Malezya, ilk yerli yapay zeka modeli ILMU’yu tanıttı
Malezya, YTL AI Labs ve Universiti Malaya ortaklığıyla geliştirilen, tamamen ülke içinde eğitilen ve barındırılan çok modlu büyük dil modeli ILMU 1.0’ı ASEAN AI Malaysia Summit 2025’te Başbakan Enver (Anwar) İbrahim’in lansmanıyla tanıttı. ILMU; metin, ses ve görseli tek bir model içinde anlayıp üreterek, Malayca, İngilizce ve yerel lehçelerde kültürel bağlama duyarlı yanıtlar vermeyi hedefliyor.
Neden önemli?
Malezya, ILMU ile “egemen AI” vizyonunu somutlaştırarak verinin ülkede kalmasını, yerel düzenlemelere uyumu ve kurumsal sınıf güvenliği önceliklendiriyor. Model, YTL’nin yerel AI bulutu üzerinde çalışıyor ve kamu, finans, medya, otomotiv ile telekom gibi sektörlerde gerçek kullanım senaryolarına odaklanıyor.
Performans: Malayca’da liderlik iddiası
YTL AI Labs, ILMU’nun Malayca çok alanlı kıyaslama seti MalayMMLU’da (EMNLP 2024’te kabul edilen bir çalışma) en yüksek skoru aldığını, küresel kıyaslarda ise GPT-4o ve Llama 3.1’le pariteye yakın performans gösterdiğini belirtiyor. MalayMMLU, 22 ders ve 24,000+ sorudan oluşan kapsamlı bir değerlendirme ve LLM’lerin Malayca genel bilgi ve muhakeme yeteneklerini ölçüyor. Basına yansıyan bilgilere göre ILMU, MalayMMLU’da GPT-4/5 ve DeepSeek gibi modelleri geride bırakma iddiasına sahip; küresel metriklerde de GPT-4o ve Llama 3.1 seviyesinde sonuçlar bildiriliyor.
Ekosistem, erişim ve yatırımlar
ILMUchat, tüketici erken erişimini 16 Eylül Malezya Günü’nde açıyor.
İşletmeler için API erişimi YTL AI Cloud üzerinden sağlanıyor.
YTL, yerel veri merkezleri ve AI bulut yatırımlarıyla ulusal AI yığınına odaklanıyor; NVIDIA iş ortaklığı ve 10’dan fazla sektörel partner açıklanmış durumda.
MDEC iş birliğiyle ILMU AI Accelerator Programme kapsamında RM5 milyon’a kadar API kredisi ve destekler sunuluyor.
“MalayMMLU ile test edildi” ifadesi ne anlama geliyor?
MalayMMLU, Universiti Malaya ve YTL AI Labs tarafından geliştirilen, Malayca için ilk kapsamlı multitask anlayış kıyaslamasıdır; 22 ders ve 24,000+ soruyla K-12 kapsamdaki çoklu alan bilgisini ölçer. ILMU’nun bu kıyaslamada liderlik iddiası, özellikle Malayca ve yerel lehçelerde bağlamsal üstünlüğe işaret eden bir “yerel dil” göstergesidir; bu bulgular tüm diller veya tüm görevler için genel üstünlük anlamına gelmez.
Sık sorulan: “Gerçekten GPT-5’i geçti mi?”
Resmî ve basın materyallerinde, ILMU’nun MalayMMLU gibi Malayca odaklı testlerde GPT-4/5 ve diğer modelleri geçtiği ifade ediliyor; bu iddia, Malayca dil alanına özeldir. Küresel, çok dilli ve geniş görev setleri genelinde “her alanda üstün” gibi bir sonuç çıkarımı yapmak bu verilere dayanarak doğru olmaz; geliştirici açıklamaları ILMU’nun GPT-4o ve Llama 3.1 seviyesinde küresel performansa yakınsadığını vurgular.
Öne çıkan özellikler
Çok modluluk: Metin, ses, görsel giriş/çıkış desteği.
Yerel dil ve kültür: Bahasa Melayu, Manglish ve Kelate gibi lehçelerde akıcılık ve bağlam duyarlılığı.
Egemenlik ve güvenlik: Verinin ülkede kalması, düzenlemelere uyum, kurumsal güvenlik.
Gerçek dünya kıyasları: Arena Hard Auto ve IFEval gibi değerlendirmelerde rekabetçi ve üst seviye modellerle parite iddiası
