Sinir Ağları 2026 Kılavuzu: Hugging Face ve Açık

Açık kaynak model pazarı radikal bir dönüşümden geçiyor. Parametre sayımlarının peşinde koşmak yerine katı uzmanlaşma görüyoruz. Asyalı teknoloji devleri (LG, Alibaba, Tencent, Naver) Batının kapalı API'leriyle rekabet eden endüstriyel çözümler yayınlıyor. Buna paralel olarak, yerel donanım üzerinde çalışabilen modeller olan verimli model segmenti de gelişiyor.

En son çıkan önemli sürümlerin tümünü tek bir incelemede derledik ve bunları kullanım alanına göre kategorize ettik.

Ağır Dil Modelleri (LLM) ve Kurumsal Segment

K-EXAONE-236B-A23B

LG AI Research'ün amiral gemisi ürünü, Uzman Karması (MoE) mimarisi için yeni bir standart belirliyor. Modelin toplam boyutu etkileyici 236 milyar parametredir, ancak ana özelliği seyrekliğidir: her token üretimi için yalnızca 23 milyar parametre etkinleştirilir. Bu, önemli ölçüde daha hızlı çıkarımla GPT-4 düzeyinde kaliteye ulaşır. Model, 256 bin token bağlamını destekliyor ve işlemeyi önemli ölçüde hızlandıran Çoklu Token Tahmin teknolojisini (aynı anda birden fazla tokeni tahmin eden) kullanıyor. Ana engel donanım gereksinimleridir: Dört adet NVIDIA H200 hızlandırıcıdan oluşan bir kümeye ihtiyacınız olacaktır.

GLM-4.7

Z ai laboratuvarının 358 milyar parametreli modeli. Birleşik akıl yürütme kavramı üzerine inşa edilmiştir. Özel modellerden farklı olarak GLM-4.7, görevleri kodlama, matematik ve metin olarak ayırmaz, ancak tüm alanlar için ortak akıl yürütme kalıplarını kullanır. Bu da onu, karmaşık ajan sistemleri için "merkezi beyin" olarak hizmet etme kapasitesine sahip, piyasadaki en güçlü evrensel araçlardan biri haline getiriyor.

Solar-Open-100B

Upstage'ın yarattığı, 102 milyar parametreli (12 milyar aktif) bir MoE modeli. Ana değeri veri setinde yatmaktadır: Model, 19,7 trilyon token üzerinde sıfırdan eğitilmiştir. Kendisini iş dünyası için ticari bir çözüm olarak konumlandırıyor ve bilgi derinliği ile işlem hızı arasında bir denge sağlıyor. Çalıştırılması için en az dört A100 (80 GB) kart gerekir.

A.X-K1

SKT'nin Kore dili için özel olarak optimize edilmiş en büyük açık kaynak modeli. Bu, modelin kültürel bağlamı ve belirli ülke dillerini anlama konusunda küresel analoglardan (Lama gibi) daha iyi performans gösterdiği bölgesel uzmanlaşmaya bir örnektir.

Llama-3.3-8B-Instruct

Daha önce yalnızca sağlayıcı API'leri aracılığıyla kullanılabilen popüler modelin bir sürümü artık resmi olarak açık. Bu, geliştiricilerin, Meta'nın bulut hizmetlerine bağımlı olmadan, Llama 3.3'ün kanıtlanmış mimarisini kendi yerel işlem hatlarında kullanmalarına olanak tanır.

İşletmeniz için yapay zeka entegrasyonuna mı ihtiyacınız var? Bize ulaşın , aiNOW ekibi doğru modeli seçmenize ve dağıtmanıza yardımcı olacaktır.

Tüketici Donanımı için Verimli Modeller

GLM-4.7-Flash

Z ai mühendisleri, amiral gemilerinin yeteneklerini 30 milyar MoE mimarisine sığdırarak optimizasyonda bir atılım gerçekleştirdi. Bu model, üst düzey oyun grafik kartlarının sahipleri için mutlak bir başarıdır. Tamamen tek bir GeForce RTX 4090'ın (24 GB) belleğine sığar ve SWE-bench Verified'da (gerçek yazılım mühendisliği görevleri) %59,2 puan alır. Bu da onu bir programcının yerel asistanı için en iyi seçim haline getiriyor.

