Açık ağırlıklı modeller, 2025’in sonlarına doğru tüm büyük dil modeli kullanımının yaklaşık üçte birine ulaştı — OpenRouter ve Andreessen Horowitz’in (a16z) gerçek API trafiğine dayalı 100 trilyon token’lık çalışmasına göre böyle. Bu, açık kaynak yapay zekanın araştırma merakından üretim varsayılanına geçtiğinin şimdiye kadarki en net sinyali. Hugging Face artık 2 milyondan fazla herkese açık modele ve 13 milyon kullanıcıya ev sahipliği yapıyor (Hugging Face, State of Open Source Spring 2026), Meta’nın Llama’sı 1.2 milyar indirmeyi geçti (Meta, 2025) ve Alibaba’nın Qwen’i onu geride bırakarak 700 milyona ulaştı (Xinhua, 2026). Yine de en popüler 200 model tüm Hugging Face indirmelerinin %49.6’sını oluşturuyor ve en gelişmiş kapalı modeller en iyi açık modellerin hâlâ yaklaşık dört ay önünde (Epoch AI, 2026). Bu analiz, Hugging Face, OpenRouter, a16z, Stanford HAI, Epoch AI, McKinsey, GitHub ve 13 diğer birincil kaynaktan gelen verileri 45’in üzerinde doğrulanmış veri noktasında birleştiriyor.
TL;DR
- Açık ağırlıklı modeller, 2025’in sonlarına doğru büyük dil modeli kullanımının yaklaşık %33’üne ulaştı; bu oran bir yıl önceki tek haneli düşük bir tabandan yükseldi (OpenRouter, State of AI 2025).
- Hugging Face, 13 milyon kullanıcı için 2 milyondan fazla herkese açık model ve 500,000’den fazla veri kümesine ev sahipliği yapıyor (Hugging Face, State of Open Source Spring 2026).
- En popüler 200 model — tüm modellerin %0.01’i — indirmelerin %49.6’sını sağlıyor; tüm modellerin yaklaşık yarısının 200’den az indirmesi var (Hugging Face, Spring 2026).
- Alibaba’nın Qwen’i 700 milyon kümülatif Hugging Face indirmesini geçti ve 2025’in sonlarında Llama’yı geride bıraktı (Xinhua / South China Morning Post, 2026).
- Meta’nın Llama’sı 29 Nisan 2025 itibarıyla 1.2 milyar indirmeye ulaştı; bu, Aralık 2024’teki 650 milyondan bir artıştı (Meta; TechCrunch, 2025).
- Açık ağırlıklı modeller, en gelişmiş kapalı modellerin yaklaşık dört ay, ya da 8 ECI puanı gerisinde kalıyor (Epoch AI, 2026).
- Kuruluşların %50’sinden fazlası açık kaynak yapay zeka kullanıyor; bu oran teknoloji sektöründe %72’ye çıkıyor (McKinsey, 2025).
- Çin menşeli modeller geçen yıl boyunca Hugging Face indirmelerinin %41’ini oluşturdu ve Çin, 2025’te aylık indirmelerde ABD’yi geçti (Hugging Face, Spring 2026).
- Açık kaynak yapay zeka modeli pazarının 2025’teki 19.05 milyar dolardan 2026’da 23.08 milyar dolara büyümesi bekleniyor (The Business Research Company, 2026).
- 2025’te piyasaya sürülen 95 önemli modelden yalnızca 15’i açık eğitim koduyla birlikte geldi (Stanford HAI, AI Index 2026).
- Araştırmacılar, Hugging Face’te yaklaşık 100 kötü amaçlı model buldu; bunların yaklaşık %95’i tek bir serileştirme formatıyla oluşturulmuştu (Dark Reading / JFrog, 2024-2025).
