Birleşik Arap Emirlikleri, K2 Think’i Dünyanın “En Hızlı Açık Kaynak Yapay Zeka Modeli” Olarak Tanıttı

Çinli yapay zeka laboratuvarı Moonshot’un kısa süre önce çıkardığı güçlü açık kaynak modeli Kimi K2 ile karıştırılmaması gereken yeni bir büyük dil modeli (LLM) sahneye çıktı. “K2 Think” adıyla duyurulan model, “dünyanın en hızlı açık kaynak yapay zeka modeli” ve “bugüne kadar oluşturulmuş en gelişmiş açık kaynak akıl yürütme sistemi” olarak tanımlanıyor. Model, Birleşik Arap Emirlikleri merkezli Mohamed bin Zayed Yapay Zeka Üniversitesi (MBZUAI) Temel Modeller Enstitüsü ile G42 AI girişiminin ortak çalışması sonucu geliştirildi.

MBZUAI Kıdemli Araştırmacısı Taylor W. Killian, X üzerinden yaptığı paylaşımda şu ifadeleri kullandı: “Ağırlığının çok üzerinde etki yaratan bu modeli geliştirmekten gurur duyuyoruz. Asıl olarak matematiksel akıl yürütme için tasarlandı fakat oldukça çok yönlü olduğunu kanıtladı.”

Hız ve Performans

K2 Think, yalnızca 32 milyar parametreye sahip. ABD’li devlerin trilyonlarca parametre içeren modelleriyle kıyaslandığında küçük-orta ölçekli görünen bu sayı, modelin gücünü sınırlandırmıyor. Parametreler, bir LLM’nin davranışını belirleyen dahili ayarları temsil ediyor ve genellikle daha fazla parametre daha yüksek performans anlamına geliyor ancak K2 Think, daha düşük parametre sayısına rağmen matematik, kodlama ve bilimsel akıl yürütme gibi zorlu alanlarda çok daha büyük modellerle yarışabiliyor.

Üreticilerine göre K2 Think, saniyede kullanıcı başına 2.000 token üretebiliyor. Bu, tipik GPU dağıtımlarına kıyasla 10 kat daha yüksek bir hız. Tokenlar, LLM’nin kavramları, kelimeleri, kelime parçalarını, sembolleri ve kod birimlerini sayısal olarak temsil ettiği birimlerdir. Yani token üretim hızı, modelin yanıt hızını ölçmek için doğrudan bir kriterdir.

Üçüncü taraf yapay zeka performans ölçüm sitesi Artificial Analysis, Google’ın Gemini 2.5 Flash modelinin saniyede 258 token ile önde olduğunu belirtirken, K2 Think’in 2.000 token/saniye iddiası aradaki farkı çarpıcı biçimde ortaya koyuyor. Hatta web üzerinde erişilebilen K2 Think chatbot’u üzerinde yapılan kısa deneyler, yanıtların çoğunlukla saniyenin kesirleri içinde verildiğini gösterdi.

MBZUAI danışmanı Alexandru Voica, X üzerinden yaptığı yorumda şunları yazdı: “Yıllardır inanç şuydu: Modelleri büyüt, ilerleme zaten gelecektir. Hesaplama gücü yüksek olan ilerleme kaydetti, diğerleri izlemekle yetindi. Bugün K2 Think bu partiyi bozdu.”

Açık Kaynak ve Ticari Kullanım

K2 Think, Apache 2.0 lisansı altında yayımlandı. Böylelikle araştırmacılara ve şirketlere modeli ücretsiz indirip, değiştirme, ticari uygulamalara entegre etme ve dağıtma imkanı tanınıyor. Açık kaynak etiketi taşımasına rağmen sınırlı erişim sunan modellerin aksine, K2 Think eğitim verileri, model ağırlıkları, ince ayar kodları, çıkarım araçları ve dağıtım altyapısıyla tamamen şeffaf şekilde paylaşılıyor. Model Hugging Face üzerinden indirilebiliyor, ayrıca k2think.ai üzerinden de erişim sağlanabiliyor. MBZUAI yetkilileri, şu an için resmi bir API olmadığını, ancak kurumsal kullanım için yakında duyurulacağını açıkladı.

