Çin Yapay Zeka Laboratuvarları ABD İhracat Kontrollerini Nasıl Aştı: DeepSeek V4 Pro, Kimi K3, GLM-5.2 ve Açık Ağırlık Dalgası

Fiyatlandırma: Standart hızda milyon giriş tokeni başına $0.435, milyon çıkış tokeni başına $0.87; önbellek indirimleri %97'ye kadar çıkabiliyor . Maksimum çaba akıl yürütme modunda fiyatlar milyon token başına $1.32/$3.96 .

Moonshot Kimi K3 (16/27 Temmuz 2026)

Moonshot AI, "3 trilyon parametre sınıfındaki ilk açık model" olarak tanımladığı 2.8 trilyon parametrelik bir Uzman Karışımı modelini piyasaya sürdü. Token başına 896 uzmandan 16'sını aktif eden model, 1 milyon tokenlik bağlam penceresi ve yerli çoklu ortam (görüntü + metin) yeteneklerine sahip . Tam ağırlıklar, 27 Temmuz'da Değiştirilmiş MIT lisansı altında Hugging Face'de yayınlandı . Model; Kimi.com, Kimi Work, Kimi Code ve Kimi API üzerinden kullanılabiliyor .

Zhipu AI GLM-5.2 (13/16 Haziran 2026)

Dalgayı başlatan model. GLM-5.2, token başına yaklaşık 40 milyarı aktif olan 744 milyar parametrelik bir MoE modeli. 1 milyon tokenlik bağlam penceresi ve MIT lisansıyla sunuluyor . NIST'in CAISI değerlendirmesi, genel yeteneklerini GPT-5.2'ye (Aralık 2025) ve siber yeteneklerini Claude Opus'a benzer olarak derecelendiriyor . Terminal-Bench 2.1'de 81.0, SWE-bench Pro'da 62.1 puan alarak Yapay Analiz Zeka Endeksi'nde açık ağırlıklı modeller arasında en yüksek puanı elde etti . API fiyatlandırması Claude veya GPT-5'e göre kabaca 10 kat daha ucuz .

Meituan LongCat-2.0 (30 Haziran 2026)

Token başına 48 milyar aktif parametreli 1.6 trilyon parametrelik bir MoE modeli. 1 milyon tokenlik bağlam penceresiyle MIT lisansı altında yayınlandı . En kritik özelliği: 50.000 çipli bir Huawei Ascend 910B/C kümesi kullanılarak tamamen yerli Çin çipleri üzerinde eğitilmiş ve çalıştırılan ilk trilyon parametreli model olması . Meituan'ın testlerine göre, yazılım mühendisliği kriterlerinde GPT-5.5'in önüne geçiyor . Resmi sürümden önce "Owl Alpha" takma adıyla OpenLLM liderlik tablosunu sessizce domine ediyordu . API fiyatlandırması, milyon giriş/çıkış tokeni başına $0.75/$2.95 ve lansman promosyonuyla $0.30/$1.20 .

ABD'nin Sınır Ötesi Modelleriyle Karşılaştırma

Daha Geniş Etkiler

Küresel Kurumsal Benimseme

Çin dışındaki işletmeler artık ABD API modellerine karşı güvenilir, düşük maliyetli ve açık ağırlıklı alternatiflere sahip. GLM-5.2'nin hiçbir bölgesel kısıtlama içermeyen MIT lisansı, herhangi bir şirketin modeli ticari olarak kısıtlama olmaksızın kendi sunucusunda çalıştırabileceği anlamına geliyor . Bu durum, Güneydoğu Asya, Orta Doğu, Afrika ve Avrupa'nın bazı bölgelerindeki satın alma kararlarını değiştiriyor.

İhracat Kontrollerinin Paradoksu

Elde edilen kanıtlar, ABD çip ihracat kontrollerinin en az iki şekilde ters teptiği tezini güçlü bir şekilde destekliyor:

• Hızlandırılmış yerli çip ustalığı: LongCat-2.0, 50.000 çipli Çin yapımı Huawei Ascend işlemcilerden oluşan bir küme üzerinde eğitildi ve sınır ötesi ölçekte eğitimin ABD donanımı olmadan da mümkün olduğunu kanıtladı . Bu, Çin'in yerli AI çip ekosistemini piyasa güçlerinin tek başına yapacağından daha hızlı bir şekilde katalize etti.
• Zorunlu algoritmik verimlilik: Bol miktarda yüksek kaliteli GPU arzından mahrum kalan Çinli laboratuvarlar, mimarilerini MoE seyrekliği, seyrek dikkat ve aktif parametre verimliliği açısından ABD laboratuvarlarından çok daha agresif bir şekilde optimize etti. Sonuç, hesaplama bütçesinin çok daha küçük bir kısmıyla karşılaştırılabilir yetenek elde eden ve 10 ila 57 kat maliyet avantajı sağlayan modeller oldu .

Hala Doğrulanmamış Bilgiler

DeepSeek V4 Pro için belirtilen $0.06'lık görev başı fiyatlandırma veya Claude Opus 5 için belirtilen $2.34 rakamı için herhangi bir doğrulayıcı kaynak bulunamadı. Tencent Hy3 ve Alibaba Qwen3.8-Max modellerinin de mevcut kanıtlarda doğrulanmış özellikleri veya çıkış tarihleri bulunmuyor. Mark Zuckerberg'in son açık kaynak manifestosuyla ilgili iddialar doğrulanamadı.

İddialar ve Kaynaklar Hakkında Bir Not

Bu makale, Ağustos 2026 ortası itibarıyla mevcut kanıtlara dayanmaktadır. Model yetenekleriyle ilgili tüm iddialar, geliştirici tarafından bildirilen kriterlere ve üçüncü taraf değerlendirmelerine (NIST'in CAISI'si dahil) dayanmaktadır. Tüm kriter puanlarının bağımsız olarak doğrulanması sektör genelinde devam etmektedir. Maliyet karşılaştırmaları, yayınlanan API token fiyatlandırmasına dayanmaktadır; gerçek görev başı maliyetler, görev karmaşıklığına, bağlam uzunluğuna ve önbellek isabet oranlarına bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik göstermektedir.