GLM-5, Kimi k2.5 ve Qwen 3 Sistem Tasarım Sınavını Nasıl Geçti? İlk Açık Kaynak Karşılaştırmaları
GLM-5, Kimi k2.5 ve Qwen 3 Sistem Tasarım Sınavını Nasıl Geçti? İlk Açık Kaynak Karşılaştırmaları
Açık Kaynak AI'nın Büyük Sınavı: Kapalı Modellerle Yarışmaya Başladı
Geçen hafta, bir AI araştırmacısı Reddit’te paylaştığı bir test sonucuyla teknoloji topluluğunu sarsdı. Ancak bu sefer, sadece bir rapor değil, bir devrimin başlangıcıydı. Geleneksel olarak ChatGPT veya Claude gibi kapalı modellerin hakim olduğu sistem tasarımı testlerinde, bu kez tamamen açık kaynaklı modeller — Qwen 3, GLM-5 ve Kimi k2.5 — sınava girdi. Ve sonuçlar, sadece şaşırtıcı değil, geleceği şekillendirecek düzeydeydi.
Neden Bu Testler Önemli?
Sistem tasarımı, yazılım mühendisliğinde en kritik becerilerden biridir. Bir şirketin milyonlarca kullanıcıya hizmet veren bir uygulamasını nasıl tasarlayacağı, ölçeklenebilirliği, hata toleransı, veri akışını ve maliyet etkinliğini belirler. Bu testler, sadece bir modelin cevap verme yeteneğini değil, kavramsal derinliğini, mimari akıl yürütmesini ve gerçek dünya problemlerini çözme kapasitesini ölçer. Daha önce bu testler, yalnızca kapalı modellerle yapılıyordu. Çünkü açık modellerin bu tür karmaşık soyutlamaları anlayabileceğine dair şüpheler vardı. Ancak bu sefer, araştırmacı, sadece Qwen 3, GLM-5 ve Kimi k2.5’i değil, aynı zamanda bir hldbench.com adlı açık bir değerlendirme platformu da geliştirdi. Bu platform, her bir çözümün ölçeklenebilirlik, tamamlanmışlık, güvenlik ve veri akışı gibi 7 kritik parametre üzerinden nümerik skorlanmasını sağlıyor. Yani artık sadece "güzel cevap" değil, "doğru mimari" ölçülüyor.
Testler: ChatGPT Benzeri Uygulama mı, Yoksa Enterprise RAG mı?
İlk senaryo, geleneksel: "ChatGPT benzeri bir web uygulaması tasarla." Bu, çoğu modelin alıştığı bir görevdi. Ancak ikinci senaryo, tamamen farklıydı: "Glean gibi bir kurumsal RAG (Retrieval-Augmented Generation) sistemi tasarla." RAG, şirketlerin özel veri tabanlarını, belgelerini ve iç bilgilerini kullanarak AI’ya gerçek zamanlı bilgi sağlama yöntemidir. Bu, sadece bir chatbot değil, bir şirketin zihnini yeniden yapılandıran bir altyapıdır. Burada, Qwen 3, hem klasik hem de zorlu senaryoda liderlik yaptı. GLM-5 ise RAG senaryosunda yüksek ölçeklenebilirlik puanı alırken, Kimi k2.5’in en büyük gücü, veri akışını çok daha akıllı şekilde yönetme becerisiydi. Özellikle, Kimi k2.5, veri depoları ile AI arasında bir "yönetici" gibi davranarak, gerekli verileri sadece gerekli zamanlarda getirme stratejisi geliştirmişti — bu, maliyet ve gecikme açısından büyük avantaj sağlıyordu.
Neden Kapalı Modeller Kaybediyor?
İlk bakışta, bu sonuçlar şaşırtıcı görünüyor. OpenAI ve Anthropic gibi şirketler, milyarlarca dolar harcıyor, milyonlarca veriyle eğitiyor. Peki neden açık modeller kazanıyor? Cevap, "veri miktarı" değil, "mimari özgürlük"te. Açık modeller, geliştiricilerin kendileri kodu inceleyebilir, hataları düzeltip, mimariye müdahale edebilir. Qwen 3 gibi modeller, özellikle Çinli araştırma ekipleri tarafından, gerçek dünya senaryolarına odaklanarak optimize edildi. Bunun sonucu olarak, RAG sistemlerindeki "bilgi geri çağırma" ve "kontrol mekanizmaları" konusunda çok daha gerçekçi çözümler ürettiler. Kapalı modeller ise, genellikle "genel kullanım" için eğitildi; özel kurumsal ihtiyaçlarla ilgili derinliklerde az çalışıldı.
hldbench.com: AI Sistem Tasarımı İçin Wikipedia
Araştırmacının geliştirdiği hldbench.com, sadece bir araç değil, bir topluluk hareketi. Burada, herhangi bir geliştirici, kendi sistem tasarımını yükleyebilir, diğerlerinin çözümlerini karşılaştırabilir ve puanlayabilir. Bu, AI dünyasında ilk kez bir "mimari liderlik listesi" yaratıyor. Artık bir modelin "en iyi" olması, sadece bir test skoruna değil, topluluk tarafından onaylanmış bir mimari kalitesine dayanıyor. Bu, AI endüstrisindeki en büyük dönüşüm: bilginin merkeziyetinden, kolektif akıllılığa geçiş.
Gelecek: Açık Kaynak, Endüstriyel AI’nın Yeni Sınavı
Bu sonuçlar, yalnızca bir teknik başarı değil, bir felsefi değişim. Kapalı modellerin "gizli algoritmalar" ile üstünlük kurduğu bir dönemde, açık modeller artık mimari olarak daha iyi, daha şeffaf ve daha esnek olduğunu kanıtladı. Gelecek birkaç yıl içinde, şirketlerin AI sistemlerini kurarken, "Bu model kapalı mı?" yerine, "Bu modelin mimarisi güvenilir mi?" sorusunu sormaya başlayacak. Qwen 3, GLM-5 ve Kimi k2.5, bu dönüşümün başlangıcı. Ve bu, sadece teknoloji tarihinde değil, bilgi özgürlüğü tarihinde de bir dönüm noktası.
