2025 yılına girmişken, açık kaynaklı yapay zeka dünyasında olup bitenleri takip etmek gerçekten heyecan verici hale geldi. Daha birkaç yıl öncesine kadar yalnızca büyük teknoloji şirketlerinin elinde olan teknoloji gücü, şimdi açık kaynaklı projeler sayesinde herkesin erişimine açılıyor. Sen de benim gibi bu gelişmeleri merakla izliyorsan, doğru yerdesin. Hem bireysel geliştiriciler hem de kurumlar için artık oyun alanı daha eşit. Bu yazıda, açık kaynaklı yapay zekadaki en dikkat çekici projelere birlikte göz atacağız ve neden bu kadar önemli olduklarını tartışacağız. Bu arada, genel olarak teknolojideki gelişmeleri yakalamak istiyorsan şuraya bir göz atmanı da öneririm.
OpenDialog ile Etkileşimli Yapay Zeka
Öncelikle OpenDialog’dan bahsedelim. Open source (açık kaynak) olması bir yana, bu platformun sunduğu özellikler gerçekten dikkat çekici. 2018 yılında hayata geçirilen bu proje, özellikle kurumsal ölçekte diyaloğa dayalı yapay zekalarını geliştirmek isteyenler için biçilmiş kaftan. Konuşma motoru sayesinde özelleştirme yapmak çok kolay, ki bu da kullanıcıların spesifik ihtiyaçlarına göre sistemler oluşturmasını sağlıyor.
Kodsuz konuşma tasarımcısı ile hızlı prototipleme yapılabiliyor. Yani, teknik altyapın çok güçlü olmasa bile kullanıcı senaryoları üzerinde testler gerçekleştirebiliyorsun. Gerçek zamanlı konuşma tanıma, düşük bellek kullanımı gibi pratik detaylar da bu platformun öne çıkmasında rol oynuyor. Sunucu tabanlı olarak çalışabilmesi ise kurumsal altyapılar açısından önemli bir artı.
Bunlar dışında aklıma takılan bir şey var: Bu tür açık platformların yaygınlaşması, firmalara özgün çözümler üretme şansı veriyor. Eskiden hazır chatbot’larla sınırlı kalıyorduk ama şimdi her marka, hatta bireysel geliştiriciler bile kendine özel dijital asistanlar üretebiliyor. Bu önemli bir kırılma noktası bence.
Falcon 2 ile Güçlenen Açık Kaynak LLM’ler
Geldik büyük dil modellerine. Yapay zeka alanında son yıllarda yaşanan sıçramaların baş aktörlerinden biri de kuşkusuz büyük dil modelleri (Large Language Model — LLM). Falcon 2, bu alanda öne çıkanlardan biri. Teknoloji İnovasyon Enstitüsü (TII) tarafından geliştirilen bu model, sadece açık kaynaklı olmasıyla değil, performansıyla da dikkat çekiyor.
Falcon 2’nin 11 milyar parametreli versiyonu (Falcon 2 11B), şu anda Meta’nın LLaMA 3 11B’sinden daha iyi performans gösteriyor. Bu çok iddialı bir karşılaştırma ve bana göre değerlendirilebilecek ciddi bir başarı göstergesi. Dahası, Google’ın Gemma 7B modeliyle de benzer seviyede işlem yapabiliyor olması, zarif bir mühendisliğin ürünü olduğunu düşündürüyor.
Ve en ilginç tarafı: Falcon 2 11B VLM modeli çok modlu yani görüntüden metne işlem yapabiliyor. Bu özellik, çoğu açık kaynaklı modelde olmayan ama kullanıcı deneyimini katlayan bir detay. Görseller üzerine yorum yapabilen ya da bir görüntüden metin çıkarımı yapabilen sistemlerin sayısı hâlâ kısıtlı. O yüzden, bu model sadece metin tabanlı değil; ayni zamanda görsel işleme gibi gelişmiş beceriler de sunuyor.
Ayrıca belirtmek gerek ki, Falcon 2’nin lisansları gerçekten geliştirici dostu. Büyük şirketlerin kapalı sistemlerinden farklı olarak, senin gibi benim gibi geliştiricilerin bu tür modelleri indirip, test etmesi, farklı projelere entegre etmesi mümkün hale geliyor. Eğitimcilerin, araştırmacıların ve girişimcilerin eline daha önce hiç olmadığı kadar güçlü araçlar geçti diyebilirim.