1. Rakamlarla Açık Kaynak Yapay Zeka Ekosistemi
Hugging Face, açık modellerin ağırlık merkezi ve kendi Spring 2026 State of Open Source raporu hem ölçeği hem de ilginin aşırı yoğunlaşmasını gösteriyor. En popüler 200 model — kataloğun sadece %0.01’i — tüm indirmelerin %49.6’sını oluşturuyor, hub’daki her modelin kabaca yarısının ise toplam 200’den az indirmesi var. Bu arada GitHub’ın Octoverse 2025 raporu aynı dalganın geliştirici tarafını gösteriyor: bir milyondan fazla herkese açık depo artık bir LLM SDK’sı üzerine inşa ediliyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Hugging Face’teki herkese açık modeller | 2,000,000+ | Hugging Face, State of Open Source Spring 2026 |
| Hugging Face’teki herkese açık veri kümeleri | 500,000+ | Hugging Face, Spring 2026 |
| Kayıtlı kullanıcılar / kuruluşlar | 13,000,000 / 500,000 | Hugging Face, Spring 2026 |
| En popüler 200 modelin (tüm modellerin %0.01’i) indirme payı | 49.6% | Hugging Face, Spring 2026 |
| 200’den az toplam indirmesi olan modeller | ~50% | Hugging Face, Spring 2026 |
| LLM SDK’sı kullanan herkese açık GitHub depoları | 1,100,000+ (693,867 new, +178% YoY) | GitHub, Octoverse 2025 |
| Üretken yapay zeka projelerine aylık katkıda bulunanlar | 68,000 (Jan 2024) to 200,000 (Aug 2025) | GitHub, Octoverse 2025 |
Bağlam notu: indirilen modellerin ortalama boyutu 2023’te 827 milyon parametreden 2025’te 20.8 milyara yükseldi, ancak medyan yalnızca 326 milyondan 406 milyona çıktı (Hugging Face, Spring 2026). İşin büyük kısmını hâlâ küçük modeller yapıyor. Daha geniş model manzarası için üretken yapay zeka istatistiklerimize bakın.
2. Gerçek Dünya Kullanımı: Açık Ağırlıklar Token’ların Üçte Birine Ulaşıyor
Model sayıları arzı ölçer; token hacmi ise talebi ölçer. OpenRouter’ın a16z ile birlikte 300’den fazla model üzerinden gerçek çıkarım trafiğinin 100 trilyon token’ını analiz eden State of AI çalışması, açık ağırlıkların gerçek iş yüklerini kazandığına dair kamuya açık en güçlü kanıt. Çin menşeli açık kaynak modeller, 2024’ün sonlarında haftalık token hacminin %1.2’sinden haftalık ortalama %13.0’a yükseldi ve bazı haftalarda %30’a yakın zirve yaptı. Açık kaynak segmenti de çeşitlendi: DeepSeek’in R1’i bir zamanlar açık token’ların yarısından fazlasını oluştururken, 2025’in sonlarına gelindiğinde tek bir açık model açık paydan %25’ten fazlasını elinde tutmuyordu.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Büyük dil modeli kullanımında açık ağırlıklı pay, 2025 sonu | ~33% (one-third) | OpenRouter, State of AI 2025 |
| Çin menşeli açık kaynak haftalık token payı | 1.2% (late 2024) to 13.0% avg, ~30% peak | OpenRouter, 2025 |
| Dünyanın geri kalanı açık kaynak ortalama haftalık payı | 13.7% | OpenRouter, 2025 |
| DeepSeek token’ları (Nov 2024 to Nov 2025) | 14.37 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Qwen token’ları | 5.59 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Meta Llama token’ları | 3.96 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Mistral AI token’ları | 2.92 trillion | OpenRouter, 2025 |
| Analiz edilen toplam token / model / sağlayıcı | 100 trillion / 300+ / 70+ | OpenRouter, 2025 |
Aykırı değer notu: araç çağırma (tool-calling) arttıkça, akıl yürütme odaklı modeller artık tüm token’ların yarısından fazlasını işliyor; bu değişimi yapay zeka ajanları istatistiklerimizde ele alıyoruz.
