Yerli Yapay Zeka Modelleri: Hangisi Gerçekten Yerli? (2026)

"Yerli yapay zeka" lafını duyduğunda aklına tek bir şey geliyor: Türkiye'de yapılmış, Türkçeyi gerçekten bilen bir model. Sonra bir bakıyorsun, aynı etiketi taşıyan yedi farklı ürün var ve hiçbiri diğerine benzemiyor. Biri devlet destekli bir araştırma projesi ve erişime kapalı. Biri açık kaynak bir modelin Türkçe verisiyle devam ettirilmiş hâli. Biri yurt dışı modelleri Türkiye'deki sunucularda çalıştıran bir platform. Bir diğeri sadece sosyal medya uygulaması içinde sohbet ediyor. Biri de yabancı bir modelin üstüne Türkçe arayüz giydirilmiş bir ürün.

Bu yüzden "yerli" kelimesi tek başına bir şey söylemiyor. Aşağıda Türkiye'de geliştirilen modelleri aynı üç soruyla ayırdık: model nereden geliyor, ağırlıkları var mı, bugün sen kullanabiliyor musun.

"Yerli yapay zeka" tam olarak ne demek?

Aynı etiketin altında üç ayrı şey duruyor ve karıştırıldığı için beklenti yanlış kuruluyor.

Birincisi, sıfırdan eğitilmiş model. Veri toplanmış, tokenizer Türkçeye göre kurulmuş, model rastgele ağırlıklardan başlayıp eğitilmiş. En pahalı ve en zor yol. Türkiye'de bu yolu seçen proje sayısı az.

İkincisi, yabancı bir açık modelin Türkçe veriyle devam ettirilmesi. Model mimarisi hazır geliyor, üstüne Türkçe metinlerle eğitime devam ediliyor. Buna continued pre-trainingⁱbir modelin mevcut ağırlıkları üzerine yeni veriyle eğitime devam etme deniyor. Sonuç çoğu zaman pratik oluyor, ama "sıfırdan yaptık" cümlesiyle aynı kefeye konmamalı.

Üçüncüsü, ürün katmanı. Yabancı bir modelin üstüne Türkçe arayüz, Türkçe destek, yerli sunucu giydirilmiş hâli. Kullanıcı için gerçek bir değer olabilir — özellikle verinin yurt dışına çıkmaması gerektiğinde — ama ortada yeni bir model yok.

Bu üçünü ayırt etmek için dört soru yeterli: Modelin ağırlıkları indirilebiliyor mu? Eğitim verisi Türkçe mi? Model sıfırdan mı eğitildi? Cevap verdiği altyapı nerede duruyor?

BİLGE: devletin kendi modeli, ama henüz kapıda

TÜBİTAK BİLGEM'in geliştirdiği BİLGE, Türkiye'nin kamu eliyle yürüttüğü en kapsamlı dil modeli ailesi. Resmî sitesinde dört modelden bahsediliyor: BİLGE 1B ve BİLGE 9B sıfırdan eğitilmiş, BİLGE 27B güçlü açık kaynak modellerin üzerine Türkçe veriyle devam ettirilerek geliştirilmiş, BİLGE 122B ise hâlâ eğitim sürecinde.

Veri tarafı da açıkça yazılmış: yaklaşık 1 trilyon kelimelik ham Türkçe havuzdan 250 milyar yüksek kaliteli token seçilmiş, üstüne 500 milyar sentetik veri eklenmiş.

Kritik nokta şu: BİLGE'nin ağırlıkları yayınlanmadı ve model genel kullanıma açılmadı. TÜBİTAK, Haziran 2026'da yaptığı açıklamada erişim süreçlerinin kendi kanallarından duyurulacağını bildirdi; o tarihten sonra da herkese açık bir sohbet arayüzü ya da API yayınlanmadı. Sitenin altında da hâlâ "henüz genel kullanıma açılmamıştır" yazıyor. Yani bugün BİLGE'yi denemek isteyen bir kullanıcı için cevap "henüz değil". Resmî sitede kullanım alanı olarak vatandaş hizmetleri, eğitim destek sistemleri, hukuki bilgi erişimi ve idari süreçler sayılıyor. Lisans sayfası ise yayında: Bilge Community License, Apache 2.0'ın üstüne isim kullanımı ve atıf gibi ek şartlar koyuyor.

sıfırdan eğitimⁱmodelin hazır ağırlık kullanmadan, rastgele başlangıçtan eğitilmesi tarafında BİLGE 1B ve 9B gerçekten bu kategoriye giriyor. 27B ise ikinci kategoriye, devam eğitimine giriyor — sitede de böyle yazıyor, bu bir eleştiri değil, sadece doğru okuma.

