Açık kaynaklı LLM’ler (Büyük Dil Modelleri), 2026’da araştırma deneylerinden üretime hazır alternatiflere ve özel API’lere dönüştü. En iyi açık kaynaklı LLM’ler (DeepSeek-V3.2, Llama 4, Qwen 2.5 ve Gemma 3), kendi kendine barındırma ve özelleştirmeye olanak tanırken akıl yürütme, kodlama ve çok modlu görevlerde sınır düzeyinde performans sunar. Üretim LLM dağıtımlarının yarısından fazlası artık GPT-5 veya Claude gibi kapalı API’ler yerine açık kaynak modelleri kullanıyor. 2025’teki “DeepSeek anı”, açık kaynak LLM’lerin özel model yeteneklerini önemli ölçüde daha düşük maliyetlerle karşılayabildiğini kanıtladı. Açık kaynaklı LLM’leri seçen kuruluşlar, veri gizliliğine, maliyet öngörülebilirliğine, ince ayar esnekliğine ve API hız sınırlarından bağımsızlığa öncelik verir. DeepSeek, Llama ve Qwen karşılaştırmasını değerlendirmek, model mimarilerini, lisans kısıtlamalarını ve dağıtım seçeneklerini anlamayı gerektirir. Açık kaynak LLM’ler, veri yerleşimi, özel davranış veya API maliyetlerinin fahiş hale geldiği yüksek hacimli çıkarım gerektiren alanlarda öne çıkıyor.

Bu kapsamlı kılavuz, ekiplerin yapay zeka uygulamaları için en uygun açık kaynak dil modellerini seçmelerine yardımcı olmak amacıyla 2026’nın en iyi açık kaynak yüksek lisanslarını inceleyerek yetenekleri, performans karşılaştırmalarını, lisans koşullarını, donanım gereksinimlerini ve dağıtım stratejilerini karşılaştırır.

Bu kılavuz, gerçek dünya uygulamaları için önemli olan modellere odaklanarak 2026’da mevcut olan en iyi açık kaynaklı LLM’leri inceliyor: akıl yürütme, kodlama, aracı iş akışları ve çok modlu görevler.

Bir Modeli “Açık Kaynak” Yapan Nedir?

“Açık kaynak LLM” terimi sıklıkla gevşek bir şekilde kullanılır. Çoğu model, geleneksel açık kaynak yerine açık ağırlıklar kategorisine girer. Bu, model parametrelerinin kamuya açık olarak indirilebileceği anlamına gelir, ancak lisans ticari kullanım, yeniden dağıtım veya eğitim verilerinin ifşa edilmesine ilişkin kısıtlamalar içerebilir.

Açık Kaynak Girişimi’ne göre, tamamen açık kaynak modelleri yalnızca ağırlıkları değil, aynı zamanda eğitim kodunu, veri kümelerini (yasal olarak mümkün olduğunda) ve ayrıntılı veri kompozisyonunu da yayınlamalıdır. 2026’da bu çıtayı karşılayan çok az model var.

Pratik amaçlar doğrultusunda bu kılavuz, ücretsiz olarak indirilebilen, kendi kendine barındırılabilen, ince ayar yapılabilen ve dağıtılabilen modellere odaklanır; çoğu ekibin “açık kaynak” seçeneklerini değerlendirirken önem verdiği şey budur.

Neden Açık Kaynak Yüksek Lisans Programlarını Seçmelisiniz?

Veri gizliliği ve kontrolü. Altyapınızda model çalıştırmak, hassas verilerin ağınızdan asla çıkmaması anlamına gelir. Bu, sağlık hizmetleri, finans ve sıkı uyumluluk gerekliliklerine sahip tüm sektörler için önemlidir.

Maliyet öngörülebilirliği. API tabanlı fiyatlandırma, kullanıma göre ölçeklenir ve ürün lansmanları veya viral anlarda öngörülemeyen faturalar oluşturur. Kendi kendine barındırılan modeller, değişken maliyetleri sabit altyapı harcamalarıyla değiştirir.

