altyapısı (AgentRL) ve değerlendirme platformlarının (AgentToLeaP) tam açık kaynak sürümü, topluluğun bu temelin üzerine inşa etmesini mümkün kılıyor.

Beklentilerim:

  • Kodlama, araştırma ve analiz için uzmanlaşmış varyantlar
  • 4B ölçeğinde sürekli iyileştirmeler
  • Daha fazla araç ekosistemi entegrasyonu
  • Mobil ve uç cihazlara optimize dağıtımlar

Sonuç: AgentCPM-Explore Sizin İçin Uygun mu?

Kapsamlı test ve analiz sonrası, AgentCPM-Explore’u kimlerin değerlendirmesi gerektiğine dair görüşüm:

En Uygun Kullanım Alanları

  1. Araştırmacılar: Tam açık kaynak ekosistem (AgentRL, AgentDock, AgentToLeaP) ajan araştırması için gereken her şeyi sağlar
  2. Özel Ajan Geliştirenler: Modelin ajan odaklı eğitimi ve araç entegrasyonu geliştirme süresini önemli ölçüde kısaltır
  3. Gizlilik Odaklı Kullanıcılar: Yerel dağıtım, verilerin makinenizden çıkmamasını garanti eder
  4. Kaynak Kısıtlı Ekipler: 4B parametre tek GPU’da dağıtım imkanı sunar, bulut maliyeti yoktur
  5. Uç/Cihaz Üzerinde Uygulamalar: Kompakt boyut telefon, dizüstü ve uç cihazlarda dağıtımı mümkün kılar

Alternatifleri Düşünmeniz Gereken Durumlar

  1. Maksimum Performans: En iyi sonuçlar için kapalı kaynak modeller (Claude-4.5-sonnet, GPT-5) hala üstün olabilir
  2. Multimodal Görevler: AgentCPM-Explore sadece metin odaklıdır; görsel tabanlı görevler için vision-language modelleri tercih edin
  3. Kurumsal Destek: SLA ve özel destek gerekiyorsa ticari platformlar daha uygun olabilir

Tavsiyem

AgentCPM-Explore olağanüstü bir başarıdır—4B parametreli bir model olarak 30B+ modellerle rekabet eder ve bazı benchmarklarda kapalı kaynak devlere meydan okur. Bugün AI ajanları geliştiren herkesin ciddi şekilde değerlendirmesi gereken bir model.

Yeteneklerini ilk elden deneyimlemek için QuickStart demosuyla başlayın. Üretim ajanları inşa ediyorsanız, tam ekosistem özel geliştirme için gereken her şeyi sunar. Araştırmacılar için açık kaynak eğitim altyapısı, sadece en iyi finanse edilen laboratuvarların erişebildiği kapıları açar.

Verimli, dağıtılabilir ajanların çağı geldi—ve AgentCPM-Explore öncülüğünü yapıyor.

SSS: AgentCPM-Explore Hakkında Sorularınızın Yanıtları

AgentCPM-Explore’u diğer 4B modellerden farklı kılan nedir?

AgentCPM-Explore, sadece sonraki token tahmini yerine pekiştirmeli öğrenme (AgentRL) kullanarak ajan davranışı için özel olarak eğitilmiştir. Bu, çok tur muhakeme, araç çağrısı, strateji ayarı ve bilgi doğrulama gibi genel dil modellerinde olmayan yetenekleri sağlar.

AgentCPM-Explore sadece CPU’da çalıştırılabilir mi?

Teknik olarak evet, ancak pratik değildir. Modelin ajan yetenekleri—çoklu araç çağrıları, uzun muhakeme zincirleri ve dinamik strateji ayarı—GPU’nun hızlı çıkarımını gerektirir. CPU çıkarımı pratik ajan görevleri için aşırı yavaş olur.

AgentCPM-Explore hangi araçları destekliyor?

AgentDock aracılığıyla, AgentCPM-Explore Model Context Protocol (MCP) uygulayan herhangi bir aracı destekler. Yaygın araçlar arasında web araması, tarayıcı gezinmesi, kod yürütme, API çağrıları ve sizin tanımladığınız özel araçlar bulunur.

AgentCPM-Explore, ajan görevleri için Claude veya GPT-4 ile nasıl karşılaştırılır?

Standart kıyaslamalarda, AgentCPM-Explore en büyük modellerin gerisinde kalır ancak birçok görevde rekabetçidir. Özelleşmiş ajan iş akışlarında, doğru şekilde yönlendirildiğinde genellikle daha büyük modellerle eşleşir veya onları aşar. Temel avantajı yerel dağıtım ve sıfır token başına maliyettir.

AgentCPM-Explore’u ince ayar yapabilir miyim?

Evet! AgentRL ile, AgentCPM-Explore’u pekiştirmeli öğrenme teknikleri kullanarak eğitmeye devam edebilirsiniz. Belirli alanlar veya araç setleri için ince ayar ekosistem tarafından iyi desteklenmektedir.

AgentCPM-Explore üretim kullanımı için uygun mu?

Evet, uygun dağıtım altyapısıyla. vLLM servisi, GPU tabanlı çıkarım ve AgentDock araç sandbox’u üretime hazır bir temel sağlar. Performansı izleyin ve uygun hata yönetimini uygulayın.

AgentCPM-Explore’un bağlam penceresi nedir?

Model varsayılan olarak 128K token bağlamını destekler, çok uzun belge analizleri için 200K+ token’a kadar yapılandırmalar mevcuttur.

AgentCPM-Explore birden fazla dili destekliyor mu?

Evet, temel model (Qwen3-4B-Thinking) çok dilli yeteneklere sahiptir. AgentCPM-Explore bu yetenekleri korurken ajanlara özgü optimizasyonlar ekler. Performans en güçlü şekilde İngilizce ve Çince dillerindedir.

Bu rehber, AgentCPM-Explore’un Ocak 2026’daki ilk sürümüne dayanarak yazılmıştır. Tüm yapay zeka teknolojilerinde olduğu gibi, yetenekler ve en iyi uygulamalar gelişmeye devam etmektedir. En güncel bilgiler için resmi OpenBMB GitHub deposu ve HuggingFace model sayfasını kontrol edin.

Ucuz VPS Hosting ile Büyük Tasarruf