Yapay zekâ hakkında düşündüğümde, son birkaç yılın gelişmeleri hâlâ aklımı başımdan alıyor. Özellikle Llama 4’ün tanıtılmasıyla beraber gündem yeniden hareketlendi. Meta’nın 2025’te duyurduğu Llama 4 serisi, açık kaynak fikirli kullanıcılar gibi beni de ciddi anlamda heyecanlandırıyor. Peki, bu model neyi farklı yapıyor? Ve süperzekâ iddiaları acaba ne kadar gerçekçi? Gel, birlikte şu gelişmelere yakından bakalım. Eğer bu konuya ilk kez denk geliyorsan, birçok temel bilgiye buradan ulaşabilirsin, aklında bulunsun.
Llama 4 Neden Önemli?
Meta’nın Llama 4 çatısı altında sunduğu üç model – Scout, Maverick ve Behemoth – karışım-uzmanlar (Mixture-of-Experts / MoE) mimarisiyle kurgulanmış. Bu benim için özellikle dikkat çekici çünkü klasik modellerde genellikle tek bir generalist yaklaşım varken, burada farklı alanlarda uzmanlaşmış alt modeller var. Bu da modelin hem daha verimli çalışmasını hem de çok daha doğru sonuçlar sunmasını sağlıyor. Mesela, matematikle ilgili bir sorun sorduğunda o alandaki uzman alt modeller devreye giriyor. Yazma, kodlama ya da görsel analizde ise farklı uzmanlar görev başına geliyor.
Bunların dışında, Llama 4’ün metin ve görsel girdileri aynı katman içinde birlikte işlemesi, işi bir adım daha öteye taşıyor. Yani eskiden olduğu gibi “önce metni anla, sonra görsele geç” mantığı kalmıyor. Bunun yerine, resimle metin aynı anda aynı dikkat mekanizmalarından geçiyor. Bu sayede örneğin bir yemek tarifinin yanında yer alan fotoğrafa bakarak, doğrudan içerikle ilgili daha anlamlı yorumlar yapılabiliyor. Açıkçası bu, multimodal model yaklaşımında gerçekten çığır açan bir detay.
Dil Desteği ve Veri Zenginliği
Modelin eğitildiği veri kümesi de oldukça geniş ve çok dilli. Toplamda 200 dili kapsayan bir ön eğitim süreci geçirmiş. Bu şu anlama geliyor: Türkçeyle çalışırken bile kendimi dışlanmış hissetmiyorum. Çünkü önceki birçok modelde, İngilizce dışındaki dillerde performans bariz şekilde düşüyordu. Artık bu dezavantaj ortadan kalkmaya başlıyor, ki bu bence küresel yapay zekâ adaletinin en kritik adımlarından biri.
Üstelik bu model sadece gösterişli değil, aynı zamanda iddialı. Scout modeli, 10 milyonluk bağlam penceresi sayesinde uzun vadeli tutarlılık gerektiren içeriklerde oldukça başarılı. Mesela, kendi içeriklerimi bu tür modellerle test ettiğimde çoğu zaman parçalı sonuçlar alıyordum. Ama Scout ile yazılmış örnek metinlerde bir roman yapısına yakın tutarlılıkla karşılaşıyoruz. Hem yapısal hem anlamsal bütünlüğü koruyabiliyor. Bu da uzun metin oluşturmaya çalışanların işini ciddi anlamda kolaylaştırabilir.
Maverick’in Performans Gücü
Scout bir yana, iş performansa geldiğinde Maverick modeli öne çıkıyor. Tam 128 farklı uzmana sahip ve özellikle muhakeme, mantıksal çıkarım ve kodlama gibi konularda DeepSeek v3 gibi büyük rakiplerle boy ölçüşebiliyor. Gerçekten, akademik testlerde neredeyse kafa kafaya sonuçlar çıkıyor ki bu Meta’nın yapay zekâ yöntemlerinin geldiği noktayı somut şekilde ortaya koyuyor.