Özelleştirme derinliği. Kapalı modellerde ince ayar yapılması, satıcıların sunduğu özelliklerle sınırlıdır. Açık ağırlıklar, eğitim verileri, hiper parametreler ve optimizasyon stratejileri üzerinde tam kontrol sağlar.

Satıcı bağımsızlığı. API sağlayıcıları modelleri kullanımdan kaldırabilir, fiyatlandırmayı değiştirebilir veya erişimi kısıtlayabilir. Ağırlıklara sahip olmak bu riski ortadan kaldırır.

Takaslar mı? Açık kaynak modelleri, kıyaslamalarda genellikle sınır kapalı modellerin gerisinde kalır, altyapı yönetimi gerektirir ve güvenlik sorumluluğunu tamamen ekibinize devreder.

2026’nın En İyi Açık Kaynak Yüksek Lisans Dereceleri

DeepSeek-V3.2

DeepSeek-V3.2, muhakeme ve aracılı iş yükleri için en güçlü açık kaynak modellerinden biri olarak ortaya çıktı. İzin verilen MIT Lisansı kapsamında yayımlanan bu ürün, uzun bağlam senaryoları için sınır düzeyindeki performansı gelişmiş verimlilikle birleştirir.

Önemli yenilikler:

  • DeepSeek Seyrek Dikkat (DSA): Kaliteyi korurken uzun girdiler için bilgi işlem miktarını azaltan bir seyrek dikkat mekanizması.
  • Ölçeklendirilmiş takviyeli öğrenme: Akıl yürütme performansını GPT-5 alanına taşıyan yüksek işlemli RL ardışık düzeni. DeepSeek’in teknik raporuna göre DeepSeek-V3.2-Speciale varyantının AIME ve HMMT 2025 gibi kıyaslamalarda GPT-5’i geride bıraktığı bildiriliyor.
  • Ajantik görev sentezi: Arama, kodlama ve çok adımlı araç kullanımını kapsayan 1.800’den fazla farklı ortam ve 85.000’den fazla aracı görevi konusunda eğitim verildi.

En iyisi: LLM temsilcileri veya muhakeme ağırlıklı uygulamalar geliştiren ekipler. Model, araç çağrılarını hem düşünme hem de düşünmeme modlarında destekleyerek üretim aracısı iş akışları için pratik hale getirir.

Donanım gereksinimleri: Önemli miktarda bilgi işlem gerekiyor. Verimli hizmet, 8× NVIDIA H200 (141 GB bellek) gibi çoklu GPU kurulumlarını gerektirir.

MiMo-V2-Flash

Xiaomi’nin MiMo-V2-Flash, toplam 309 milyar parametreye sahip ancak token başına yalnızca 15 milyar aktif olan ultra hızlı bir Uzmanlar Karması (MoE) modelidir. Bu mimari, mükemmel servis verimliliğini korurken güçlü bir yetenek sunar.

Temel özellikler:

  • Karma dikkat tasarımı: Yalnızca 6 katmandan 1’inde tam küresel dikkat ile çoğu katman için kayan pencere dikkatini (128 simgeli pencere) kullanır. Bu, uzun bağlamlarda KV önbellek depolamasını ve dikkat hesaplamasını yaklaşık 6 kat azaltır.
  • 256K içerik penceresi: Son derece uzun girişleri verimli bir şekilde işler.
  • En iyi kodlama performansı: Xiaomi’nin kıyaslamalarına göre MiMo-V2-Flash, 2-3 kat daha az toplam parametreye sahip olmasına rağmen yazılım mühendisliği görevlerinde DeepSeek-V3.2 ve Kimi-K2’den daha iyi performans gösteriyor.

En iyisi: Çıkarım hızının önemli olduğu yerlerde hizmet veren yüksek verimli üretim. Xiaomi agresif fiyatlandırmayla saniyede yaklaşık 150 token rapor ediyor (API aracılığıyla erişildiğinde bir milyon giriş tokenı başına 0,10 $, bir milyon çıkış tokenı başına 0,30 $).

Model, eğitim sonrası için Çok Öğretmenli Çevrimiçi Politika Ayrıştırma’yı (MOPD) kullanıyor ve yoğun, belirteç düzeyinde ödüller aracılığıyla birden fazla alana özgü öğretmen modelinden öğrenme sağlıyor. Ayrıntıları teknik raporlarında bulabilirsiniz.

