Kimi, 2,8 T parametre ve açık kaynak modeliyle K3 Sparks Küresel Yapay Zeka Tartışmasına Katılıyor

22 Temmuz'da Çinli AI şirketi Moonshot, K3'ü duyurarak Silicon Valley'de bir deprem yarattı. K3, 2,8 trilyon parametreye sahip olup dünyanın en büyük açık ağırlıklı modelidir ve birçok değerlendirme testinde üçüncü sırada yer alırken, fiyatı ABD'nin kapalı kaynaklı modellerinin üçte birinden azdır. Duyurudan sonra dört farklı tepki ortaya çıktı: Beyaz Saray, modelin ABD modellerini "damıttığını" iddia etti; OpenAI CEO'su teknik gücünü tanıdı; yaklaşık 200 Silicon Valley startup'ı Çinli açık kaynak modellerinin yasaklanmaması için ortak bir uyarıda bulundu; Nvidia CEO'su Jensen Huang açık kaynaklı modele açıkça destek verdi. Çinli AI, aşırı sermaye yoğunluğu olmadan, verimlilik odaklı ve açık kaynaklı bir yaklaşım ile önde gelen seviyeye yaklaşıyor. Çin ve ABD'nin AI çift motorlu yapısı şekilleniyor.

Makale yazarı, kaynak: GeekPark

22 Temmuz'da aynı gün içinde dört olay gerçekleşti.

Beyaz Saray Bilim ve Teknoloji Politikası Ofisi Müdürü Michael Kratsios, X üzerinde Moonshot AI'nin Kimi K3'ünün ABD modellerini "büyük ölçekli distilasyon" yaptığını iddia etti.

OpenAI Başkanı Greg Brockman, Bloomberg ile yaptığı röportajda K3'ün «kesinlikle çok iyi bir model» olduğunu kabul etti.

Aynı zamanda, yaklaşık 200硅谷 startup şirketi, Çinli açık kaynak modellerinin yasaklanması durumunda "yüzlerce şirket anında yok olacak" uyarısında bulunmak için Trump hükümetine ortak bir mektup gönderdi. Nvidia CEO'su Jensen Huang ise Axios'ta yapılan özel röportajda, ABD şirketlerinin "Çin modellerini kullanmaya kesinlikle izin verilmelidir" şeklinde açık bir tutum sergiledi.

Dört ses, dört yön, aynı tetikleyiciye işaret ediyor.

Bu tetikleyici, 16 Temmuz'da Çinli AI şirketi Moonshot'un yayınladığı Kimi K3'tür.

Eğer DeepSeek'in 2025 başlarında yarattığı şok dalga, esas olarak Wall Street'in AI altyapı yatırımlarına olan inancını hedefliyorsa, K3'ün tetiklediği dalganın hedefi daha temel bir soru: Çin, model ağırlıklarını ön plana yakın seviyede açabildiğinde, ABD'nin AI endüstrisi ne yapmalı?

Kimi K3, bir hafta içinde tüm Silicon Valley ve Washington'u yıktı.

Öncelikle Kimi K3'ü açıklayalım.

2,8 trilyon parametre, MoE (Karışık Uzmanlar) mimarisi, her seferinde 896 uzmandan 16’sı etkinleştirilerek, 1 milyon token’lık bir bağlam penceresini destekler. Şu anda dünyadaki en büyük açık ağırlıklı modeldir; tam ağırlıklar 27 Temmuz’da kamuya açılacaktır.

Artificial Analysis akıllı endeksinde K3, 57 puanla üçüncü sırada; Anthropic’in Fable 5’i (60 puan) ve OpenAI’nin GPT-5.6 Sol’u (59 puan) arkasında, Claude Opus 4.8’i (56 puan) geçerek. Ön uç kod yeteneklerinde, K3 yayınlandığı 24 saat içinde Arena sıralamasında birinci oldu ve tüm ABD öncü modellerini geçti.