Kumru: Türkçe için sıfırdan eğitilen şirket modeli

Kumru, VNGRS'in geliştirdiği model, BİLGE'den farklı bir yerde duruyor: kapalı bir kamu projesi değil, ürünü olan bir şirket modeli. Model kartına göre Kumru, temizlenmiş ve tekrarları ayıklanmış 500 GB'lık veriyle 300 milyar token boyunca eğitilmiş; tokenizer da Türkçeye göre kurulmuş. Ana sürüm 7 milyar parametre sınıfında, küçük sürüm Kumru-2B.

Mimari tarafında bir ayrım gerekiyor: model kartı Kumru'yu Mistral mimarisiyle etiketliyor. Yani "sıfırdan eğitim" burada ağırlıkların sıfırdan eğitilmesi anlamına geliyor, mimarinin icat edilmesi anlamına gelmiyor. Bu iki iddia sık sık birbirine karıştığı için ayrımı yapmak önemli.

Model kartında bağlam penceresi 8.192 token olarak yazıyor. Bu, uzun raporlardan çok kısa ve orta boy metinlerle çalışmaya yetecek bir pencere.

Bugün nasıl erişiyorsun: kumru.ai adresinde 7B sürümünün demosu var. 2 milyar parametreli küçük sürüm (Kumru-2B) ise Hugging Face'te Apache 2.0 lisansıyla indirilebilir durumda — kendi bilgisayarında çalıştırmak isteyenler için en pratik yol bu. Hugging Face'teki model kartı en son Eylül 2025'te güncellenmiş; yani üzerinde aktif bir geliştirme trafiği görünmüyor.

EVREN: model değil, modellerin çalıştığı yer

EVREN'i "yerli model" listelerinde görüyorsun ama EVREN bir model değil. Cumhurbaşkanlığı Savunma Sanayii Başkanlığı'nın geliştirdiği uçtan uca bir yapay zeka platformu: veri etiketleme, model eğitimi, çıkarım ve model paylaşımı tek çatı altında.

Neden bu kadar önemli: platform, açık ağırlıklı yabancı modelleri (GLM, DeepSeek, Qwen, Gemma gibi) Türkiye'deki donanım üzerinde çalıştırıyor. Resmî sayfada 64 adet NVIDIA H200 GPU, InfiniBand NDR 400G ağ ve bare-metal küme bilgisi var. Yani "yerli" olan model değil, modelin çalıştığı yer ve verinin çıkmadığı altyapı.

Erişim e-Devlet kimlik doğrulamasıyla, evren.ssyz.org.tr üzerinden. Doğrudan ücretli erişim yok; katkı temelli bir kredi sistemi var: veri yüklüyorsun, etiketliyorsun ya da eğittiğin modeli paylaşıyorsun, karşılığında GPU saati için kredi kazanıyorsun. Sayfada kademeli fiyatlandırma olarak GPU başına saatlik 10–35 CR aralığı yazılı.

Zamanlama açısından bilinmesi gereken bir ayrıntı var: AA'nın 27 Eylül 2026 tarihli haberine göre 1 Kasım 2026'ya kadar yapılan API çağrıları kredi bakiyesinden düşülmüyor, test süreci kapsamında sınırsız. Bu tarihten sonra kullanım kredi sistemine bağlanıyor. Platform Eylül 2026 sonunda 7.500 aktif kullanıcıya ulaşmış durumda. Ayrıntılı kullanım için EVREN rehberi ayrı bir yazı.