Kimi-K2.5

Kimi-K2.5, 1 trilyon toplam parametreye sahip (32B etkin) yerel çok modlu bir MoE modelidir. Kimi-K2-Base üzerine kurulu olup, yaklaşık 15 trilyon karma görüş ve metin jetonuyla eğitilmiştir.

Tasarım felsefesi: Metin ve görüntü, görüntüyü son aşamadaki bir adaptör olarak ele almak yerine, başlangıçtan itibaren erken görüntü birleştirme yoluyla birlikte optimize edilir. Moonshot AI’nin araştırma makalesine göre, bu yaklaşım, sabit token bütçeleri altında geç füzyondan daha iyi sonuçlar veriyor.

Öne çıkan özellikler:

  • Anında ve Düşünme modları: Kullanım senaryosuna göre gecikmeyi ve muhakeme derinliğini dengeleyin.
  • Görme ile kodlama: Görüntü/videodan koda, görsel hata ayıklama ve kullanıcı arayüzü yeniden yapılandırması için en güçlü açık modellerden biri olarak konumlandırılmıştır.
  • Agent Swarm (beta): 1.500’e kadar araç çağrısı gerçekleştiren 100’e kadar alt aracıyı kendi kendine yönlendirebilir. Moonshot, karmaşık görevlerin tek aracılı yürütülmesine kıyasla 4,5 kata kadar daha hızlı tamamlandığını bildirdi.
  • 256K bağlam penceresi: Uzun aracı izlerini ve büyük belgeleri yönetir.

Lisans notu: Aylık 100 milyonun üzerinde aktif kullanıcıya veya 20 milyon ABD dolarının üzerinde gelire sahip ticari ürünler için “Kimi K2.5” markasını gerektiren değiştirilmiş bir MIT lisansı altında yayınlandı.

GLM-4.7

Zhipu AI’dan GLM-4.7, eylemli yetenekleri, karmaşık akıl yürütmeyi ve gelişmiş kodlamayı tek bir modelde birleştiren gerçek anlamda genelci bir Yüksek Lisans eğitimi oluşturmaya odaklanıyor.

GLM-4.6’ya göre önemli iyileştirmeler:

  • Daha güçlü kodlama aracıları: Zhipu’nun değerlendirmelerine göre DeepSeek-V3.2, Claude Sonnet 4.5 ve GPT-5.1 ile eşleşen veya onları aşan, aracılı kodlama kıyaslamalarında net kazanımlar.
  • Daha iyi araç kullanımı: Araç ağırlıklı görevlerde ve tarama tarzı iş akışlarında artırılmış güvenilirlik.
  • Kontrol edilebilir çok yönlü akıl yürütme: Üç düşünme moduna sahiptir:
    • Aralıklı Düşünme: Yanıtlardan ve araç çağrılarından önce düşünür
    • Korunmuş Düşünce: Sapmayı azaltmak için dönüşlerde önceden düşünmeyi korur
    • Sıra Düzeyinde Düşünme: Yalnızca gecikmeyi/maliyeti yönetmek için gerektiğinde akıl yürütmeyi etkinleştirin

En iyi kullanım alanı: Akıl yürütme, kodlama ve aracılık yeteneklerinin bir arada kullanılmasını gerektiren uygulamalar. Kaynakları kısıtlı ekipler için GLM-4.5-Air FP8 tek bir H200’e sığar. GLM-4.7-Flash çeşidi, yerel kodlama görevleri için güçlü performansa sahip hafif bir 30B MoE’dir.

Lama 4

Meta’nın Llama 4 serisi, Mixture of Experts’e yönelik büyük bir mimari değişime işaret ediyor. Şu anda iki model mevcuttur:

Llama 4 Scout: 16 uzman arasında toplam 109B’den 17B aktif parametre. 10 milyon token içerik penceresine sahiptir. Tek bir H100’e sığar ve tüketici GPU dağıtımı için int4’e nicemlenebilir.