Falcon-H1R-7B

TII enstitüsü, klasik Transformer ve Mamba2'yi (Durum Uzay Modeli) birleştiren hibrit mimariye sahip bir model sundu. Bu yaklaşım, uzun veri dizilerinin minimum bellek tüketimiyle verimli bir şekilde işlenmesini sağlar. Yalnızca 7 milyar parametreyle model, 2-3 kat daha büyük analoglar düzeyinde muhakeme yeteneği sergiliyor ve çok çeşitli tüketici GPU'larında çalışıyor.

WeDLM-8B-Instruct

Tencent'in metin oluşturma için yayılma yaklaşımını kullanan deneysel modeli. Ana avantaj paralel kod çözmedir. Matematik ve mantık görevlerinde, yüksek doğruluğu korurken geleneksel otoregresif modellere göre 3-6 kat hız artışı sağlar.

LFM2.5-1.2B-Instruct

LiquidAI, Edge AI segmentine odaklanıyor. Yalnızca 1,2 milyar parametreye sahip bu model, doğrudan akıllı telefonlarda ve IoT cihazlarında çalışacak şekilde tasarlandı. Mikroskobik boyutuna rağmen GPQA ve MMLU Pro testlerinde dikkate değer sonuçlar vererek mobil işlemcilerde yapay zekanın faydalı olma olasılığını kanıtlıyor.

Kodlama ve Otonom Aracılar için Araçlar

IQuest-Coder-V1-40B

Yapay zeka programlamaya yaklaşımı değiştiren bir model. Kod akışı paradigması, yani taahhüt geçmişleri ve depolardaki değişiklikler üzerine eğitilmişti. Bu sayede yalnızca sözdizimini değil aynı zamanda proje gelişiminin mantığını da anlar: yeniden düzenlemenin neden yapıldığı ve bir dosyadaki değişikliklerin diğerini nasıl etkilediği. LiveCodeBench v6'da %81,1 ile A100 düzeyinde profesyonel bir GPU gerektirir.

MiniMax-M2.1

Ajansal kodlama için özel bir model. Interleaved Thinking (alternatif düşünce ve eylem) tekniğini kullanarak, birden fazla dosya veya harici kitaplık ile etkileşim gerektiren geliştirme görevlerini çözmek için karmaşık adım dizilerini etkili bir şekilde planlamasını sağlar.

AgentCPM-Keşfet

Yerel aracılar oluşturmak için OpenBMB'den 4 milyar parametreden oluşan kompakt bir çözüm. Model, bağlamı kaybetmeden "arama - analiz etme - harekete geçme" döngüsünün 100'den fazla turunu gerçekleştirebilir. Düşük sistem gereksinimleri (6-8 GB VRAM), normal bir dizüstü bilgisayarda otonom aracılarla denemeler yapılmasına olanak tanır.

Çok modluluk (VLM) ve Bilgisayarla Görme

HyperCLOVAX-SEED-Think-32B

Kore devi Naver, metin ve görseller için birleşik bir yerleştirme alanına sahip bir VLM sundu. Temel özellik, görsel veriler için bir "akıl yürütme modu"dur. Model, karmaşık iş diyagramlarını, çizelgeleri ve el yazısıyla yazılan notları analiz ederek derin mantıksal bağlantılar kurabilir (~68 GB VRAM gerektirir).

Qwen3-VL-Yerleştirme

Alibaba'nın çok modlu arama sistemleri oluşturmaya yönelik aracı. Model videoyu, görselleri ve metni birleşik bir vektör uzayına çevirir. Bu, önceden etiketlemeye gerek kalmadan metin açıklamalarını kullanarak video arşivlerinde belirli anların aranmasına olanak tanır. 8B sürümü, MMEB-V2 karşılaştırmasında ilk sırada yer alıyor.