Stable Diffusion ile Görsel Devrim
Stable Diffusion’a gelirsek, bu model zaten adını çok duyurdu ama hâlâ yeterince konuşulmuyor gibi hissediyorum. Görsel üretim alanında çığır açan bu açık kaynaklı model, Stability AI tarafından geliştirildi. Zaten biliyorsun, Midjourney ve DALL·E gibi araçlarla görsel üretim bir hayli popülerleşmişti ama bu araçlar genelde kapalı sistemli. İşte tam bu noktada, Stable Diffusion adeta oyunun kurallarını yeniden yazdı. Çünkü sen bu modeli alıp kendi sistemine entegre edebiliyorsun.
2025 itibariyle Stable Diffusion’un geldiği nokta bana hayal bile edemeyeceğimiz olanaklar sunuyor gibi geliyor. Bugün sadece birkaç satır kodla yepyeni görsel evrenler oluşturabiliyoruz. Moda tasarımcılarından mimarlara kadar birçok sektör, bu teknolojiden faydalanıyor. Bu da demek oluyor ki, bir görsel oluşturma süreci artık teknik değil yaratıcı yaklaşım meselesine dönüştü. Hatta bu model ile öğrenciler bile kendi sanat eserlerini üretiyorlar. Açık kaynak ruhunun pratiğe en güzel yansıdığı örneklerden biri diyebilirim.
İşte Şimdi Sıra Sende
Bu ilk bölümde, 2025 yılı itibariyle öne çıkan üç açık kaynak yapay zeka projesine odaklandık: OpenDialog, Falcon 2 ve Stable Diffusion. Her biri farklı bir alanda —diyalog sistemleri, dil işleme ve görsel üretim— devrim niteliğinde katkılar sağlıyor. Ama daha anlatacak çok şey var. Özellikle geliştirme araçları, değerlendirici testler ve 2025’teki genel yapay zeka kabul ve uygulama sürecine dair detaylar ikinci bölümde seni bekliyor. Bu alanda işler gerçekten hızlanıyor ve biz bunun tam ortasındayız!
Yapay Zeka Araçları
Şimdi seninle yapay zekayı geliştirmek ve test etmek isteyenler için en kritik konuya, yani açık kaynaklı araçlara geçelim. Çünkü elimizde mucize yaratan modeller olsa da onları inşa etmek, eğitmek ve entegre etmek için güçlü bir altyapı gerekiyor. İşte burada oyun alanını belirleyen şey, hangi araçları kullandığın oluyor.
Öncelikle TensorFlow ve PyTorch meselesine değinmeden olmaz. Google’ın geliştirdiği TensorFlow aslında çok uzun zamandır bu alanda. Özellikle büyük kurumlar için uygun olması, geniş belge arşivi ve iyi bir topluluk desteğiyle sağlam bir yapı sunuyor. Fakat kabul etmek gerekirse, PyTorch’un daha esnek ve geliştirici dostu yapısı araştırma dünyasında onu bir adım öne çıkarıyor.
Bir de Keras’ı unutmamak lazım. Benim gibi hızlıca fikirleri prototiplemek isteyen biriysen, Keras inanılmaz kolaylık sağlıyor. Arayüzü hem sade hem güçlü, ayrıca TensorFlow ile entegre çalışabiliyor olması büyük avantaj. Küçük ama etkili bir model mi geliştirmek istiyorsun? Keras burada destekçin olabilir. Özellikle öğrenciler ve bağımsız geliştiriciler için birebir.
Yeni Nesil Değerlendirme Testleri
Sadece model üretmek değil, onu doğru şekilde değerlendirmek de işin püf noktalarından biri. Bugün hangi yapay zeka modelini açsam, iddialı cümleler var: “En iyi mantık yeteneği”, “En yüksek doğruluk oranı”, “İnsan seviyesinde sonuçlar”… Ama bu lafların altını doldurmak önemli. Peki bunu nasıl yapıyoruz?
