# Mert Kaya Investigación y desarrollo de modelos abiertos pequeños, detección explicable de deepfakes y herramientas locales de IA Desarrollo modelos pequeños de IA para tareas concretas, pruebas abiertas que los miden y herramientas que explican sus decisiones. [Fundador de Eschatia Labs](https://eschatialabs.com) Ingeniero de IA en Enocta [Proyectos destacados](https://mertkayacs.com/es/#selected-work) [Publicaciones](https://mertkayacs.com/es/#publications) 8600 descargas de modelos y datos en Hugging Face 9000 descargas en npm 150 estrellas en GitHub Datos al 18 de octubre de 2026 ## Proyectos destacados [Todos los proyectos](https://mertkayacs.com/es/work/) ### [JevAlt](https://jevalt.mertkayacs.com) Modelos pequeños que leen una situación, eligen una de las respuestas disponibles y asignan una probabilidad a cada una. Deem-4B trabaja en inglés, Karar-4B en turco y Wähler-4B en alemán. Los tres se entrenaron a partir de Intern-Decision-4B, primero con los tres idiomas juntos y después con cada idioma por separado. En las preguntas excluidas del entrenamiento, Deem-4B alcanza un 94,7% de exactitud, frente al 84,7% de Kev-4B. Karar-4B alcanza un 96,8%, frente al 87,1% de Kev-4B; Wähler-4B alcanza un 92,0%, frente al 81,1% de Kev-4B. Relacionados: [JevOss](https://jevoss.mertkayacs.com) [Emberwick](https://emberwick.mertkayacs.com) - [Visitar el proyecto](https://jevalt.mertkayacs.com) - [GitHub](https://github.com/mertkayacs/jevalt) - [Colección de modelos](https://huggingface.co/collections/mertkayacs/jevalt-decision-models) - [Probar la demostración](https://huggingface.co/spaces/mertkayacs/JevAlt) - [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/mertilovski/jevalt) ### [Tholos + Tholos-2B](https://tholos.mertkayacs.com) Tholos permite que los asistentes de IA realicen tareas en su computadora, en un espacio de trabajo compartido con tablas, notas y un tablero de tareas. Para cada acción, las reglas deciden si se ejecuta, queda a la espera de su aprobación o se bloquea. Tholos-2B es el modelo pequeño que usan los asistentes, entrenado a partir de MiniCPM5-2B con registros de tareas completadas. En la misma tarjeta gráfica, una Kaggle T4, Tholos-2B supera 137 de las 160 tareas de Tholos-Bench, frente a las 112 de MiniCPM5-2B. En el mismo procesador común (CPU), Tholos-2B supera 134, frente a las 117 de MiniCPM5-2B. Licencia Apache-2.0. - [Visitar el proyecto](https://tholos.mertkayacs.com) - [GitHub](https://github.com/mertkayacs/tholos) - [Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/Tholos-2B) - [Archivos para ejecutar el modelo en su computadora (GGUF)](https://huggingface.co/mertkayacs/Tholos-2B-GGUF) ### [reevesagents](https://reevesagents.mertkayacs.com) reevesagents ejecuta en paralelo varios asistentes de programación con IA en su computadora, con uno de ellos a cargo de coordinar el equipo. Un paquete npm, licencia Apache-2.0, 10 idiomas de interfaz. - [Visitar el proyecto](https://reevesagents.mertkayacs.com) - [GitHub](https://github.com/mertkayacs/reevesagents) - [npm](https://www.npmjs.com/package/reevesagents) ### [Ultra Mod](https://ultramod.mertkayacs.com) Ultra Mod reúne diez extensiones para Claude Code, el asistente de programación de Anthropic. Muestra los límites de uso y el espacio ocupado en la memoria de trabajo del modelo, pide autorización antes de ejecutar rm -rf o git reset --hard y puede revertirlos, impide que el modelo lea archivos .env y otros secretos, y registra las operaciones debajo de cada respuesta. Licencia MIT. Sin llamadas de red. El consumo permanente de tokens del modelo es cercano a 0. - [Visitar el proyecto](https://ultramod.mertkayacs.com) - [GitHub](https://github.com/mertkayacs/ultramod) - [npm](https://www.npmjs.com/package/ultramod) ### [Emberwick](https://emberwick.mertkayacs.com) Una aldea medieval en el navegador donde los tres modelos de decisión eligen cómo reaccionan sus habitantes ante tormentas, incendios, mercados y lobos. Relacionados: [JevAlt](https://jevalt.mertkayacs.com) [JevOss](https://jevoss.mertkayacs.com) - [Visitar el proyecto](https://emberwick.mertkayacs.com) - [Videos](https://huggingface.co/datasets/mertkayacs/emberwick-videos) ### [xdfdet](https://xdfdet.mertkayacs.com) Los