Türkiye’de yapay zeka alanında kritik bir adım daha atıldı. Türk Hukuk sistemi özelinde eğitilen açık kaynak kodlu karar-destek modeli Mizan-27B kullanıcılara sunuldu. Geliştirici Alican Kiraz tarafından hayata geçirilen proje, Anayasa’dan emsal kararlara kadar on binlerce hukuki belgeyle eğitilerek sektörde uzmanlaşmış bir büyük dil modeli (LLM) olarak öne çıkıyor. Hem bireysel hem de kurumsal bazda verilerin ülke sınırları içinde kalmasını hedefleyen Mizan-27B, düşük sistem gereksinimleriyle de geniş bir kullanıcı kitlesine hitap ediyor.
-
Türk Hukukuna Özel Veri Seti: Mizan-27B; Anayasa, mevzuatlar, emsal kararlar ve akademik incelemelerden oluşan 21 binden fazla dokümanla eğitildi.
-
Yüksek Performans: Qwen3.6-27B tabanı üzerine inşa edilen model, gerçekleştirilen hukuki testlerde (benchmark) temel modele kıyasla belirgin bir performans artışı sergiliyor.
-
Geniş Donanım Desteği: Apple Silicon (M serisi) çipler ile Nvidia ve AMD grafik kartlarıyla uyumlu çalışan 4-bit MLX ve GGUF formatlarında erişime açıldı.
Hukuk Sektöründe Yapay Zeka Dönemi
Yapay zeka teknolojileri genel kullanımın ötesine geçerek sektörel uzmanlaşma evresine giriyor. Özellikle hukuk gibi hassas, terimsel yoğunluğu yüksek ve mevzuata dayalı alanlarda genel amaçlı dil modelleri zaman zaman yetersiz kalabiliyor ya da hatalı bilgi üretebiliyor. Bu ihtiyaca çözüm üretmek amacıyla geliştirilen Mizan-27B, Türkiye’nin hukuki dinamiklerine tam uyum sağlayacak şekilde tasarlandı.
Yaklaşık 100 saatlik bir eğitim sürecinden geçen model, hukuki süreçlerde karar-destek mekanizması olarak görev yapıyor. Avukatlar, akademisyenler, hukuk öğrencileri ve yargı mensupları için kaynak tarama, metin analizi ve emsal karar incelemesi gibi zaman alan işlemleri ciddi oranda hızlandırmayı amaçlıyor.
Dostlar karşınızda Türk Hukuk'u özelinde geliştirdiğim Açık Kaynak, Karar-Destek LLM'imiz Mizan-27B 🎉 21 binden fazla dökümanla (Türkiye özelinde Anayasa, Mevzuatlar, Emsal Kararlar, Lisans dahilinde izin verilen akademik yazılar ve incelemeler gibi) belgeleri RAG yapılı… pic.twitter.com/TRG8C6bsQe
— Alican Kiraz (@AlicanKiraz0) August 1, 2026
Veri Güvenliği ve Yerli Altyapı Vurgusu
Geliştirici Alican Kiraz’ın aktardığı bilgilere göre, projenin veri üretim hattında (data-generation pipeline) RAG (Retrieval-Augmented Generation) mimarisi ile hibrit bir yaklaşım benimsendi. 21 binden fazla belgenin analiz edilmesiyle oluşturulan veri seti, modelin doğru ve tutarlı hukuki çıktılar vermesini sağlıyor.
Projenin bir diğer dikkat çeken yanı ise veri gizliliği ve yerlilik boyutu. Hassas hukuki verilerin yurt dışındaki sunuculara gönderilmesi yerine, yerel cihazlarda veya kurum içi sunucularda çalıştırılabilmesi veri güvenliği açısından stratejik bir avantaj sunuyor. Modelin açık kaynak olarak paylaşılması, dışa bağımlılığı azaltırken verilerin ülke sınırları içerisinde kalmasına da katkı sağlıyor.
Mizan-27B Nasıl Kullanılır ve Sistem Gereksinimleri Nedir?
Mizan-27B, geliştiricilerin ve son kullanıcıların kolayca erişebilmesi için optimize edilmiş formatlarda paylaşıldı. Model, 4-bit kuantize edilmiş MLX ve GGUF dosya formatlarını destekliyor. Bu sayede:
-
Apple Silicon (M1, M2, M3, M4 vb.) işlemcili Mac bilgisayarlarda MLX formatı sayesinde yüksek verimle çalışıyor.
-
Nvidia ve AMD GPU sahibi kullanıcılar ise GGUF formatı üzerinden standart bilgisayarlarında veya yerel sunucularında modeli rahatlıkla çalıştırabiliyor.
Performans testlerinde temelini aldığı Qwen3.6-27B modeline kıyasla Türkçe hukuki metinlerde ve analizlerde çok daha başarılı sonuçlar ortaya koyan Mizan-27B, Türkiye’deki açık kaynak yapay zeka ekosisteminin gelişimi açısından da önemli bir kilometre taşı niteliği taşıyor.
