Açık modellerde güç dengesi: Çin laboratuvarları açık ara önde

Interconnects AI bülteninden Nathan Lambert, ABD Kongresi üyelerini açık ağırlıklı modeller konusunda bilgilendirmek için hazırladığı konuşma metnini yayımladı; yazının tarihi 21 Eylül.

Açık ağırlıklı ve açık kaynak modeller

Lambert, ağırlıkları lisans altında kamuya açılan modelleri — Llama, Qwen veya DeepSeek gibi — yeniden üretim için gereken eğitim kodu ve verisini de yayımlayan gerçek açık kaynak modellerden ayırıyor. En bilinen açık kaynak modeller Amerikalı kâr amacı gütmeyen kuruluşlardan geliyor.

Rakamların diliyle Çin liderliği

Hugging Face indirmelerinde liderliği Çinli laboratuvarlar Temmuz 2025'te, büyük ölçüde Qwen sayesinde aldı. Lambert'in takibine göre Çin'in toplam farkı 3,2 milyar indirmenin yaklaşık 1,6 milyarı — ABD'nin iki katı. Artificial Analysis Intelligence Index'te 14 Eylül itibarıyla öne çıkan Çinli modeller GLM-5.3 (45 puan) ve Kimi K3 (44) oldu; Inkling 26, Nemotron 3 Ultra ise 23 puanda kaldı.

Lambert'in tahminine göre Çinli açık ağırlıklı modeller kapalı Amerikan sınırının iki ila beş ay gerisinde; Amerikalı açık ağırlıklı modeller ise OpenAI ve Anthropic'in önde gelen sistemlerinin altı ila dokuz ay gerisinde. Damıtma Çin'de yaygın, ancak Lambert bunun tamamen engellenmesinin farkı yalnızca bir-iki ay artıracağını hesaplıyor.

Kıyaslamaların ötesinde kullanım

OpenRouter'da açık modellerde trafik Eylül 2025'te haftada yaklaşık 1 trilyon tokenden bugün yaklaşık 80 trilyon tokene çıktı; Çinli modellerin payı ise yüzde 70 civarından yüzde 80'in üzerine yükseldi. Açık kaynak kodlama aracısı OpenCode, çıkarım hacminin yaklaşık yüzde 95'inin Çinli modellerde çalıştığını bildiriyor.

Akademide, arXiv'deki en popüler beş machine learning kategorisinde yapılan tarama, herhangi bir açık modelden söz eden makalelerin oranının Ocak 2023'te yüzde 2 iken Eylül 2026'da yüzde 50'ye çıktığını gösteriyor.

Riskler ve politika sorusu

Açık modeller yeni zararlara imkân verebilecek yetenek düzeylerine yaklaşırken — Lambert siber güvenliği ve Temmuz 2026'daki OpenAI–Hugging Face olayını örnek gösteriyor — en güçlü Çinli modellere erişimin kısıtlanması asıl olarak onlara bağımlı Amerikan şirketlerine zarar verir. Saldırıyı incelemek için Çinli bir açık ağırlıklı modeli Hugging Face'in kendisi kullandı, çünkü kapalı modeller yanıt vermeyi reddetti. Yazarın sonucu: bu riskleri yönetmek ekosistemin hazırlığı meselesi.