İşte burada devreye MMMU, GPQA ve SWE-Bench gibi yeni test setleri giriyor. Bu testler eskiye kıyasla çok daha kapsamlı ve modelin gerçekten düşünme, karar alma ve problem çözme becerilerini ölçmeye odaklanıyor. Örneğin GPQA gibi bilgi tabanlı sorulara verilen cevapların kalitesi, modelin ne kadar “düşünebildiğini” anlamamızda büyük rol oynuyor.
SWE-Bench ise kod yazma üzerine odaklanan bir değerlendirme. Şahsen bu testin sonuçları benim dikkatimi çok çekiyor çünkü geliştirici olarak bir modelin programlama bilgisi benim için neredeyse dil modeli kadar değerli. Kod yazmayı “öğrenmiş” bir yapay zekayla uğraşmak, özellikle start-up’lar için oyun değiştirici olabilir.
Yapay Zeka Gerçek Hayatta
Teoriyi bir kenara bırakırsak, aslında benim için en heyecan verici olan şey teknolojinin artık gerçek hayatta ciddi işlere imza atması. Mesela sağlık sektöründen örnek vereyim: 2023 yılında Amerika Birleşik Devletleri FDA tarafından onaylanan 223 yapay zeka destekli tıbbi cihaz var. Evet, yanlış okumadın. Ve bu sayı giderek artıyor.
Bu cihazlar bazen tanı koyuyor, bazen ameliyat sırasında doktorlara rehberlik ediyor. Hatta bazıları görsel veriler üzerinden teşhis sürecine yardımcı oluyor. Açık kaynaklı sistemlerin burada da katkısı büyük çünkü firmalar artık kapalı kutulara mecbur değil. Daha erişilebilir, şeffaf ve geliştirilebilir platformlar oluşturulabiliyor. Bu da hem maliyeti azaltıyor hem de kaliteyi artırıyor.
Sağlık dışında ulaşım, güvenlik, perakende gibi alanlarda da bu dönüşüm var. Örneğin, bazı akıllı şehir projelerinde açık kaynaklı görüntü analizi sistemleri kullanılarak trafik yönetimi yapılabiliyor. Veya perakendede müşteri davranışlarını analiz eden yapay zeka tabanlı açık kaynak kütüphaneler ile kişiselleştirilmiş satış stratejileri uygulanabiliyor.
2025 Kabullenişten Dönüşüme
2024’te yapay zekaya karşı bir “kabul” vardı; insanlar artık onun hayatın bir parçası olduğunu sindirmeye başlamıştı. Ama 2025’te yaşadığımız şey, bence tam anlamıyla bir dönüşüm. Yapay zeka artık sadece var olan bir teknoloji değil; iş yapma şeklimizi, öğrenme yöntemimizi, hatta yaratıcı süreçlerimizi değiştiriyor.
OpenAI’nin Sora gibi çok modlu yapay zekaları, Neuralink‘in beyin arayüzleri ve yeni nesil büyük dil modelleri artık bilim kurgu gibi gelmiyor. Gerçekten dünyayı yeniden şekillendirme ihtimaline daha yakınız. Daha ilginç olan ise bu gelişmelerin sadece büyük şirketler elinde olmaması. Yazının başındaki gibi tekrar hatırlatmak isterim ki, artık oyun alanı daha eşit.
Bu gelişmeleri daha derinlemesine takip etmek istersen buradan da bakabilirsin. Elbette şu sayfada da güncel teknoloji içerikleri seni bekliyor.
Son Söz Yerine
Açık kaynak yapay zeka ekosistemi 2025’te artık sadece bir alternatif değil; birçok alanda önde gelen seçenek haline geldi. OpenDialog ile kişiselleştirilmiş etkileşimler kurabiliyorsun, Falcon 2 gibi modellerle ileri düzey metin ve görsel işlemeleri gerçekleştirebiliyorsun ve Stable Diffusion sayesinde dijital sanatı bizzat inşa edebiliyorsun. Geliştirme araçları, testler ve günlük hayattaki yansımalarıyla bu ekosistem sadece büyümüyor, aynı zamanda derinleşiyor da. Yani ne yöne dönsen, mutlaka sana ait bir yer bulabiliyorsun. Ve tahmin et ne oldu? Tüm bu olanlar daha sadece başlangıç.
