Yerli Yapay Zekâ Modelleri: Hangisi Bugün Kullanılabilir?

Türkiye'de bugün iki tür yerli yapay zekâ kullanılabiliyor: API ile hemen bağlanabileceğiniz yurt içi bir platform (EVREN) ve indirip kendi sunucunuzda çalıştırabileceğiniz Türkçe modeller (Kumru-2B, Trendyol LLM, COSMOS, Turkcell). Aramada ikisi de aynı başlık altında, yerli yapay zekâ modelleri diye karşınıza çıkar. EVREN'de çalışan sohbet modelleri ise DeepSeek, GLM ve Qwen gibi yabancı açık modellerdir.

Aşağıdaki tablolar sekiz adı geliştirene, ağırlığın indirilip indirilemediğine ve lisansa göre ayırıyor. Her hücre 11 Ekim 2026'da model kartından ya da kurumun kendi sayfasından okundu.

Yerli kelimesi üç ayrı şeyi anlatıyor

Yerli yapay zekâ başlığı altında üç farklı iş anılıyor: yurt içinde çalışan bir altyapı, Türkçe için sıfırdan eğitilmiş bir model ve açık bir modelin Türkçe ince ayarı (fine-tuning). Altyapı verinin nerede işlendiğini belirler. Sıfırdan eğitilen model Türkçe için kendi tokenizer'ını getirebilir. İnce ayarda ise tabanın lisansı türeve geçebilir.

• Yerli altyapı: EVREN, Savunma Sanayii Başkanlığı çatısında açık ağırlıklı modelleri yurt içindeki bir H200 kümesinde tek bir OpenAI uyumlu uç noktadan sunan platformdur. Model listesi, kota ve kredi düzeni EVREN yapay zekâ platformunu tanıtan yazıda.
• Sıfırdan Türkçe: Kumru-2B kartına göre VNGRS, Kumru'yu Türkçe için sıfırdan geliştirdi ve 500 GB temizlenmiş metinle 300 milyar token ön eğitimden geçirdi. Kart, Türkçe için geliştirilmiş bir tokenizer'dan da söz eder.
• Türkçe ince ayar: Trendyol LLM, COSMOS, Turkcell LLM ve EVREN'deki Laya, başka bir kurumun açık modelini Türkçe veriyle uyarlar.

BİLGE iki gruba birden girer. Resmî sitesine göre 1B ve 9B sürümleri sıfırdan eğitildi, 27B ise açık kaynak modeller üzerine Türkçe verilerle sürekli ön eğitimle (continued pre-training) geliştirildi. Tek bir yerli etiketi, aynı ailenin içindeki farkı bile saklıyor.

Kim geliştirdi, neyin üzerine kuruldu?

Sekiz adın dördü başka bir kurumun açık modelinin Türkçe ince ayarı, biri sıfırdan Türkçe eğitilmiş, biri platformdur. BİLGE ikisinin karışımı, T3 AI'nın türü ise açıklanmamış.

Kendi sunucunuzda çalıştırmayı düşünüyorsanız ilk bakılacak sütun parametredir: tablodaki indirilebilir dört modelin hepsi 10 milyar parametrenin altında. EVREN kataloğundaki en büyük model ise 1.020 milyar parametrelik Xiaomi MiMo.

İndirebilir misiniz, ürününüzde kullanabilir misiniz?

Tablodakilerden dördü bugün Hugging Face'ten indirilebilir: üçü Apache 2.0, biri Gemma şartlarıyla gelir. EVREN ve Laya'ya API ile ulaşılır. BİLGE ile T3 AI'nın resmî sayfalarında indirme bağlantısı ya da API adresi yok.

İndirilebilen modellerde son güncelleme, Hugging Face deposundaki son değişikliğin tarihidir ve bakımın sürüp sürmediğine işaret eder. Turkcell'in hesabında 4 Nisan 2024'ten sonra yeni bir dil modeli yok.

Apache 2.0 ile Gemma şartları aynı serbestliği vermez

İkisi de kullanmaya, değiştirmeye ve dağıtmaya izin verir, fark Gemma'nın kısıtlarındadır. Gemma kullanım şartlarına göre Yasaklı Kullanım Politikası'ndaki kullanımlar size de yasaktır ve türevi dağıttığınız herkese şartların bir kopyasıyla bu kısıtları aktarmanız gerekir. Bu şartlar Gemma 2 ve 3 tabanlı Turkish-Gemma-9b-T1 ile Trendyol-LLM-Asure-12B'yi bağlar. Gemma 4 ise farklı: Google'ın gemma-4-31B kartı lisansı Apache 2.0 olarak gösteriyor.

Apache tarafında Trendyol'un kartı, 8B-T1 için ticari ve araştırma kullanımının serbest olduğunu ve lisansın taban Qwen3-8B ile aynı olduğunu belirtir. Lisans türlerinin pratik farkı MIT, GPL ve Apache karşılaştırmamızda anlatılıyor.

Aynı markanın iki modeli iki ayrı lisans taşıyabilir: Trendyol-LLM-8B-T1 Apache 2.0, Şubat 2026'da yayımlanan Asure-12B ise Gemma lisanslıdır. Aracı bir liste de yanılabilir. EVREN'in listesi gemma-4-31b'yi Gemma, deepseek-v4-flash'ı DeepSeek lisanslı diye etiketliyor, Google'ın ve DeepSeek'in kartlarında ise Apache 2.0 ve MIT var. Lisansı indirdiğiniz deponun kartından okuyun, marka adı ya da aracı liste bunu söylemez.

