# GPT-5.4-nano ile daha ucuz evde bakım planlama modeli eğitildi

> Araştırmacılar, gelişmiş bir modelin gerçek zamanlı kararlarını küçük bir Qwen3-8B modeline aktararak doğruluğu korudu; gecikmeyi 2,5 kat azalttı ve maliyeti düşürdü.

Oossa · 2026-10-14 · https://oossa.com/tr/researchers-use-gpt-5-4-nano-to-train-cheaper-home-care-scheduling-model

Keegan Wang ve çalışma arkadaşları, evde bakım hizmeti veren kuruluşlar için düşük maliyetli bir planlama asistanının nasıl geliştirilebileceğini gösterdi. Önce büyük GPT-5.4-nano modelinden gerçek zamanlı evet/hayır güvenlik kararları topladılar. Ardından 8 milyar parametreli küçük bir Qwen3 modelini bu kararlardan 11,6 binini kullanarak ince ayardan geçirdiler. Küçük model, öğretmen modelle kararların %91,3’ünde aynı sonuca varıyor; yaklaşık 2,5 kat daha hızlı çalışıyor ve maliyeti çok daha düşük.

## Gerçekler

- Makale 14 Ekim 2026’da yayımlandı
- 11,6 bin kararla ince ayardan geçirilen Qwen3-8B, GPT-5.4-nano ile 0,913 uyum sağlıyor

## Neden önemli

Evde bakım kuruluşları, karar kalitesinden ödün vermeden daha düşük maliyetli ve hızlı bir modeli kullanıma alabilir.

## Kaynaklar ve referanslar

1. [Iterate on an LLM, Serve on an SLM](https://arxiv.org/abs/2610.14576) – arXiv, 2026-10-14

Son güncelleme: 2026-10-14