3. Açık ile Kapalı Modeller Arasındaki Performans Farkı
En iyi açık ve en iyi kapalı modeller arasındaki fark 2024’te büyük ölçüde daraldı, ardından daralmayı durdurdu. Epoch AI, bu gecikmeyi kendi Epoch Capabilities Index’i ile ölçüyor. Açık ağırlıklı modeller, Ocak-Mayıs 2026 döneminde en gelişmiş kapalı modellerin yaklaşık dört ay, ya da 8 ECI puanı gerisinde kaldı; bu, Ekim 2025’e kadar ölçülen yaklaşık üç aylık gecikmeden biraz daha genişti. Stanford HAI’nin 2026 AI Index’i Arena lider tablosunda benzer bir hikaye anlatıyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| En gelişmiş kapalı modellerin gerisinde kalan açık ağırlıklı modeller | ~4 months / 8 ECI points (90% CI 7-11) | Epoch AI, 2026 |
| Önceki gecikme (Jan 2023 to Oct 2025) | ~3 months | Epoch AI, 2025 |
| En iyi kapalı modelin en iyi açık modele üstünlüğü (Mar 2026) | 3.3% (up from 0.5% in Aug 2024) | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Arena ilk 10’undaki kapalı modeller | 6 of 10 | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Chatbot Arena farkı, Jan 2024 to Feb 2025 | 8.04% to 1.70% | Stanford HAI, AI Index 2025 |
| En gelişmiş açık ağırlıklı eğitim hesaplama ölçeklenmesi | ~4.7x per year | Epoch AI, 2025 |
| Yerel en gelişmiş: 6-12 ay önceki en iyi LLM’lere eşdeğer model | Runs on one sub-2,500-dollar GPU | Epoch AI, 2025 |
Bağlam notu: Ocak 2025’te piyasaya sürülen DeepSeek-R1, MATH Level 5 kıyaslamasında o zamanki en iyi kapalı model olan o3-mini’nin yalnızca 2 puan gerisinde kaldı (Epoch AI, 2025); bu, farkın çöktüğünü ilk kez gösteren sürümdü.
4. Çin’in Açık Ağırlıklı Atılımı: Qwen ve DeepSeek
2025’in en belirleyici değişimi coğrafi oldu. Çin menşeli modeller geçen yıl boyunca Hugging Face indirmelerinin %41’ini oluşturdu ve Çin, 2025’te aylık indirmelerde ABD’yi geçti (Hugging Face, Spring 2026). Xinhua ve South China Morning Post’a göre Alibaba’nın Qwen’i tek başına en çok indirilen açık aile hâline geldi; DeepSeek’in Ocak 2025’teki uygulama lansmanı ise Sensor Tower ve TechCrunch tarafından takip edilen indirme rekorları kırdı.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Çin’in 2025’teki aylık Hugging Face indirme payı | Surpassed the U.S. | Hugging Face, Spring 2026 |
| Çin menşeli modellerin geçen yıldaki Hugging Face indirme payı | 41% | Hugging Face, Spring 2026 |
| Qwen kümülatif Hugging Face indirmeleri (Jan 2026) | 700,000,000+ | Xinhua / South China Morning Post, 2026 |
| Hugging Face’teki Qwen türevleri | 200,000+ | South China Morning Post, 2026 |
| Qwen tabanlı olan yeni büyük dil modeli türevlerinin payı | ~40% | South China Morning Post, 2026 |
| İlk 19 gündeki DeepSeek uygulama indirmeleri | 23,000,000 (2x ChatGPT) | Sensor Tower, 2025 |
| DeepSeek’in App Store’da bir numara sıralaması | 156+ countries | TechCrunch, 2025 |
| DeepSeek-R1’e karşı o3-mini, MATH Level 5 | Lags by 2 points | Epoch AI, 2025 |
Bağlam notu: tek bir ayda, Qwen indirmeleri Meta, DeepSeek, Mistral ve Nvidia dahil olmak üzere sonraki sekiz açık ailenin toplamını geçti (South China Morning Post, 2026).
5. Kurumsal Benimseme ve Ekonomi
Açık kaynak yapay zeka artık marjinal bir deney değil, ana akım bir kurumsal strateji. McKinsey, Mozilla ve Patrick J. McGovern Foundation’larla birlikte, Open Source Technology in the Age of AI raporunda 41 ülkeden 700’den fazla teknoloji liderini kapsayan bir anket yaptı. Kuruluşların yarısından fazlası zaten açık kaynak yapay zeka kullanıyor; bu oran teknoloji sektöründe %72’ye çıkıyor ve %76’sı kullanımı artırmayı bekliyor. a16z’nin Enterprise AI anketi çoklu model yığınlarına yönelik çekimi gösteriyor ve pazar araştırmacıları fırsatı on milyarlarca dolar olarak ölçüyor.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Açık kaynak yapay zeka kullanan kuruluşlar | 50%+ (72% in tech sector) | McKinsey, 2025 |
| Açık kaynak yapay zeka kullanımını artırmayı bekleyen liderler | 76% | McKinsey, 2025 |
| Tescilliye kıyasla daha düşük uygulama maliyeti bildirenler | 60% (26% average cost improvement) | McKinsey, 2025 |
| Kurumsal açık kaynak yapay zeka ve makine öğrenimi benimsemesi | 40% (+5 pts vs 2024) | Linux Foundation, 2025 |
| Üretimde 5 veya daha fazla model çalıştıran şirketler | 37% (up from 29%) | a16z, Enterprise AI 2025 |
| Açık kaynak yapay zeka modeli pazarı, 2025’ten 2026’ya | 19.05B to 23.08B dollars (21.1% CAGR) | The Business Research Company, 2026 |
| Mistral AI Series C (Sep 2025) | ~14B dollars valuation (1.7B euros raised) | Mistral AI; Bloomberg, 2025 |
| Hugging Face değerlemesi | 4.5B dollars (2023 Series D); ~7B reported 2025 | TechCrunch, 2023; Sacra, 2025 |
Bağlam notu: açık kaynak yapay zeka modeli pazarı tahmini bir tedarikçi tahminidir; bunu mevcut en güncel veri olarak değerlendirin (The Business Research Company, 2026). Alt akış maliyet hesapları için kardeş derlememiz olan yapay zeka çıkarım maliyeti istatistiklerine ve geliştirici araçları için yapay zeka kodlama araçları istatistiklerine bakın.
