AWS, SageMaker JumpStart kataloğuna 2026'da 100'den fazla yeni model ekledi

Amazon Web Services (AWS), makine öğrenmesi model kataloğu SageMaker JumpStart'a 2026'nın ilk dokuz ayında 30 farklı sağlayıcıdan 100'den fazla yeni model eklediğini duyurdu. Şirketin açıklamasına göre bu genişleme, açık kaynak model sürümlerinin hızlanması ve müşterilerin farklı mimari, boyut ve yeteneklerde seçenek talep etmesiyle şekillendi.

SageMaker JumpStart, Amazon SageMaker AI içinde yer alan ve model seçiminden dağıtıma geçiş süresini kısaltmayı amaçlayan bir katalog olarak konumlanıyor. Kullanıcılar burada açık kaynak büyük dil modellerini değerlendirebiliyor, belge anlama için görüntü modelleri dağıtabiliyor ya da kendi verileriyle küçük modelleri ince ayardan geçirebiliyor.

SageMaker JumpStart modeller hangi sağlayıcılardan geldi?

Kataloğa en fazla modeli 29 taneyle Alibaba'nın Qwen ailesi ekledi. Bu modeller akıl yürütme (Qwen 3.8-27B), büyük ölçekli uzman karışımı mimarisi (Qwen3.5-122B-A10B), ajan tabanlı iş akışları (Qwen-AgentWorld-35B-A3B), kod üretimi ve konuşma tanıma ile sentezleme gibi farklı alanlara yayılıyor.

NVIDIA 17 modelle ikinci sırada yer aldı. Cosmos3 dünya temel modeli ailesi (Super, Edge, Nano) ile Nemotron serisinin farklı sürümleri kataloğa girdi. Mistral 7, Google 6 Gemma 4 varyantıyla, IBM ve Cohere ise 4'er modelle katkı sağladı. Kalan 33 model MiniMax, Zhipu AI, DeepSeek, Moonshot AI, Microsoft, Meta ve Black Forest Labs gibi sağlayıcılardan geldi.

Katalogda hangi yetenekler öne çıktı?

AWS, yıl içinde eklenen modellerde birkaç önceliğe odaklandığını belirtiyor. Bunlardan ilki, yalnızca metin değil görüntü, konuşma ve belge anlama yeteneklerini de kapsayan çok modlu modeller. NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni tek bir modelde metin, görüntü ve konuşmayı işlerken, Google Gemma 4 farklı boyutlarda görüntü-dil yetenekleri sunuyor. IBM'in granite-speech-4.1-2b modeli altı dilde konuşma tanıma ve çeviri yapıyor.

İkinci odak, maliyet verimliliği. Şirket, her iş yükünün en büyük modelleri gerektirmediğini belirterek nicemlenmiş ve kompakt modelleri kataloğa ekledi. Zhipu AI GLM-5.2 FP8 daha düşük bellek kullanımıyla çalışırken, JetBrains Mellum2-12B kod üretimi için uzman karışımı mimarisinde yalnızca 2,5 milyar aktif parametre kullanıyor. OpenBMB MiniCPM5-1B ise çok modlu yetenekleri 1 milyar parametreye sığdırıyor.

Üçüncü başlık, belirli görevler için tasarlanmış modeller. Qwen-AgentWorld-35B-A3B yerel araç çağırma desteğiyle otonom iş akışlarına yönelirken, GLM-OCR ve DeepSeek-OCR gibi modeller belgelerden metin çıkarıyor. Qwen3-Reranker-4B ve Cohere Rerank v4.0 ise erişim artırmalı üretim (RAG) hatlarında arama isabetini iyileştirmeyi hedefliyor.

Model Hub ve dağıtım seçeneklerinde neler değişti?

AWS, model eklemenin yanı sıra katalog kullanımını kolaylaştıran güncellemeler de yaptı. Daha önce SageMaker Studio içinde ayrı bir bölümden erişilen katalog, yeni Model Hub deneyimiyle doğrudan SageMaker AI konsolunun açılış sayfasında görünüyor. Kullanıcılar modelleri girdi-çıktı modalitesi, yayıncı, model boyutu, lisans ve çerçeveye göre filtreleyebiliyor.

Dağıtım tarafında ise hazır yapılandırma profilleri sunuluyor. Dengeli seçenek maliyet, gecikme ve çıktı hızı arasında orta bir denge kuruyor. Çıktı hızı odaklı profil yüksek hacimli toplu işlemler için saniyedeki token sayısını en üst düzeye çıkarıyor, gecikme odaklı profil etkileşimli uygulamalarda ilk token süresini (TTFT) önceliklendiriyor, maliyet odaklı profil ise istek başına altyapı maliyetini düşürüyor. Bu profiller AWS Inferentia ve Trainium örnekleri için Neuron optimizasyonlarını da kapsıyor.

Son olarak Hugging Face ile kurulan bağlantı, kullanıcıların bu platformda gezenirken modeli doğrudan SageMaker Studio'ya aktarmasına olanak tanıyor. Seçilen model, yapılandırılmış bir Studio ortamında hazır olarak açılıyor.

Neden önemli?

Açık kaynak model sayısı arttıkça kurumlar için doğru modeli bulmak ve üretime almak başlı başına bir iş yüküne dönüşüyor. AWS'nin 30 sağlayıcıya yayılan kataloğu, tek bir platform üzerinden farklı lisans, dil ve maliyet seçeneklerine erişim sağlamayı amaçlıyor. Şirket, sağlayıcı çeşitliliğinin kurumsal müşteriler için model seçimindeki yoğunlaşma riskini azalttığını belirtiyor.

SageMaker JumpStart özelliklerinin Türkiye'deki kullanıcılar için ne zaman ve hangi koşullarla sunulacağına dair açıklamada bulunulmadı. Katalogdaki modellere erişim, Amazon SageMaker AI hizmetinin kullanılabildiği AWS bölgelerine bağlı.