ModellerAçık Kaynak 🇨🇳 28.07.2026 13:02

Kimi K3 ve Unlimited OCR Küresel Listelerin Zirvesinde, Çin Açık Kaynak Modelleri Yurt Dışını Fethediyor

Moonshot AIMoonshot AI BaiduBaidu
Çin yapay zeka açık kaynak modelleri küresel çapta ilgi görüyor. 27 Temmuz'da Moonshot AI, Kimi K3'ün tüm ağırlıklarını açık kaynak olarak yayımladı ve bu model hızla Hugging Face'in genel trend listesinde zirveye yerleşti, ardından Baidu'nun Unlimited OCR'ı geldi. Unlimited OCR ayrıca GitHub ve Hugging Face'te dört birincilik elde etti ve bir ay sonra, sürekli geliştirici benimsemesi sayesinde Hugging Face'in küresel model trend listesinde tekrar zirveye döndü.
27 Temmuz'da Moonshot AI, Kimi K3 modelinin tam ağırlıklarını açık kaynak olarak yayınladı ve dakikalar içinde Hugging Face'in genel trend listesinin zirvesine tırmandı. Hemen ardından, günlerdir listede lider olan Baidu'nun Sınırsız OCR modeli ikinci sıraya yerleşti. Bu iki Çinli açık kaynak model, Hugging Face sıralamalarına damga vurarak bir fenomene dönüştü. Sınırsız OCR olağanüstü bir başarıya imza attı: yayınlandıktan sonraki beş gün içinde 10.000'in üzerinde GitHub yıldızı topladı ve GitHub Günlük Trend genel ve Python listelerinde birinci olurken, Hugging Face'in küresel model ve çok modlu model trend listelerinde de zirveye yerleşerek dörtlü birincilik elde etti. Bir ay sonra, Turing Ödülü sahibi Yann LeCun tarafından yeniden paylaşılmasının ardından Sınırsız OCR, Hugging Face'in küresel model trend listesinde yeniden bir numaraya yükseldi. GitHub yıldızları 19.700'ü, Hugging Face indirmeleri ise 2,65 milyonu aştı. Sınırsız OCR'ın popülaritesi, uzun belge ayrıştırmadaki çığır açıcı yeniliğinden kaynaklanıyor. Geleneksel OCR modelleri uzun belgeleri sayfa sayfa ayrıştırıp sonuçları birleştirerek işler; bu da kod çözme sırasında KV Ön Belleğinin (KV Cache) büyümesine, çıkarım hızının artmasına ve bellek maliyetlerinin yükselmesine neden olur. Baidu, Referans Kayan Pencere Dikkat (R-SWA) mekanizmasını önerdi; bu mekanizma, yalnızca en son üretilen içeriği çalışma belleği olarak tutarken orijinal belgeye olan ilgiyi korur ve böylece tek bir ileri geçişte düzinelerce sayfanın sürekli olarak ayrıştırılmasına olanak tanır. Bu sayede KV Ön Belleği sabit kalır, hesaplama maliyeti ve bellek kullanımı azalır. Sektör uzmanları, bu yeniliğin yalnızca OCR'ı hızlandırmakla kalmayıp aynı zamanda uzun bağlamlı akıl yürütme ve bellek yönetimi için yeni yaklaşımlar sunduğunu belirtiyor. Sınırsız OCR'ın sürekli geliştirici ilgisi, Çin yapay zeka açık kaynak modellerinin ilk heyecandan sürekli benimsenmeye doğru ilerlediğini yansıtıyor.
Kaynak: QbitAI 量子位 — orijinal
Bu konudaki önceki yazılarımız ↓
Güncel haberler