Llama 4 Maverick: 1 milyon bağlam penceresiyle 128 uzman genelinde toplam 400 milyardan 17 milyar aktif. Meta bunu dahili olarak WhatsApp, Messenger ve Instagram için kullanır. Meta’nın kıyaslamalarına göre, çeşitli görevlerde GPT-4o ve Gemini 2.0 Flash’ı geride bırakıyor.

Çok modlu yetenekler: Her iki model de doğal olarak çok modludur (metin ve görseller girer, metin çıkar). Ancak, Meta’nın kabul edilebilir kullanım politikası uyarınca görüş özellikleri AB’de engellenmiştir.

Çoklu dil desteği: 12 ana dil için ince ayar desteğiyle 200 dilde eğitim verilmiştir.

Lisans: Llama 4 Topluluk Lisansı kapsamında “Açık ağırlıklar”. Aylık 700 milyon aktif kullanıcının altında ticari kullanıma izin verir. “Built with Llama” markasını gerektirir ve alt türevler lisans kısıtlamalarını devralır.

Google Gemma 3

Gemma 3, Gemini 2.0’ın teknolojisinden yararlanıyor. Google’ın teknik raporuna göre 27B modelinin, LMArena kriterlerinde Llama-405B, DeepSeek-V3 ve o3-mini’yi geride bıraktığı bildiriliyor; 27B modeli, boyutunun 15 katı kadar performans sergiliyor.

Model boyutları: 270M, 1B, 4B, 12B ve 27B. Minik 270M, Pixel 9 Pro’da 25 konuşma için %0,75 pil kullanır. 4B ve daha büyük modeller multimodal’ı (metin ve resimler) destekler.

Teknik özellikler:

  • 128K bağlam penceresi: Tek bir istemde 30 yüksek çözünürlüklü görüntüyü, 300 sayfalık bir kitabı veya bir saatlik videoyu yönetir.
  • Yerel işlev çağrısıyla 140’tan fazla dil desteği.
  • 5’e 1 aralıklı dikkat mimarisi: Kaliteden ödün vermeden KV önbelleğinin yönetilebilir olmasını sağlar.

Güvenlik özellikleri: ShieldGemma 2, Google’ın değerlendirmelerine göre müstehcen, şiddet içeren ve tehlikeli içerik algılama konusunda LlavaGuard 7B ve GPT-4o mini’den daha iyi performans göstererek zararlı resim içeriğini filtreler.

Dağıtım: Gemma QAT (kuantizasyona duyarlı eğitim), 27B modelinin RTX 3090 gibi tüketici GPU’larında çalıştırılmasına olanak tanır. Çerçeve uyumluluğu Keras, JAX, PyTorch, Hugging Face ve vLLM’yi kapsar.

gpt-oss-120b

OpenAI’nin gpt-oss-120b bugüne kadarki en yetenekli açık ağırlık modelidir. 117B toplam parametresi ve MoE mimarisiyle o4-mini gibi tescilli modellere rakip olur.

Eğitim yaklaşımı: Takviyeli öğrenim ve o3’ten alınan derslerle eğitilmiştir. Akıl yürütme görevlerine, STEM’e, kodlamaya ve genel bilgiye odaklanın. O4-mini’ye güç veren genişletilmiş bir tokenizer kullanır.

Şunlar için idealdir: API bağımlılıkları olmadan OpenAI tarzı model davranışı isteyen ekipler. Tamamen açık ağırlıktadır ve ticari kullanıma uygundur.

Not: Model açıklaması kaynak materyallerde kısaltılmıştır, ancak tam mülkiyet avantajıyla orta seviye özel modellere doğrudan rakip olarak konumlandırılmıştır.

Doğru Model Nasıl Seçilir

Gerekçe ve aracılar için: DeepSeek-V3.2 veya GLM-4.7 ile başlayın. Her ikisi de çok adımlı akıl yürütme ve araç kullanımında mükemmeldir.

Yüksek verimli üretim için: MiMo-V2-Flash, güçlü kaliteyle saniyede en iyi tokenları sunar. Hibrit dikkat tasarımı, çıkarım maliyetlerinin yönetilebilir olmasını sağlar.