6. Yönetişim, Lisanslama ve Güvenlik
Açık ağırlıklar, açık kaynakla aynı şey değil ve tanımlar uyumluluk açısından önemli. Open Source Initiative, Ekim 2024’te Open Source AI Definition’ını yayımladı ve tanınan modellerin çok azı bu tanımı tam olarak karşılıyor. Hükümetler açık ağırlıkları teşvik etmeye yönelirken bile, 2025’te piyasaya sürülen 95 önemli modelden yalnızca 15’i açık eğitim koduyla birlikte geldi (Stanford HAI, AI Index 2026). Güvenlik ise diğer izlenmesi gereken konu: JFrog ve araştırmacılar, herkese açık hub’larda kod yürütme yeteneğine sahip kötü amaçlı modelleri belgeledi.
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| OSI onaylı açık kaynak yapay zeka modelleri | Pythia, OLMo, Amber, CrystalCoder, T5 | OSI / TechCrunch, 2024 |
| Açık eğitim kodu olmadan piyasaya sürülen önemli 2025 modelleri | 80 of 95 | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Önemli modellerin sektör payı, 2025 | 91.6% | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Hugging Face’te bulunan kötü amaçlı modeller | ~100 (~95% one serialization format) | Dark Reading / JFrog, 2024-2025 |
| JFrog’un zero-day olarak işaretlediği modeller | 25 | JFrog, 2025 |
| Açık kaynaktan en çok fayda gördüğü düşünülen yapay zeka ve makine öğrenimi | 38% | Linux Foundation, 2025 |
| ABD AI Action Plan’ının açık ağırlıklara yaklaşımı | Pro-open-weight (Jul 23, 2025) | White House, 2025 |
| AB AI Act genel amaçlı yapay zeka kurallarının yürürlüğe girmesi | Aug 2, 2025 | European Commission, 2025 |
Bağlam notu: startup’lara yardımcı olan aynı açık ağırlık erişilebilirliği, sentetik medyanın kötüye kullanılması önündeki engeli de düşürüyor; bu riski deepfake istatistiklerimizde sayısallaştırdık.
