2025 yılı henüz bitmemiş olmasına rağmen açık kaynaklı yapay zeka projelerinde yaşanan gelişmeler gerçekten heyecan verici. Özellikle son birkaç yılda yapay zekâ teknolojilerinin hızlı bir ivmeyle geliştiğini görüyorduk, ama bu yıl adeta yeni bir çağın kapıları aralanıyor diyebiliriz. Sadece araştırma amaçlı değil, gerçek dünya uygulamaları için de herkesin erişip kullanabileceği araçlar ve modeller sunulması, bu teknolojilerin demokratikleşmesinde ciddi bir adım gibi geliyor. Eğer sen de benim gibi yapay zekâ ile ilgileniyorsan veya bu alanda çalışma yapmayı düşünüyorsan, şu anda tam da doğru zamanda olduğumuzu rahatlıkla söyleyebilirim. Bu yazıda, 2025’te tanıtılan ve dikkat çeken bazı açık kaynaklı yapay zekâ projelerinin ilk yarısını birlikte keşfedeceğiz. Daha fazla proje için sitemizi ziyaret edebilirsin.
DeepSeek R1: Yeni Nesil LLM
Benim özellikle heyecan duyduğum projelerin başında DeepSeek R1 geliyor. GPT-4 seviyesine ulaşmış olması bir yana, tamamen açık kaynak olması onu rakiplerinden ayıran en önemli özellik. MIT lisansı ile yayınlanan bu model, sadece kodların değil; aynı zamanda model ağırlıklarının da özgürce erişilebilmesine imkân tanıyor. Bu ne demek? Yani, ister bireysel bir geliştirici ol ister büyük bir kurum, bu modeli ticari veya kişisel projelerinde rahatlıkla kullanabiliyorsun. Kimse senden lisans ücreti istemiyor!
Üstelik DeepSeek R1, zincirleme düşünme (chain-of-thought) yeteneğiyle insan benzeri akıl yürütme yapabiliyor. Bu, özellikle doğal dil anlama ve çıktının mantıksal tutarlılığı açısından büyük bir avantaj. Yapay zekâ ile daha insana benzer iletişim kurmak isteyenler için bu özellik çok kıymetli olacaktır.
Her ne kadar Google ve OpenAI gibi devlerin modelleri şu anda yüksek performans sunsa da, çoğunluğu kapalı kaynak olduğu için kullanıcılar kendi uygulamalarında onları rahatça entegre edemiyor. DeepSeek R1, bu anlamda gerçekten alternatiflerin önünü açıyor diyebiliriz.
BLOOM: Topluluğun Gücü
Bir diğer dikkat çeken proje ise BLOOM. Bu büyük dil modeli (LLM), Hugging Face önderliğinde 70’ten fazla ülkeden katılan gönüllülerin katkısıyla oluşturuldu. Açık kaynaklı olması zaten güzel, ama asıl etkileyici olan şey modelin çok dilli nitelikleri. BLOOM, 13 doğal dili ve 46 programlama dilini destekliyor. Bu sayede ister Python kullanıcısı ol, ister başka bir dilin meraklısı, modeli doğrudan entegre edebilmen mümkün hale geliyor.
Parametre sayısı da oldukça etkileyici: 176 milyar. Evet, yanlış duymadın. Bu, onu OpenAI’ın GPT-3 ve 4’üyle kıyaslanabilir bir kütleye ulaştırıyor. Ama BLOOM’un farkı; tamamen topluluk temelli olması, eğitim verisinin, modelin ve kaynak kodunun herkese açık şekilde paylaşılması. Bu yaklaşım sadece kullanım kolaylığı sağlamıyor; aynı zamanda araştırmacılar ve geliştiriciler için şeffaf ve güvenilir bir zemine de katkı sunuyor.
Bir noktada şunu düşündüm: Belki de yapay zekâda asıl ilerleme, dev şirketlerin kapalı modellerinden değil, dünya üzerindeki binlerce meraklı geliştiricinin iş birliği yaptığı projelerden gelecek. BLOOM, bu tezimi destekleyen nadide örneklerden biri oldu diyebilirim.
OpenDialog: Kodlama Yok, Erişim Var
Kod yazmadan yapay zekâ geliştirmek mümkün mü? OpenDialog bu soruya net bir şekilde evet cevabını veriyor. PHP tabanlı bir platform olan bu açık kaynak sistem, diyalog tabanlı yapay zekâ uygulamaları geliştirmek isteyenler için birebir. Çok düşük bellek kullanımı gerektiriyor ve kolayca üçüncü parti uygulamalara entegre edilebiliyor.
Apache 2.0 lisansı ile sunulması da önemli bir detay. Yani hem açık kaynaklı hem de kurumsal seviyede projelere uygun şekilde geliştirilebilir bir mimaride. Hele hele teknik bilgisi sınırlı ama yapay zekâ tabanlı çözümler kullanmak isteyen işletmeler için gerçekten büyük bir fırsat.