Çok modlu iş akışları için: Kimi-K2.5 veya Gemma 3 en iyi görüş yeteneklerini sağlar. Kimi görüntülerden kod yazma konusunda uzmanlaşırken Gemma daha geniş dağıtım seçenekleri sunuyor.

Kaynak kısıtlamaları için: Gemma 3 4B veya GLM-4.7-Flash, küçük paketlerde şaşırtıcı yetenekler sunar. Her ikisi de tüketici donanımı üzerinde çalışır.

Genel amaçlı dağıtım için: Llama 4 Scout veya Maverick, Meta’nın ekosistem desteğiyle her yönüyle sağlam bir performans sağlar.

Dağıtımda Dikkat Edilmesi Gerekenler

Bağlam pencereleri pazarlamanın önerdiğinden daha önemlidir. Gerçek dünyadaki uygulamaların çoğu 8K token’ların altında kullanır. Kitapları veya uzun kod tabanlarını işlemiyorsanız 256K’lık bir pencere aşırıya kaçar.

Kuantizasyon dostunuzdur. INT4 nicelemesi genellikle minimum kalite kaybıyla model boyutunu 4 kat azaltır. Llama 4 Scout ve Gemma 3 27B gibi modeller, niceleme sonrasında tüketici GPU’ları için pratik hale geliyor.

Gerçek verilerinizle test edin. Karşılaştırma puanları sentetik görevleri ölçer. Modeli, kullanım senaryonuzdan temsili sorgular üzerinde çalıştırın. Yük altında gecikmeyi ölçün. Her bin yanıt başına halüsinasyonları sayın.

Lisans sonuçları başarı ile birlikte artar. Çoğu “açık” lisans, geniş ölçekte kısıtlamalar ekler. Lama, 700 milyonun üzerinde kullanıcı için marka bilinci oluşturmayı gerektirir. Kimi, 100 milyon kullanıcı veya 20 milyon ABD Doları gelirin üzerinde marka bilinci oluşturmayı gerektiriyor. DeepSeek’in MIT lisansında böyle bir kısıtlama yoktur.

İleriye dönük

Açık kaynak ve tescilli modeller arasındaki fark daralmaya devam ediyor. DeepSeek-V3.2 Speciale, belirli muhakeme kriterleri açısından GPT-5’e uyuyor veya onu aşıyor. Gemma 3 27B, boyutunun 15 katı olan modellerden daha iyi performans gösteriyor. MiMo-V2-Flash, maliyetin çok altında bir maliyetle sınır kodlama performansı sunar.

Yapay zeka dağıtımının ekonomisi değişiyor. Açık kaynak modellerinde uzmanlaşan kuruluşlar yapay zeka altyapıları, maliyetleri ve verileri üzerinde kontrol sahibi olur. API’lere bağımlı kalanlar, devam eden satıcı riskiyle ve öngörülemeyen fiyatlandırmayla karşı karşıyadır.

2026 için soru, açık kaynak modellerinin kullanılıp kullanılmayacağı değil, özel kullanım durumunuz için hangilerinin dağıtılacağıdır. Modeller hazır. Altyapı olgun. Artık zamanı geldi. Bilgiye dayalı uygulamalar için RAG çerçeveleri ve verimli erişim için vektör veritabanları ile entegrasyon yapmayı düşünün.

Sıkça Sorulan Sorular

2026’nın en iyi ücretsiz açık kaynak LLM’si hangisi?

DeepSeek-V3.2, MIT lisanslaması, kullanım kısıtlaması olmaması ve sınır düzeyinde akıl yürütme yetenekleriyle en iyi ücretsiz açık kaynak LLM’yi sunar. Llama 4, çoğu kullanım durumu için kabul edilebilir lisanslama koşullarıyla daha geniş ekosistem desteği sağlar. Qwen 2.5 çok dilli uygulamalarda mükemmeldir. Kaynakların kısıtlı olduğu ortamlar için Gemma 3 4B, tüketici donanımı konusunda etkileyici yetenekler sunar. “En iyi”, muhakeme (DeepSeek), ekosistem (Llama), çok dillilik (Qwen) veya verimlilik (Gemma) gibi özel ihtiyaçlarınıza bağlıdır.