Özet: Rakamlarla Açık Kaynak Yapay Zeka
| Metrik | Değer | Kaynak |
|---|---|---|
| Büyük dil modeli kullanımında açık ağırlıklı pay, 2025 sonu | ~33% | OpenRouter, State of AI 2025 |
| Hugging Face’teki herkese açık modeller | 2,000,000+ | Hugging Face, Spring 2026 |
| En popüler 200 modelin indirme payı | 49.6% | Hugging Face, Spring 2026 |
| Üretimde 5 veya daha fazla model çalıştıran şirketler | 37% | a16z, Enterprise AI 2025 |
| Qwen kümülatif Hugging Face indirmeleri | 700,000,000+ | Xinhua / South China Morning Post, 2026 |
| Meta Llama indirmeleri (Apr 2025) | 1,200,000,000 | Meta; TechCrunch, 2025 |
| DeepSeek-R1’e karşı o3-mini, MATH Level 5 | Lags by 2 points | Epoch AI, 2025 |
| İlk 19 gündeki DeepSeek uygulama indirmeleri | 23,000,000 | Sensor Tower, 2025 |
| Açık kaynaktan en çok fayda gördüğü düşünülen yapay zeka ve makine öğrenimi | 38% | Linux Foundation, 2025 |
| En gelişmiş kapalı modellerin gerisinde kalan açık ağırlıklı modeller | ~4 months / 8 ECI points | Epoch AI, 2026 |
| En iyi kapalı modelin en iyi açık modele üstünlüğü (Mar 2026) | 3.3% | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Açık kaynak yapay zeka kullanan kuruluşlar | 50%+ | McKinsey, 2025 |
| Açık kaynak yapay zeka kullanımını artırmayı bekleyen liderler | 76% | McKinsey, 2025 |
| Tescilliye kıyasla daha düşük uygulama maliyeti | 60% (26% avg improvement) | McKinsey, 2025 |
| Kurumsal açık kaynak yapay zeka/makine öğrenimi benimsemesi | 40% | Linux Foundation, 2025 |
| Açık kaynak yapay zeka modeli pazarı (2026) | 23.08B dollars | The Business Research Company, 2026 |
| Mistral AI değerlemesi (Sep 2025) | ~14B dollars | Mistral AI; Bloomberg, 2025 |
| Açık eğitim kodu olmayan önemli 2025 modelleri | 80 of 95 | Stanford HAI, AI Index 2026 |
| Hugging Face’te bulunan kötü amaçlı modeller | ~100 | Dark Reading / JFrog, 2024-2025 |
| LLM SDK’sı kullanan herkese açık GitHub depoları | 1,100,000+ | GitHub, Octoverse 2025 |
Metodoloji ve Kaynaklar
Veriler, her rakam kendi birincil yayıncısına kadar izlenerek toplandı; ikincil derlemelere kıyasla 2025 ve 2026’ya ait orijinal raporlar, anketler ve açıklamalar önceliklendirildi ve tedarikçi pazar tahminleri ile daha eski rakamlar göründükleri yerlerde işaretlendi.
Alıntılanan kaynaklar:
- Hugging Face, State of Open Source, Spring 2026
- OpenRouter ve Andreessen Horowitz (a16z), State of AI: An Empirical 100 Trillion Token Study, 2025
- Andreessen Horowitz (a16z), How 100 Enterprise CIOs Are Building and Buying Gen AI, 2025
- Epoch AI, Open-Weight Models data insights, 2025-2026
- Stanford HAI, AI Index Report 2026 ve AI Index Report 2025
- McKinsey, Mozilla ve Patrick J. McGovern Foundation’larla birlikte, Open Source Technology in the Age of AI, 2025
- GitHub, Octoverse 2025
- Xinhua ve South China Morning Post, Qwen downloads reporting, 2026
- Sensor Tower ve TechCrunch, DeepSeek app data, 2025
- Meta, Celebrating 1 Billion Downloads of Llama, 2025 ve TechCrunch, LlamaCon 1.2 billion figure, 2025
- Linux Foundation, The State of Global Open Source 2025
- Open Source Initiative, Open Source AI Definition 1.0, 2024
- JFrog ve Dark Reading, malicious model research, 2024-2025
- The White House, Winning the Race: America’s AI Action Plan, 2025
- European Commission, EU AI Act general-purpose AI guidelines, 2025
- The Business Research Company / Research and Markets, Open-Source AI Model Market Report 2026
- Mistral AI ve Bloomberg, Series C funding reporting, 2025; Sacra, Hugging Face valuation estimate, 2025; TechCrunch, Hugging Face Series D, 2023
Data watch: alıntılanan kaynaklardan birkaçı sabit bir takvimde yayımlanıyor. GitHub Octoverse ve Stanford HAI’nin AI Index’i yıllık yayımlanıyor; bir sonraki baskılar sırasıyla 2026 sonu ve 2027 başında bekleniyor. McKinsey’nin State of AI ve açık kaynak çalışmaları ile Linux Foundation’ın State of Global Open Source anketi yıllık olarak yürütülüyor; Hugging Face’in State of Open Source’u kabaca altı ayda bir yayımlanıyor ve bir Fall 2026 baskısı muhtemel; Epoch AI ise açık-kapalı takibini sürekli güncelliyor.
Son güncelleme: July 10, 2026.
Bu sayfayı, yeni veriler yayımlandıkça üç ayda bir gözden geçirip güncelliyoruz.