Mizan-27B, Türk hukuku alanında soru yanıtlama ve hukuki analiz için geliştirilmiş, Qwen3.6-27B tabanlı bir Türkçe modeldir. Bu depo, QLoRA adapterının pinlenmiş BF16 base ağırlıklarına birleştirilmiş sürümünü içerir; çalıştırmak için ayrıca adapter bağlamak gerekmez.
Mizan-27B
Önemli: Bu model bir avukat veya resmî mevzuat kaynağı değildir. Hukuk zamanla değişir. Model mevcut olmayan kanun, madde veya karar üretebilir; tüm atıflar güncel resmî kaynaklardan doğrulanmalıdır.
Vision encoder base modelden korunmuştur ancak hukuk fine-tune'u yalnızca metin üzerinde yapılmıştır. Görsel hukuk görevlerinde ek bir kalite iddiası yoktur.
Kullanım alanları
Model şu görevler için araştırma ve yardımcı taslak üretme amacıyla kullanılabilir:
Türkçe hukuk sorularına yapılandırılmış yanıt taslağı hazırlama
Sözleşme, KVKK, ticaret, kira, usul ve idare hukuku konularında ön analiz
Bir hukuk RAG sisteminde cevap üretici model olarak kullanım
Hukuki metinlerde risk, kontrol listesi ve takip soruları üretme
Kapsam dışı ve yüksek riskli kullanım
İnsan ve resmî kaynak doğrulaması olmadan kişiye özel kesin hukuki görüş
Dava süresi, zamanaşımı veya hak düşürücü süre takibinin modele bırakılması
Model çıktısındaki kanun/karar atıflarının doğrulanmadan kullanılması
Mahkeme, idare veya üçüncü kişilere otomatik karar/başvuru gönderimi
Eğitim verisi
Model, AlicanKiraz0 üretimi olan veri kümesiyle eğitildi.
Toplam kayıt: 210.662
Eğitim bölmesi: 210.258
Eğitim kaynak RAG dağılımı: kaynak 1 = 9200, kaynak 2 = 13.980
Eğitim ayrıntıları
Ayar
Değer
Trainable parametre
233.455.616 (%0,846)
Vision trainable parametre
0
Train loss
0,61435
Final eval loss
0,57791
Final eval token accuracy
0,82742
Eğitim süresi
yaklaşık 110 sa 55 dk
Donanım
1× NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition
Küçük karşılaştırmalı değerlendirme
Ayrılmış eval kümesinden, iki veri kaynağından beşer olmak üzere 10 soru seçildi. Base ve fine-tuned modeller aynı prompt, greedy decoding ve enable_thinking=false ile karşılaştırıldı. Referans cevaplar modellere gösterilmedi. Hukuki sonuç, madde/kanun doğruluğu, olay uygulaması ve kalibrasyon manuel olarak puanlandı.
Model
Manuel puan
Net galibiyet
Qwen3.6-27B base
18,25 / 50 (%36,5)
1
Mizan-27B
30,50 / 50 (%61,0)
7
İki soruda iki model de başarısız/berabere değerlendirildi. Mizan cevapları toplam üretilen token bakımından base modelden %22,7 daha kısaydı. Bu çalışma yalnızca 10 soruluk, uzman gözetimli bir teşhis ölçümüdür; geniş kapsamlı veya istatistiksel bir hukuk benchmarkı değildir.
Gözlenen başlıca sınırlamalar
Fine-tune, doğru hukuki ekseni seçme ve uygulanabilir cevap üretme eğilimini artırdı.
Mevcut olmayan veya ilgisiz kanun/madde üretme tamamen ortadan kalkmadı.
Verginin zaman bakımından uygulanması ve ceza muhakemesi süreleri gibi sorularda ciddi hata görüldü.
Eğitim referanslarının kendisi de resmî mevzuatla doğrulanmadan altın cevap kabul edilmemelidir.
Üretim kullanımı için resmî mevzuat pasajlarıyla çalışan RAG, tarih damgası, atıf denetimi ve insan incelemesi önerilir.
Bellek gereksinimi için 4-bit yükleme kullanılabilir; bu depodaki ağırlıklar BF16 olarak yayımlanmıştır.
Bu modelin yanıtları bilgi ve araştırma desteği içindir; hukuki danışmanlık değildir. Mevzuatın yürürlük tarihi, değişiklikler, geçiş hükümleri, yüksek mahkeme içtihadı ve somut olay belgeleri ayrıca incelenmelidir. Hak kaybı doğurabilecek işlemlerde yetkili bir hukuk uzmanına başvurulmalıdır.
Atıf
bibtex
1@misc{mizan27b2026,
2 title = {Mizan-27B-Turkish-Legal-LLM},
3 author = {Kiraz, Alican},
4 year = {2026},
5 howpublished = {Hugging Face model repository},
6 url = {https://huggingface.co/AlicanKiraz0/Mizan-27B-Turkish-Legal-LLM-Q4_K_M-GGUF}
7}
Base model lisansı ve koşulları için Qwen/Qwen3.6-27B model kartına bakın.