ocho detectores entrenados de la tesis de maestría, con código, mapas de calor y dos juegos para navegador. El artículo relacionado fue aceptado en UBMK 2026. Ocho modelos publicados. Código con licencia MIT; archivos de modelos entrenados con licencia CC BY-NC 4.0 según las condiciones de FaceForensics++, una colección pública de videos con rostros reales y modificados. Relacionados: [Artículo de UBMK 2026](https://mertkayacs.com/es/research/#ubmk-2026) [Tesis de maestría](https://mertkayacs.com/es/research/#msc-thesis) - [Visitar el proyecto](https://xdfdet.mertkayacs.com) - [GitHub](https://github.com/mertkayacs/xdfdet) - [Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/xdfdet) - [Kaggle](https://www.kaggle.com/models/mertilovski/xdfdet) Más proyectos: [Eldalambë](https://eldalambe.mertkayacs.com). La página Proyectos también incluye [conjuntos de datos](https://mertkayacs.com/es/work/#datasets) y [trabajos iniciales](https://mertkayacs.com/es/work/#early). Las [pruebas comparativas abiertas](https://eschatialabs.com/es/benchmarks/) tienen páginas propias. ## Código abierto [Lista completa de código abierto](https://mertkayacs.com/es/open-source/) Una lista breve de mis aportes a proyectos externos. - musistudio/claude-code-router 37.723 [PR](https://github.com/musistudio/claude-code-router/pull/1871) - sgl-project/sglang 37.262 [PR](https://github.com/sgl-project/sglang/pull/43377) - jarrodwatts/claude-hud 28.618 [PR](https://github.com/jarrodwatts/claude-hud/pull/802) - EleutherAI/lm-evaluation-harness 14.253 [PR](https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness/pull/4346) ## Publicaciones [Toda la investigación](https://mertkayacs.com/es/research/) ### Augmentation and Cutout in Deepfake Detection: A Comparative Study of Accuracy, Calibration, and Attention Mert Kaya, Venera Adanova UBMK 2026, 11th International Conference on Computer Science and Engineering, Istanbul (IEEE) Aceptado, se publicará en IEEE Xplore. Un artículo aceptado que compara nueve formas de entrenar un detector de deepfakes y mide la exactitud, la correspondencia entre su grado de confianza y los resultados, y las zonas del rostro que utiliza. - [Leer el artículo](https://eschatialabs.com/es/research/ubmk-2026/) - [Código en GitHub](https://github.com/mertkayacs/xdfdet) - [Modelos en Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/xdfdet) ### Explainable deepfake detection using frame level CNN models: A comparative study of augmentation and cutout techniques Mert Kaya, Directora: Venera Adanova Tesis de maestría, TED University, 1 de septiembre de 2025 La tesis compara varias formas de entrenar modelos que reconocen rostros modificados por IA en videos. Los mapas de calor muestran qué zonas del rostro influyeron en cada resultado. - [Leer la tesis](https://eschatialabs.com/es/research/msc-thesis/) - [Tesis en Zenodo](https://doi.org/10.5281/zenodo.18998566) - [Código en GitHub](https://github.com/mertkayacs/xdfdet) - [Modelos en Hugging Face](https://huggingface.co/mertkayacs/xdfdet) ### Language Preservation Using Agentic AI Architectures: A Tool-Grounded Small Language Model on a Constructed-Language Testbed Mert Kaya Prepublicación pública sin revisión por pares. El código, los datos, los modelos y la prueba comparativa de Eldalambë son privados. El artículo estudia Eldalambë, un asistente para las lenguas élficas inventadas por Tolkien, Quenya y Sindarin. La versión adoptada, Pro-Preserve, escribe la frase esperada en 40 de 100 solicitudes de prueba, frente a 21 de la versión anterior, Pro2508, e identifica las palabras de Tolkien en 277 de 300 casos, frente a 259 de Pro2508. - [Leer el artículo](https://eschatialabs.com/research/eldalambe-2026/) - [PDF](https://eschatialabs.com/papers/eldalambe-2026.pdf) - [Eldalambë](https://eldalambe.mertkayacs.com) ## Resultados en cifras Cada afirmación del sitio enlaza la prueba comparativa, los datos o el código que la respaldan. Karar-4B, turco 96,8% de respuestas correctas en preguntas excluidas del entrenamiento; el modelo de comparación Kev-4B alcanza el 87,1%. Fuente: jevalt-bench. Deem-4B y Wähler-4B, inglés y alemán 94,7% y 92,0% de respuestas correctas en sus idiomas, frente al 