Alican Kiraz, Türk Hukuku İçin Mizan-27B-Decision Modelini Açık Kaynak Yaptı

Türk yapay zeka topluluğunun dikkat çeken isimlerinden Alican Kiraz, 31 Ekim 2026 tarihinde X hesabından yaptığı bir paylaşımda, Türk hukuku için geliştirdiği Mizan-27B-Decision modelinin ağırlıklarını açık kaynak olarak sunacağını duyurdu. Kiraz, bu modelin metin üretmeyen, yalnızca olay özetlerini okuyarak altı farklı hukuki soruya kalibre olasılık değerleri döndüren bir karar sistemi olduğunu vurguladı. Modelin temelini, Alibaba’nın Qwen3.8‑27B ailesinden türetilen Qwen3.8‑27B (bazı kaynaklarda Qwen3.6‑27B olarak da gösteriliyor) oluşturuyor ve bu temel model üzerine LoRA yöntemiyle ek eğitim uygulanarak "pointer head" adı verilen bir karar katmanı ekleniyor.

Modelin çalışma prensibi oldukça net: Kullanıcı bir olay özeti girdiğinde, sistem otomatik olarak şu sorulara yanıt veriyor – (1) Olayın hangi hukuk alanına (14 seçenek) girdiği, (2) Esas alınacak temel kanun (13 seçenek), (3) İzlenecek yargı yolu (7 seçenek), (4) Talebin hukuken yerinde olup olmadığı (yerinde, kısmen yerinde, yerinde değil), (5) Süre ya da zamanaşımı sorunu bulunup bulunmadığı ve (6) Sorunun karmaşıklık düzeyi (basit, orta, karmaşık). Her bir yanıt için model, olasılık ve güven değeri sunuyor; kullanıcılar ayrıca kendi soru‑seçenek setlerini tanımlayabiliyor, ancak eğitim verilerinde yer almayan seçeneklerde kalite düşüşü olabiliyor.

Mizan-27B-Decision’ın performansına dair veriler Hugging Face model kartında ayrıntılı olarak yer alıyor. Model, eğitimde kullanılmayan 1.000 kayıtlık ve 5.505 soruluk test setinde %94,9 doğruluk oranına ulaşmış. Bu oran, insan hukukçuların değil, başka bir yapay zeka modeli (DeepSeek v4.1 flash) tarafından üretilen etiketlerle uyumu gösteriyor; insan kalite kontrolü örneği bulunmadığı açıkça belirtilmiş. Daha zorlu bir testte ise, Kiraz’ın Opus 5.5 ve Astra modelleriyle hazırladığı 20 vakadaki 119 sorunun %78,2’sinde beklenen cevapla tam uyum sağlanmış, kabul edilebilir alternatif cevaplar dahil edildiğinde başarı oranı %88,2’ye çıkmış.

Kiraz, modelin bir avukatın yerini alacak şekilde tasarlanmadığını, hukuki tavsiye vermediğini ve uzman incelemesinin öncelikli olduğunu defalarca vurguluyor. Modelin asıl amacı, bir dosyanın hangi aşamasının öncelikli olarak incelenmesi gerektiğini işaretleyen bir ön‑eleme aracı olarak hizmet vermek. Bu bağlamda, büyük dil modelleriyle birlikte kullanıldığında farklı senaryolara kapı açabileceğini belirtiyor. Kullanıcılar, Hugging Face üzerindeki Space sayfası aracılığıyla kurulum yapmadan modeli deneyebiliyor; burada 20 zor vakadan birini seçerek anlık sonuçları görebiliyorlar.

Modelin açık kaynak lisansı ticari olmayan bir lisansla sunuluyor ve Hugging Face hesabıyla giriş yapılarak ağırlıklar indirilebiliyor. Kiraz, bu adımın Türk hukuk alanında yapay zeka uygulamalarının şeffaflığını ve erişilebilirliğini artıracağını, aynı zamanda akademik ve profesyonel araştırmalara yeni bir araç sağlayacağını ifade ediyor. Mizan‑27B‑Decision, hâlihazırda Türkçe yapay zeka modelleriyle tanınan bir geliştiricinin, yerel hukuk sistemine özgü bir çözüm sunması bakımından sektörde bir ilk olma niteliği taşıyor.