[mindi_yorum]
💰 Ücretsiz denenebilenler: Kumru demosu (kumru.ai), Kumru-2B (Hugging Face), EVREN API (1 Kasım 2026'ya kadar krediden düşmüyor)
🟢 Ayrım net: BİLGE ve Kumru model, EVREN altyapı. EVREN'in "yerli" tarafı verinin ve GPU'nun Türkiye'de kalması, modelin kendisi değil
🟡 BİLGE'nin ağırlıkları yayınlanmadı, genel erişim yok; "deneyeyim" diye arayan biri için kapı şimdilik kapalı
🔵 Bir modele "yerli" denildiğinde ilk iki soru: ağırlıkları indirilebiliyor mu, sıfırdan mı eğitildi?

T3 AI, TURNA ve Trendyol LLM: üç farklı hikâye

T3 AI — Türkiye Teknoloji Takımı Vakfı ve Baykar işbirliğiyle geliştirilen, açık kaynak olarak duyurulan Türkçe dil modeli. Temmuz 2025'te NSosyal (o zamanki adıyla TEKNOFEST Sosyal) platformuna entegre beta sürümüyle çıktı; kendisini etiketleyen gönderilere cevap veriyordu. Ayrı bir sohbet uygulaması ya da API olarak genel kullanıma açıldığına dair bir duyuru bulamadık.

TURNA — Boğaziçi Üniversitesi TABILAB'ın modeli. 1,1 milyar parametreli, UL2 tabanlı encoder-decoder mimarisi, 43 milyar token ile eğitilmiş. Türkçe akademik çalışmalar için önemli bir referans, ama lisansı yalnızca ticari olmayan akademik araştırmaya izin veriyor. Ürün olarak kullanmayı düşünüyorsan eleniyor.

Trendyol LLM — Trendyol'un kendi büyük dil modeli ailesi, Hugging Face'te açık olarak duruyor (7B ve Llama-3 tabanlı 8B sohbet sürümleri dahil). Buradaki tablo ikinci kategoriye tam oturuyor: güçlü açık bir model tabanı, üzerine Türkçe ve e-ticaret odaklı eğitim. Şirket tarafında pazaryeri operasyonlarında ve çok dilli satıcı iletişiminde kullanıldığı belirtiliyor; dışarıya API olarak satılan bir ürün değil.

Parla AI: model değil, ürün katmanı

Parla AI, parlaai.tr adresinde çalışan Türkçe bir sohbet asistanı. Web arayüzü ve iOS uygulaması var; arayüzün tamamı Türkçe, sesli mesaj gönderebiliyorsun. App Store'da uygulama ücretsiz listeleniyor. Günlük kullanım sınırı hesabın içindeki ekranda yazıyor; dışarıdan görünen yayınlanmış bir plan tablosu yok. Fiyat sayfası 26 Ekim 2026'da 404 dönüyor.

Geliştirici tarafı parlaai.tr/dev adresinde ve doküman kısa: tek bir uç nokta var, POST https://parlaai.tr/api/api.php. Authorization: Bearer sk_… başlığı ve messages dizisiyle istek atıyorsun, yanıtta günlük kota (today, today_limit) dönüyor. SDK yok. Anahtar otomatik verilmiyor: api@parlaai.tr adresine yazıp manuel talep ediyorsun. Fiyat sabit paket değil — kullanım bazlı, kişiye özel teklif.

Buradaki kritik nokta aynı dokümanda duruyor. Parametre tablosunda model alanı "Opsiyonel, varsayılan: claude" olarak tanımlı. Yani ürünün varsayılan ayarı, kendi eğittiği bir model değil, dışarıdan gelen bir model. Bu Parla AI'ı değersiz yapmıyor — Türkçe arayüz, kota takibi, tek uç nokta ve yerel destek gerçek iş — ama "yerli model" beklentisiyle gelen biri bunu bilmeli. Sitede modelin adı ya da kimin geliştirdiği yazmıyor; elimizdeki tek resmî teknik doküman dış bir modeli işaret ediyor. Bu yüzden Parla AI bu rehberde üçüncü kategoride, ürün katmanı olarak duruyor.

Kamu tarafında plan ne diyor?

Türkiye Yapay Zekâ Eylem Planı (2026–2030), 18 Ağustos 2026'da 2026/9 sayılı Cumhurbaşkanlığı Genelgesi ile Resmî Gazete'de yayımlandı. Plan dört eksen ve 16 eylemden oluşuyor; teknik değerlendirmeleri TÜBİTAK BİLGEM Yapay Zekâ Enstitüsü yürütecek. Ayrıntıları eylem planı haberimizde topladık.

