Aleph Alpha Kolibri: 78B Açık Ağırlıklı Avrupa Modeli

Alman yapay zeka şirketi Aleph Alpha, 3 Ekim 2026'da Almanya'nın Birleşme Günü'nde yeni modeli Kolibri'yi yayınladı. Şirket, modelin tam ağırlıklarını Hugging Face üzerinden Apache 2.0 lisansıyla paylaştı. Kolibri, 78 milyar toplam ve yaklaşık 3,46 milyar aktif parametreye sahip bir Mixture-of-Experts (MoE) transformer.

Model, İngilizce ve Almanca için tasarlandı; 1 milyon tokena kadar bağlam penceresi destekliyor. Aleph Alpha, Kolibri'yi regülasyona tabi sektörlerde egemen ve kritik görevler için konumlandırıyor.

Kolibri nedir?

Kolibri, Aleph Alpha'nın "Model Fabrikası" yaklaşımının son ürünü. Şirket, önce Kolibri Origin adlı 30 milyar toplam/3 milyar aktif parametreli ve 65 bin token bağlamlı bir modelle eğitim hattını doğruladı; ardından aynı hattan Kolibri'yi üretti. İki modelin sürümleri arasında yalnızca üç ay var. Bu süreçte parametre sayısı 30 milyardan 78 milyara, bağlam penceresi 65 binden 1 milyona, eğitim verisi 7,5 trilyondan 20 trilyon tokena çıktı.

Teknik özellikler

Kolibri, 78,1 milyar toplam ve yaklaşık 3,46 milyar aktif parametreye sahip. MoE mimarisi, token başına hesaplama maliyetini düşürürken yönlendirme karmaşıklığını da beraberinde getiriyor. Model, 1.048.576 tokenlık bağlam penceresiyle uzun belgeler, kod tabanları ve loglar üzerinde tek geçişte çalışabiliyor. Şirket, modeli Almanya ve Finlandiya'daki altyapıda, yaklaşık 20-24 trilyon tokenla ve 768 NVIDIA B200 GPU ile eğitti.

Egemenlik ve uyumluluk

Aleph Alpha, egemenliği iki boyutta tanımlıyor: modelin nasıl üretildiği ve müşteriye nasıl aktarıldığı. Şirket, veri toplamadan eğitim öncesi ve sonrasına, nihai değerlendirmelere kadar tüm kararların hesabını verebildiğini belirtiyor. Kolibri; EU AI Act, Genel Amaçlı Yapay Zeka Davranış Kuralları ve GDPR gözetilerek geliştirildi. Modelin küçük boyutu, müşterilere iç verilerini üçüncü taraf çıkarım servislerine göndermeden şirket içinde (on-premise) çalıştırma esnekliği sağlıyor.

Model, Merlin-Arthur protokolü ve yokluk (abstention) verisiyle eğitildi. Yani bağlam desteklemediğinde "bilmiyorum" demeyi öğrendi. Şirket, bu davranışı düzenli olarak izleyip doğruluyor.

Kimler için?

Kolibri; kamu yönetimi, sanayi, havacılık ve otomotiv gibi sektörlere yönelik. Aleph Alpha, kamuya açık kıyaslamaların sektörel ihtiyaçları yakalamadığını savunarak kendi müşteri-vekil değerlendirme setlerini geliştirdi. Bu setlerde Kolibri Origin'e kıyasla belirgin artışlar raporlanıyor: otomotiv tedarikçisinde 0,72'den 0,99'a, yarı iletkende 0,35'ten 0,80'e, Alman kamu sektöründe 0,54'ten 0,75'e.

Benchmark sonuçları

Şirketin paylaştığı iç sonuçlara göre Kolibri; AIME 2025'te %96,9, GPQA (diamond) testinde %84,3, LiveCodeBench v6'da %85,9 ve HumanEval+ testinde %92,7 puan aldı. SWE-Bench Verified'da ise %66,4 kaydedildi. Aleph Alpha, modelin aktif parametre sayısının dört katına kadar olan modellerle rekabet ettiğini belirtiyor. Bu sayılar henüz bağımsız doğrulamadan geçmedi.

Almanca ve İngilizce veri

Aleph Alpha, modeli iki dilli tasarladı. Şirket, İngilizce bir modelin biraz Almanca okumuş hali yerine, tasarım gereği iki dilli bir model hedeflediğini belirtiyor. Ön eğitim tokenlarının %21,3'ü Almanca; çeviri ise yalnızca %6 oranında kullanıldı. Şirket, çeviri metinlerin kaynak dilin kültürel izini taşıdığını savunuyor ve bu nedenle organik Almanca veriye ağırlık verdiğini belirtiyor.

Neden egemen model?

Avrupa'da AI Act yaptırımlarının yürürlüğe girmesiyle, hassas iş yüklerini ABD merkezli laboratuvarlar üzerinden yönlendirmek istemeyen kurumlar için yerel alternatifler önem kazanıyor. Kolibri, tam ağırlıkları ve AB merkezli eğitim altyapısıyla bu ihtiyaca yanıt veriyor. Şirket, modelin küçük boyutunun dağıtım özgürlüğü ve öngörülebilir maliyet sağladığını vurguluyor.

Nasıl çalıştırılır?

Model, Hugging Face üzerinden açık. Çalıştırmak için aleph-alpha-inference paketi ve Kolibri vLLM eklentisi gerekiyor. 262.144 tokenın üzerindeki bağlamlar için ek yapılandırma gerekiyor. Şirket ayrıca kurumsal dağıtım ve özelleştirme desteği sunuyor.

Sonuç

Kolibri, Avrupa'nın egemen yapay zeka hamlesinde dikkat çekici bir adım. Model, ham kıyaslamalarda ABD ve Çin'in en güçlü modellerini geçemese de Apache 2.0 lisansı ve AB merkezli eğitim altyapısı, hassas iş yüklerini yerelde tutmak isteyen kurumlar için önemli bir seçenek sunuyor.