En İyi Satranç Botu Hangisi? Maia Chess: Gücü, Lisansları, Nerede Oynanır

'En iyi satranç botu' sorusunun aslında tek bir cevabı yok, çünkü sorunun kendisi iki farklı şeyi sorabiliyor: en güçlü hamleyi hesaplayan bir bot mu arıyorsunuz, yoksa karşınızda gerçek bir insan varmış, hatta seviyenize yakın hatalar da yapan biri varmış gibi hissettiren bir bot mu? Birinci sorunun cevabı Stockfish. İkinci sorunun cevabı ise Maia chess: belirli bir dereceden bir insanın gerçekte ne oynayacağını tahmin etmek üzere eğitilmiş, hiçbir zaman objektif olarak en iyi hamleyi hesaplamaya çalışmamış bir model ailesi. Lichess'in arama çubuğuna BOT maia1 yazıp meydan okuduğunuzda, saniyeler içinde ve tamamen ücretsiz olarak tam da bu modellerden biriyle karşılaşırsınız. Bir motorun arama derinliğini basitçe kısıtlamanın neden aynı sonucu vermediğini, yani beş iyi hamle oynayıp sonra hiçbir gerçek insanın yapmayacağı bir hatayı neden yaptığını aşağıda ayrı bir bölümde ele alıyoruz; burada amacımız daha hızlı, daha yapılandırılmış bir referans olmak: Maia chess gerçekte nedir, üç kuşak birbirinden nasıl ayrılır, gerçekten ücretsiz mi, bugün nerede oynanır ve Stockfish'le karşılaştırması nasıl.

Önce kısa bir açıklama gerekiyor. Bu sayfaya 'Maia Chess Open' araması yaparak geldiyseniz, bu FIDE dereceli, gerçek ve tamamen ilgisiz bir turnuva serisi; her yıl Porto yakınındaki Portekiz kasabası Maia'da düzenleniyor, 2026 edisyonu 21 ile 29 Ağustos arasında U2000 ve Masters kategorilerinde oynandı. Aşağıda anlatılan yapay zekâ projesiyle isim benzerliği dışında hiçbir ilgisi yok.

Maia chess nedir

Maia, 2020 yılında yayınlanan 'Aligning Superhuman AI with Human Behavior: Chess as a Model System' başlıklı bir araştırma makalesiyle başladı; yazarları McIlroy-Young, Sen, Kleinberg ve Anderson, makale KDD 2020'de sunuldu ve arXiv:2006.01855 olarak yayınlandı. Ekip, Toronto Üniversitesi'nin Hesaplamalı Sosyal Bilim Laboratuvarı'ydı (CSSLab); Cornell Üniversitesi ve Microsoft Research ile birlikte çalıştılar.

Fikir, satranç motorlarının normalde inşa edilme biçiminden gerçek bir kopuştu: araştırmacılar güçlü bir motorun aramasını zayıflatarak daha düşük bir derece üretmek yerine, modeli doğrudan milyonlarca gerçek insan oyunu üzerinde eğitti, böylece çıktısı insanların gerçekte ne oynadığını yansıtıyor. Maia'nın ilk kamuya açık sürümü Aralık 2020'de bir Lichess botu olarak yayına girdi ve ilk haftasında 40.000'den fazla kez oynandı.

Maia chess nasıl çalışır, kısaca

Her Maia modeli, hamleyi yapan oyuncunun derecesiyle etiketlenmiş gerçek Lichess oyunları üzerinde eğitilir, sonra belirli bir pozisyon ve hedef derece için bir sonraki hamlede her yasal hamlenin oynanma olasılığını tahmin eder. Hedef dereceyi yükseltirseniz dağılım güçlü oyuncuların tercih ettiği hamlelere kayar; düşürürseniz zayıf oyuncuların hamlelerine, hatalarıyla birlikte. Bu bir eğitim verisi meselesi, bir arama meselesi değil ve güçlü bir motorun arama derinliğini basitçe sınırlamanın bunu yeniden üretememesinin nedeni de bu: derinliği kısıtlanmış bir motor yine de en iyi hamleyi arar, sadece daha az derinlikte, bu da beş iyi hamle oynayıp sonra hiçbir gerçek insanın yapmayacağı bir hata yapmak gibi garip, tutarsız bir örüntü üretir. Maia bunun yerine baştan sona insan verisinden öğrenir, hiç arama yapmaz.

