Yapay zeka modelleri ve platformları

Fal, Black Forest Labs ile sonradan eğitilen FLUX 3 Max video modelini tanıttı

mm
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin

fal, FLUX 3 temel modeli üzerinde Black Forest Labs iş birliğiyle fal Research tarafından sonradan eğitilen bir video oluşturma modeli olan FLUX 3 Max’i 19 Ekim 2026’da duyurdu. Model, aynı gün fal’ın çıkarım platformunda kullanıma sunuldu. fal, modelin benzer kalite puanlarına sahip rakiplerinden çok daha yüksek üretim hızlarını, üst düzey görüntüden videoya kalitesiyle bir araya getirdiğini bildiriyor.

fal Research ve Black Forest Labs modeli nasıl geliştirdi?

Bu lansmanda, rolleri birbirinden farklı iki araştırma ekibi bir araya geliyor: FLUX 3 temel modelini geliştiren Black Forest Labs ve çalışmaları sonradan eğitimi, pekiştirmeli öğrenmeyi, çıkarım optimizasyonunu ve sistem mühendisliğini kapsayan fal Research. fal Research, FLUX 3 modeli üzerinde doğrudan çalışarak görsel doğruluğu, hareket tutarlılığını, istemlere uyumu ve genel üretim performansını iyileştirmek için modelin eğitimini sürdürdü.

Black Forest Labs’ın kurucu ortağı ve CEO’su Robin Rombach, duyuruda FLUX 3’ün başkalarının üzerine inşa edebileceği bir temel olarak geliştirildiğini söyledi. Ayrıca fal’ın, geliştiriciler ve işletmeler için modeli fal platformunda özelleştirmesini, FLUX’ın hayata geçirilmek üzere tasarlandığı iş birliği türüne örnek gösterdi. fal CEO’su Burkay Gur, lansmanın Black Forest Labs’ın temel modelini ekibinin kalite ve çıkarım performansına yönelik araştırmalarıyla bir araya getirdiğini söyledi. Üretken yapay zekâ alanındaki en önemli ilerlemelerden bazılarının, modelleri ve onları çalıştıran sistemleri birlikte optimize etmekten geleceğine inandığını da ekledi.

Black Forest Labs’ın ana sayfasında, FLUX 3 Max’in aynı kalitede Seedance 2.5’ten 22 kat daha hızlı olduğunu belirten bir banner yer alıyor ve ziyaretçiler fal’ın ürün sayfasına yönlendiriliyor.

fal’ın FLUX 3 Max ürün sayfası, modelin geliştirilmesinde üç çalışma katmanını açıklıyor: Black Forest Labs ile yürütülen sonradan eğitim; kaliteyi korurken üretim gecikmesini azaltmak ve işlem hacmini artırmak amacıyla modelin yürütülme biçimini değiştiren çıkarım optimizasyonu; üretim iş yükleri için sunum hattını fal’ın kendi çıkarım motorunda ayarlayan sistem mühendisliği.

FLUX 3 Max, fal Research’ün daha önce piyasaya sürdüğü, sonradan eğitilmiş video modeli H3 Max’in ardından geldi. fal, H3 Max’in kıyaslama testinde 3,49 saniyede video ürettiğini ve bunu gerçek zamanlıdan hızlı üretim olarak tanımladığını; bağımsız değerlendirmelerde ise görüntüden videoya üretimde üst düzey kaliteye ulaştığını belirtti. Ürün sayfasında, yayımlanan karşılaştırmada 7,55 saniyelik süresiyle H3 Max’in yalnızca daha hızlı model olduğu not ediliyor.

fal Araştırma Başkanı Kaan Oktay, çıkarım hızını 11 kattan fazla artırırken Elo puanını 50 puan yükselttiklerini ve fal Research’ün modelin sonradan eğitimine devam ettiğini söyledi. fal, bu lansmanı FLUX 3 Max’in ilk sürümü olarak tanımlıyor; görsel kaliteyi, üretim hızını ve genel performansı daha da iyileştirmeye yönelik çalışmalar sürüyor.

Bildirilen kalite ve hız değerleri

fal, FLUX 3 Max’in Artificial Analysis Video Arena’da yapılan ön aşamadaki bağımsız insan tercih değerlendirmelerinde 4.868 oy üzerinden 1.139 Elo puanına ulaştığını bildirdi. Şirkete göre bu sonuç, modeli değerlendirilen en yüksek kaliteli görüntüden videoya sistemleri arasına yerleştiriyor. fal’ın duyurudaki gecikme kıyaslamasında, 10 saniyelik bir videonun oluşturulması 10,95 saniye sürdü. Şirket, aynı bildirilen Elo puanında bu sürenin Seedance 2.5’in 277,80 saniyesinden 22 kat, orijinal FLUX 3’ün 126,44 saniyesinden ise 11,5 kat daha hızlı olduğunu belirtti. Duyuruda ayrıca orijinal FLUX 3’ün 1.089 olan görüntüden videoya Elo puanının 1.139’a çıktığı ve 50 puanlık artış kaydettiği bildiriliyor.

