2026'da LLM'leri Yerel Olarak Çalıştırmak İçin En İyi 8 Araç, Sıralı

Son güncelleme: 19 Temmuz 2026. Yeni bir GUI-yönetici-CLI ayrımıyla, düzeltilmiş GitHub yıldız sayılarıyla ve sekiz aracın tamamında doğrulanmış özellik değişiklikleriyle güncellendi. En büyük değişiklikler: Ollama'nın Apple Silicon arka ucu artık llama.cpp yerine MLX üzerinde çalışıyor, Docker Model Runner Genel Kullanılabilirlik (GA) aşamasına ulaştı ve LM Studio headless bir sunucu modu çıkardı. Sıralamada değişiklik olmadı.

2026'da LLM'leri yerel olarak çalıştırmak için en iyi araçlar: Ollama, makinenizde OpenAI uyumlu API elde etmenin en hızlı yolu (tek komut, 176 bin+ GitHub yıldızı, her işletim sisteminde çalışır). Masaüstü sohbet için LM Studio. Üretimde çok kullanıcılı sunum için vLLM. Apple Silicon'da en yüksek hız için Apple MLX. Sekizinin tamamı ücretsiz ve açık kaynak.

2026'da LLM'leri yerel olarak çalıştırmak için en iyi araçlar birbirinin yerine geçemez. Her biri belirli bir iş akışını hedefler – CLI betikleme, masaüstü sohbet, üretim sunumu veya Apple Silicon'dan her saniye maksimum token çıkarma. Yanlış aracı seçmek, araçlarınızla çalışmak yerine onlarla mücadele etmek demektir.

Yerel LLM'lere tamamen yeni misiniz? Donanım gereksinimleri, model seçimi ve adım adım kurulum için yerel LLM çalıştırma rehberimize başlayın. Bu yazı, bir araç seçmeye hazır olduğunuzu varsayar.

İşte sekiz aracın tamamında uygulamalı testlere dayanan sıralamamız.

Hızlı Yanıt: Temmuz 2026'da En İyi Yerel LLM Aracı

Temmuz 2026 itibarıyla Ollama, çoğu kişi için en iyi yerel LLM aracı: tek komut kurar, tek komut bir modeli çalıştırır ve localhost:11434 üzerinde OpenAI uyumlu bir API elde edersiniz. Terminal yerine GUI isterseniz, modelleri sohbet ederek keşfetmek ve karşılaştırmak için en iyi seçim LM Studio'dur.

Sıralama Özeti

Bu listedeki her araç ücretsiz. Sıralama, genel fayda, ekosistem olgunluğu ve kurulumdan çalışan çıkarıma ne kadar hızlı geçtiğinizi yansıtır. Her aracın neden o sırada olduğuna bakalım.

Türe Göre Yerel LLM Araçları: Uygulamalar, Yöneticiler ve CLI Araçları

"En iyi yerel LLM araçları" tek bir arama değil, en az dört farklı arama demek: bir yerel LLM uygulaması arayanlar (tıklayıp sohbet edecek bir şey), bir yerel LLM yöneticisi arayanlar (modelleri arka planda çeken, sürümleyen ve sunan bir şey), bir yerel LLM için CLI arayanlar (betiklenebilir bir şey) ve daha geniş üretim anlamında yerel LLM yazılımı arayanlar. Sekiz aracımızın bu kategorilere nasıl dağıldığı burada.

Yerel LLM uygulamaları (GUI, kur ve sohbet et): LM Studio, Jan ve GPT4All bu listedeki gerçek üç masaüstü uygulaması – her birinde bir sohbet penceresi, bir model tarayıcısı var ve terminal gerekmiyor. Model karşılaştırması istiyorsanız LM Studio'yla, iki dakikalık yolu istiyorsanız GPT4All'la başlayın.

Yerel LLM yöneticileri (modelleri çek, sürümle ve servis olarak çalıştır): Ollama, kategoriyi tanımlayan anlamda yönetici. ollama pull, ollama run ve ollama list, modeller için bir paket yöneticisi gibi davranır ve diğer araçların API'si üzerinden bağlandığı bir arka plan servisi olarak çalışmaya devam eder. LM Studio'nun v0.4.0'da (Ocak 2026) eklenen headless llmster modu, artık GUI'siz sunucularda benzer bir işi karşılıyor.

