İş seyahati yazılımı şirketi Navan, erken erişim aldıktan sonraki üç hafta içinde modeli ince ayardan geçirip devreye almasının ardından, üretim ortamında NVIDIA’nın Nemotron 3.5 Super VL modelini kullanıyor. Navan, 16 Ekim 2026 tarihli duyurusunda modelin müşteri etkileşimlerini daha düşük maliyetle yürüttüğünü belirtti.
Öne Çıkanlar
- NVIDIA modelinin kullanıma alınması planlanan bir deneme değil, tamamlanmış bir devreye alma süreci.
- Navan, kendi değerlendirmelerinde seyahat görevlerindeki performansın arttığını bildirdi ancak üretim maliyetlerindeki tasarrufu sayısal olarak açıklamadı.
- Kendi sunucularında barındırma, Navan’ın dağıtım sürecini kontrol ederken modelleri özelleştirmesine ve değiştirmesine olanak tanıyor.
İçindekiler
- Navan’ın yapay zekâ ajanları soru yanıtlamanın ötesine geçiyor
- Dahili testler kaliteyi yanıt verimliliğiyle karşılaştırıyor
- Kendi sunucularında barındırma, model seçimlerinde esneklik sağlıyor
- Sonuç
Navan’ın yapay zekâ ajanları soru yanıtlamanın ötesine geçiyor
Navan’ın teknik duyurusu, yalnızca sohbet yanıtları üretmek yerine seyahat görevlerini yerine getirmek üzere tasarlanmış bir sistemi anlatıyor. İptal edilen bir uçuşta canlı envanterin aranması, alternatiflerin açıklanması, şirket politikasının kontrol edilmesi ve otel ya da araç rezervasyonlarında değişikliklerin koordine edilmesi gerekebilir.
Navan, Nemotron modelinin üretim ortamında devreye alınmasına ilişkin açıklamasında, beş ajanın birleşik deneyiminden yararlanarak tek bir modeli uyarladığını belirtti: bir orkestratör ile otel, uçuş, araç ve trenlere yönelik uzman ajanlar. Her ajan kendi araçlarından ve kararlarından sorumlu olmaya devam ederken, seyahat boyunca bilgileri paylaşıyor.
Bu tasarım, görevin tamamlanmasını entegrasyonun pratik ölçütü haline getiriyor. Sistem rezervasyon araçlarını doğru kullanamıyor veya yolcunun kısıtlarına uyamıyorsa hızlı yanıt vermesi yeterli değil.
| Öğe | Detaylar |
|---|---|
| Model kapasitesi | Yaklaşık 120 milyar parametre; her adımda yaklaşık 12 milyarı etkinleştiriliyor. |
| İnce ayar yöntemi | NVIDIA NeMo AutoModel açık kütüphanesi kullanılarak LoRA ince ayarı. |
| Son eğitim bilgisi | Yaklaşık 10 milyon token. |
| Doğrulama | Son eğitim kümesinde yaklaşık 2.000 doğrulama testi. |
Dahili testler kaliteyi yanıt verimliliğiyle karşılaştırıyor
Navan, temel karşılaştırma ölçütü olarak mevcut ve kendi sunucularında barındırdığı üretim modeli Qwen 3.8-27B’yi kullandı. Şirket modelleri aynı istemler, araçlar, seyahat senaryoları ve puanlama sistemiyle test etti.
İnce ayardan geçirilmiş Nemotron modeli, Navan’ın değerlendirmesinde yedi ölçütün altısında rakip modelleri geçti veya onlarla berabere kaldı. Şirket; araç kullanımı, görev tamamlama, gerçek bilgilere dayandırma ve konuşma kalitesini güçlü yönler olarak öne çıkardı.
Bunlar şirketin bildirdiği test sonuçlarıdır; performans bulguları bağımsız olarak doğrulanmamıştır. Model başka girdi türlerini de desteklese de değerlendirme metin tabanlı seyahat görevlerine odaklandı. Navan, devreye alınan modelin maliyetleri düşürdüğünü belirtti ancak tasarruf oranını veya tutarını açıklamadı.
Kendi sunucularında barındırma, model seçimlerinde esneklik sağlıyor
Navan, modellerin nasıl özelleştirildiğini, test edildiğini, devreye alındığını ve güncellendiğini kendisinin yönetmesi sayesinde kendi sunucularında barındırmanın hız, maliyet ve güvenilirlik üzerinde daha fazla kontrol sağladığını belirtti. Bu yaklaşım, şirketin tüm sistemi yeniden kurmadan bir modeli değiştirmesine de olanak tanıyor.
Dolayısıyla bu entegrasyon, her iş akışı için kalıcı tek bir model belirlemek yerine Navan’ın model portföyünü genişletiyor. Şirketin açıkladığı yaklaşım; modelleri seyahate özgü gereksinimlere göre değerlendirmek ve asistanın tamamını gerçek araçlarla test etmek, buna bir sorun çıktığında toparlanma becerisi de dahil.
Sonuç
Doğrulanmış kilometre taşı, müşteri etkileşimlerine hizmet veren canlı bir devreye almadır. Navan’ın duyurusu, görev performansında iyileşmeye ilişkin şirket içi kanıtlar sunarken üretim maliyetlerinde sağlanan tasarrufun boyutunu açıklamıyor.
Daha Fazla Haber
FinanceVelix’ten daha fazla haber
Sorumluluk Reddi
Bu FinanceVelix makalesi genel bilgilendirme amaçlıdır; kişiye özel finansal, yatırım, hukuki veya vergi danışmanlığı niteliği taşımaz. Piyasa fiyatları, faiz oranları ve ekonomik koşullar değişebilir; yatırımlar zarar riski taşır. Bilgiler, yayımlandığı tarihte mevcut olan materyalleri yansıtır ve değişebilir. Önemli bilgileri bağımsız olarak doğrulayın ve gerektiğinde nitelikli bir uzmana danışın. Bir varlıktan, şirketten veya hizmetten söz edilmesi, bunların onaylandığı anlamına gelmez.