Üç kuşak, karşılaştırmalı

'Maia chess' bugün altı yıl arayla yayınlanmış üç ayrı modeli kapsıyor, her biri gerçek insan oyunlarına karşı hamle eşleşme doğruluğuyla ölçülüyor: modelin tahmin ettiği hamlenin, o dereceden gerçek bir insanın ayrılmış bir test setinde bir sonraki hamlede gerçekten oynadığı hamleyle ne sıklıkla eşleştiği.

Hiçbir sıralama sayfasının bu şekilde ortaya koymadığı iki şey var. Birincisi, Maia-1'den Maia-3'e sıçrama sadece daha büyük bir sayı değil: Maia-3'ün makalesi, 79 milyon parametreli kontrol noktasının, parametrenin dörtte birinden azıyla, aramaya dayanan önceki 355 milyon parametreli bir modeli geride bıraktığını anlatıyor. İkincisi, lisans her kuşakta değişiyor, üstelik düz bir çizgide değil: GPL-3.0, sonra MIT, sonra üçünün en katısı olan AGPL-3.0.

Maia-3 de tek boyutta değil, üç boyutta geliyor: 5 milyon parametreli maia3-5m, CSSLab tarafından ilk deneme, CPU kullanımı ve satranç arayüzleri için uygun olarak tanımlanıyor; 23 milyon parametreli maia3-23m, daha iyi doğruluk için; ve 79 milyon parametreli maia3-79m, yüzde 57,1'lik ana rakamın arkasındaki kontrol noktası, en iyi doğruluk için. maiachess.com'un reklam ettiği, Lichess ölçeğinde 600'den 2600'e kadar derece aralığı bu kuşağa ait. Maia-1 bu aralığı hiç kapsamadı: dokuz ağı yalnızca 1100 ile 1999 arasını kapsıyordu.

Maia chess ücretsiz ve açık kaynak mı

Her kuşak ücretsiz kullanılabilir ve kodu herkese açık, ama 'açık kaynak' teriminin izin verdiği şey aynı değil. Maia-2'nin MIT lisansı gerçekten izin verici. Maia-1'in GPL-3.0'ı hiç izin verici değil: güçlü bir copyleft, değiştirilmiş bir sürümü dağıtan herkesi o değiştirilmiş kaynağı aynı şartlarla yayınlamakla yükümlü kılıyor. Maia-3'ün AGPL-3.0'ı daha da ileri gidiyor: diğer ikisinin taşımadığı ağ kullanımı yükümlülükleri getiriyor; bir ağ hizmeti olarak çalıştırılan değiştirilmiş bir sürüm, yalnızca derlenmiş bir kopyayı değil, o değiştirilmiş kaynağı da yayınlama zorunluluğunu tetikleyebilir. Bu, Maia-3 üzerine bir şey inşa eden herkes için, bir kontrol noktasını paketleyen her uygulama dahil, gerçek bir fark; önceki ikisi gibi davrandığını varsaymak yerine gerçek lisans metnini okumaya değer. Bunların hiçbiri hukuki tavsiye değil, sadece Maia'yı 'açık ve istediğiniz gibi kullanmakta özgürsünüz' diye tanımlayan bir sayfanın genelde atladığı gerçek bir ayrım.

Ham kodun dışında CSSLab, maiachess.com'u işletiyor; sadece bir bota yönlendiren bir bağlantı değil, tam bir platform: Play, Analysis, Puzzles, Hand and Brain, Drills ve Bot or Not adlı bir Turing testi tarzı oyun. Giriş bir Lichess hesabı üzerinden yapılıyor ve sitenin hiçbir yerinde fiyatlandırma sayfası yok. Tek amacınız Maia'yı ücretsiz oynamaksa, bu, aynı modeli saran herhangi bir şey için ödeme yapmadan önce bilmeye değer, gerçek ve eksiksiz bir ücretsiz alternatif.