Yerel LLM için CLI araçları: llama.cpp'nin llama-cli ve llama-server ikili dosyaları en doğrudan kontrolü verir – sarmalayıcı yok, yönetilen servis yok, sadece bayraklar ve bir model dosyası. Ollama'nın CLI'si aynı işi çok daha az yapılandırmayla yapar. Docker Model Runner'ın docker model komutları da, ekibiniz zaten Docker CLI üzerinden betikleme yapıyorsa bu kategoriye girer.

Üretim sunumu için yerel LLM yazılımı: vLLM buradaki varsayılan cevap ama tek seçenek değil. LocalAI, birden fazla arka ucun (llama.cpp, vLLM, MLX) önünde tek bir OpenAI uyumlu sunucu, küme genelinde dağıtık yönlendirme ve GPU zorunluluğu olmadan çalışmak isteyen ekipler için meşru bir alternatife dönüştü – filonuz CPU ve GPU makinelerini karıştırıyorsa faydalı. En iyi sekizimizden biri değil çünkü dokümantasyonu ve ekosistemi vLLM'ninkinden daha zayıf, ama vLLM'nin yalnızca Linux-ve-NVIDIA gereksinimi altyapınıza uymuyorsa göz atmaya değer.

Bir kategori seçtikten sonra donanım boyutlandırması için VRAM gereksinimleri rehberimize bakın – bir araca karar vermeden önce her model boyutunun gerçekte ne kadar bellek gerektirdiğini ayrıntılı olarak anlatır.

1. Ollama

Ollama yerel LLM'ler için geliştiricilerin varsayılan tercihi ve bu konumu hak etti. Bir komut modeli çeker. Bir diğeri çalıştırır. Otuz saniye içinde localhost:11434 üzerinde mevcut kodunuzun değişiklik yapmadan iletişim kurabileceği OpenAI uyumlu bir API'niz olur. Bu basitlik, 176.000'den fazla GitHub yıldızı, Temmuz 2026'da toplanan 65 milyon dolarlık bir Series B yatırımı ve en büyük üçüncü taraf entegrasyon ekosistemiyle birleşince, neredeyse herkese ilk önerdiğimiz araç olmasını sağlar.

Harika Olan

Çok basit model yönetimi. ollama pull llama3.2 ve ollama run llama3.2 – iş akışının tamamı bu. Yapılandırma dosyası yok, derleme bayrakları yok, Python ortamları yok. Model kütüphanesi, popüler her açık kaynak modeli önceden kuantize edilmiş ve kullanıma hazır şekilde içerir.

Kutudan çıkan OpenAI uyumlu API. Mevcut OpenAI SDK kodunuzu localhost:11434/v1'e yönlendirin ve çalışır. Bu, en büyük benimsenme hızlandırıcısı – uygulamanızı yeniden yazmıyorsunuz, sadece temel URL'yi değiştiriyorsunuz. Open WebUI, Continue (VS Code için) ve SillyTavern gibi araçlar Ollama'ya doğal olarak bağlanır.

Otomatik GPU yük aktarımı. Ollama donanımınızı algılar – CUDA, Metal, ROCm – ve katmanları otomatik olarak aktarır. Hiçbir şey yapılandırmazsınız. v0.19'dan (31 Mart 2026) bu yana Ollama'nın Apple Silicon arka ucu llama.cpp yerine Apple'ın kendi MLX çerçevesi üzerinde çalışıyor – Ollama'nın M serisi çiplerde büyük bir hız artışı sağladığını söylediği ama tam benchmark sayıları yayınlamadığı bir geçiş. Çoklu GPU'lu Linux makinelerde hâlâ llama.cpp katmanlarını kartlara dağıtıyor.

Devasa ekosistem. Ollama'nın gerçekten öne çıktığı yer burası. En popüler araç olduğu için, her yeni projenin ilk entegre ettiği araçtır. LangChain, LlamaIndex, CrewAI, Dify – hepsinin yerel Ollama bağlayıcıları var. Bu ağ etkisi katlanarak büyür.

Modelfile özelleştirmesi. Sistem promptları, sıcaklık varsayılanları ve gömülü durdurma tokenleriyle özel model yapılandırmaları oluşturabilirsiniz. LLM davranışı için bir Dockerfile gibi düşünün.