Teknik olarak, K3 birkaç ilginç mimari yenilik getiriyor.

Kimi Delta Attention (KDA), milyonlarca token düzeyindeki bağlamlarda 6,3 kat çözme hızlandırma sağlar. Attention Residuals (AttnRes), geleneksel kalan bağlantılar gibi eşit şekilde birikmek yerine, her katmanın seçmeli olarak daha önceki herhangi bir katmandan bilgi almasını sağlar. Stable LatentMoE ve SFT aşamasından itibaren yapılan nicemleme algılayan eğitimle birlikte, K3, önceki nesil K2'ye göre yaklaşık 2,5 kat genel ölçeklendirme verimliliği artışı sağlamıştır.

Ancak Amerika'yı gerçekten endişelendiren, performans puanı değil, "performans + fiyat + açık"ın aynı anda gerçekleşmesidir.

K3'ün API fiyatı, milyon başına 15 dolar. Bu, Çinli rakipleri arasında pahalı — DeepSeek V4 yalnızca 0,87 dolar, ZhiPu'nun GLM-5.2 ise 4,4 dolar.

Ancak ABD'nin kapalı kaynak modelleriyle karşılaştırıldığında, bu fiyat Fable 5'in üçte birinden daha az. Önde gelen seviyeye yakın bir model, rakiplerinden çok daha düşük bir fiyata hizmet sunuyor ve ağırlıkları tamamen açıklayarak—bu üç unsurun bir araya gelmesi, K3'ü DeepSeek'ten sonra Silicon Valley'e en büyük etkiyi yapan Çinli AI ürünü yapıyor.

Ve bu rastgele ortaya çıkmadı.

K3'ten önce, Kimi'nin AI model serisi, Silicon Valley'in üretim zincirine sessizce nüfuz etmişti.

SpaceX, yaklaşık 60 milyar dolarla satın almakta olduğu kod aracı Cursor'un Composer 2'sini Kimi K2.5 üzerinde çalıştırmaktadır. DoorDash'in CTO'su Andy Fang, şirketin "düşük seviyeli işleri" Kimi K2.6'ya verdiğini açıklamıştır. Thinking Machines ise K2.5'i, yeni modeli Inkling için erken sonrası eğitim verileri üretmek amacıyla kullanmaktadır.

K3'ün yayınlaması, yeni bir modelin tanıtımı kadar Çin açık kaynak AI'nın Silicon Valley'de "zaten üretim süreçlerine entegre edildiği" gerçeğinin açık bir onayıdır.

Sadece "Çinli bir yeni modelin puanı çok yüksek" ise, hikâye burada biter.

Ancak K3'ün piyasaya sürülmesinden sonraki hafta, teknik incelemeler değil, ABD'de yarattığı tepki gerçekten patladı. Bir cümleyle özetleyecek olursak: Silicon Valley, ilk kez "açık kaynak modelinin iyi mi yoksa kötü mü olduğu" konusunda açık, intense ve neredeyse kamp bazlı bir çatışma yaşadı.

İlk grup Beyaz Saray ve politikacıların sert kesimidir.

Kratsios, X üzerindeki iddialarında Moonshot'un "Amerikan modellerini büyük ölçekli olarak özümsemek için karmaşık bir dahili platform geliştirdiğini ve keşfedilmesini önlemek için çeşitli erişim yöntemleri arasında hızlı geçişler yapabildiğini" söyledi. Hazine Bakanı Bessent de bir gün önce, Çin modellerinde Amerikan modellerinin "su işaretleri" bulunursa, yaptırımlar düşünülebileceğini ifade etti. Kongre'nin her iki yeri de yetkisiz özümsemeyle ilgili yasalara doğru ilerliyor. Bu grup mantığı oldukça net—K3'ün yeteneklerinin arkasında "yoksa da" olabilecek haksız yöntemler olabilir ve bunlarla karşılamak için politika ve yasal araçlar gereklidir.