Planın bugünkü kullanıcıya doğrudan bir karşılığı yok. BİLGE ve EVREN gibi projeler de şimdilik kamu ve kurum tarafına dönük. Bu yüzden yakın zamanda herkesin kullanabileceği bir "Türk ChatGPT'si" beklemek için planda bir dayanak bulunmuyor.

Bugün hangisini kullanabilirsin?

Yerli model çalıştırmanın donanım tarafı sana pahalıya gelebilir; 7B sınıfı bir modeli kendi makineni kurup çalıştırmanın gerçek maliyetini yerel AI yanılsaması yazısında hesapladık.

Yerli model Türkçede daha iyi mi?

Hayır, otomatik olarak değil. "Türkçe için eğitildi" cümlesi tek başına kalite garantisi vermiyor; modelin büyüklüğü, veri kalitesi ve ince ayar kalitesi belirleyici.

Elimizde ölçüm var mı? BİLGE'nin site ve haberlerde aktarılan çeviri değerlendirmelerinde öncü modeller arasında üst sıralarda yer aldığı belirtiliyor, kültürel çeviri testinde 50 üzerinden 44,44 puan aldığı yazılıyor. Ancak bu sonuçlar bağımsız bir benchmark raporuyla değil, projenin kendi iletişimiyle geldi. Aynı şekilde Kumru için de bağımsız bir Türkçe karşılaştırma sonucu yayınlanmadı.

Kendi Türkçe testimizde henüz yerli bir model yok; uluslararası modellerin Türkçede nasıl çıktığını Türkçesi en iyi yapay zeka modelleri yazısında görebilirsin.

Sıkça sorulan sorular

Yerli yapay zeka ücretsiz mi?
Kumru demosu ve EVREN ücretsiz erişilebilir durumda. BİLGE için genel erişim yok, dolayısıyla fiyat sorusu da yok. EVREN'de 1 Kasım 2026'ya kadar API çağrıları krediden düşülmüyor; sonrası katkı temelli kredi sistemine bağlı. Parla AI uygulaması ücretsiz indiriliyor ama içinde satın alma var; API'si ücretli ve teklifle veriliyor.

Türkiye'nin kendi ChatGPT'si var mı?
Ekim 2026 itibarıyla Türkçe arayüzle çalışan bir sohbet uygulaması var: Parla AI. Ama API dokümanında varsayılan model "claude" yazdığı için bunun altında yerli bir model olduğunu söyleyemiyoruz. Kendi modelini herkese açan bir sohbet uygulaması yok; en yakın şey EVREN üzerinden açık ağırlıklı modellere erişmek ve Kumru'nun web demosu.

Parla AI'ın kendi modeli var mı?
Doğrulanmış bir kanıt yok. parlaai.tr/dev adresindeki resmî API dokümanında model parametresi "opsiyonel, varsayılan: claude" olarak tanımlı; yani varsayılan ayar dışarıdan bir modeli işaret ediyor. Bu yüzden Parla AI'ı model değil, ürün katmanı olarak sınıflandırdık.

BİLGE'yi ne zaman kullanabileceğim?
Tarih verilmedi. TÜBİTAK, erişim süreçlerinin kendi kanallarından duyurulacağını açıkladı; Ekim 2026 itibarıyla açık bir erişim yok.

Yerli model kullanınca verim Türkiye'de mi kalıyor?
EVREN bunu taahhüt ediyor ve donanımı yurt içinde. Kumru-2B gibi indirip kendi bilgisayarında çalıştırdığın bir modelde veri zaten senin makinende kalıyor. kumru.ai demosunda ise verinin nerede işlendiği hizmetin kendi altyapısına bağlı. Parla AI ana sayfasında KVK kapsamında verilerin sunucularında tutulmadığını yazıyor, ama sohbetin hangi altyapıda işlendiği belirtilmiyor.

Kumru-2B ile iş yapılır mı?
Küçük bir model olduğu için sınıflandırma, kısa özet ve basit soru-cevap gibi dar görevlere uygun. Genel sohbette büyük modellerle yarışmasını beklememek gerekiyor; biz henüz kendi testimizden geçirmedik.