Embedding modellerini de işler. Sohbet modellerinin ötesinde Ollama, nomic-embed-text ve mxbai-embed-large gibi embedding modellerini de aynı API üzerinden sunar – yerel RAG kuruyorsanız işinize yarar. Kurulum adımları ve benchmark sayıları için Ollama ile embedding modellerini yerel çalıştırma rehberimize bakın.

Dahili ajan modu (2026'da yeni). v0.32'den (Temmuz 2026) itibaren, ollama'yı argümansız çalıştırmak sohbet, kod, web araması ve görev devretme içeren etkileşimli bir ajan deneyimi başlatıyor; buna yerel Qwen3.5 desteği ve geliştirilmiş Gemma 4 araç çağırma da eşlik ediyor. Çoğu geliştirici Ollama'yı hâlâ yukarıda anlatılan API odaklı arka uç olarak kullanıyor, ama kendinize bir terminal asistanı kurmadan denemek isterseniz ajan katmanı denemeye değer.

Harika Olmayan

Dahili GUI yok. Ollama terminal odaklı. Bir sohbet arayüzü istiyorsanız, Open WebUI gibi ayrı bir araca ihtiyacınız var, bu da ekstra bir kurulum adımı ekler (rehberimiz on dakikalık kurulumu anlatıyor). Terminal'e dokunmadan sohbet etmek isteyen biri için bu gerçek bir engel.

Tek kullanıcı performans tavanı. Ollama'nın istek işleme mekanizması eşzamanlı kullanıcılar için optimize edilmemiş. Yük altında istekleri sırayla kuyruğa alır. Dizüstü bilgisayarındaki tek bir geliştirici için önemli değil. Çıkarım sunucusunu paylaşan bir ekip için vLLM'e kıyasla darboğaz oluşturur.

Sınırlı model formatları. Ollama, GGUF modelleriyle (llama.cpp çekirdeği aracılığıyla) ve kendi kayıt defteri formatıyla çalışır. Safetensors modellerini sunmanız veya özel mimarileri çalıştırmanız gerekiyorsa duvarla karşılaşırsınız. Buluta yönlendirilen etiketlere de dikkat edin – Ollama'nın kendi glm-5.2 girdisi yalnızca Z.ai'nin barındırılan API'sine istek ileten bir :cloud etiketine eşleniyor, ağırlıkları makinenizde çalıştırmıyor. Gerçek yerel GLM-5.2 çıkarımı, Unsloth'un GGUF kuantizasyonlarını çekip manuel yüklemek anlamına gelir.

Fiyatlandırma

MIT lisansı altında tamamen ücretsiz ve açık kaynak. Kullanım sınırı yok, telemetri kapatma gereği yok. Ollama ekibi risk sermayesiyle finanse ediliyor ama aracın kendisinin ücretli bir katmanı yok.

Kim Kullanmalı

Geliştirme yapabileceği yerel bir LLM API'si isteyen her geliştirici. Ollama, bu yazıyı okuyanların %80'i için doğru ilk kurulumdur.

Sonuç: Ollama no. 1 çünkü başka hiçbir şey bu düzeyde basitliği bu büyüklükte bir ekosistemle birleştirmiyor. En hızlı değil, en yapılandırılabilir değil, en güzel de değil – ama ilk denemede her şeyin çalıştığı tek araç.

2. LM Studio

LM Studio, dokümantasyon okumadan modelleri keşfetmek istediğinizde kurduğunuz şey. Görsel bir model tarayıcısı, dahili sohbet arayüzü ve yerel API sunucusu olan cilalı bir masaüstü uygulaması – tamamı bir geliştirici aracından çok tüketici ürünü gibi hissettiren bir arayüzle paketlenmiş. "Bilgisayarımda çalışan ChatGPT benzeri bir şey istiyorum" diyen herkes için LM Studio cevaptır.

Harika Olan

En iyi model keşif deneyimi. LM Studio'nun entegre HuggingFace tarayıcısı arama yapmanızı, boyuta göre filtrelemenizi ve tek tıklamayla model indirmenizi sağlar. Kuantizasyon seçeneklerini yan yana görebilir, dosya boyutlarını kontrol edebilir ve model kartlarını önizleyebilirsiniz – hepsi uygulamadan çıkmadan. Başka hiçbir araç model bulmayı ve indirmeyi bu kadar pürüzsüz yapmaz.