Burada şunu da unutmamak gerek: Maverick çoklu modlarda da sorunsuz çalışabiliyor. Yani sadece kod yazmakla kalmıyor, aynı zamanda kelime oyunları yapıyor, resim analiz edebiliyor, hatta bazen mizah bile üretiyor. Bu çok yönlülük, bana göre bir modeli ‘akıllı’dan ‘kullanışlı’ya doğru taşıyan en önemli adım. Çünkü ne kadar güçlü olursa olsun, pratikte karşılık bulmuyorsa çok anlam ifade etmeyebiliyor.
Llama 4 ve Rakipleri
Bu noktada GPT-5 ve Gemini 2.0 gibi dev rakiplerle olan yarışı da gözden kaçırmamak lazım. GPT-5 her zamanki gibi kapalı ekosisteme dayansa da, performanstan ödün vermiyor. Fakat Llama 4, özellikle lisans yapısı sayesinde daha esnek. Açık kaynak oluşu, diyelim ki kendi sektörüne özel bir bot geliştirmek istedin – bu durumda Llama 4 tabanlı sistemleri kişiselleştirmek çok daha kolay oluyor.
Bunun yanında, modelin verimliliği ve maliyet-performans oranı da oldukça tatmin edici. Büyük modellerin çalıştırılması genellikle maliyetlidir; ama MoE mimarisi sayesinde sadece gerekli olan uzmanlar aktive edilir. Bu da GPU’ları daha etkin kullanmayı sağlar ve enerji tüketimini azaltır. Özellikle büyük ölçekli firmalar için bu, sürdürülebilirlik açısından çok önemli bir avantaj.
Şimdilik burada duruyorum, çünkü süperzekâ konusu başlı başına ayrı bir dikkat gerektiriyor. İkinci bölümde, insan yeteneklerini aşan yapay zekâların mümkün olup olmayacağını, CEO’ların bu konuda ne düşündüğünü ve hangi engellerin öne çıktığını yakından inceleyeceğim.
2027’de Süperzekâ Gerçek mi?
Bana sorarsan, son zamanlarda en çok merak ettiğim soru şu oldu: Gerçekten 2027 yılında insan zekâsını aşan yapay zekâ ile tanışacak mıyız? Bir yandan modellenen sistemlere bakınca “Evet, bu gidişle olmazsa olmaz” diyorum, diğer yandan teknik ve toplumsal engellerin varlığı beni frenliyor. Mesela, Llama 4 gibi sistemlerin geldiği nokta ortada. Ama sadece performans yetmiyor; daha büyük resme bakmak gerekiyor.
Son dönemde özellikle OpenAI’nin eski araştırmacıları tarafından hazırlanan bir rapor ortalığı epey karıştırdı. Rapor, yapay zekânın 2027 yılı gibi yakın bir zamanda insan seviyesini geçebileceğini öne sürüyor. Bu çalışma New York Times’ta da yer buldu, ki bu zaten meselenin ne kadar ciddiye alındığının göstergesi. Ancak burada herkesin aynı görüşte olmadığını hemen belirtmek gerekir.
CEO’lar Ne Diyor?
Konu süperzekâ gibi tartışmalı bir başlıksa, elbette işin nabzını tutan CEO’lara kulak vermek gerek. Ben de son birkaç ay içinde yapılan birkaç konferansı, sunumu ve röportajı takip ettim. Mesela Anthropic’in CEO’su Dario Amodei diyor ki: “Evet, ilerleme var ama sistemlerdeki ana sınırlayıcı faktör artık sadece algoritmalar değil. Verinin kalitesi düşükse, donanım yetişmiyorsa, ne yazarsan yaz, hayal ettiğin yapay zekâya ulaşamazsın.” Bence haklı bir nokta. Çünkü herkes sadece yazılımı büyütmeye çalışıyor ama veri ve enerji olmadan bu motor çalışmaz.
İşin teknik boyutunu biraz daha kurcalayacak olursak, mesela bu “data duvarı” meselesi birçok uzman için ciddi bir endişe kaynağı. Veri miktarı artıyor gibi görünse de, eğitim için gerçekten kaliteli ve kontrollü veri bulmak giderek zorlaşıyor. Özellikle sosyal medyada bile içerikler yapay zekâ ile üretilmeye başlandıktan sonra, makineler kendi türevlerinden öğrenmeye başlıyor. Bu da “veri kirliliği” denilen bambaşka bir sorunu gündeme getiriyor.
