Açık ağırlıklı (open-weight) model, dosyalarını indirip kendi makinelerinizde çalıştırabildiğiniz yapay zeka modelidir; barındırılan (hosted) model ise başkasının API'si üzerinden ulaştığınız modeldir. Açık model; veri şirket içinde kalmak zorundaysa, hacim sürekli ve yüksekse ya da tek bir dar işi fine-tuning ile eğitmeye değiyorsa mantıklıdır, ama yalnızca onu çalıştıracak insanınız varsa.
En zor akıl yürütme işlerinde ya da teknik ekip yoksa barındırılan model genelde daha basit yoldur (bizim yorumumuz, aşağıda açıklıyoruz).
Açık ağırlıklı model nedir?
Ne Hugging Face'in ne de Anthropic'in sayfaları "open-weight" terimini ya da Türkçe karşılığını tanımlıyor. Bizim yorumumuz şu: eğitilmiş dosyaları (ağırlıkları) yayımlanmış, siz de indirip istediğiniz yerde çalıştırabildiğiniz ve lisans izin veriyorsa uyarlayabildiğiniz model. Hugging Face, Hub'ı "açık makine öğrenmesi için referans yapay zeka platformu" olarak tanıtıyor ve 3 milyondan fazla modelin burada "açık ve herkese açık" durduğunu söylüyor (Hub belgeleri). Bu platformda "açık" demek yine de her model için ayrı bir lisans demektir; aşağıda değiniyoruz.
Böyle bir dosyayı çalıştırmak için yazılım gerekir. Transformers kütüphanesi metin, görüntü, ses, video ve çok kipli modeller için "hem çıkarım (inference) hem eğitim" amacıyla kullanılan model tanım çerçevesi olarak anlatılıyor (Transformers belgeleri). Aynı sayfa, burada desteklenen bir modelin birçok eğitim çerçevesiyle, çıkarım motoruyla ve yan kütüphaneyle uyumlu olduğunu, Hub'da da 1 milyondan fazla Transformers checkpoint'i bulunduğunu yazıyor. Yalın söyleyişle: araçlar var ve ortak, ama onları sizin tarafınızda birinin kullanması gerekiyor.
Barındırılan model nedir?
Barındırılan model bunun tersidir. Anthropic, Claude'u "Anthropic tarafından geliştirilen, en gelişmiş büyük dil modellerinden oluşan bir aile" diye tanımlıyor; ona bir model kimliğiyle API üzerinden ulaşırsınız (Anthropic modellere genel bakış). Modeli satıcı çalıştırır, siz istek gönderir ve metin alırsınız. Aynı sayfa her modelin Amazon Bedrock, Google Cloud ve Microsoft Foundry'deki kimliğini de veriyor; çoğunda bu, Anthropic API'sindeki kimlikle aynı.
Bu sayfadan bir alıcıyı ilgilendiren iki bilgi var. Birincisi fiyat: barındırılan modeller milyon token başına fiyatlanıyor (token, metnin küçük bir parçası). Örneğin Claude Sonnet 5.5 için milyon girdi tokenı 2 dolar, milyon çıktı tokenı 10 dolar (modellere genel bakış). İkincisi yaşam döngüsü: sayfa her model için bir emeklilik taahhüdü veriyor; Claude Sonnet 5.5 için "28 Eylül 2027'den önce değil". Fiyatlar ve tarihler değişir, plan yapmadan önce bu paragrafı değil sayfanın kendisini okuyun.
Barındırılan ve açık model yan yana
| Soru | API arkasındaki barındırılan model | Açık ağırlıklı model |
|---|---|---|
| Kim çalıştırır | Satıcı | Siz ya da barındırması için tuttuğunuz bir şirket |
| Veriniz nereye gider | Satıcının hizmetine. Amazon Bedrock, "garantili veri yönlendirmesi" sunan bölgesel uç noktalar veriyor (modellere genel bakış); gerisi için satıcının şartlarını okuyun | Kendiniz çalıştırırsanız kendi makinelerinizde kalır (bizim yorumumuz) |
| Neyi değiştirebilirsiniz | İstemi ve API'nin sunduğu ayarları | Modelin kendisini: fine-tuning yapabilirsiniz; Hub, fine-tune, adaptör ve kuantize sürümleri base_model alanıyla işaretler (model cards) |
| Sizin tarafınızda ne gerekir | Bir API anahtarı ve bağlayacak bir geliştirici | Donanım ya da bir barındırma, kurup güncelleyecek insanlar ve test yöntemi (bizim yorumumuz) |
| Ne ödersiniz | Satıcının sayfasında yazdığı gibi token başına | Okuduğumuz sayfalarda rakam yok; donanımınıza ve kullanımınıza bağlı |
| Lisans sorusu | Satıcının hizmet şartları | Modelin kendi lisansı, model card'ında görünür |
Lisans alanı, tek satırda
Hub'daki her modelin bir kartı (README.md) var; kart modeli, amaçlanan kullanımları ve sınırlılıkları, eğitim verisini ve değerlendirme sonuçlarını anlatması beklenir; üst verisi (metadata) de lisansı gösterir (model cards). Hub desteklediği lisans kimliklerini listeler: apache-2.0 ve mit'ten adı konmuş topluluk lisanslarına kadar, özel metin için de other. Ayrıca bir projenin lisansını "araştırıp saymanızı" ister (licenses). Bazı modeller kapılıdır (gated): önce erişim istemeniz gerekir (gated models). Ekibiniz, model müşteri işine yaklaşmadan önce kartı okur.
