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

Türkçe yapay zeka modelleriyle tanınan geliştirici Alican Kiraz, Türk hukuku için hazırladığı Mizan-27B-Decision modelinin ağırlıklarını açık kaynak olarak yayınladı. Model sohbet eden bir yapay zeka değil: Kendisine yazılan olay özetini okuyup hukuk alanı, yargı yolu ve süre sorunu gibi başlıklarda tek seferde olasılık değerleri veriyor.

Kiraz, modeli 31 Ekim’de X hesabından şu notla paylaştı:

Selamlar Dostlar, Türk Hukuku için hazırladığım, metin üretmeyen bir karar modeli olan Mizan-27B-Decision modelimin ağırlıklarına açık kaynak ulaşabilirsiniz. Base modeli Qwen3.8-27B olan MizanLLM modelimi finetune ederek ve Decision forma evrilterek hazırladım. Kullanımda bir olay özeti yazdığınızda; model hukuk alanı, temel mevzuat, yargı yolu, talep sonucu, süre sorunu ve karmaşıklık için tek geçişte kalibre olasılıklar döndürüyor. Şuan örneklerle de kullanmanız için Hugging Face’de Space alanı oluşturdum. Model kendi testlerimde sınır, istisna ve süre tuzakları içeren 20 zor vakada hazır sorularla veya kendi sorularınızla test edebiliyorsunuz. Şu an Opus 5.5 ve Astra ile sorularını hazırladığım testlerim de 119 zorlu soruda beklenen cevapla %78 tam uyum, kabul edilebilir alternatiflerle %88 uyum sağlıyor. LLM’ler ile beraber kullanımda harika use-case’ler oluşturabilirsiniz. Hugging Face hesabınızla giriş yaparak Space’te kurulumsuz deneyebilir, ağırlıkları ticari olmayan lisansla indirebilirsiniz. Model hukuki tavsiye vermez; uzman incelemesini önceliklendirmek için tasarladım. – Alican Kiraz (@AlicanKiraz0) October 31, 2026

Selamlar Dostlar, Türk Hukuku için hazırladığım, metin üretmeyen bir karar modeli olan Mizan-27B-Decision modelimin ağırlıklarına açık kaynak ulaşabilirsiniz. Base modeli Qwen3.8-27B olan MizanLLM modelimi finetune ederek ve Decision forma evrilterek hazırladım. Kullanımda bir olay özeti yazdığınızda; model hukuk alanı, temel mevzuat, yargı yolu, talep sonucu, süre sorunu ve karmaşıklık için tek geçişte kalibre olasılıklar döndürüyor. Şuan örneklerle de kullanmanız için Hugging Face’de Space alanı oluşturdum. Model kendi testlerimde sınır, istisna ve süre tuzakları içeren 20 zor vakada hazır sorularla veya kendi sorularınızla test edebiliyorsunuz. Şu an Opus 5.5 ve Astra ile sorularını hazırladığım testlerim de 119 zorlu soruda beklenen cevapla %78 tam uyum, kabul edilebilir alternatiflerle %88 uyum sağlıyor. LLM’ler ile beraber kullanımda harika use-case’ler oluşturabilirsiniz. Hugging Face hesabınızla giriş yaparak Space’te kurulumsuz deneyebilir, ağırlıkları ticari olmayan lisansla indirebilirsiniz. Model hukuki tavsiye vermez; uzman incelemesini önceliklendirmek için tasarladım.

– Alican Kiraz (@AlicanKiraz0) October 31, 2026

Hugging Face’te “Mizan-27B-Turkish-Legal-Decision-Model” adıyla yer alan model, Kiraz’ın 1 Ağustos’ta paylaştığı Türk hukukuna özel Mizan-27B dil modelinin üzerine kuruldu. Kiraz bu modele ek eğitim (LoRA) uyguladı ve en üste “pointer head” adı verilen küçük bir karar katmanı ekledi. Sonuçta ortaya metin yazmak yerine seçenekler arasında olasılık dağıtan bir sınıflandırma modeli çıktı.