İkinci grup ABD'nin kapalı kaynak laboratuvarlarıdır. OpenAI'nin başkanı Brockman, K3'ün gücünü kabul etse de, konuyu OpenAI'nin altyapı yatırımı avantajına yönlendirdi ve açık ağırlık modellerinin gerçekten «ücretsiz» olmadığını, çünkü büyük ölçekli dağıtımın hala pahalı donanıma ihtiyaç duyduğunu savundu. Çin'in toplam model yetenekleri açısından ABD'den yaklaşık 4 ay geride olduğunu tahmin etti.

Ancak bu akımın duygusunu daha iyi temsil eden, OpenAI Stratejik Gelecek Yöneticisi Dean Ball'in K3'ün yayınlandığı gün yazdığı uzun tweet'tir.

Ball, açık kaynak modellerin, öncü laboratuvarların kâr marjını zayıflattığı, AI altyapısına sürekli yatırımı azalttığı ve nihayetinde en güçlü modellerin gelişimini yavaşlattığı için "temelde yavaşlatıcı" olduğunu belirtti.

O, açık ağırlıklı modellerin hakim olduğu bir dünyada "AI komünizmi"ne doğru ilerleneceğini öngördü—ki bunu "distopya korkusu gibi" bir gelecek olarak tanımladı. Ayrıca, Trump hükümetinin Çin'in açık kaynak modellerine karşı en iyi stratejisinin, ABD şirketlerini kendi kendine uzaklaştırmak için FUD (korku, belirsizlik, şüpheler) kullanarak "büyük düzenleyici riskler yaratmak" olduğunu önerdi.

Bu açıkça görülen “ideolojinin ardındaki hesaplamalar” hemen büyük bir tartışmaya yol açtı.

Üçüncü taraf olarak, ABD'nin girişimcileri ve açık kaynak destekçileri bunun tamamen dışındalar.

«Little Tech Association» adlı yeni bir organizasyon, Proton, Replit ve Y Combinator’u içerecek şekilde ortaya çıktı ve yaklaşık 200 şirketin ortak imzasıyla Beyaz Saray’a bir mektup gönderdi; temel mesajı sadece bir taneydi—Çinli açık kaynak modelleri yasaklanırsa, ölen Çinli şirketler değil, ABD’li girişimciler olacak.

Particle adlı startup'ın kurucusu Suhail Doshi, daha açık bir şekilde şöyle diyor: "Yüzlerce şirket anında yok olacak. Bu, Anthropic için harika—hepimizin Anthropic'in hizmetlerini satın almak zorunda kalacağız."

Bu kampanyada en önemli ses, dünyanın en büyük AI çip sağlayıcısı olan NVIDIA'nın kurucusu Jensen Huang'dan geldi; Axios röportajında Beyaz Saray'ın tamamen tersine bir değerlendirme yaptı.

Huang Renxun, DeepSeek'i ilk kez yanlış yorumlayan Wall Street'in şimdi K3'ü de yanlış yorumladığını söyledi. Mantığı basit: Ücretsiz AI, çiplere, veri merkezlerine ve donanıma iyi; daha ucuz açık kaynak modeller, daha fazla kişiye ve şirkete AI kullanımını sağlayacak ve bu da hesaplama altyapısı talebini azaltmak yerine artıracaktır.

“Çin’in ABD şirketlerini kovma senaryosu yok,” dedi Huang Renxun, “sıfır olasılık.”

Ayrıca, açık kaynak modellerin Çin için arka kapı bıraktığı iddiasını reddederek, şirketlerin modelleri güvenli bir kum havuzunda özelleştirebileceğini ve kontrol edebileceğini savundu. Ona göre, açıklık AI'nin daha tehlikeli değil, daha güvenli hale gelmesini sağlıyor—çünkü dış araştırmacılar modeli inceleyebilir, zafiyetleri bulabilir ve savunmalar kurabilir.