Maia chess'i 2026'da gerçekte nerede oynayabilirsiniz

Çoğu sayfanın belirsizleştiği nokta burası. Yalnızca Maia-1, aradığınız gün, sıfır kurulumla oynanabilir: BOT maia1, BOT maia5 ve BOT maia9 bugün canlı, aktif Lichess bot hesapları. Şubat 2020'den bu yana 1100 dereceli oyunlarla eğitilen BOT maia1, 28 Ağustos 2026'da kontrol edildiğinde 3,5 milyondan fazla oyun boyunca 1643 klasik dereceyi taşıyordu. 1900 dereceli oyunlarla eğitilen BOT maia9 ise aynı tarihte 1,3 milyondan fazla oyun boyunca 1789'u taşıyordu. İkisi de oynamaya devam ettikçe kayıyor, bu yüzden bunları bir anlık görüntü olarak görün. Lichess'in bot dizininde her iki ismi de aratıp ücretsiz bir hesapla doğrudan meydan okuyabilirsiniz; oradaki bütün bot oyunları ücretsiz. (Lichess ve Chess.com'da genel olarak ücretsiz satranç oynamanın yollarını ayrı bir yazıda topladık.)

CSSLab, Maia-2 ya da Maia-3 için resmi bir Lichess bot hesabı işletmiyor. Topluluk tarafından işletilen hesaplar var: 28 Ağustos 2026'da bulabildiğimiz tek canlı Maia-3 botu, laboratuvar değil üçüncü bir tarafça işletilen @maia3-79m_2200'dü, yani çalışma süresi ve yapılandırması özel olarak kimsenin sorumluluğunda değil. CSSLab'ın kendi Maia-2 deposu, yeni projeler için Maia-3'ün önerildiğini açıkça söylüyor; Maia-3 deposu ise yalnızca yerel kurulum talimatları veriyor: klonlayın, kurun, bir UCI motoru olarak çalıştırın, hiçbir yerde Lichess dağıtımından bahsedilmiyor. Pratikte bu, daha yeni kuşaklara giden üç dürüst yol bırakıyor: kodu kendiniz GitHub veya Hugging Face üzerinden çalıştırmak, maiachess.com'un kendi oyun sayfasını kullanmak veya bir kontrol noktasını cihaz üzerinde paketleyen bir uygulama kullanmak. Topluluk bot hesapları haber vermeden ortaya çıkıp kayboluyor, bu yüzden bulduğunuz hesabı bu yazıyı okuduğunuz zamana yakın bir tarihte yeniden doğrulayın.

Maia chess ve Stockfish

Bunlar aynı sorunun rakip cevapları değil. Şu anki sürümü 18 olan ve 31 Ocak 2026'da yayınlanan Stockfish, bir pozisyonu arar ve kimin oynayacağından bağımsız olarak objektif olarak en güçlü hesapladığı hamleyi bildirir. NNUE ağı bu sürüm için yeniden inşa edildi; Stockfish'in kendi yayın duyurusu Stockfish 17'ye göre 46 puana kadar Elo kazancı iddia ediyor; yaklaşık 3653'lük mutlak CCRL 40/15 tek işlemci rakamı ise projenin kendisinden değil, ikincil derleyicilerden geliyor. Maia farklı bir soru soruyor: bir pozisyon ve hedef bir derece verildiğinde, bir insan gerçekte ne oynardı, hatalar dahil. İkisini doğrudan karşılaştırmak bir şey ifade etmiyor: hiçbir model diğerinden 'daha iyi' değil.

Bir ayrıntı daha: aynı Chessformer mimarisi, insan hamlesi tahmini için değil, salt oyun gücü için Leela Chess Zero'ya da entegre edildi; orada 100'den fazla Elo puanı ekledi ve Stockfish'e karşı turnuva galibiyetleri üretti. Bu, mimarinin ham güç için ayrı bir kullanımı, buradaki her yerde anlatılan insan hamlesi tahmin eden Maia3 kontrol noktalarıyla aynı şey değil. İkisini karıştırmak, Maia3'e kendi oyunu hakkında hiç yapmadığı bir güç iddiasını mal etmek olur.