Kullanıcı bir olay özeti yazdığında model altı soruyu yanıtlıyor: Olayın hangi hukuk alanına girdiği (14 seçenek), esas alınacak temel kanun (13 seçenek), izlenecek yargı yolu (7 seçenek), talebin hukuken yerinde olup olmadığı (yerinde, kısmen yerinde, yerinde değil), sonucu belirleyen bir süre ya da zamanaşımı sorunu bulunup bulunmadığı ve sorunun basit, orta ya da karmaşık olduğu. Her yanıt için bir olasılık ve güven değeri dönüyor. Kullanıcılar kendi soru ve seçeneklerini de tanımlayabiliyor, ancak eğitimde görülmeyen seçeneklerde kalite düşebiliyor.

Temel model konusunda küçük bir tutarsızlık da var. Kiraz paylaşımında MizanLLM’in tabanının, Alibaba’nın Qwen3.8 ailesinden Qwen3.8-27B olduğunu yazdı. Ancak Hugging Face’teki model kartı ve model ağacı, zincirin başında Qwen3.6-27B’yi gösteriyor. Ağustos’ta yayınlanan Mizan-27B de aynı tabanı kullanıyordu.

Model kartında paylaşılan verilere göre Mizan-27B-Decision, eğitimde kullanılmayan 1.000 kayıtlık ve 5.505 soruluk test setinde yüzde 94,9 doğruluğa ulaştı. Burada önemli bir ayrıntı var: Bu oran insan hukukçuların değil, başka bir yapay zeka modelinin (DeepSeek v4.1 flash) ürettiği etiketlerle uyumu gösteriyor. Kartta insan kalite kontrolü örneği bulunmadığı da açıkça yazıyor.

Daha zorlu testte tablo değişiyor. Kiraz’ın Opus 5.5 ve Astra modelleriyle hazırladığını söylediği, sınır, istisna ve süre tuzakları içeren 20 vakadaki 119 sorunun 93’ünde beklenen cevapla tam uyum sağlandı. Bu yüzde 78,2’lik bir başarı anlamına geliyor. Kabul edilebilir alternatif cevaplar da sayıldığında oran yüzde 88,2’ye çıkıyor. Model kartı hataların “genel kural doğru, istisna/süre kaçırılıyor” örüntüsünde toplandığını belirtiyor ve özellikle talep sonucu ile süre sorularında insan incelemesi öneriyor.

Kiraz da modelin bir avukatın yerini almak için tasarlanmadığının altını çiziyor. Geliştirici, “Model hukuki tavsiye vermez; uzman incelemesini önceliklendirmek için tasarladım” dedi. Yani Mizan-27B-Decision, hangi dosyanın önce ve daha dikkatli incelenmesi gerektiğini işaretleyen bir ön eleme aracı olarak konumlanıyor. Kiraz, modelin büyük dil modelleriyle birlikte kullanıldığında farklı kullanım senaryolarına kapı açabileceğini de söylüyor.

Modeli kurulum yapmadan denemek isteyenler için Kiraz, Hugging Face Space sayfasında bir deneme alanı açtı. Burada hazır 20 zor vakadan biri seçilebiliyor ya da kendi olay metninizi yazıp “Karar ver” düğmesine basabiliyorsunuz. Space, ZeroGPU üzerinde çalıştığı için ilk istek 30 ila 60 saniye sürebiliyor. Hugging Face hesabıyla giriş yapanlara günlük 5 dakika, PRO abonelere 40 dakika GPU kotası tanınıyor. Girişsiz kullanımda bu kota 2 dakikayla sınırlı.

Modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak isteyenler için donanım tarafı ağır. Model kartına göre bf16 ağırlıklar yaklaşık 52 GB GPU belleği istiyor. NVIDIA H100 üzerinde altı soruluk tam bir istek 397 milisaniyede yanıtlanıyor. Ağırlıklar CC BY-NC 4.0 lisansıyla sunuluyor; yani model ücretsiz indirilip kullanılabiliyor ancak ticari amaçla kullanılamıyor. Eğitim verisi ise depoyla birlikte paylaşılmıyor.

Kiraz’ın Türkçe yapay zeka çalışmaları yeni değil. Geliştiricinin siber güvenlik modeli Titus, haziran ayında CS-Eval sıralamasında açık kaynak modeller arasında ilk sıraya yerleşmişti. Mizan-27B-Decision ile bu çalışmalara hukuk alanında karar odaklı yeni bir model eklenmiş oldu.