Eğer her şey bir tek model, bir tek saldırı yüzeyi ve bir tek arıza kaynağı haline gelirse, dünya çok daha kırılgan olur.

Siyasi gürültüyü bir tarafa bırakın, Dean Ball'in "açık kaynak, yavaşlamacidir" iddiası, dikkatle incelenmeye değer gerçek bir endüstri mantığı sorununa dokunuyor.

Tahmin zinciri şöyle: Öncü modellerin geliştirilmesi genellikle milyarlarca dolarlık yatırımlar gerektirir. Eğer bir Çin laboratuvarı, neredeyse eşdeğer bir açık kaynak alternatifini çok düşük bir maliyetle sunarsa, kapalı kaynak laboratuvarlarının kâr marjı daralır. Kâr azalması, yeniden yatırılabilecek fon miktarının azalması anlamına gelir ve aynı zamanda sermaye piyasaları bu şirketlerin nihai değerlerini düşürür, bu da finansmanı daha da engeller. Bu iki etki birleştiğinde, en öncü modellerin geliştirme hızı sonunda yavaşlar.

AI araştırmacısı Nathan Lambert, analiz makalesinde, Ball'in mantığının saf ekonomik açıdan geçerli olduğunu kabul ediyor — açık kaynak kod, öncü laboratuvarlar için ekonomik olarak bir “yavaşlama” etkisi yaratıyor. Ancak bunun, OpenAI ve Anthropic'in dünyanın en değerli şirketleri olmasından alıkoyamayacağını da belirtiyor.

Pazar payı büyüyorken, açık kaynak modelleri bir kısmını alsa da, kapalı kaynak modellerinin kurumsal müşterilerdeki marka güveni, güvenilirliği ve hizmet ekosistemi hâlâ güçlü bir koruma duvarına sahiptir.

Ancak karşı çıkan sesler de aynı derecede keskin. Birçok yorumcu, Ball'ın bulunduğu OpenAI'nin ve modern AI alanının tamamen açık kaynaklı temeller üzerine kurulmuş olduğunu vurguladı. Transformer mimarisi açık bir makale, PyTorch açık kaynaklı bir yazılım; OpenAI'nin "arkasındaki kapıyı kapatması" öncesinde gerçekleşen bu araştırma temelleri ve teknoloji paylaşımı, OpenAI'nin başarısını mümkün kıldı.

Şu anda açık kaynak kodu "gelişme yavaşlatma" olarak suçlamak, başkalarının açık kaynak araçlarını kullanarak bir bina inşa ettikten sonra, sonraki kişilerin kapıyı tekrar açamayacağını söylemek gibidir.

Bazıları Ball'in görüşünü "dijital McCarthyizm" olarak adlandırarak, kapalı kaynaklı laboratuvarların, kendi pazar konumlarını güçlendirmek için ulusal güvenlik hikayesini kullanmaya çalıştığını söylüyor.

Bu tartışmanın derinliğinde aslında bir yol seçimi sorunu yatıyor. Büyük modeller yeni bir endüstriyel temel kapasiteyse, bunlar elektrik ve internet gibi yaygın olarak sağlanmalı ve küresel olarak dışa aktarılmalı mı? Yoksa nükleer teknoloji gibi az sayıdaki kurum tarafından sıkı bir şekilde kontrol edilmeli mi?

Amerika'nın kapalı kaynak laboratuvarları, Çin'in açık kaynak yaklaşımının ticari alanlarını aşındırdığı bir sıfır toplamlı oyun görüyor. Ancak diğer bir bakış açısıyla, açık kaynak modellerinin hızlı ilerlemesi, AI kullanım maliyetlerini sürekli düşürerek, önceden ileri modelleri kullanamayan geliştiricileri ve şirketleri yetkin hale getiriyor.

Bu iki bakış açısı birbirini dışlamaz, ancak tamamen farklı politika sonuçlarına yol açar.

