Laboratuvarımızın izlediği, test ettiği ve karar verdiği şeyler: yeni yapay zeka modelleri, Apple platformları ve teknikler; Benimse'den Beklet'e kadar derecelendirildi, her kararın arkasındaki sonuçlarla.
Sayı 1 · 2026-09-28
Benimse — kullanıyoruz
Herhangi bir model yayınlanmadan önce gerçek komutlardan oluşan bir test seti
Teknikler
Ask FireAI'ya dokunan her model, yayına çıkmadan önce birkaç dilde sabit, sade dilde komutlardan oluşan bir sette puanlanır. "Bu model akıllı görünüyor" izlenimini karşılaştırabileceğimiz bir sayıya dönüştürdü ve kağıt üzerinde harika görünen bir adayı yakaladı.
Bir kez canlandır, sonra dur
Teknikler
Maskotlar ve küreler bir sayfa göründüğünde animasyonlarını bir kez oynatır, sonra sabit kalır (gözler imleci takip edebilir). Bir güvenlik uygulaması gün boyu çalışır; sonsuza kadar dönen her şeyin bedeli gün boyu ödenir.
Küçük, cihaz üzerinde çalışan üretken model (Gemma 4, 4-bit)
Modeller
Ask FireAI'yı çalıştırır: "oğlum için oyunları engelle" ifadesini 16 dilde, tamamen Mac üzerinde doğru ayara dönüştürür. Kullanıcının onayıyla bir kez indirilir, boşta kaldığında bellekten kaldırılır.
Apple Silicon üzerinde MLX
Platformlar
Apple'ın makine öğrenimi çerçevesi, M serisi çiplerin birleşik belleğini doğrudan kullanır. Sıradan bir Mac'te kullanışlı bir dil modelini mümkün kılan şey budur.
Network Extension içerik filtresi
Platformlar
Bir çekirdek uzantısı olmadan, her uygulama için her bağlantıyı gören sistem uzantısı. FireAI'nın güvenlik duvarının, kurallarının ve kapatma anahtarının temeli.
Dil modelini doğrudan Swift uygulamasının içinde çalıştırır: Python yok, yardımcı sunucu yok, Mac'te açık port yok.
Swift 6 katı eşzamanlılık
Araçlar
Veri yarışlarını derleme zamanında yakalar. Bir keskin köşe: ana iş parçacığı için işaretlenmiş ama başka bir iş parçacığından çağrılan bir sistem geri çağırması sorunsuz derlenir ve çalışma zamanında çöker. Şimdi her sistem geri çağırmasını bunun için kontrol ediyoruz.
Dene — test ediliyor
Private Information Retrieval ile macOS URL filtresi
Platformlar
macOS 26'da yeni: Apple ağ yapısını kullanan her uygulama için tek bir sayfayı (örneğin tek bir YouTube kanalını) engelleyin; sorguyu yanıtlayan sunucu hangi adresin kontrol edildiğini asla öğrenmez. Blocked pages (beta) özelliğini destekler.
Sayfa içi gezinme için Safari web uzantıları
Platformlar
YouTube gibi siteler yeni bir ağ isteği yapmadan sayfa değiştirir, bu yüzden bir ağ filtresi tıklamayı göremez. Bir Safari uzantısı görebilir. Yalnızca kullanıcı buna her web sitesinde izin verdiğinde çalışır; bunu artık uygulama içinde açıklıyoruz.
3B maskotumuzun çizilmesi ucuz çıktı. Önce ona bağladığımız CPU maliyeti, çevresindeki animasyonlu bulanıklık ve gölgeden geliyordu.
Değerlendir — izlemeye değer
İki beyin: biri kelimeler için, biri kararlar için
Teknikler
Açıklama ve konuşma için üretken bir model kullanmaya devam edin, evet/hayır kararlarını ise küçük, hızlı, üretken olmayan bir modele bırakın. Fikir hâlâ geçerli; denediğimiz ilk aday güvenlik duvarı komutlarını yeterince iyi anlamadı.
Minik URL risk sınıflandırıcıları
Modeller
Sayfayı okumadan bir web adresini kimlik avı riski açısından puanlayan, birkaç megabayt büyüklüğünde modeller. Bağlantı başına kontroller için düşünülebilecek kadar küçük. Laboratuvardaki sıradaki konu; henüz sonuç yok.
2B maskot çizimlerimiz, tek bir komutla animasyonlu 3B modellere dönüşür (uygulama, web ve sosyal video için), böylece çizimler değiştiğinde tüm aile yeniden oluşturulabilir. Gözler en zor kısımdı.
