Çin'in açık kaynak büyük dil modelleri (LLM), küresel yapay zeka altyapısının temel taşı haline geliyor. Suudi Arabistan'ın ulusal yapay zeka şirketi HUMAIN, 2 Eylül'de büyük bir tanıtımla duyurduğu M3 modelinin, MiniMax'ın M3 modeli üzerine inşa edildiğini kabul etmek zorunda kaldı. Japonya'nın Rakuten AI 3.0'ının DeepSeek V3 tabanlı olduğu ortaya çıktı. Singapur'un AISG'si, Malezya'nın egemen yapay zeka projesi, Güney Kore'nin ulusal model yarışması ve Avrupa'nın Cursor Composer 2'si de Çin modellerini temel alıyor.
Rakuten ve HUMAIN örnekleri
HUMAIN M3'ün parametre yapılandırması (428B toplam, 23B aktif parametre) MiniMax M3 ile birebir aynıydı. Geliştiriciler bu benzerliği fark edince, yetkililer modelin MiniMax M3 temel alınarak geliştirildiğini doğruladı. Rakuten AI 3.0'ın yapılandırma dosyasında ise 'deepseek_v3' ifadesi bulundu. Rakuten, DeepSeek'in MIT lisans dosyasını silip yerine kendi Apache 2.0 lisansını koymuştu; topluluğun tepkisi üzerine DeepSeek'in telif hakkını tanıyan bir NOTICE dosyası ekledi.
Küresel yayılım
Singapur'un AISG'si, SEA-LION projesinde Meta'nın Llama'sından Alibaba Cloud'un Qwen3-32B'sine geçti ve Qwen-SEA-LION-v4'ü geliştirdi. Alibaba Cloud'a göre AISG, bu temele 100 milyardan fazla Güneydoğu Asya dili token'ı ekledi. Malezya, Mayıs 2025'te DeepSeek'i temel alan 'egemen yapay zeka altyapısı' projesini başlattı. Güney Kore'nin ulusal model yarışmasında beş finalist takımdan en az üçü Çin açık kaynak modellerini kullandı; Naver'ın ekibi Qwen'e, SK Telecom'un ekibi DeepSeek'e benzer kodlar kullandı, Upstage ise Zhipu'nun GLM'sinden bileşenler kopyaladı. Avrupa'da, Musk'ın satın aldığı Cursor, Mart'ta çıkardığı Composer 2 modelinin Moonshot AI'nin Kimi K2.5'i üzerine inşa edildiğini kabul etti.
Neden Çin modelleri?
Maliyet en belirgin neden. Sıfırdan model eğitmek on milyonlarca dolarlık veri merkezi yatırımı gerektiriyor. DeepSeek ve Qwen gibi modeller, MIT lisansıyla ticari kullanıma, ağırlık değişikliğine ve yerel dağıtıma izin veriyor. Meta'nın Llama'sı ise büyük ölçekli kullanıma izin vermiyor. ms-swift gibi araçlar, Qwen, DeepSeek ve GLM için optimize edilmiş şekilde LoRA, QLoRA, DPO, GRPO ve dağıtık eğitimi tek komutta sunuyor. DeepSeek'in MoE mimarisi token başına yalnızca 37B parametre aktifleştiriyor, bu da çıkarım maliyetlerini düşürüyor.
Kısıtlamalar ve dil desteği
Haziran 2026'da Beyaz Saray, Anthropic'e en gelişmiş modelleri olan Fable 5 ve Mythos 5'e yabancı kullanıcı erişimini askıya alma talimatı verdi. Yasağın ardından orta ve büyük ölçekli kurumsal müşterilerin %68,4'ü çekirdek yapay zeka iş akışlarında verim düşüşü bildirdi. Avrupa şirketleri özellikle hassas; Llama 4'ün lisansı AB geliştiricilerine çok modlu haklar tanımıyor. Çin modelleri ise MIT ve Apache 2.0 lisanslarıyla bu kısıtlamaları taşımıyor. Qwen serisi ön eğitimde 119 dil ve lehçeyi kapsıyor.
Neden önemli
Çinli sağlayıcılar, ABD'deki açıkça fiyatlandırılan temel model anlaşmalarının aksine, lisans ücreti almıyor ve gelir paylaşımı yapmıyor. Bu strateji, ekosistem ve standart belirleme üzerinden bileşik etki yaratmayı hedefliyor. Çin modellerinin açık ağırlıklarla dağıtılması, diğer ülkelerin bu modelleri yerel bağlama uyarlamasını kolaylaştırıyor. Ancak Çinli ofis yapay zeka ajanları yurtdışında zorlanıyor; yabancı kullanıcılar olgun araçlar içinde ucuz Çin modellerini çağırmayı tercih ediyor.