Llama 4’ü dizüstü bilgisayarımda çalıştırabilir miyim?

Llama 4 Scout (35B parametresi), yaklaşık 70 GB’lik (ölçülenmemiş) VRAM gerektirir; bu, dizüstü bilgisayarlar için pratik değildir. INT4 niceleme ile bellek gereksinimleri ~18 GB’a düşer, bu da özel GPU’lara (RTX 4090, M3 Max 128 GB) sahip ileri teknoloji dizüstü bilgisayarlarda mümkün kılar. Tipik dizüstü bilgisayarlar için Gemma 3 4B (~4GB nicelikli) veya GLM-4.7-Flash gibi daha küçük modelleri düşünün. Bulut sağlayıcıları (RunPod, Lambda Labs), donanıma geçmeden önce daha büyük modellerle denemeler yapmak için GPU örneklerini saat başına 0,50-2 ABD doları karşılığında sunuyor.

Kendi kendine barındırılan bir LLM’yi çalıştırmanın gerçekte maliyeti nedir?

Maliyetler donanım ve elektriğe ayrılıyor. Özel bir GPU sunucusunun (RTX 4090 veya A6000) ön maliyeti 2.000-7.000 ABD Doları, ayrıca 7/24 çalışma için ayda 50-150 ABD Doları elektrik maliyeti vardır. Bulut GPU örneklerinin maliyeti saat başına 0,50-3 ABD dolarıdır (ayda sürekli olarak 360-2.160 ABD doları). Aralıklı kullanım için bulut daha ucuzdur. Yüksek hacimli üretim iş yükleri için (>10 milyon jeton/gün), kendi kendine barındırma, API maliyetleriyle karşılaştırıldığında 3-6 ay içinde bile bozulur. Daha küçük GPU’lardaki nicelenmiş modeller, kabul edilebilir kaliteyi korurken maliyetleri önemli ölçüde azaltır.

Açık kaynaklı yüksek lisans eğitimleri ticari kullanım için güvenli midir?

Lisanslama önemli ölçüde değişiklik gösterir. DeepSeek-V3.2’nin (MIT lisansı) herhangi bir kısıtlaması yoktur. Llama 4, 700 milyondan fazla kullanıcı için Meta markalama gerektirir. Qwen 2.5, atıfta bulunularak ticari kullanıma izin verir. Gemma 3, Google’ın şartları kapsamında ticari kullanıma izin vermektedir. Her zaman belirli lisans koşullarını inceleyin; “açık kaynak” otomatik olarak sınırsız ticari kullanım anlamına gelmez. Yasal kesinlik sağlamak amacıyla, özel dağıtım ölçeğiniz ve sektörünüz için lisanslamanın etkileri konusunda hukuk danışmanınıza danışın.

RAG uygulamaları için hangi açık kaynak LLM en iyisidir?

RAG uygulamaları için talimat takibi ve bağlam kullanımı için optimize edilmiş modelleri seçin. Llama 4 Scout ve DeepSeek-V3.2, erişimle zenginleştirilmiş istemleri takip etme konusunda mükemmeldir. Qwen 2.5 Turbo, daha düşük gecikme süresiyle güçlü bağlam entegrasyonu sunar. Optimum performans için verimli RAG çerçeveleri (LlamaIndex, LangChain) ve vektör veritabanları (Pinecone, Qdrant) ile eşleştirin. Belirli alma görevlerinizdeki modelleri değerlendirin; talimatlara bağlılık, RAG iş akışları için ham karşılaştırma puanlarından daha önemlidir. Büyük dil modellerinde uzmanlık geliştiren geliştiriciler için Uygulamalı Büyük Dil Modelleri, üretimde Yüksek Lisans’larla çalışmaya ilişkin pratik rehberlik sağlar.

Bu modelleri dağıtmak mı istiyorsunuz? Kolay yerel dağıtım için Ollama, optimize edilmiş sunum için vLLM ve model kartlarına ve belgelere göz atmak için Sarılma Yüzü’ne göz atın.