---
title: "Qwen 3.8, GPT-5.5 Pro Akıl Yürütme Ön Eklerini (Reasoning Prefills) Takip Ediyor"
url: https://blog.edumints.com/qwen-38-gpt-55-pro-akil-yurutme-on-eklerini-reasoning-prefil-w215jnsr
category: "LLM"
date: 2026-09-10T07:11:18.361Z
publisher: Edumints Blog
lang: tr-TR
source_name: "Hacker News"
source_url: https://gist.github.com/wsxiaoys/e0286dc6bb624ff5fdf49e7f4c528ba3
---

# Qwen 3.8, GPT-5.5 Pro Akıl Yürütme Ön Eklerini (Reasoning Prefills) Takip Ediyor

## Giriş ve Metodoloji
Bu araştırma, açık kaynaklı yapay zeka modellerinin düşünce zincirlerine öğretmen model olarak **GPT-5.5 Pro**'nun ilk adımları ön ek (**reasoning prefill**) olarak eklendiğinde ortaya çıkan davranışsal değişimleri analiz eder. Deneyde her problem için hedef modellerden iki yanıt üretilmiştir: standart ön eksiz yanıt ve modelin akıl yürütme kanalına GPT-5.5 Pro'nun düşünce sürecinin yalnızca ilk %1'lik bölümünün eklendiği yanıt. Nihai görünür cevabın ilk 100 token'ında öğretmenin cevabıyla ne kadar örtüşme olduğu; 1-gram, 2-gram ve 3-gram geri çağırma (recall) ortalamalarıyla ölçülmüştür.

## Genel Problem Değerlendirmesi
Değerlendirme; 15 STEM, 15 STEM dışı ve 15 sentetik bulmaca olmak üzere toplam 45 problemden oluşmaktadır:
- **DeepSeek V4 Flash:** Ön eksiz %27.30, GPT-5.5 Pro ön ekiyle %26.13 (**-1.17 pp** değişim).
- **Inkling:** Ön eksiz %19.99, GPT-5.5 Pro ön ekiyle %20.45 (**+0.46 pp** değişim).
- **Kimi K3:** Ön eksiz %31.11, GPT-5.5 Pro ön ekiyle %35.65 (**+4.54 pp** artış).
- **Qwen3.8 A95B:** Ön eksiz %16.79, GPT-5.5 Pro ön ekiyle %34.97 (**+18.18 pp** dramatik artış).

## Kategori Bazında Qwen3.8 Performansı
Qwen3.8 A95B modelinin GPT-5.5 Pro'nun akıl yürütme ön eklerine verdiği tepki kategorilere göre şu şekildedir:
- **STEM (15 Soru):** Ön eksiz %19.26 iken ön ekle %46.24'e fırlamıştır (**+26.99 pp**).
- **STEM Dışı (15 Soru):** Ön eksiz %20.62 iken ön ekle %33.42'ye çıkmıştır (**+12.80 pp**).
- **Sentetik Bulmaca (15 Soru):** Ön eksiz %10.49 iken ön ekle %25.23'e yükselmiştir (**+14.75 pp**).
- **Tüm Sorular (45 Soru):** Ortalama %16.79'dan %34.97'ye ulaşmıştır (**+18.18 pp**).

## Tartışma ve Bulgular
- **Model Soykütüğü:** Qwen, önceki deneylerde Opus 4.8 ön eklerine karşı neredeyse hiç tepki vermemişken, GPT-5.5 Pro ön ekleriyle +18.18 puanlık devasa bir kayma sergilemiştir. Özellikle sentetik bulmacalardaki güçlü etki, Qwen'in Opus yerine GPT-5.5 Pro veya yakından ilişkili bir GPT modelinden damıtılmış (distilled) verilerle eğitilmiş olabileceğini göstermektedir.
- **Kimi K3 Örtüşmesi:** Kimi K3, hem ön eksiz (%31.11) hem de ön ekli (%35.65) durumda GPT-5.5 Pro ile en yüksek taban örtüşmeye sahiptir; ancak ön ek yalnızca +4.54 puanlık sınırlı bir katkı sağlamıştır.

## Yazılım Geliştirme ve Mühendislik Çıkarımları
- **Akıl Yürütme ile Yönlendirme (Steering):** Akıl yürütme kanalına enjekte edilen %1 gibi minimal bir başlangıç girdisi, açık modelin nihai çözüm rotasını kökten değiştirebilmektedir.
- **Veri Sızıntısı ve Damıtma Tespiti:** Ön ek geri çağırma (prefill recall) analizi, açık ağırlıklı modellerin arka planda hangi tescilli modellerle eğitildiğini saptamak için etkili bir test yaklaşımı sunar.
- **Hibrit Çıkarım Mimarileri:** STEM problemlerindeki %26.99'luk sıçrama, karmaşık görevlerde pahalı modellerin yalnızca düşünce tohumunu üretip işi açık modellere devrettiği uygun maliyetli boru hatlarının kurulabileceğini gösterir.

[Orijinal kaynağa buradan ulaşabilirsiniz.](https://gist.github.com/wsxiaoys/e0286dc6bb624ff5fdf49e7f4c528ba3)

---

Bu konuyu derinlemesine öğrenmek isterseniz: [İleri Akıl Yürütme Teknikleri](https://edumints.com/kesfet/sistematik-prompt-muhendisligi-ve-dspy-ile-program-xpig) modülüne göz atın.

---

**Kaynak:** [Hacker News](https://gist.github.com/wsxiaoys/e0286dc6bb624ff5fdf49e7f4c528ba3)
**Yayıncı:** [Edumints Blog](https://blog.edumints.com) · Alıntılarken bu URL'ye bağlantı verin: https://blog.edumints.com/qwen-38-gpt-55-pro-akil-yurutme-on-eklerini-reasoning-prefil-w215jnsr