Maia chess gerçekte ne kadar güçlü

Hamle eşleşme doğruluğu, yani Maia-1 için yüzde 46 ile 52 arası, Maia-2 için yüzde 53,25, Maia-3 için yüzde 57,1, modelin bir sonraki hamlede gerçek bir insanın gerçekte ne oynadığını, geniş bir test oyunu setinde ne sıklıkla tahmin ettiğini ölçüyor. Maia-1'in kendi araştırması ayrıca, vezir sallamak gibi düpedüz hataları da yüzde 25'in üzerinde bir oranda doğru tahmin ettiğini bildiriyor: sadece iyi hamleyi değil, hatanın kendisini tahmin etmek, standart bir motorun hiçbir eşdeğeri olmayan bir şey.

Bunların hiçbiri size tek bir Elo derecesi vermiyor, çünkü Maia tasarım gereği dereceye bağımlı ve bir botun taşıdığı etiket, hissettirdiği gücün kesin bir garantisi değil. Lichess'in kendi forumlarındaki gerçek oyuncular bunu doğrudan belirtiyor: kullanıcılar, nominal olarak 1100 dereceli BOT maia1'in bu sayının ima ettiğinden belirgin biçimde daha güçlü oynadığını yazıyor, biri açıkça 'maia 1100 bile 1100 derecenin çok üzerinde, oldukça güçlü oynuyor gibi görünüyor' diyor. CSSLab'ın kendi depo belgeleri de bu farkı kabul ediyor ve botların neden etiketlerinin üzerinde oynadığını açıklıyor. Dürüst özet şu: Maia, derinliği sınırlı bir motordan daha çok, belirli bir seviyedeki gerçek bir insana yakın oynuyor; o tam derecedeki bir oyuncunun mükemmel kalibre edilmiş bir kopyası değil.

Tamamen farklı bir soru üzerinde kendi sayılarımızı çıkardık, 28 Ağustos 2026'da kendi hattımızı kullanarak: küçük, cihaz üzerinde çalışan kontrol noktası olan maia3-5m'yi çalıştıran maia3-js'yi, Opera Oyunu'nun bitişine, yani Morphy'nin Brunswick Dükü ve Isouard Kontu'na karşı Paris 1858'de oynadığı oyuna karşı, derinlik 20'de ve her yasal hamle için MultiPV'si açık Stockfish 17 ile birlikte çalıştırdık. Bu ölçüme Bulunabilirlik diyoruz: Stockfish'in en iyi olarak değerlendirdiği belirli hamleye Maia3'ün yedi farklı öz-derecede verdiği olasılık. Bu, hamle eşleşme doğruluğu değil ve yukarıdaki yüzde 57,1'lik rakamla karşılaştırılmamalı; hamle eşleşme doğruluğu Maia'nın bir insanın gerçekte ne oynadığını tahmin edip etmediğini ölçer, Bulunabilirlik ise Maia'nın motorun objektif olarak doğru dediği hamleye verdiği olasılığı ölçer. Bu tek bir oyun, geniş bir örneklem yerine kapsamlı biçimde puanlanmış, bu yüzden sayıları bir örnek olarak okuyun, bir popülasyon genelinde geçerli bir iddia olarak değil.

14.Rd1 sütunu, derece koşullamasının temiz, beklenen versiyonu: Bulunabilirlik 1000'de yüzde 36,70'ten 2200'de yüzde 81,11'e istikrarlı biçimde tırmanıyor, daha güçlü ayarlar motorun kendi seçimini gitgide daha sık buluyor. 13...Nxd7 sütunu ise tersine işliyor. Ayarladığınız derece ne kadar yüksekse, Maia3'ün motorun önerdiği at geri alma hamlesini oynama ihtimali o kadar düşük: 1000'de yüzde 4,57'den 2200'de yüzde 1,18'e düşüyor. Bu gürültü değil. 1858'de gerçekte oynanan insan kale geri alma hamlesi olan alternatif 13...Rxd7, derece yükseldikçe daha da baskın hale geliyor: yüzde 92,26'dan yüzde 96,34'e. Daha güçlü ayarlar, motorun sevmediği hamle konusunda daha az değil, daha çok emin. Stockfish, at geri almayı kabaca tam bir piyade kadar tercih ediyor, ama oyuncu ne kadar güçlüyse yine de o kadar güvenilir biçimde kaleyle alıyor. Bu, saf bir motor değerlendirmesinin size gösteremeyeceği tam olarak bu tür bir şey.