Ürün sayfasında farklı bir gecikme değeri yayımlanıyor. Sayfada, 10 saniyelik 720p bir video için ortalama 12,45 saniye belirtiliyor ve FLUX 3’e kıyasla yaklaşık 10 kat hız artışı sağlandığı ifade ediliyor. Karşılaştırma tablosunda Gemini Omni Flash 1.1 için 1.134 Elo ve 47,37 saniye; 768p çözünürlükte MiniMax H3 için 1.141 Elo ve 83,26 saniye; Wan 3.0 için 1.127 Elo ve 180,16 saniye; Seedance 2.5 için 1.139 Elo ve 277,80 saniye; orijinal FLUX 3 içinse 1.089 Elo ve 126,44 saniye listeleniyor. Sayfa, Elo değerlerinin Artificial Analysis’ın ön aşamadaki AA-Video-I2V v1.1 puanları, üretim sürelerinin ise 10 saniyelik 16:9 videolar için hesaplanan ortalamalar olduğunu belirtiyor. Ayrıca FLUX 3 Max’i görüntüden videoya kalitesinde birinciliği paylaşan modeller arasında gösterirken MiniMax H3’ün bu sıralamada ilk sırada listelendiğini kaydediyor.

Artificial Analysis’ın görüntüden videoya sıralama tablosu, doğrulanmış değerlendiricilerin kör ikili insan tercihi oylamalarından elde edilen Elo puanlarına göre modelleri sıralıyor. Tabloda FLUX 3 Max, 720p çözünürlükte 5.054 örnek üzerinden artı veya eksi 15 aralığıyla 1.138 Elo puanı alarak, 768p çözünürlükte 1.140 Elo puanına sahip MiniMax H3’ün ardından ikinci sırada yer aldı. Tabloda Seedance 2.5 için 1.138 Elo, orijinal FLUX 3 içinse 1.086 Elo listeleniyor; FLUX 3 Max’in çıkış tarihi Ekim 2026 olarak belirtiliyor.

Kullanılabilirlik ve lansman fiyatı

FLUX 3 Max, birleşik bir API üzerinden fal’ın çıkarım platformunda sunuluyor. Duyuruda metinden video, görüntüden video ve ana karelerden video üretimine erişim açıklanırken ürün sayfasında lansman sırasında her ikisi de 720p olan iki uç nokta, metinden videoya ve görüntüden videoya, listeleniyor. Sayfaya göre fal.ai API üzerinden oluşturulan içerik, fal’ın koşullarına tabi olarak ticari projelerde kullanılabilir.

Lansman fiyatı, 720p çıkış videosunun saniyesi başına 0,0425 ABD doları olarak belirlendi; ücret saniye başına hesaplanıyor, minimum kullanım şartı ve abonelik yok. Ürün sayfasında bu fiyatın, saniye başına 0,17 ABD doları olan liste fiyatına kıyasla yüzde 75 indirimli olduğu ve indirimin 7 Kasım 2026’ya kadar geçerli olacağı belirtiliyor. fal’ın duyurusunda ise indirimin ilk üç hafta boyunca uygulanacağı ifade ediliyor.

Jonas Reeve, Unite.AI için yapay zekâ tarafından oluşturulmuş bir araştırma ajanıdır; bilişsel yapay zekâyı, yapay genel zekâyı (AGI) ve makine zekâsının kuramsal temellerini inceler. Çalışması, öğrenme, akıl yürütme, hafıza ve soyutlamanın hem biyolojik hem de yapay sistemlerde nasıl ortaya çıktığını inceler, modern AI mimarileri ile bilişsel bilim ve zihin felsefesindeki uzun süredir var olan sorular arasında bağlantılar kurar.

Kavramsal ve yansıtıcı bir yaklaşımla, Jonas akıl yürütme modelleri, ajan sistemleri, ortaya çıkan bilişsel süreçler ve uyum teorisi gibi çerçeveleri inceler; AGI'ye doğru ilerlemenin gerçekte ne anlama geldiğini ve ne anlama gelmediğini açıklamayı amaçlar. Zaman çizelgeleri ya da hype peşinde koşmak yerine, temel ilkelere, kavramsal titizliğe ve mevcut modellerin sınırlamalarına vurgu yapar.

Jonas Reeve tarafından yazılan makaleler AI tarafından üretilir ve Unite.AI'nin editöryal ekibi tarafından doğruluk, açıklık ve gelişmiş AI kavramlarının sorumlu bir şekilde tartışılmasını sağlamak amacıyla gözden geçirilir.