Açık model ne zaman işe yarar?
Aşağıdaki üç durum, yukarıdaki farklardan çıkardığımız yorumdur; belgelerin iddiası değildir.
- Şirket içinde kalması gereken veri. Bir brif, müşteri listesi ya da yayımlanmamış ürün bilgisi sistemlerinizden çıkmamalıysa, kendi sunucunuzdaki model istemi içeride tutar.
- Sürekli ve yüksek hacim. Barındırılan fiyat token başınadır, yani maliyet kullanımı izler. Aynı tür işi her gün, gün boyu çalıştırıyorsanız kendi barındırmanız istek başına ödemekten ucuz olabilir. Olup olmadığı donanımınıza ve gerçek hacme bağlı; başa baş noktası için rakam veremiyoruz, okuduğumuz hiçbir sayfa da vermiyor.
- Fine-tuning'e değen tek bir dar iş. Transformers belgeleri eğitim için bir
Traineranlatıyor, Hub'ınbase_modelalanı da fine-tune ve adaptörleri kaydediyor. Tek işe uyarlanmış küçük bir model yeterli olabilir: ürün başlıklarını kendi kategorilerinize ayırmak ya da açıklamaları sabit bir üslupla yeniden yazmak gibi. Bu bir projedir: hazır etiketlenmiş işler, zaman ve ayrı tuttuğunuz bir test kümesi gerekir; modeli hiç görmediği işlerle denemezseniz iyi çalıştığını bilemezsiniz.
Bir ara yol da var. Hub, "binlerce model için kullandıkça öde çıkarım" sunan Inference Providers'ı veriyor (Inference Providers). Sunucu işletmeden açık bir modeli API ile kullanırsınız; ama o zaman veri kendi makinelerinize değil o sağlayıcıya gider (bizim yorumumuz).
Ne zaman mantıklı değil?
- Çalıştıracak kimse yoksa. Modeli kurmak, güncellemek, izlemek ve test etmek mühendislik işidir. Geliştiricisi olmayan bir ekip, zamanını reklam yerine modele harcar.
- En zor akıl yürütme işlerinde. Anthropic'in sayfası, "zorlu akıl yürütme ve uzun soluklu ajan işleri" için Claude Fable 5.1'i öneriyor (modellere genel bakış). Açık ve barındırılan modelleri bu tür işlerde karşılaştıran bir sayfa bulamadık; kim kazanır demiyoruz. Karar vermeden önce kendi işinizi ikisinde de deneyin.
- Düşük ya da dalgalı hacimde. Sunucu boşta da aynı paraya mal olur. Haftada birkaç yüz istek nadiren buna değer (bizim yorumumuz).
- Uymayan lisansta. Bazı lisanslar ticari kullanımı sınırlar ya da koşul getirir. Kartı kontrol edin.
Kısa bir karar akışı
- Veri sistemlerinizin içinde mi kalmak zorunda? Evetse açığa yönelin.
- Hacim sürekli ve yüksek mi? Evetse açığa yönelin.
- Fine-tuning ile eğitebileceğiniz tek bir dar iş var mı? Evetse açığa yönelin.
- Çalıştıracak insanınız var mı? Hayırsa ilk üçü ne derse desin barındırılan modeli seçin.
- İnsanınız var ve ilk üçünden biri geçerliyse, kendi işinizden küçük bir parçayla bir açık, bir barındırılan modeli deneyin ve karşılaştırın.
Sık sorulan sorular
Açık ağırlıklı model ücretsiz mi? Dosyaları indirmek ücretsiz olabilir, ama çalıştırmak değildir: donanım ya da barındırma ve insan gerekir. Neye izin verildiğini model card'ın lisansından kontrol edin (licenses).
Açık model barındırılan model kadar iyi mi? Okuduğumuz sayfalar ikisini karşılaştırmıyor, biz de biri lehine iddia etmiyoruz. Bir model card'ın değerlendirme sonuçlarını listelemesi beklenir; çoğu listeler, onları okuyun (model cards). Asıl test kendi işinizde yapacağınız testtir.
Açık modelleri nerede bulurum? Hugging Face Hub'da; her kartın üst verisi sayesinde görev, kütüphane ya da lisansa göre süzebilirsiniz (model cards).
Geliştiricisi olmayan bir pazarlama ekibi açık model kullanabilir mi? Tek başına nadiren. Barındırılan bir model ya da bir sağlayıcı üzerinden açık model daha kolay bir başlangıçtır.
Nereden başlamalı?
Çoğu pazarlama ekibinin model seçmesi gerekmez. İhtiyacınız ürün feed'inizden hazırlanmış bitmiş ürün reklamlarıysa, Framepx'te yaptığımız iş tam budur: ürün reklamları için bir yapay zeka sistemiyiz; nasıl çalıştığına buradan bakabilirsiniz. Yapay zeka araçlarıyla kendiniz çalışmak istiyorsanız pazarlamacılar için Claude Code rehberimiz yumuşak bir başlangıç, yapay zeka video modellerinin üreticilerin sayfalarındaki hali ise aynı barındırılan ya da açık sorusunu video tarafında gösterir. Daha fazla rehber blogda.
Kaynaklar
Yazan
Framepx ekibi, Editoryal ekip
Framepx editoryal ekibi; markalar, pazarlamacılar ve ajanslar için reklam platformları, ölçüm, kreatif ve ürün feed'i üzerine yazar.