Aynı bitişteki yedi zorunlu olmayan, önemsiz olmayan pozisyon boyunca ortalanınca, ortalama Bulunabilirlik neredeyse düz: 1000'de yüzde 16,83, 1400'de yüzde 16,38, 2200'de yüzde 17,65. Bunu 'derece iyi hamleleri bulmaya yardımcı olmuyor' diye okumayın. Anlamı şu: derece bazı pozisyonlarda, yukarıdaki 14.Rd1 gibi, büyük ölçüde yardımcı oluyor, bazılarında ise, 13...Nxd7 gibi, motorun tercih ettiği seçime karşı aktif olarak çalışıyor; bu ikisi tek bir ortalama sayıda sessizce birbirini götürüyor. Aynı bitişten ikinci bir pozisyonun da aynı örüntüyü kaçırılmış bir zorla mat etrafında tekrarladığı yedi pozisyonluk daha kapsamlı dökümü ve yöntemi, motor analizinin size ne söyleyip söyleyemeyeceği üzerine yazdığımız makalede yayınladık.

Maia chess'i kendiniz nasıl çalıştırırsınız

Maia-1 için kurulacak bir şey yok; kodu GPL-3.0 altında CSSLab/maia-chess'te duruyor, ama oynamak için yukarıda anlatılan Lichess botları yeterli.

Maia-2 için GitHub'dan MIT lisanslı CSSLab/maia2'yi klonlayın. CSSLab'ın kendi belgeleri orada yeni projeleri Maia-3'e yönlendiriyor, bu yüzden Maia-2'yi bugün üzerine inşa edilecek değil, hakkında okunacak bir kuşak olarak görün.

Maia-3 için AGPL-3.0 lisanslı CSSLab/maia3'ü klonlayın. İş için bir kontrol noktası seçin: sıradan donanım ve standart satranç arayüzlerinde bir UCI motoru olarak maia3-5m, doğrulukta bir adım yukarısı için maia3-23m ya da en iyi doğruluk için, daha fazla işlem gücü karşılığında, Hugging Face'te kendi AGPLv3 lisanslı model kartıyla UofTCSSLab/Maia3-79M olarak da bulunan maia3-79m. Model kartı eğitim aralığını açıkça belirtiyor: Ocak 2023'ten Temmuz 2025'e kadar Lichess oyunları.

Bizim geliştirdiğimiz uygulama Chessdrive ise paketlenmiş yolu tercih ediyor: maia3-5m kontrol noktasını tamamen cihaz üzerinde, rakip olarak çalışacak şekilde paketliyor, Stockfish'i ise ayrı olarak, oyun sırasında değil bittikten sonra, ne olduğunu incelemek için çalıştırıyor. Bu eşleşme, yani rakip için bir insan hamlesi tahmincisi ve inceleme için en güçlü hamleyi bulan bir motor, araştırmanın ücretsiz olmasıyla onu tek bir yerde açıklanmış sonuçla oynamak arasındaki boşluk; paketlenmiş bir ürünün, altındaki araştırmayı özel hale getirmeden kapatabildiği bir boşluk. Yukarıdaki yollar hâlâ ücretsiz olarak kalıyor.

Son doğrulama: 28 Ağustos 2026, yukarıda alıntılanan kaynaklara ve bu makalede anlatılan Chessdrive'ın kendi ürettiği Maia3 çıktısına karşı. Lichess bot hesapları, kontrol noktası erişilebilirliği ve lisans şartları haber verilmeden değişebilir; bunlara güvenmeden önce her projenin kendi sayfasında güncel ayrıntıyı doğrulayın.