Kolibri 1

Ne İçin Kullanılır?

• ✓Almanca ve İngilizce uzun belge işleme (262K–1M token)
• ✓Veri egemenliği gereken kurum içi dağıtım (kamu, sanayi, havacılık)
• ✓Kendi sunucunda (vLLM) akıl yürütme ve araç çağırma iş akışları
• ✓Yapılandırılmış bilgi çıkarımı ve RAG

Kolibri, Almanya merkezli Aleph Alpha'nın 3 Ekim 2026'da, Almanya'nın Birleşme Günü'nde açık ağırlıklı yayınladığı bir Mixture-of-Experts akıl yürütme modeli; adı Almanca'da sinek kuşu demek. 78 milyar toplam parametrenin yalnızca 3,46 milyarı her token'da çalışıyor. Ağırlıklar Hugging Face'te Apache 2.0 lisansıyla, ticari kullanıma da açık. Şirket önce 30B'lik Kolibri Origin ile eğitim hattını doğrulamış, Kolibri o hattan çıkmış. Aleph Alpha'nın vurgusu "egemen" (sovereign) yapay zeka: modeli kendi sunucunda, verini dışarı vermeden çalıştırıyorsun. Hedef kamu, sanayi ve havacılık gibi düzenlemeli alanlar. Bu yüzden genel amaçlı bir asistandan çok Almanca ve İngilizce için özelleştirilmiş. Model kartındaki dil listesi bu iki dilden ibaret; Türkçe yok, biz de ayrıca ölçmedik. Türkçe iş için beklentiyi düşük tut. Güçlü yanı Almanca ve akıl yürütme. Şirketin kendi tablosuna göre GPQA Diamond (DE) %81,3, AIME 2026 (DE) %90; kodlamada SWE-Bench Verified %66,4 (OpenCode agent'ı ile, web erişimi olmadan). Model kartındaki karşılaştırmada, aktif parametresi benzer MoE rakipleri arasında (Qwen3.5 35B-A3B, GPT-OSS 120B, Nemotron 3 Super gibi) hem İngilizce (%75,5) hem Almanca (%70,8) genel ortalamada en üstte; 27B yoğun Qwen3.8 27B ise İngilizcede %80,2 ile önde. Reasoning modu üç seviyeli (low, medium, high) ve tool calling ile birlikte kullanılabiliyor. Context native 262.144 token, uzatılmış haliyle 1.048.576; üretici ağır işlerde 262K'da kalmayı öneriyor. Ön eğitim 768 B200 üzerinde 21 gün sürmüş, 20 trilyon token'lık veri yaklaşık %62,5 İngilizce, %23,9 Almanca, %13,6 kod. Model kartı hesaplamayı 6,4e23 FLOP olarak veriyor. En büyük sınır donanım. FP8 ağırlıklar yaklaşık 78 GB ve tamamı belleğe yüklenmek zorunda; resmi minimum 2x A100 80GB ya da tek H200/B200. BF16 sürümü yaklaşık iki kat büyük. Ev bilgisayarında ya da 6 GB'lık bir GPU'da çalışmaz; şirket içi sunucu veya bulut işi. Kime yarar: Almanca ağırlıklı çalışan, veri egemenliği önemli olan kurumlar ve açık ağırlıklı bir reasoning modelini kendi sunucusunda denemek isteyenler. Kime yaramaz: Türkçe üretim yapacaklar, tek GPU'yla denemek isteyenler ve hazır API arayanlar; duyuruda ve model kartında API ya da token fiyatı verilmiyor.

En Yakın Alternatif

Gerekli Programlar

Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.