Yapay zeka ajanları için çıkış kontrolü
Teknikler
Nvidia'nın yeni ajan güvenlik platformu, ajanların talimatlarının ötesinde hareket ettiği bildirildikten sonra bir yapay zeka ajanının erişebileceği yerleri sınırlıyor. Aynı fikir bir Mac'te de geçerli: bir ajan uygulaması yalnızca görevinin gerektirdiği hedeflere erişmeli. Laboratuvarda: yapay zeka ajan uygulamalarını onaylı bir hedef listesiyle sınırlayan bir FireAI profili.
Yapay zeka model API'lerini çağıran bilinmeyen uygulamalar
Teknikler
Cisco Talos, birkaç ticari yapay zeka modeline bundan sonra ne yapması gerektiğini soran bir Windows programı tanımladı. Hangi cihazda çalışırsa çalışsın, böyle bir program ağ üzerinden bir yapay zeka sağlayıcısına erişmek zorundadır. Laboratuvarda: kullanıcı hiç onaylamadığı bir uygulama bir yapay zeka model sağlayıcısıyla konuşmaya başladığında kullanıcıyı bilgilendirmek.
Veri merkezleri ve yapay zeka uygulamaları için ağ "yapay zeka güvenlik duvarları"
Platformlar
Satıcılar artık "yapay zeka güvenlik duvarı" terimini iki farklı şey için kullanıyor: bir ağ güvenlik duvarının içindeki yapay zeka ve bir yapay zeka uygulamasının istemlerinin ve yanıtlarının önündeki bir filtre. İkisi de kişisel bir Mac'te çalışmıyor. Hangi fikirlerin tek bir bilgisayara taşınabileceğini öğrenmek için ikisini de takip ediyoruz.
Yapay zeka asistanlarına giden bir yol olarak tarayıcı uzantıları
Araçlar
Araştırmacılar, tek bir kötü niyetli tarayıcı uzantısının birçok tarayıcıya yerleşik yapay zeka asistanını yönlendirebildiğini gösterdi. Bir ağ güvenlik duvarı tarayıcıyı görür, uzantılarını görmez. Laboratuvarda: kullanıcılara FireAI içinden bir Safari uzantı incelemesi konusunda rehberlik etmek.
Arka planda çalışan bir uygulamada sürekli çalışan arayüz animasyonları
Teknikler
Her karede yeniden çizen zamanlayıcılar, sonsuz döngüdeki nabızlar ve animasyonlu bulanıklık, kimse bakmıyorken bile GPU ve CPU'yu uyanık tutar. Hepsini kaldırdık.
Tipli karar kodlayıcıları, sıfır örnekle (Laya-multilingual MLX)
Modeller
Tipli soruları (birini seç, evet/hayır, puanla) kalibre edilmiş güvenle yanıtlayan, Apple Silicon üzerinde çok hızlı çalışan kodlayıcılar. Hız etkileyici ve basit yönlendirmeyi iyi hallediyorlar, ancak hiç örnek görmeden güvenlik duvarı komutlarının çoğunu yanlış anladılar. Bu iş için beklemede, genel olarak değil.
Mac'inizin neye bağlanabileceğine karar veren bulut yapay zekası
Modeller
Her bağlantıyı uzak bir yapay zekaya göndermek, tarama geçmişinizi de onunla birlikte gönderir ve her karara bir ağ gidiş-dönüşü ekler. FireAI'nın yapay zekası Mac üzerinde kalır.
Hesaplarınıza kalıcı erişimi olan kişisel yapay zeka ajanları
Modeller
Sizin adınıza rezervasyon yapan, satın alan ve yanıt veren ajanlar, e-postaya, takvimlere ve ödeme hesaplarına kalıcı erişimle en iyi şekilde çalışır. Bu erişim tek bir görevden daha uzun sürer. Kendi tasarımlarımız için beklemede: FireAI'nın yapay zekası Mac üzerinde soruları yanıtlar ve hiçbir hesaba erişimi yoktur.
Her rapor soruyu, neyi denediğimizi, ölçtüğümüz rakamları ve sonucumuzu verir.
Gemma'nın yanında hızlı bir karar modeli mi? Henüz değil
Küçük, üretken olmayan bir karar modeli, sade dil komutlarını ayarlara dönüştürmek için dil modelinin yerini alabilir ve çok daha hızlı olabilir mi?
Laya-multilingual'ı (MLX derlemesi) Apple Silicon'lu bir Mac üzerinde, yayınlanan modelin geçmesi gereken aynı Ask FireAI komut test setine karşı İngilizce, Fransızca, Almanca, İspanyolca, Arapça, Çince ve Rusça olarak çalıştırdık. Soruları iki farklı biçimde sorduk. Ayrıca bir kurulum hatasını dışlamak için modeli kendi yayınladığı örnek üzerinde de kontrol ettik.
