Yerli yapay zeka, bir ülkenin kendi dilini, kültürünü ve verisini merkeze alarak geliştirdiği modeller ile bu modelleri kullanan uygulamaları ifade eder. Türkiye'de bu alandaki çalışmalar hem büyük dil modellerini hem de kamuya yönelik kurumsal sistemleri kapsıyor. Dil modelleri, metin üretme, özetleme, çeviri ve soru yanıtlama gibi görevleri yerine getiren yazılım sistemleridir. Yerli modellerin önemi, Türkçenin dil yapısının ve kültürel birikiminin doğrudan eğitim sürecine dahil edilmesinden kaynaklanıyor.
BİLGE, TÜBİTAK BİLGEM tarafından Sanayi ve Teknoloji Bakanlığı himayesinde geliştirilen ve Türkçenin yapısını temel alan bir büyük dil modeli ailesidir. Model boyutları 1 milyar parametreden 122 milyar parametreye kadar uzanıyor; 1B ve 9B sıfırdan eğitildi, 27B sürekli ön eğitimle, 122B ise ileri düzey eğitimlerle geliştiriliyor. Eğitim sürecinde yaklaşık 1 trilyon Türkçe kelimelik ham veri, 250 milyar yüksek kaliteli token ve 500 milyar sentetik veri kullanıldı. Burada parametre, modelin öğrenme kapasitesini belirleyen ayar sayısını ifade ediyor; genellikle daha fazla parametre daha geniş bir kapasiteye işaret ediyor.
BİLGE'nin kültürel çeviri skoru 50 üzerinden 44,44 olarak bildiriliyor. Aynı kaynaklara göre model, kültürel çeviride diğer büyük modellere kıyasla yüzde 41'e kadar daha yüksek performans gösteriyor. Kültürel çeviri, deyimler ve kültüre özgü ifadeler gibi birebir çeviriyle anlamı kaybolabilecek metinlerin doğru aktarılmasını kapsıyor. BİLGE henüz genel kullanıma açılmadı; bu nedenle günlük kullanım deneyimi hakkında bilgi bulunmuyor.
BİLGE metin üretimi, özetleme, çeviri ve mevzuat analizi gibi alanlarda kullanılıyor. Mevzuat analizi, hukuki metinlerin taranması ve sınıflandırılması gibi işleri kapsadığı için modelin Türkçe hukuk diline yatkınlığı burada belirleyici oluyor. Modelin ulusal güvenlikten tasarrufa kadar çeşitli alanlarda katkı sağlaması hedefleniyor. Ancak henüz genel kullanıma açılmadığı için bu alanlardaki yaygın kullanım henüz gerçekleşmiş değil.
Kumru, VNGRS tarafından Ekim 2025'te tanıtılan 7,4 milyar parametreli bir Türkçe dil modelidir. Modelin öne çıkan özelliği, 16 GB VRAM'e sahip ekran kartlarında çalışabilmesi; bu da onu bireysel kullanıcılar ve küçük ekipler için erişilebilir kılıyor. VRAM, ekran kartının kendi belleğini ifade eder ve modelin çalışması için gereken donanım kapasitesini belirler. Kumru'nun mobil cihazlar için Kumru-2B adlı daha küçük bir sürümü de bulunuyor.
Kumru-VLM, yaklaşık 2,4 milyar parametreyle Türkiye'nin ilk küçük görsel-dil modeli olarak tanıtıldı. Görsel-dil modelleri, hem görüntüyü hem metni birlikte işleyerek görüntü üzerine soru yanıtlama veya açıklama üretme gibi görevleri yerine getirebiliyor. Küçük ölçekli olması, modelin daha sınırlı donanımla çalıştırılabilmesine imkân tanıyor. Bu tür modeller, görsel içeriğin Türkçe olarak anlaşılması ve betimlenmesi gereken uygulamalar için kullanılabilir.
