Sait Furkan Teke retweeted
Today we release ufakzeka-kulak, an open-weight (Apache-2.0) Turkish speech recognition model of 31.6M parameters, trained from scratch. It writes speech out with capitals and punctuation and runs offline on a CPU or in the browser.
Demo: kulak.ufakzeka.com/en
Sait Furkan Teke retweeted
The version in the demo is 43 MB, and the licence of every training source allows commercial use.
Model: huggingface.co/ufakai/ufakze…
Code: github.com/ufakai/ufakzeka-k…
Post: ufakai.com/research/ufakzeka…
Sait Furkan Teke retweeted
Modelin demodaki sürümü 43 MB, eğitim verisindeki her kaynağın lisansı da ticari kullanıma izin veriyor.
Model: huggingface.co/ufakai/ufakze…
Kod: github.com/ufakai/ufakzeka-k…
Yazı: ufakai.com/tr/research/ufakz…
Neredeyse her cihazda, tarayıcıda çalışabilecek kadar küçük Türkçe STT modeli yayımlandı. Demo linkinden hemen deneyebilirsiniz 🙌🏻
Türkçe konuşma tanıma modelimiz ufakzeka-kulak yayında. Sıfırdan eğitilmiş, 31,6M parametreli açık model (Apache-2.0), konuşmayı büyük harf ve noktalamayla metne döker; internet bağlantısı olmadan işlemcide ve tarayıcıda çalışır.
Demo: kulak.ufakzeka.com
Sait Furkan Teke retweeted
We also release HakemBench v1.0, an open Turkish decision benchmark (CC BY 4.0) with 2,346 items and 4,275 questions in 7 tracks. It scores decision quality, calibration and selective automation, with intervals.
Data: huggingface.co/datasets/ufak…
Write-up: ufakai.com/research/hakemben…
Sait Furkan Teke retweeted
Today we release ufakzeka-karar, an open-weight (Apache-2.0) Turkish decision model. It answers choice, score and yes/no questions about a text with a probability for every option and a "not sure" signal, on a CPU.
Demo: karar.ufakzeka.com/en
Model: huggingface.co/ufakai/ufakze…
Sait Furkan Teke retweeted
7 kategoride 2.346 metin ve 4.275 sorudan oluşan Türkçe karar benchmark’ı HakemBench v1.0’ı da yayımlıyoruz (CC BY 4.0). Modelleri karar kalitesi, kalibrasyon ve seçici otomasyonda güven aralıklarıyla puanlar.
Veri: huggingface.co/datasets/ufak…
Yazı: ufakai.com/tr/research/hakem…
Sait Furkan Teke retweeted
Türkçe karar modelimiz ufakzeka-karar yayında. Açık ağırlıklı (Apache-2.0) model, seçim, derecelendirme ve evet/hayır sorularında her seçeneğe olasılık, her cevaba “emin değilim” sinyali verir; GPU’suz çalışır.
Demo: karar.ufakzeka.com
Model: huggingface.co/ufakai/ufakze…
Sait Furkan Teke retweeted
The ufakzeka-1 technical report is on arXiv, and support for its Turkish pre-tokenizer has been added to llama.cpp, so the GGUF files now run on current releases without a patch.
arxiv.org/abs/2609.25081
Sait Furkan Teke retweeted
ufakzeka-1’in teknik raporu arXiv’de yayımlandı. Modelin Türkçeye özel ön tokenizer desteği de llama.cpp’ye eklendi; GGUF dosyaları artık güncel sürümlerde ek bir yama gerektirmeden çalışmaktadır.
arxiv.org/abs/2609.25081
Sait Furkan Teke retweeted
ufak AI has released its first model.
ufakzeka-1 is a 151M parameter Turkish language model trained from scratch. 13.5B tokens, under $300, Apache-2.0. Its limits come first on the model page.
Try it: chat.ufakzeka.com/en
Model: ufakzeka.com/en
Sait Furkan Teke retweeted
ufak AI ilk modelini yayımladı.
ufakzeka-1 sıfırdan eğitilmiş 151M parametreli bir Türkçe dil modelidir. 13,5 milyar token, 300 doların altında maliyet, Apache-2.0. Sınırları model sayfasının en başında yazıyor.
Deneyin: chat.ufakzeka.com
Model: ufakzeka.com
Honest limits: a ~290 MB one-time download (cached, then works offline), and it needs WebGPU, so desktop Chrome or Safari is the safe bet and mobile is out for now. It fits places a visitor is already committed: docs, internal tools, support behind a login etc.
Try it, no signup: click the bubble on aidekin.com, or the cafe demo it's embedded in at stfurkan.github.io/aidekin-d….
Widget: github.com/stfurkan/aidekin
Engine: github.com/stfurkan/bitgpu
Tear it apart and tell me what breaks.