tag MoE
Bu sayfada MoE etiketi ile işaretlenmiş tüm yapay zeka kavramlarını inceliyorsunuz.
DeepSeek-R1 (DeepSeek-R1)
DeepSeek-R1, Çin merkezli DeepSeek şirketi tarafından 2025'in başında yayımlanan ve zincirleme düşünme (chain-of-thought reasoning) konusunda OpenAI o1 ile rekabet eden açık ağırlıklı (open-weight) büyük dil modelidir. 671 milyar parametreli Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi üzerine kuruludur ve pekiştirmeli öğrenme (RL) ile güçlendirilmiş akıl yürütme sürecini geliştirmiştir; model yanıt üretmeden önce uzun iç monologlar (düşünme adımları) oluşturur. DeepSeek-R1'in en dikkat çekici özelliği eğitim maliyetidir: OpenAI modelleriyle kıyaslandığında çok daha düşük bir bütçeyle benzer matematik, kod ve akıl yürütme kıyaslaması puanları elde etmesi yapay zeka topluluğunda büyük yankı uyandırdı. Model MIT lisansıyla HuggingFace üzerinden serbestçe indirilebilir; 1.5B'den 671B'ye kadar damıtma versiyonları mevcuttur. Bu damıtılmış modeller (distill), küçük ölçekte bile güçlü muhakeme yeteneklerini miras alır. DeepSeek-R1'in yayımlanması, akıl yürütme odaklı modellerin salt ölçek artışı değil, eğitim algoritması yeniliğiyle geliştirilebileceğini kanıtlamıştır. GRPO (Group Relative Policy Optimization) gibi yeni RL optimizasyon teknikleriyle küçük modellerin de büyük modellere yakın muhakeme kapasitesi kazanabileceği gösterilmiştir.
Kimi K2 (Kimi K2)
Kimi K2, Çin merkezli Moonshot AI şirketi tarafından 2025 yılında yayımlanan büyük ölçekli Mixture-of-Experts (MoE) modelidir. 1 trilyon toplam parametreye sahip olan Kimi K2, aktif 32 milyar parametreyle çalışır; bu yapısı hem verimli çıkarımı hem de geniş kapasiteyi bir arada sunar. Özellikle ajan görevlerinde ve uzun bağlam işlemede güçlü performansıyla dikkat çeken model, açık ağırlıklı (open-weight) olarak yayımlanmıştır. Kimi K2'nin en belirgin özelliği, araç kullanımı (tool use) ve çok adımlı ajan görevlerinde sergilediği kapasitedir. Model, SWE-bench gibi yazılım mühendisliği kıyaslamalarında yüksek puanlar elde etmiş ve karmaşık yazılım geliştirme görevlerini bağımsız olarak tamamlayabildiğini kanıtlamıştır. Bu başarının ardında Moonshot AI'ın MoE mimarisi üzerinde geliştirdiği özelleştirilmiş eğitim stratejisi yatmaktadır. Kimi K2 modelleri API üzerinden kullanıma sunulmakta ve HuggingFace üzerinden ağırlıklara erişim sağlanmaktadır. Yüksek parametre sayısına rağmen MoE mimarisi sayesinde enerji ve hesaplama verimliliği standart yoğun modellere kıyasla belirgin biçimde üstündür. Türkçe dahil geniş dil desteğiyle Kimi K2, küresel kullanıcılar için güçlü bir açık model alternatifi konumundadır.
Qwen3 (Qwen3)
Qwen3, Alibaba Cloud'un Qwen model ailesi kapsamında 2025 yılında yayımladığı en gelişmiş nesil dil modelidir. 0.6B'den 235B'ye kadar uzanan geniş parametre yelpazesiyle sunulan Qwen3; yoğun (dense) ve Mixture-of-Experts (MoE) mimarilerini bir arada sunar. 235B parametreli MoE versiyonu yalnızca 22B aktif parametre kullanarak çalışır; bu yapı üstün performansı verimli kaynak kullanımıyla birleştirir. Qwen3'ün en dikkat çekici özellikleri şöyle sıralanabilir: Karma düşünme modu (düşünme modunu açıp kapatabilme), çok dilli destek (100+ dil), güçlü kod ve matematik kapasitesi, uzun bağlam desteği (32K-128K token) ve araç kullanımı (tool use/function calling). Hibrit düşünme modu, kullanıcıların hızlı yanıt mı yoksa derin muhakeme mi istediklerine göre hesaplama bütçesini dinamik biçimde ayarlamasını sağlar. Qwen3 modelleri Apache 2.0 lisansıyla HuggingFace üzerinden erişilebilir; Ollama ve LM Studio gibi popüler yerel çalıştırma platformları da bu modelleri desteklemektedir. Alibaba Cloud'un API'si üzerinden yönetilen erişim de mevcuttur. Türkçe dahil çok dilli performansı güçlü olan Qwen3, küresel kullanıcılar için kapsamlı bir açık model alternatifi olarak konumlanmaktadır.