Cosmos T1, Yıldız Teknik Üniversitesi'nde Prof. Dr. Mehmet Fatih Amasyalı öncülüğündeki ekip tarafından geliştirilen ve Türkçe düşünen bir model olarak tanımlanıyor. Model 9 milyar parametreye sahip ve kendisinden yaklaşık 8 kat büyük modellerle rekabet ediyor. Zincirleme akıl yürütmeyle çalışıyor; bu yöntem, modelin bir soruyu adım adım çözerek sonuca ulaşmasını sağlıyor. Model, Hugging Face üzerinden açık ağırlıklı erişime açıldı; yani ağırlıkları indirilip incelenebiliyor.
Cosmos T1, Türkçe GSM8K testinde yüzde 77,41 doğruluk elde etti. Aynı testte Gemma-2-9B yüzde 63,10, Llama-3.1-70B ise yüzde 66,13 doğruluk gösterdi. GSM8K, ilkokul düzeyindeki matematik problemlerini çözmeye yönelik bir test seti; burada Türkçe versiyonu kullanılıyor. Sonuçlar, 9 milyar parametreli bir modelin kendisinden kat kat büyük modelleri Türkçe matematik alanında geçebildiğini gösteriyor.
Toprak, sıfırdan eğitilen açık kaynak bir Türkçe model olarak öne çıkıyor. Bağımsız bir proje olarak geliştirilmesi, kurumsal bir çatı altında yürütülen çalışmalardan farklı bir geliştirme modelini temsil ediyor. Açık kaynak yaklaşımı, modelin kodunun ve ağırlıklarının incelenebilmesine olanak tanıyor. Bu tür projeler, yerli dil modeli ekosisteminde bağımsız girişimlerin de yer alabildiğini gösteriyor.
Açık kaynak modellerde ağırlıklar ve genellikle eğitim kodları paylaşılır; bu sayede model incelenebilir, kendi verinizle uyarlanabilir ve kendi sunucunuzda çalıştırılabilir. Kapalı modellerde ise modele yalnızca sağlayıcının sunduğu arayüz veya API üzerinden erişilir ve iç işleyişi paylaşılmaz. Açık kaynak yaklaşımı, veri gizliliği veya özelleştirme ihtiyacı olan kullanıcılar için avantaj sağlıyor. Kapalı modeller ise genellikle kurulum ve bakım gerektirmeden kullanılabilirlik sunuyor.
Bir modelin parametre sayısı arttıkça çalışması için gereken donanım kapasitesi de genellikle artıyor. Örneğin Kumru, 7,4 milyar parametresiyle 16 GB VRAM'li ekran kartlarında çalışabiliyor; Kumru-VLM ise yaklaşık 2,4 milyar parametreyle daha da düşük donanımla kullanılabiliyor. Cosmos T1 ise 9 milyar parametreli bir model olarak kendisinden çok daha büyük modellerle aynı testlerde yarışabiliyor. Bu nedenle model seçerken yalnızca parametre sayısına değil, hedeflenen göreve ve eldeki donanıma birlikte bakmak gerekiyor.
VİA+, RTÜK tarafından yayın içeriklerini otomatik olarak izleyen bir sistem olarak kullanılıyor. Sistem günde yüz milyonlarca video karesini analiz ediyor; bu ölçek, manuel izlemenin pratikte mümkün olmayacağı bir hacme işaret ediyor. Sistemin nihai kararı yine insan veriyor; yani otomatik analiz, karar sürecini destekleyen bir araç olarak konumlanıyor. Bu yapı, yapay zekanın karar verici değil, karar destekleyici rolüne örnek oluşturuyor.
Yerli yapay zeka çalışmaları yalnızca dil modelleriyle sınırlı değil; kamu kurumları da içerik izleme ve analiz gibi alanlarda bu teknolojileri kullanıyor. VİA+ örneği, yapay zekanın düzenleyici kurumların iş süreçlerine nasıl entegre edilebileceğini gösteriyor. Bu tür uygulamalarda genellikle yüksek hacimli verinin otomatik işlenmesi ve insan kararının süreçte tutulması esas alınıyor. Kurumsal kullanım, modelin doğruluğu kadar denetlenebilirliğini de öne çıkarıyor.
Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi'ne göre TRAI Girişim Haritası, 25 yeni girişimin eklenmesiyle Nisan 2026 itibarıyla 482 yapay zeka girişimine ulaştı. Harita, Türkiye'deki yapay zeka girişimlerini tek bir yerde listeleyerek ekosistemin genel görünümünü sunuyor. Girişim sayısındaki artış, alana yönelik ticari ilginin de arttığını gösteriyor. Harita, yatırımcılar ve iş birliği arayan ekipler için bir başlangıç noktası işlevi görüyor.
Türkiye Yapay Zeka Zirvesi 19-20 Kasım tarihlerinde düzenlenecek. Etkinliğe 420'den fazla kurumdan 1.800'ün üzerinde katılımcının gelmesi bekleniyor. Zirve, yerli yapay zeka çalışmalarının ve ekosistemdeki aktörlerin bir araya geldiği bir buluşma noktası olarak planlanıyor. Bu tür etkinlikler, modelleri geliştiren ekiplerle bu teknolojileri kullanmak isteyen kurumların bir araya gelmesine imkân tanıyor.
Metin üretimi, bir modelin verilen bir istem doğrultusunda yeni metin oluşturması anlamına geliyor. Özetleme ise uzun bir metnin ana fikirlerinin daha kısa bir metne dönüştürülmesini kapsıyor. BİLGE gibi Türkçe odaklı modeller bu görevleri Türkçenin dil yapısına uygun biçimde yerine getirmek üzere geliştiriliyor. Bu görevler, kurumların belge işleme ve içerik yönetimi süreçlerinde kullanılabilecek temel yetenekler arasında yer alıyor.
Görsel-dil modelleri, bir görüntüyü ve bir metni birlikte işleyerek görüntü hakkında soruları yanıtlayabiliyor veya görüntüyü betimleyebiliyor. Kumru-VLM, yaklaşık 2,4 milyar parametreyle bu kategoride Türkiye'de geliştirilen ilk küçük model olarak tanıtıldı. Küçük ölçek, modelin daha mütevazı donanımlarla çalıştırılabilmesini sağlıyor. Bu tür modeller, görsel içeriğin Türkçe olarak anlaşılması gereken uygulamalarda kullanılabilir.
Zincirleme akıl yürütme, bir modelin bir problemi doğrudan yanıtlamak yerine ara adımlara bölerek çözmesini ifade ediyor. Cosmos T1'in bu yöntemle çalıştığı ve Türkçe matematik testinde yüzde 77,41 doğruluk elde ettiği bildiriliyor. Adım adım çözüm, özellikle matematik ve mantık gerektiren görevlerde sonucun izlenebilirliğini artırıyor. Bu yaklaşım, modelin yanıtına nasıl ulaştığının görülebilmesine de katkı sağlıyor.
Yerli yapay zeka modelleri, kurumların Türkçe belgelerini işlemesi, yayın içeriklerinin otomatik izlenmesi ve kültürel çeviri gibi farklı senaryolarda değerlendirilebiliyor. Bireysel kullanıcılar için Kumru gibi görece küçük modeller kendi donanımlarında çalıştırılabiliyor; Cosmos T1 ise açık ağırlıklı erişimiyle incelenebiliyor. Kurumsal ölçekte ise VİA+ örneğinde olduğu gibi yüksek hacimli veri işleme öne çıkıyor. Hangi modelin uygun olduğu, hedeflenen göreve, veri gizliliği ihtiyacına ve eldeki donanıma göre değişiyor.
Türkiye'de yerli yapay zeka alanında büyük dil modelleri, görsel-dil modelleri ve kamuya yönelik uygulamalar bir arada ilerliyor. BİLGE henüz genel kullanıma açılmadı; Cosmos T1 ise Hugging Face üzerinden açık ağırlıklı erişime sunuldu. Ekosistem tarafında TRAI Girişim Haritası Nisan 2026 itibarıyla 482 girişimi listeliyor ve Türkiye Yapay Zeka Zirvesi 19-20 Kasım'da düzenlenecek. Bu tablo, alanın hem araştırma hem de ticari boyutta büyümeye devam ettiğini gösteriyor.