Sohbetten Fazlası: Akıl Yürütmeye Odaklı Tasarım

K2 Think, sıradan sohbet işlevleri yerine ileriye dönük problem çözmeye odaklanıyor. Matematiksel kanıtlar, kodlama problemleri ve bilimsel akıl yürütme görevlerinde adım adım planlama ve çözüm üretme stratejileri uyguluyor. Benchmark testlerinde tüm açık kaynak modeller arasında öne çıkıyor: AIME 2024’te 90.8, AIME 2025’te 81.2, HMMT 2025’te 73.8, OMNI-MATH-HARD’da 60.7, LiveCodeBench v5’te 64.0, GPQA-Diamond’da 71.1 puan aldı.

Voica, “Zor problemlerin yalnızca mega-modeller tarafından çözülebileceğini düşünüyorsanız, bu nazik bir düzeltme olsun.” diyerek K2 Think’in daha küçük boyutuyla bile OpenAI ve DeepSeek’in kapalı modelleriyle rekabet edebildiğini vurguladı.

Donanım Desteği: Cerebras WSE

Modelin yüksek hızda yanıt verebilmesi, Cerebras Wafer-Scale Engine (WSE) donanımı sayesinde mümkün oluyor. K2 Think, 32.000 tokendan oluşan uzun yanıtları sadece 16 saniyede işleyebiliyor. Aynı görev, yüksek seviye GPU’larda 2,5 dakikadan fazla sürebiliyor. Ayrıca spekülatif kod çözme tekniği sayesinde yanıt süresi daha da kısalıyor.

Verimliliğin Altı Temeli

K2 Think’in başarısı yalnızca ölçekten kaynaklanmıyor. Yayınlanan teknik rapora göre model, altı temel yöntem üzerine inşa edildi:

• Uzun akıl yürütme zincirleriyle denetimli ince ayar (SFT)
  
  
• Doğrulanabilir ödüllerle pekiştirmeli öğrenme (RLVR)
  
  
• Üretimden önce planlama yapan aracısal yapılandırma (Agentic Planning)
  
  
• En iyi örneklemeyle test sırasında ölçekleme (Best-of-N)
  
  
• Spekülatif kod çözme
  
  
• Cerebras donanımıyla donanım optimizasyonu
  
  

Voica, bu yapıyı “tasarımla verimli akıl yürütme” olarak tanımladı.

BAE’nin Stratejik Hamlesi

New York Times, K2 Think’in BAE’nin küresel yapay zeka sahnesinde büyük bir oyuncu olma çabasının bir parçası olduğunu vurguladı. MBZUAI’nin Mart ayında kurduğu Temel Modeller Enstitüsü, ülkenin Yapay Zeka 2031 Stratejisinin merkezinde yer alıyor.

MBZUAI Başkanı Eric Xing, Times’a yaptığı açıklamada, “Sınırlı kaynaklarla işleri yoluna koyabiliyoruz,” diyerek sistemin sadece 2.000 özel yapay zeka çipiyle inşa edildiğini belirtti.

G42 Grup CEO’su Peng Xiao, resmi basın bülteninde K2 Think’in daha akıllı eğitim rejimlerinin büyük kümelerden daha yenilikçi olduğunu kanıtladığını söyledi. Aynı belgede MBZUAI Mütevelli Heyeti Başkanı Khaldoon Khalifa Al Mubarak, K2 Think’i küresel bilgi paylaşımı ve iş birliği için önemli bir kilometre taşı olarak tanımladı.

Güvenlik ve Sorumluluk

Geliştiriciler, dört kategoriye yönelik güvenlik testlerinin sonuçlarını da açıkladı. K2 Think, yüksek riskli içerik reddinde 0.83, konuşma dayanıklılığında 0.89, jailbreak direncinde 0.72 ve siber güvenlik/veri koruma alanında 0.56 skor alarak genel ortalamada 0.75 puana ulaştı.

Yeni Bir Dönemin Başlangıcı

Voica, X üzerinde yaptığı değerlendirmede “Eğer performans eşitliği 1/20 ölçekte mümkünse, sermaye ve yetenek daha akıllı eğitim rejimlerine kayacaktır. Hoş geldiniz, artık büyüklüğün değil zekanın kazandığı, opaklığın değil şeffaflığın öne çıktığı bir döneme,” ifadelerini kullandı.

K2 Think yalnızca verimli model mühendisliğinin bir göstergesi değil, aynı zamanda araştırmacılar ve geliştiriciler için erişilebilir bir temel. Yüksek hız, şeffaf yayın politikası ve benchmarklarla kanıtlanmış akıl yürütme gücü sayesinde, küçük ve açık kaynak modellerin neler sunabileceğini yeniden tanımlıyor.

‍

‍

‍

‍

Kaynak: https://venturebeat.com/ai/k2-think-arrives-from-uae-as-worlds-fastest-open-source-ai-model