Kurulus sayfasi: Erk-32B, TurkMorfBench, TurkishMMLU kirlilik listesi; olcum protokolu; taban modeller acikca

README.md

@@ -28,20 +28,38 @@ bir sistem kendi sınırını bilmelidir.
 
 ---
 
-## Öne çıkan model — Erk
+## Modeller — Erk ailesi
 
-**[Erk](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-14B)**, Türkçe için sıfırdan geliştirdiğimiz
-14 milyar parametreli dil modelidir. Bağımsız ve kamuya açık **TurkishMMLU** kıyaslamasında
-test edilen açık Türkçe modellerin **birincisidir** (%69,7).
+**Erk**, açık kaynaklı Qwen3 tabanları üzerine Türkçe devam-eğitimi ve talimat
+ayarıyla geliştirdiğimiz Türkçe dil modeli ailesidir. Taban her kartta açıkça
+belirtilir; her sayı, ölçüldüğü koşulla ve güven aralığıyla verilir.
 
-| Model | Parametre | TurkishMMLU | Erişim |
-|:---|:---:|:---:|:---:|
-| **Erk** | 14B | **%69,7** | [Model](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-14B) |
+| Model | Taban | TurkishMMLU, temiz 652 · şık döndürmeli | Lisans | |
+|:---|:---:|:---:|:---:|:---:|
+| **Erk-32B** (Eylül 2026) | Qwen3-32B | **%71,01** — tabana göre +3,37 [+0,61, +6,13] | Apache-2.0 | [Model](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-32B) · [GGUF](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-32B-GGUF) |
+| **Erk-14B** | Qwen3-14B | %67,18 — tabana göre +6,60 [+3,07, +10,28] · tam küme 0-shot: %69,7 | eCloud Açık Topluluk | [Model](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-14B) |
+| **Erk-Linear** | Erk-14B | dikkat katmanlarının lineerleştirilmesi — hibrit model ve sınır analizi | | [Model](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-Linear) |
 
-Erk'i doğuran tam eğitim reçetesi açık kaynaktır:
-[github.com/ecloudtechnology/nanosohbet](https://github.com/ecloudtechnology/nanosohbet)
+*Temiz 652*: TurkishMMLU'nun web'de birebir geçen %12,6'sı ve eğitimde izlenen
+150 soru dışarıda; şık sırası döndürülerek ölçülür. Erk-14B'nin %69,7'si tam
+kümede, döndürmesiz 0-shot ölçümüdür; aynı modelin iki koşuldaki iki sayısıdır.
 
-Genişletilmiş ölçekli sürüm **Erk-32B** üzerindeki çalışmalar başlamıştır.
+**Ölçüm protokolü ve yeniden üretim:** kirlilik denetimi, şık döndürme, zorunlu
+seçim ve eşli bootstrap uygulanmadan hiçbir sayı raporlanmaz. Protokol belgesi,
+33 betik ve soru-bazlı sonuç vektörleri Erk-32B deposunda açıktır.
+
+## Veri kümeleri ve araçlar
+
+| | |
+|:---|:---|
+| [**TurkMorfBench**](https://huggingface.co/datasets/ecloudtech/TurkMorfBench) | Türkçe morfoloji kıyası: 512 madde, 8 ek görevi, 40 gerçek + 24 uydurma (wug) gövde; üretim ve zorunlu seçim kipleri. CC BY 4.0 |
+| [**TurkishMMLU Kirlilik Listesi**](https://huggingface.co/datasets/ecloudtech/TurkishMMLU-Kirlilik) | TurkishMMLU'nun 900 test sorusundan Türkçe web'de birebir geçen 113'ünün (n=13) dizin ve özeti; yöntem ve betik. CC BY 4.0 |
+| [nanosohbet](https://github.com/ecloudtechnology/nanosohbet) | Erk-14B'nin açık eğitim reçetesi |
+
+GitHub: [erk-32b](https://github.com/ecloudtechnology/erk-32b) ·
+[turkmorfbench](https://github.com/ecloudtechnology/turkmorfbench) ·
+[turkishmmlu-kirlilik](https://github.com/ecloudtechnology/turkishmmlu-kirlilik) ·
+[erk](https://github.com/ecloudtechnology/erk) · [erk-linear](https://github.com/ecloudtechnology/erk-linear)
 
 ---
 
@@ -78,11 +96,20 @@ Türkiye, working across artificial intelligence, cybersecurity, blockchain and
 development. With offices in Şanlıurfa (HQ), Ankara and Düsseldorf, our vision is to build
 AI that understands Turkish from the root.
 
-Our flagship model **[Erk](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-14B)** — a 14B-parameter,
-Turkish-native language model — ranks first among open Turkish models on the independent,
-public TurkishMMLU benchmark (69.7%). Its full training recipe is open source at
-[nanosohbet](https://github.com/ecloudtechnology/nanosohbet). Work on the larger
-**Erk-32B** has begun.
+Our **Erk** family are Turkish language models built on open Qwen3 bases with
+Turkish continued pretraining and instruction tuning; the base is stated on every
+card and every number comes with the condition it was measured under and a
+confidence interval. **[Erk-32B](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-32B)**
+(September 2026, Apache-2.0, [GGUF](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-32B-GGUF))
+scores 71.01% on contamination-free TurkishMMLU (+3.37 [+0.61, +6.13] over its base);
+**[Erk-14B](https://huggingface.co/ecloudtech/Erk-14B)** scores 67.18% under the same
+protocol (69.7% on the full set, 0-shot). We also publish
+**[TurkMorfBench](https://huggingface.co/datasets/ecloudtech/TurkMorfBench)**, a
+Turkish morphology benchmark with nonce stems, and a
+**[TurkishMMLU contamination list](https://huggingface.co/datasets/ecloudtech/TurkishMMLU-Kirlilik)**
+(113/900 test questions found verbatim on the Turkish web). Measurement protocol,
+scripts and per-item result vectors are open in the Erk-32B repository; Erk-14B's
+training recipe is open at [nanosohbet](https://github.com/ecloudtechnology/nanosohbet).
 
 We also develop AIGENCY (a multimodal, Turkish-first AI platform), Evrak AI (an AI legal
 platform), Doctor AI, BICRM, Translator and more.