Piyasa zaten ilk tepkisini verdi—K3 yayınlanan haftada Filadelfya Yarı iletken Endeksi %12,5 düşerek 15 ayın en büyük düşüşünü kaydetti. Nvidia, AMD, Broadcom tümü düşüşte. Çin'in kendi AI kavram hisseleri bile istisna olmadı, Zhipu Halka Açık Piyasada %28 düştü, MiniMax %16 düştü.

Huang Renxun, pazarın yeniden yanlış yorumladığını söyledi. Ancak bu sefer, pazarın korktuğu şey bir modelin puanı değil, kaçınılmaz hale gelen bir yol çatışması.

Bir adım geri çekilip bakıldığında, Silicon Valley'de şu anda yaşanan tüm tartışmaların kökeni, ABD AI endüstrisinin kendi kendine seçtiği hedef olan aşırı hızlandırma fikrindedir.

Bu yolun mantık zinciri oldukça net — AGI'yi tek, en öncelikli tırmanma hedefi olarak belirlemek, bu hedefi desteklemek için kâr maksimizasyonu sağlayan kapalı kaynaklı bir iş modeli eşleştirmek, uç düzeyde hesaplama gücü elde etmek için uç düzeyde sermaye yoğunluğu kullanmak ve nihayetinde dünyanın geri kalanını geride bırakacak bir yetenek atlaması gerçekleştirmek. OpenAI ve Anthropic'in finansman hacmi, değerleme katları ve hesaplama gücü yatırımları, bu yolun sonuçlarıdır. Dean Ball'in endişelendiği "açık kaynak yavaşlaması" temelde şunu ifade ediyor — eğer bu kâr motoru açık kaynak modellerle zayıflarsa, uç düzeyde hızlanmanın yakıtı azalacaktır.

Ancak aşırı hızlandırma, rekabet avantajı yaratırken aynı zamanda başka bir yol da doğuracaktır.

Amerika'daki laboratuvarlar aşırı kâr ve aşırı sermayeye sahipken, Çin'in AI şirketleri aynı ortamda değildir. Onların aynı düzeyde sermaye yoğunluğu yoktur. Ancak yaşamın kendi yolları vardır—sınırlar altında, doğal olarak kendi işaretlerini çıkarırlar.

Ayın karanlık yüzünün kurucusu Yang Zhilin’in kendi yolculuğunda bu yolun en canlı örneğini görebilirsiniz.

Ekim 2023'te, Geek Park'daki bir diyalogda çok açık bir şekilde şunu söyledi: «Kapalı kaynak, Super APP yolunun tek yolu»; «Şu anda açık kaynak planımız yok». O dönemde Moonshot, kapalı kaynaklı bir yaklaşımla C taraflı süper bir uygulama oluşturmayı hedefliyordu.

Ancak 2025 DeepSeek şokundan sonra Yang Zhilin, kararlı bir adım attı. Trilyon parametreli K2 açık kaynaklı hale getirildi ve K2.5, açık kaynak topluluğunda hızla popülerlik kazandı—yayınlanmasından 20 gün sonra elde edilen gelir, 2025 yılının tamamını aştı ve bireysel abonelik siparişleri, bir önceki döneme göre %80'den fazla arttı. K3 ise açık kaynak yolunu 2,8 trilyon parametre kadar sürdürdü.

Bu rastgele bir stratejik yön değişikliği değil.

Mart 2024'te, Yang Zhilin, NVIDIA GTC 2026'in tek davetli konuşmacısı olarak, "How We Scaled Kimi K2.5" sunumunda, kapalı kaynaklı önde gelen modelleri parametre ve veri yığınıyla takip etmek yerine, Transformer çağında on yıl boyunca kullanılan üç temel taşı tamamen değiştirmenin çok net bir teknik yol haritasını sergiledi. Optimizasyon algoritması Adam (2014), dikkat mekanizması (2017) ve kalan bağlantılar (2015) — Moonshot, bunların üçü için açık kaynaklı alternatifler sundu. Musk, "etkileyici" dedi; eski OpenAI ortak kurucusu Karpathy, Transformer'ın köklü makalesi hakkındaki insanların anlayışının hâlâ yeterli olmadığını düşündü.

