Model karşılaştırmaları · 2026-10-04

Aleph Alpha Kolibri nedir? Almanya'da eğitilen açık ağırlıklı model

Aleph Alpha'nın 3 Ekim 2026'da Apache 2.0 lisansıyla yayımladığı Kolibri modelinin mimarisi, bağlam uzunluğu, dil desteği, lisansı ve LLMTR'deki durumu.

Kısa yanıt: Kolibri nedir?

Kolibri, Heidelberg merkezli Aleph Alpha'nın 3 Ekim 2026'da yayımladığı büyük dil modelidir. Model Almanca ve İngilizce için eğitildi; ağırlıkları Hugging Face'te Aleph-Alpha/Kolibri-1 adıyla, ticari kullanıma da izin veren Apache 2.0 lisansıyla yayımlandı. Aleph Alpha modeli egemen ve açık ağırlıklı bir model olarak tanıtıyor: Almanya'da geliştirildi, Almanya ve Finlandiya'daki altyapıda, Alman ve Avrupa hukuku altında eğitildi.

Kolibri bir sohbet uygulaması ya da herkese açık bir API olarak değil, ağırlık olarak dağıtılıyor. Modeli kullanmak için onu kendi sunucunuzda çalıştırmanız ya da modeli sunan bir platformdan çağırmanız gerekir. Aleph Alpha'nın hedeflediği kitle de buna göre şekilleniyor: verisini kendi altyapısında tutmak isteyen kamu kurumları ile sanayi, havacılık ve otomotiv gibi uyum gereksinimi yüksek sektörler.

Teknik özellikler

Aşağıdaki değerler Aleph Alpha'nın model kartından alınmıştır. Aleph Alpha'nın kendi değerlendirmesinde Kolibri İngilizce genel puanda 75,5, Almanca genel puanda 70,8 alıyor. Bu sonuçlar üreticinin beyanıdır; LLMTR bunları ölçmedi.

Kolibri-1 teknik özellikleri, 3 Ekim 2026 itibarıyla Aleph Alpha model kartı
Alan	Kolibri-1
Toplam parametre	78,1 milyar
Token başına aktif parametre	3,46 milyar
Mimari	Mixture-of-Experts, 50 katman, katman başına 384 uzman + 1 paylaşılan uzman, token başına 6 uzman
Bağlam	262.144 token eğitim uzunluğu, 1.048.576 tokena kadar doğrulanmış
Diller	Almanca, İngilizce
Girdi ve çıktı	Yalnızca metin
Akıl yürütme seviyeleri	none, low, medium, high
Araç çağırma	Var
Bilgi kesim tarihi	18 Haziran 2026
Lisans	Apache 2.0

78 milyar parametre, 3,46 milyar aktif: MoE ne demek?

Mixture-of-Experts, yani uzman karışımı mimarisinde modelin her katmanında çok sayıda küçük alt ağ bulunur. Her token için bir yönlendirici bu uzmanlardan yalnızca birkaçını seçer. Kolibri'de katman başına 384 uzmandan 6 tanesi ve bir paylaşılan uzman çalışır; bu yüzden toplam 78,1 milyar parametrenin token başına yalnızca 3,46 milyarı hesaplamaya katılır.

Bunun pratik anlamı iki yönlüdür. Token başına hesaplama küçük bir modelinkine yakındır, bu da yanıt hızını ve sunum maliyetini düşürür. Buna karşılık bellek ihtiyacı küçülmez: hangi uzmanın seçileceği önceden bilinmediği için modelin tamamı bellekte durmalıdır. Aleph Alpha bu dengeyi model kartında açıkça yazıyor ve FP8 ağırlıklarla yaklaşık 78 GB bellek gerektiğini belirtiyor.

Apache 2.0 lisansı ve egemen model ifadesi

Aleph Alpha bu alanda yeni değil. Şirketin daha önce Luminous model ailesi vardı; 2024'te yayımladığı 7 milyar parametreli Pharia-1-LLM modellerinin ağırlıkları da erişilebilirdi, ancak Open Aleph License yalnızca ticari olmayan araştırma ve eğitim kullanımına izin veriyordu. Kolibri'deki asıl fark lisanstadır: Apache 2.0, modeli indirmeye, değiştirmeye ve ticari bir üründe çalıştırmaya izin verir.

Egemen model ifadesi Aleph Alpha'nın kendi konumlandırmasıdır ve üç şeye dayanır: modelin Avrupa'da geliştirilip eğitilmesi, veri toplamadan son değerlendirmeye kadar eğitim zincirinin belgelenmesi ve ağırlıkların açık olması sayesinde modelin kullanıcının seçtiği altyapıda çalıştırılabilmesi. Açık ağırlık tek başına verinin nerede işlendiğini belirlemez; bu, modeli sunan altyapının özelliğidir.

Kaynak: Pharia-1-LLM model kartı (kontrol: 3 Ekim 2026)

Hangi işler için tasarlandı?

Aleph Alpha Kolibri'yi çok adımlı akıl yürütme, belgeye dayalı soru yanıtlama, araç çağıran ajan akışları, kodlama ve Almanca ile İngilizce asistanlar için öneriyor. Model kartı ayrıca modelin, çıktısı uygulanmadan önce bir insanın gözden geçirdiği sistemler için tasarlandığını, karar veren bileşen olarak değil seçenekleri hazırlayan taraf olarak kullanılması gerektiğini yazıyor.

Uzun bağlam bu kullanımlarda belirleyicidir. Model 262.144 tokenlık bağlamla eğitildi ve Aleph Alpha kaliteyi 1.048.576 tokena kadar doğruladı; yine de gecikmeye duyarlı işlerde ve karmaşık görevlerde 262.144 token sınırında kalmayı öneriyor. Modelin bilgisi 18 Haziran 2026'da kesilir; daha yeni bilgi için araç çağırma ya da belge ekleme gerekir.

LLMTR'de durum

Kolibri-1, LLMTR API'sinde tesseracted/kolibri-1 kimliğiyle 9 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsiz kullanılabilir; bu tarihten sonra erişim kapanır, model sayfası açık kalır.

Yukarıdaki tablo modelin kendisini anlatır. LLMTR'deki sunumda sınırlar farklıdır: girdi ve çıktı toplamı 32.768 token'a sığmalıdır ve tek yanıt en fazla 16.384 token olabilir. Düşünme varsayılan olarak kapalıdır ve reasoning_effort ile açılır; araç çağrısı desteklenir. İlk istek ve sınırların tamamı Kolibri-1 model sayfasında ve LLMTR'deki kullanım rehberinde yer alıyor.

Sık sorulan sorular

Kolibri Türkçe destekliyor mu?

Aleph Alpha modeli yalnızca Almanca ve İngilizce için eğittiğini ve değerlendirdiğini belirtiyor; Türkçe resmi olarak desteklenen diller arasında değil. LLMTR modelin Türkçe performansını ölçmedi.

Kolibri'nin herkese açık bir API'si var mı?

3 Ekim 2026 itibarıyla Aleph Alpha modeli ağırlık olarak Hugging Face'te yayımladı ve kurumsal kurulum için kendi ekibine yönlendiriyor; kullandıkça ödenen bir API duyurmadı. Modeli kendi sunucunuzda vLLM ile çalıştırabilir ya da 9 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar LLMTR API'sinde ücretsiz deneyebilirsiniz.

Kolibri LLMTR'de kullanılabilir mi?

Evet. tesseracted/kolibri-1 kimliğiyle 9 Ekim 2026 23:59'a (TSİ) kadar ücretsiz kullanılabilir. Bu tarihten sonra erişim kapanır ve model sayfası açık kalır.