Gerçek zamanlı konuşma tanıma (STT) gibi özelliklerin mevcut olması da kullanıcı deneyimini ileri taşıyor. Özellikle chatbot ya da sesli asistan alanlarında çalışanlar için bu platform fazlasıyla umut vadediyor.
Stable Diffusion: Görüntü Tabanlı İnovasyon
Metinden görsel oluşturma konusundaki açık kaynak çözümler ne durumda diye sorarsan, cevabım kesinlikle Stable Diffusion olur. Stability AI tarafından geliştirilen bu yapay zekâ motoru, verdiğin herhangi bir metni yüksek kaliteli görsellere dönüştürebiliyor. Üstelik gelişimini topluluklarla birlikte sürdürüyor. Yani yeni bir fikir ya da özellik aklına geldiyse, projeye katkı sunman mümkün.
Ben şahsen bu modeli test ettiğimde etkilenmemek elde değildi. “Deniz kenarında retro bir uzay gemisi” yazdığında çıkan sonuç gerçekten tatmin edici. Bu tip bir modelin kapalı kutu değil, topluluğa açık olması bana göre sadece bir avantaj değil; aynı zamanda sektörün nereye yöneldiğine dair de güçlü bir işaret. Görsel içerik üretimi, oyun tasarımı ya da reklamcılık gibi alanlarda çalışanlar için büyük bir kolaylık olabilir.
İlk dört projeyi böylece detaylıca inceledik. Her biri farklı bir ihtiyaç alanına hitap ediyor ve hepsinin ortak noktası: açık kaynaklı olmaları. 2025’in bu ilk yarısında gördüğüm gelişmeler bile açık kaynak yapay zekâ dünyasının ne kadar zenginleştiğini ortaya koyuyor.
Yeni araçlar sahnede
İlk yazıda 2025’in en dikkat çeken açık kaynak yapay zekâ projelerinden bazılarını konuşmuştuk; ama gerçekten de bu yıl o kadar fazla yeni proje ortaya çıktı ki, tek listede hepsine yer vermek imkânsız. O yüzden kaldığımız yerden devam edelim ve bu kez biraz daha uygulamalı, biraz daha geliştirici odaklı olanlara bakalım. Çünkü sadece büyük dil modelleri değil, makine öğrenimi kütüphaneleri ve eğitim programları da açık kaynak dünyasını dönüştürmeye başladı.
TensorFlow: Eski dost, yeni beceriler
“TensorFlow zaten vardı” diyebilirsin, ama 2025’te gelen güncellemelerle proje neredeyse evrim geçirmiş gibi. Google’ın geliştirdiği bu açık kaynak platform, makine öğrenimi sistemleri kurarken düşük seviyede bile müdahale etmene olanak tanıyor. En son güncellemelerle birlikte model dağıtımı daha kolay hale gelirken, modüler yapı sayesinde yalnız ihtiyaç duyduğun parçaları kullanmak da mümkün hâle geldi. Özellikle TPU (Tensor Processing Unit) desteğiyle birlikte eğitim sürelerini minimuma düşürmek hiç de zor değil artık.
Beni en çok etkileyen tarafı ise, yeni başlayanlardan ileri düzey araştırmacılara kadar herkesin bir şeyler bulabileceği bir ekosistem oluşturması. Geniş dökümantasyon ve aktif topluluk sayesinde, karşılaştığın sorunları çözmek ya da daha yaratıcı projeler üretmek daha önce hiç olmadığı kadar kolay hale geliyor.
PyTorch: Araştırmacının gözdesi
Bir diğer önemli isim ise elbette PyTorch. Facebook (yeni adıyla Meta) tarafından geliştirilen bu kütüphane, özellikle esnek yapısıyla biliniyor. Sana da oluyor mu bilmiyorum ama bazen bir fikrim oluyor, hemen prototipini görmek istiyorum. İşte bu noktada PyTorch’un dinamik yapıdaki hesap grafiği çok işe yarıyor. Gerçek zamanlı olarak modelini kurabiliyor ve çıktısını hızlıca test edebiliyorsun.
2025 sürümünde gelen AutoDevice özelliği ile artık donanım seçimi de daha akıllı hale geldi. Kodun GPU veya CPU üzerinde en verimli nasıl çalışacaksa otomatik olarak o sisteme atanıyor. Bu da özellikle bulut sistemleriyle çalışırken sana önemli bir avantaj sağlıyor.
Keras ve Scikit-learn: Pratik ve hafif
Daha hafif ama bir o kadar da işe yarar iki dostumdan da bahsetmeden geçmeyeceğim: Keras ve Scikit-learn. Eğer hızlıca bir prototip oluşturmak ya da küçük bir veri kümesi üzerinde model denemek istiyorsan, bu araçlara göz atmalısın. Scikit-learn özellikle denetimli öğrenme algoritmalarında inanılmaz sade bir kullanıcı deneyimi sunuyor. Keras ise TensorFlow’un tam üzerine oturarak sana farklı neural network yapıları kurup test etme alanı tanıyor.