Dört ay sonra, K3 o konuşmadaki yolu neredeyse tamamen gerçekleştirdi—token verimliliği, uzun bağlam, Agent kümesi iş birliği; üç çizgi aynı anda hayata geçirildi.

2025 yılının sonunda yapılan bir Reddit AMA etkinliğinde, Ay'ın Karanlık Yüzü ekibi, ABD rakipleriyle olan farklar sorulduğunda şunu söyledi: “Gerçekten GPU sayımız ABD rakiplerimizden az, ancak her bir kartın performansını maksimum seviyeye çıkardık.” Ortak kurucu Zhou Xinyu, OpenAI'nin para harcamasını nasıl gördüğünü sorulduğunda daha rahat bir cevap verdi: “Biz de bilmiyoruz, sadece Sam biliyor. Bizim kendi tempomuz var.”

“Kendi tempoyla” — Bu beş kelime, Çin'in AI yolunu anlamak için en önemli not olabilir.

Sadece Ayın Karanlık Yüzü değil. DeepSeek ekibi daha az kaynakla eşdeğer düzeyde bir model geliştirdi. ZhiPu, GLM serisini sürekli olarak geliştirmeye devam ediyor. Bu yıl Nisan'da DeepSeek V4 yayınlandı, Temmuz başlarında GLM-5.2 piyasaya sürüldü ve WAIC konferansı yeni近 Şanghay'da düzenlendi. Bu, "yeni bir Çin modeli daha geldi" hikayesi değil, sürekli, yoğun ve çoklu eşzamanlı bir kapasite serbest bırakma ritmidir. Her biri farklı üstünlüklerini ortaya koyuyor — temel mimari yenilikleri, mühendislik verimliliği iyileştirmeleri, açık kaynak ekosistemi inşası — ABD'nin sahip olduğu kadar uç düzeyde sermaye yoğunluğuna sahip olmaksızın, öne çıkan seviyeye ulaşmanın başka bir yolunu çiziyorlar.

OpenAI'nin Brockman'ı, Çin'in toplam kapasite açısından yaklaşık 4 ay geride olduğunu söyledi. Bu rakam, geride kalındığını değil, iki yolun aynı anda kendi yollarıyla öne doğru ilerlediğini gösteriyor.

Bu, kazananın tümünü alacağı bir hikaye olmayacak.

Eğer büyük modeller gerçekten yeni bir endüstriyel temel kapasiteyse, kaderi bir şirketin veya bir ülkenin tek başına elinde tutması değil, daha fazla insan tarafından kullanılmasıdır. ABD, sermayeyle hareket eden, kapalı kaynaklı ve AGI'yi nihai hedef olarak alan bir yol izliyor. Çin ise verimlilikle hareket eden, açık kaynaklı ve daha geniş kapsamlı kapasite çıktısı mantığına dayanan bir yol izliyor. İki yolun da kendi avantajları ve maliyetleri var, ancak ikisi birlikte AI'nın genel seviyesini yükseltiyor.

27 Temmuz'da K3'ün tam ağırlığı resmen yayınlanacaktır. O anda, dünya çapında herhangi bir geliştirici, 2,8 trilyon parametreli bu modeli indirebilir, ince ayarlayabilir ve dağıtabilir. O, tarafların gerçek anlamda çatışmaya girdiği andır.

Ancak 27 Temmuz'dan daha önemli olan yargı şudur—DeepSeek'den Kimi'ye kadar, Çin ve ABD'nin iki AI motoru, dünya AI'sının temel itici gücü olarak uzun vadeli olarak birlikte varolmak, tartışılabilir bir tahmin değil, gerçekleşmekte olan bir zorunluluktur. K3, bunun en yeni kanıtıdır.