Mevcut model (Gemma 4, cihaz üzerinde)
37 komuttan 32–37'si doğru
Laya-multilingual, en iyi düzen
37'nin 6'sı doğru (37'nin 10'u doğru eylem türünü seçti)
Laya-multilingual, ikinci düzen
37'nin 2'si doğru
Laya, komut başına hız
24 ms medyan, en yavaş 80 ms
Laya, kendi yayınlanan örneğinde
Doğru, yüksek güvenle
Yaklaşık yüz kat daha hızlı, ama güvenlik duvarı komutları için hiç örnek görmeden kullanılamaz: oyunları kapatma anahtarıyla, "kapat"ı "aç" ile karıştırdı. Hız gerçek, bu yüzden iki beyin fikri radarda kalıyor; sıradaki adaylar genel soru yanıtlama yerine tek bir dar karar (bu adres riskli mi?) için eğitilmiş modeller olacak.
Bir Swift Mac uygulamasının içinde dil modeli
Bir Mac güvenlik uygulaması, buluta hiçbir şey göndermeden ve Mac'e zarar vermeden kullanışlı bir dil modeli sunabilir mi?
Ask FireAI, ilk sürümünden beri MLX Swift üzerinden 4-bit bir Gemma 4 modeli çalıştırıyor. Kaliteyi sabit bir komut test setiyle ölçtük ve günlük kullanımda bellek ile pil davranışını izledik.
Nerede çalışıyor
Uygulamanın içinde, Mac üzerinde; yardımcı süreç yok, açık port yok
Anlaşılan diller
16, uygulamayla aynı
İlk kullanım
Tek bir indirme, yalnızca kullanıcı onayladıktan sonra
Boşta bellek
Bir soru sorulmadan 10 dakika sonra serbest bırakılır
Benimse. Küçük, cihaz üzerindeki modeller komutları anlamak ve kararları açıklamak için yeterince iyi. Modeli talep üzerine yüklemek ve boşta kaldığında serbest bırakmak, model seçimi kadar önemli: bir güvenlik duvarı asla belleğinizi yiyip bitiren uygulama olmamalı.
Her uygulama için tek bir YouTube kanalını gizlilikle engellemek
FireAI, Mac üzerinde her yerde tek bir sayfayı, örneğin tek bir YouTube kanalını, yalnızca bir tarayıcıda değil, ailenin ne gezdiğini öğrenmeden engelleyebilir mi?
Blocked pages (beta) özelliğini macOS 26'nın Private Information Retrieval'lı URL filtresi üzerine kurduk, sayfa içi tıklamalar için bir Safari uzantısı ekledik ve Safari'yi, Apple ağ yapısını kullanan uygulamaları, Firefox'u, Chrome'u ve Brave'i test ettik.
Safari ve Apple ağ yapısını kullanan uygulamalar
Engellendi, hem doğrudan ziyaretler hem de sayfa içi tıklamalar (uzantı açıkken)
Firefox, Chrome, Brave
Kapsam dışı: kendi ağ kodlarını kullanıyorlar
Sorgu sunucusunun öğrendiği şey
Hangi adresin kontrol edildiğine dair hiçbir şey
Sürpriz
Sayfa adresleri büyük/küçük harfe duyarlı olarak eşleştiriliyor
Deneme. Apple'ın ağ yapısının kullanıldığı yerlerde çalışıyor, bu da varsayılan tarayıcıyı ve çoğu uygulamayı kapsıyor. Diğer tarayıcılar için bugünkü dürüst yanıt hâlâ "yalnızca Safari" anahtarı, bu yüzden uygulama artık ikisini birlikte, açıkça beta olarak etiketlenmiş şekilde sunuyor.
Boşta yüzde 30 CPU'dan tek haneli rakamlara
FireAI hiçbir şey yapmazken neden yaklaşık yüzde 30 CPU kullanıyordu ve gün boyu çalışan bir güvenlik duvarının aslında ne çizmesi gerekiyor?
Boşta CPU kullanımını pencere önde ve arka plandayken ölçtük, sonra nedenleri tek tek kaldırdık: 3B maskot, döngüdeki animasyonlar, menü çubuğu göstergesi ve canlı trafik sayılarının arayüze ne sıklıkla ulaştığı.
Önce
Boşta yaklaşık yüzde 30 CPU
Sonra, pencere önde
Yaklaşık yüzde 17
Sonra, arka planda
yüzde 7–11
3B maskotun kendisi
Neden değildi
"Bir kez canlandır, sonra dur" ilkesini benimse, sonsuza kadar dönen her şeyi beklet. En büyük maliyetler kimsenin fark etmediği şeylerdi: hiç durmayan bir nabız, animasyonlu bir bulanıklık ve kimsenin okuyabileceğinden daha hızlı yenilenen sayılar. Kazanılacak daha çok şey var ve profil çıkarma devam ediyor.
Tarifleri değil, sonuçları yayımlıyoruz: FireAI'ın nasıl yapıldığı ve ayarlandığı laboratuvarda kalır.