84,7% y el 81,1% de Kev-4B. Fuente: jevalt-bench. Tholos-2B, tareas para asistentes En la misma tarjeta gráfica, una Kaggle T4, Tholos-2B supera 137 de las 160 tareas de Tholos-Bench, frente a las 112 de MiniCPM5-2B. En el mismo procesador común (CPU), supera 134, frente a 117 de MiniCPM5-2B. Fuente: Tholos-Bench. reevesagents, espacio para asistentes 107 estrellas en GitHub al 15 de octubre de 2026 y 742 descargas en npm del 13 de septiembre al 12 de octubre de 2026. Fuentes: GitHub y npm. ### Cita (BibTeX) ```bibtex @mastersthesis{kaya2025explainable, author = {Kaya, Mert}, title = {Explainable deepfake detection using frame level CNN models: A comparative study of augmentation and cutout techniques}, school = {TED University}, year = {2025}, doi = {10.5281/zenodo.18998566} } ``` Última actualización: 15 de octubre de 2026 ## Preguntas frecuentes ### ¿Quién es Mert Kaya? Mert Kaya es investigador sénior e ingeniero de IA, y fundador de [Eschatia Labs](https://eschatialabs.com), un laboratorio independiente de investigación en inteligencia artificial de código abierto. Desarrolla modelos abiertos pequeños y herramientas locales con resultados verificables. En las preguntas en turco de jevalt-bench excluidas del entrenamiento, Karar-4B responde correctamente el 96,8%, frente al 87,1% del modelo de comparación Kev-4B. La familia abierta de modelos de decisión cubre inglés, turco y alemán. ### ¿Qué es reevesagents? reevesagents es la herramienta de código abierto de Mert Kaya para ejecutar asistentes de programación con IA en paralelo. Claude Code, Codex, Kimi, OpenCode y otros asistentes trabajan en un mismo espacio de terminal, coordinados por uno de ellos. La herramienta tiene licencia Apache-2.0, contaba con 107 estrellas en GitHub el 15 de octubre de 2026 y registró 742 descargas en npm del 13 de septiembre al 12 de octubre de 2026. ### ¿Qué es xdfdet? xdfdet es el sistema que Mert Kaya desarrolló a partir de su tesis de maestría en TED University para detectar rostros modificados con IA en videos. Publica el código completo y ocho modelos de análisis de imágenes; sus mapas de calor muestran las zonas del rostro que influyeron en cada resultado. El código usa la licencia MIT y la tesis es pública en Zenodo. ### ¿Qué es Karar-4B? Karar-4B es el modelo abierto de decisión de Mert Kaya para turco. En las preguntas de jevalt-bench excluidas del entrenamiento alcanza un 96,8% de respuestas correctas, frente al 87,1% de Kev-4B, y se ejecuta de forma local con unos 3 GB de memoria. En la misma prueba, Wähler-4B en alemán y Deem-4B en inglés alcanzan el 92,0% y el 94,7%, frente al 81,1% y el 84,7% de Kev-4B. ### ¿Qué es Tholos? Tholos es el espacio de trabajo de Mert Kaya para asistentes de IA que se ejecutan en su computadora. Los asistentes comparten tablas, notas y un tablero de tareas. Para cada acción, las reglas deciden si se ejecuta, queda a la espera de su aprobación o se bloquea. En la misma tarjeta gráfica, una Kaggle T4, el modelo de tareas Tholos-2B supera 137 de las 160 tareas de Tholos-Bench, frente a las 112 de MiniCPM5-2B, su modelo de partida. En el mismo procesador común (CPU), Tholos-2B supera 134, frente a 117 de MiniCPM5-2B. ### ¿Dónde se puede consultar y citar la investigación de Mert Kaya? La tesis de maestría de Mert Kaya sobre detección explicable de deepfakes es pública en Zenodo con el DOI 10.5281/zenodo.18998566. Su estudio comparativo de métodos de variación y enmascaramiento de imágenes fue aceptado en UBMK 2026 y se publicará en IEEE Xplore. Cada publicación del sitio incluye una referencia BibTeX copiable; el código y los modelos están en GitHub y Hugging Face. ## [Eschatia Labs](https://eschatialabs.com) Fundado por Mert Kaya [Eschatia Labs es un laboratorio independiente de investigación en inteligencia artificial de código abierto.](https://eschatialabs.com) [eschatialabs.com](https://eschatialabs.com) ## Experiencia Enocta, Credit Bureau of Turkey (KKB), AgriDL5.0 y Alictus. [Experiencia y formación](https://mertkayacs.com/es/about/) ## Contacto Para propuestas de investigación o ingeniería, puede escribir por correo electrónico. [mertkayacs@gmail.com](mailto:mertkayacs@gmail.com) Canonical: https://mertkayacs.com/es/