Video ve Görüntü Oluşturma

LTX-2

Lightricks'ten devrim niteliğinde bir sürüm. Bu, tek geçişte video ve senkronize ses üreten ilk tamamen açık modeldir. Çerçevenin içinde bir araba hareket ediyorsa motor sesini duyarsınız; bir kişi konuşuyorsa dudak senkronizasyonu işe yarar. RTX 4090'da önizleme oluşturma hızı yalnızca 11 saniye olup bağımsız yaratıcılar için oyunun kurallarını değiştiriyor.

Qwen-Image-2512

Alibaba'nın grafik modeli güncellemesi. Ana odak noktası, insan neslinde fotogerçekçiliği geliştirmek ve cilt ile ışık ayrıntılarının daha doğru şekilde işlenmesidir.

Yapay zeka grafiklerine ve video prodüksiyonuna mı ihtiyacınız var? Yapay zeka yaratıcı stüdyo hizmetlerimize göz atın.

Ses Teknolojileri: Sentez ve Tanıma

Qwen3-TTS

Alibaba'nın devasa ses modelleri ailesi. CustomVoice (birinci sınıf tınılar), Base (3 saniyelik bir örnekten ses klonlama) ve VoiceDesign (metin isteminden ses oluşturma) içerir. Gecikmenin 120 ms'nin altında olması, gerçek zamanlı ses robotlarında kullanıma olanak sağlar.

PersonaPlex-7B

NVIDIA'nın diyalog sistemlerine yönelik ürünü. Bu, aynı anda dinleyip konuşabilen tam çift yönlü bir modeldir. Kullanıcılardan gelen kesintileri doğru bir şekilde ele alarak canlı sohbet yanılsaması yaratır.

Özel Sektör Çözümleri

MedGemma 1.5

Google'dan tıbbi modeller (4B) ailesi. CT taramalarını, MRI görüntülerini ve X ışınlarını ve ayrıca laboratuvar raporlarını analiz etmek için eğitilmişlerdir. Modeller yüksek teşhis doğruluğu gösterir ve veri gizliliğini korumak için sağlık tesislerinde yerel olarak dağıtılabilir.

Alpamayo-R1-10B

NVIDIA'nın otonom sürüşe yönelik modeli. Fizik ve yol koşullarını hesaba katarak 6,4 saniye önceden araç yörünge tahminleri üretir. 80.000 saatlik gerçek sürüş verilerinden oluşan bir veritabanı üzerinde eğitilmiştir.

Sık Sorulan Sorular

2026'da iş için hangi sinir ağını kullanmalıyım?

Kurumsal segment için K-EXAONE-236B veya GLM-4.7 en iyi seçimlerdir; her ikisi de evrensel ve güçlüdür. Bütçe sınırlıysa GLM-4.7-Flash, tek bir RTX 4090 üzerinde çalışır ve kodlama için mükemmel sonuçlar verir.

Normal bir bilgisayarda yerel olarak bir sinir ağını çalıştırabilir misiniz?

Evet, çeşitli modeller bunun için özel olarak tasarlanmıştır. GLM-4.7-Flash, RTX 4090'da çalışır, Falcon-H1R-7B normal GPU'larda çalışır ve LFM2.5-1.2B akıllı telefonda bile çalışır.

Uzmanların Karması (MEB) nedir ve neden önemlidir?

MoE mimarisi, modelin birçok parametreye sahip olduğu ancak her görev için yalnızca bir kısmının etkinleştirildiği anlamına gelir. Bu, daha hızlı ve daha ucuz çıkarımla büyük bir modelin kalitesini sağlar.

Kod yazmak için en iyi yapay zeka modeli hangisidir?

IQuest-Coder-V1-40B, %81,1 ile LiveCodeBench'e liderlik ediyor ve proje gelişiminin mantığını anlıyor. Yerel kullanım için GLM-4.7-Flash en iyisidir; tek GPU'da SWE karşılaştırmasında %59,2.

Belirli sektörlere yönelik yapay zeka modelleri var mı?

Evet, uzmanlaşma 2026'nın ana trendi. MedGemma 1.5 tıbbi teşhis içindir, Alpamayo-R1 otonom sürüş için ve A.X-K1 Kore dili için optimize edilmiştir.