Mozilla’nın 15 Eylül’de yayımlanan State of Open Source AI raporu, kuruluşların işlerinin çoğunda açık modelleri varsayılan seçenek olarak kullanması gerektiğini belirtti. Moonshot AI’ın açık ağırlıklı Kimi K3 modeli, Artificial Analysis Intelligence Index’te Anthropic’in kapalı Fable 5 modelinin yalnızca üç puan gerisinde kalırken maliyetinin yüzde 30’una çalışıyor. Mozilla CTO’su Raffi Krikorian’a göre kapalı modeller; uzmanlık gerektiren profesyonel işler, yoğun bilgi erişimi ve uzun bağlamda avantaj sağlıyor. Ayrıca kullanıma hazır olmaları, uyumluluk paketleri, destek ve hesap verebilirlik sunmaları nedeniyle tercih ediliyor. Açık ağırlıklı modeller indirilebilse de eğitim verileri, veri hattı ve eğitim kodu çoğunlukla paylaşılmıyor.
DoorDash, rutin işlerde Kimi’yi, daha zor görevlerde ise Fable’ı kullanıyor. METR’nin, insan uzmanların tamamlama süresine göre ölçtüğü “zaman ufku” verileri, en iyi kapalı modelin en iyi açık modelin güvenilir biçimde bitirebildiğinden 1.7 kat uzun görevleri yapabildiğini gösteriyor. Krikorian, açık model yedi saatlik bir işi yaparken kapalı modelin 12 saatlik işi tamamlayabildiğini; dört ay sonra açık modelin 12 saate, kapalı modelin yaklaşık 20 saate ulaştığını söyledi. Sekiz saatten kısa görevler her iki model türüne verilebilirken mevcut fark esas olarak sekiz ila 12 saatlik işlerde ortaya çıkıyor. Genel olarak hiçbir model 12 saatten uzun görevleri güvenilir biçimde yerine getiremiyor.
Modellerin araçlara ve belleğe erişmesini sağlayan özel yazılım katmanları karşılaştırmaları etkileyebiliyor. Vals AI’ın tarafsız yazılımıyla yapılan Terminal-Bench 2.1 değerlendirmesinde Z.ai’ın GLM 5.2 modeli, Anthropic’in Claude Opus 4.7 ve 4.8 modellerinin bir puan yakınına ulaştı; tamamlanan görev başına yaklaşık beş kat daha ucuzdu. Buna göre kapalı modellere ödeme, yalnızca sekiz ila 12 saatlik görevlerde yaklaşık beş kat maliyetle dört aylık avantaj sağlıyor.
OpenRouter’da August 2026 itibarıyla token hacmine göre ilk 10 modelin sekizi açık ağırlıklı. Buna karşılık Linux Foundation araştırmasında, Mayıs-Eylül 2025 verilerine göre açık modeller gelirin yüzde 4’ünü, kapalı modeller yüzde 96’sını aldı. Krikorian, en iyi açık modellerin Çin’de, kapalı modellerin ise ABD’de yoğunlaşmasının risk oluşturduğunu belirtti. ABD ve Avrupa’da alternatif bir ekosistem için kamu hesaplama programları, tarafsız vakıflar, şirketler ve hayırsever kuruluşların desteğini önerdi; eğitim ve değerlendirme süreçleri bilinmeyen modellere güvenmenin zor olduğunu vurguladı.
Neden önemli
Bu tablo, kuruluşlar için tek model türüne bağlı kalmak yerine görev süresi, maliyet, destek ve uyumluluk gereksinimlerine göre seçim yapmanın daha anlamlı olduğunu gösteriyor. Açık ağırlıklı modeller rutin ve kısa işlerde maliyet baskısını azaltırken, kapalı modellerin farkı daha uzun ve uzmanlık gerektiren görevlerde belirginleşiyor; ancak hiçbir seçeneğin 12 saati aşan işleri güvenilir biçimde tamamlayamaması otomasyonun sınırını koruyor. Sonuçların özel yazılım katmanlarına göre değişebilmesi, karşılaştırmalarda yalnızca ham performans puanlarına bakılmaması gerektiğini ortaya koyuyor. Kullanımın açık modellere, gelirin ise kapalı modellere yoğunlaşması, benimseme ile ticari değer arasındaki ayrımı ve destek hizmetlerinin rolünü öne çıkarıyor. Bununla birlikte kaynakta Anthropic modellerinin adlandırılmasındaki tutarsızlık, karşılaştırmaların doğrulanmasını gerekli kılıyor.
Terim: açık ağırlık
Açık ağırlık, bir yapay zekâ modelinin eğitilmiş parametrelerinin indirilebilir olmasıdır; eğitim verisi ve kodu açık olmayabileceği için açık kaynakla aynı anlama gelmez.