Donanım ve Jeopolitik Engeller
Sadece yazılım değil, donanım da ayrı bir sıkıntı. Bu sistemler giderek daha fazla GPU’ya ihtiyaç duyuyor. Fakat NVIDIA’nın özel üretim çiplerine olan bağımlılık, tedarik zincirine dair riskleri ortaya çıkarıyor. Hele ki Tayvan gibi çip üretiminde lider bölgelerde yaşanabilecek jeopolitik sıkıntılar, tüm yapay zekâ dünyasını etkileyebilir. Bunu sadece varsayım olarak değil, iş dünyasında ciddi risk analizi raporlarında görmeye başladım. Mesela, Wikipedia’da sıkça referans verilen makalelerde de çip üretimindeki tekelleşmeden bahsediliyor. Yani işler artık sadece “ne kadar iyi kod yazarsan o kadar iyi sonuç alırsın” seviyesinden çıktı.
Bazı CEO’lar buna rağmen çok iyimser. Özellikle açık kaynak tarafta büyük bir atılım yaşandığını belirtiyorlar. Scout modeli gibi yüksek bağlam zekâsına sahip sistemler, beri yandan Behemoth gibi çok büyük ve genel modellerin performansı, elimizde sağlam bir temel olduğuna işaret ediyor. Ama süperzekâ artık sadece matematiksel doğruluk değil, ahlaki muhakeme, sezgi, bağlam anlayışı gibi daha soyut yetenekleri de kapsamalı. Henüz orada değiliz desem yalan olmaz.
Süperzekâ Ne Kadar Gerçekçi?
Bazen şunu düşünüyorum: İnsan zekâsını geçmek demek sadece daha hızlı hesaplamak mı? Yoksa insan gibi düşünüp sezgisel kararlar almak mı? Llama 4 gibi modeller şu an için genellikle görev temelli çalışıyor. Soruyu soruyorsun, en iyi cevabı üretmeye çalışıyor. Ama kafasının içinde bir “neden” arayışı var mı? Burası hâlâ muallak. Yani uzun vadeli konuşursak, süperzekâ çok katmanlı bir kavram ve bu yönüyle hâlâ üzerinde uzlaşma yok.
Üstelik etik meseleler de içinden çıkılmaz boyutlara geliyor. Diyelim ki 2027’de bireylerden daha zeki bir yapay zekâ üretildi. Bu durumda sorumluluk kimde olacak? Modelin geliştiricisinde mi, onu eğiten toplumda mı, yoksa onu kullanan son kişide mi? Bu soruların hala cevaplarını arıyoruz. Her ne kadar teknolojik ilerleme hızlı olsa da, toplumsal anlayış bu kadar hızlı değişmiyor. Bu yüzden “süperzekâ olacak mı” sorusundan çok “süperzekâya hazır mıyız” sorusuna odaklanmak bana daha mantıklı geliyor.
Yolun Neresindeyiz?
Bence şu an, süperzekâya giden yolda köprüleri inşa ettiğimiz bir geçiş dönemindeyiz. Scout, Maverick ve Behemoth gibi Llama 4 modelleri bu köprünün taşlarını oluşturuyor. Ancak köprünün diğer tarafında neyle karşılaşacağımızı hâlâ bilmiyoruz. Teknoloji cephesindeki ilerleme umut verici; veri, enerji ve etik tarafında hâlâ sorun büyük. Özetle, 2027’de süperzekâ görünürde mümkün. Ama bu, sadece “ne kadar gelişmişiz” değil, “hangi sınırları aştık” sorusuyla da ilgili.
Llama 4’ün şu anki başarısı, belki de bu yolculukta en güven veren örneklerden biri. Açık kaynak yapısıyla kullanıcıları sürecin bir parçası yapıyor. GPT-5 ve Gemini 2.0 gibi rakiplerle kıyaslandığında daha samimi, daha elverişli hissettiriyor. Belki şu an için tam bir süperzekâ değiliz ama doğru yolda olduğumuzu söyleyebilirim. Bu arada Llama 4 ile ilgili daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsin, göz atmak istersen aklında bulunsun.