Şahsen ben, akademik bir çalışma yaparken önce Scikit-learn ile temel analizleri yapıyor, ardından sinir ağları gerekirse Keras ile devam ediyorum. Yeni başlayan biriysen ya da karmaşık yapay zekâ modelleri yerine daha odaklı çözümler istiyorsan bu ikili sana çok yardımcı olabilir.
Türkiye’den global arenaya: BAŞLAT Programı
2025’te beni en çok mutlu eden gelişmelerden biri ise Türkiye çıkışlı açık kaynak yapay zekâ projelerinin artması oldu. Bunlardan biri BAŞLAT LLM Etki Programı. Meta, Hello Tomorrow Türkiye ve Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin öncülüğünde yürütülen bu program, yerli yazılımcıların kendi büyük dil modellerini açık kaynak olarak oluşturmasına önayak oluyor.
Aklıma gelen şu basit soruyu sordum: Neden hep yabancı modelleri kullanmak zorundayız? İşte BAŞLAT, bu soruya cevap arayan bir platform olarak ülkemizdeki yetenekleri bir araya getiriyor. Ankara’da yapılan açık seminerlerden İstanbul’daki hackathonlara kadar birçok faaliyet, açık kaynak kültürünü teşvik ederken aynı zamanda Türkçeye özel dil modellerinin de geliştirilmesini sağlıyor.
Bana sorarsan bu tip yerel girişimler, gelecekte global ölçekli modellerin önünü açabilir. Kodlar ve veri kümeleri açık olduğu sürece, herkes katkıda bulunabilir ve sonuçta ortaya yepyeni bir ekosistem çıkabilir.
Eğitim ve erişim çözümleri
Yapay zekâya meraklı ama kodlama bilmeyen biri için açık kaynak ne ifade eder? İşte bu noktada devreye no-code çözümler giriyor. Daha önce OpenDialog‘dan bahsetmiştik ama 2025’te bu çizgide yeni projeler de yayına alındı. Özellikle eğitim alanında kullanılan Google Colab tabanlı Jupyter defterleri, üniversite düzeyinde yapay zekâ eğitimi almak isteyenler için birer altın madeni diyebilirim.
Birçok açık kaynak projenin resmi GitHub sayfasında öğrencilere yönelik belgeler, örnek projeler ve kurulum rehberleri yer alıyor. Ayrıca buradan ulaşabileceğin bazı topluluklar üzerinden dilediğin konularda yardım alabiliyorsun. Bu, yapay zekâyı daha erişilebilir hale getirmenin en somut yollarından biri.
Yapay zekâda topluluk devrimi
Şunu itiraf etmeliyim: Eskiden açık kaynak dendiğinde aklımda daha çok bireysel geliştiricilerin uğraştığı küçük projeler canlanıyordu. Ama son birkaç yılda, özellikle 2025’te, bu algı tamamen değişti. Artık yüzlerce geliştirici, araştırmacı ve girişimci bir araya gelip devasa modelleri açık bir şekilde geliştiriyor. Hatta kimileri için “açık kaynak”, inovasyonun kendisi haline geldi.
“Geleceğin yapay zekâsı kapalı duvarlar ardında değil; açık paylaşım, iş birliği ve topluluk içinde gelişecek.”
Bu söz kim tarafından söylendi bilmiyorum ama son zamanlarda duyduklarım arasında en çok bu cümleye katılıyorum. Her yeni projede, sadece teknik gelişme değil; aynı zamanda paylaşma kültürü de ön planda. Bu da açık kaynağın aslında sadece bir lisans tipi değil, bir yaklaşım biçimi olduğunu gösteriyor.
Son düşünceler
2025 yılı boyunca karşıma çıkan açık kaynaklı yapay zekâ projeleri, artık bu alanın geleceğinde sadece dev firmaların değil, bireylerin ve sivil girişimlerin de söz sahibi olduğunu gösterdi. DeepSeek R1 ve BLOOM gibi model devlerinden PyTorch, TensorFlow gibi geliştirici araçlarına; hatta BAŞLAT gibi yerli girişimlere kadar her biri kendi yolunu çiziyor. Yeni bir dil modeli denemek mi istiyorsun? Veya belki basit bir chatbot geliştirmek? Artık onlarca seçenek elinin altında, hem de açık kaynak olarak.
Ve en önemlisi: Bu gelişmeler sayesinde sadece kullanıcı değil, aynı zamanda üretici de olabiliyoruz. Kodlara bakmak, veri setlerini düzenlemek veya model çıktıları üzerinde oynamak… Hepsi senin gibi merak edenler sayesinde şekilleniyor. Bu yüzden “ben de bu ekosisteme dahil olabilir miyim?” diye soruyorsan, cevabım çok net: Evet, hem de tam zamanında.