Lisans etiketi ağırlığa erişim demek olmuyor

EVREN'in Türkçe Laya'sı bunun örneği: herkese açık model listesinde lisansı Apache 2.0 görünüyor, ama ağırlığı indirilemiyor. Liste deposunu evren/laya-tr-v5 diye gösteriyor ve bu ad 11 Ekim 2026'da Hugging Face'te oturum açmadan okunamıyor. EVREN'in Türkçe Laya'sını bugün sadece API üzerinden kullanabilirsiniz. Aynı mmBERT-base omurgayı taşıyan çok dilli Laya ise ConvAI'ın laya-multilingual kartında Apache 2.0 ile indirilebilir, ama EVREN'in Türkçe ince ayarını içermez.

Kumru'da da benzer bir ayrım var. 7 milyarlık sürüm tarayıcı demosunda duruyor, VNGRS'in Hugging Face hesabındaki Kumru depoları ise 2B sürümüne ait.

EVREN'de yerli olan altyapı ve veri konumu

EVREN'in yerli tarafı modeller değil, onları çalıştıran yurt içi küme ve verinin kaldığı yerdir. Platformun LLM çıkarım sayfasına göre istem, yanıt ve kullanım kayıtları Türkiye'de işlenir, yurt dışına veri aktarılmaz. Kişisel veri işleyen bir uygulamada bu, modelin menşeinden daha belirleyici olabilir. KVKK tarafı yapay zekâ projelerinde veri gizliliği yazısında.

Platformun herkese açık model listesinde 11 Ekim 2026'da tek bir Türkçe ince ayar var: deposu EVREN adına kayıtlı Laya. Ötekiler DeepSeek, Z.ai, Qwen, Google, Xiaomi, Cloudflare ve rednote'un modelleri. İlk isteği göndermek için EVREN API'sine PHP ile ilk istek yazısına bakabilirsiniz.

Laya'nın Türkçe ince ayarı neyi değiştiriyor?

Platformun kataloğunda yayımladığı iç ölçüme göre Türkçe ince ayar, Laya'nın MASSIVE niyet testindeki seçim sonucunu %69'dan %93'e, OffensEval-TR'deki evet-hayır sonucunu %72'den %91'e çıkarıyor. Laya metin üretmez: bir metne tanımladığınız seçim, puan ve evet-hayır sorularını olasılıklarıyla yanıtlar.

Aynı kataloğun karşılaştırmasında Cloudflare'in 27 milyar parametreli, yani Laya'dan 84 kat büyük Clef'i dört Türkçe setin üçünde Laya'yı geçiyor. Hakaret tespitinde (OffensEval-TR) ise Laya önde kalıyor. Katalog bu yüzden hakaret ve saldırganlık tespitinde Laya'yı öneriyor. Clef'in katalog açıklamasında ise uzun belge, sözleşme ve çok alanlı JSON kayıtlarında Laya'dan daha isabetli olduğu yazıyor.

Hangi ihtiyaç için hangisi?

Laya ile Clef satırlarını işin türü, ötekileri üç soru ayırır: API ile mi çalışacaksınız, kendi sunucunuzda mı; metin mi üreteceksiniz, sınıflandırma mı yapacaksınız; Gemma'nın kullanım kısıtları sizin için sorun mu?

Uzun belge işleyecekseniz bağlam penceresine de bakın: Kumru-2B kartında 8.192, Trendyol-LLM-8B-T1 kartında 32 bin token geçiyor. Akıl yürütme için Trendyol-LLM-8B-T1 de bir seçenek: kartı asıl hedefini Türkçe akıl yürütme olarak tanımlıyor ve Apache 2.0 lisansı ticari üründe Gemma şartlarından az yükümlülük getirir. Turkcell-LLM-7b-v1 Apache 2.0 lisanslı olsa da Nisan 2024'ten beri değişmeyen bir depoyu yeni projeye almak bakım yükünü size bırakır. T3 AI'nın resmî sitesinde ise erişim, lisans ya da API bilgisi yok.

Bu tablo hangi gelişmeyle eskir?

Üç gelişme kararı değiştirir: EVREN'in ücretsiz döneminin bitmesi, BİLGE'nin erişime açılması ve Laya'nın Türkçe ağırlıklarının yayımlanması. EVREN'in ücretsiz dönemi 1 Kasım 2026'da bitiyor, platform modellere API anahtarı ve kredi bakiyesiyle erişildiğini belirtiyor.

BİLGE'nin sitesi 122B'yi hâlâ geliştiriliyor olarak gösteriyor ve altbilgisinde henüz genel kullanıma açılmadığını söylüyor. Bir API ya da indirme açılırsa pilot dışındaki projeler için de seçenek olur. EVREN, Laya'nın Türkçe deposunu herkese açarsa sınıflandırmayı kendi sunucunuza taşıyabilirsiniz. İkisini de izlemenin yolu aynı: kurumun kendi sayfası ve Hugging Face hesabı.

Bir Türkçe modeli projeye almadan önce üç bilgiye bakmak yeter: deposunun Hugging Face'te herkese açık olması, kartındaki lisansın ürününüzü satmanıza izin vermesi ve Hugging Face'teki son değişiklik tarihinin bakımın sürdüğüne işaret etmesi. Üçü de tutuyorsa model, yerli etiketi taşısın taşımasın kendi sunucunuza alınabilir ve verinin nerede işlendiğine siz karar verirsiniz. Depo kapalıysa kurumun API'sine ya da pilot programına başvurulur, ikisi de yoksa tablodaki açık bir modele geçilir.