Yan yana model karşılaştırması. Bu, LM Studio'nun değerlendirme için çığır açan özelliği. İki modeli yükleyin, aynı prompt'u ikisine de gönderin ve yanıtları gerçek zamanlı yan yana görün. Kullanım durumunuz için Llama 3.2 7B ile Mistral 7B arasında karar verirken, bu karşılaştırma modu saatlerce ileri geri geçiş yapmaktan kurtarır.

Çoklu GPU destekli yerel API sunucusu. LM Studio sadece bir sohbet uygulaması değil – geliştirme için doğrudan kullanabileceğiniz OpenAI uyumlu yerel bir sunucu sunar. Çoklu GPU desteği, birden fazla kartlı masaüstü iş istasyonlarında daha büyük modellere ölçekleme anlamına gelir; v0.4.15'ten (29 Mayıs 2026) itibaren bu destek CUDA tensör paralelliğini de kapsıyor, yani tek bir modelin katmanları her karta ayrı istekler yönlendirmek yerine NVIDIA kartları arasında bölünüyor.

Bionic ve MCP istemci desteği (2026'da yeni). LM Studio, Temmuz 2026'da Bionic'i çıkardı – kodlama, araştırma ve dosya tabanlı görevler için yerel açık modelleri kullanan ajansal bir uygulama – ve yerel modellerin harici araçları çağırmasını, web'de gezinmesini ve dosyalara dokunmasını sağlayan MCP istemci desteği kazandı; bunlar daha önce bir bulut modeli gerektiren iş akışlarıydı. Şimdilik ikisini de olgun ürün hatları değil, önizleme olarak görün.

Yerel optimizasyonlu çapraz platform. Windows, macOS (Apple Silicon optimizasyonuyla) ve Linux'ta çalışır. Mac deneyimi özellikle iyi – herhangi bir yapılandırma olmadan Metal ve birleşik bellekten tam olarak yararlanır.

Konuşma yönetimi. Tam sohbet geçmişi, konuşma dışa aktarma, sistem prompt yönetimi. Basit bir demo değil, eksiksiz bir ChatGPT yerine geçen arayüz.

Harika Olmayan

Tescilli yazılım. LM Studio ücretsiz ama kapalı kaynak. Kodu denetleyemez, değiştirilmiş bir sürümü kendiniz barındıramazsınız veya uzun vadeli kullanılabilirliği garanti edemezsiniz. Sıkı açık kaynak gereksinimleri olan ekipler için bu kesin bir red sebebi.

Otomasyon iyileşiyor ama hâlâ ikincil. LM Studio, v0.4.0'da (Ocak 2026) llmster adında headless bir sunucu modu çıkardı; bu mod Linux sunucularına, bulut VM'lerine veya CI pipeline'larına GUI gerektirmeden tek komutla kurulur. Bu gerçek bir boşluğu kapatıyor, ama Ollama'nın CLI'si betiklenmiş, çok adımlı model yönetimi için hâlâ daha olgun – LM Studio'nun headless modu bir modeli sunmak için tasarlanmış, etrafında betik yazmak için değil.

Yüksek kaynak kullanımı. LM Studio'nun Electron tabanlı arayüzü, CLI aracından daha fazla temel RAM tüketir. Model yükleme için her GB belleğin önemli olduğu bir makinede bu ek yük birikir.

Fiyatlandırma

Kişisel kullanım için ücretsiz. LM Studio ücretli kurumsal özelliklere değinmiş olsa da Temmuz 2026 itibarıyla tam masaüstü uygulama kısıtlama olmaksızın ücretsiz kalır.

Kim Kullanmalı

Yerel modelleri görsel olarak keşfetmek ve değerlendirmek için masaüstü deneyimi isteyen herkes. GUI'li en iyi yerel LLM aracı, nokta.

Sonuç: LM Studio no. 2 çünkü model keşif ve karşılaştırma özellikleri rakipsiz. Ollama yerel LLM'lerle geliştirmek için en iyi araçsa, LM Studio onları keşfetmek için en iyisi. Birçok geliştirici her ikisini de kullanır.

3. llama.cpp

llama.cpp bu listedeki neredeyse her şeyin altındaki motor. Georgi Gerganov tarafından oluşturulmuş, CPU, CUDA, Metal, ROCm ve Vulkan üzerinde GGUF modelleri çalıştıran saf C/C++ LLM çıkarım uygulaması. Ollama onu sarar. LM Studio onu sarar. Docker Model Runner onu sarar. Maksimum kontrol istediğinizde veya başka hiçbir aracın desteklemediği donanıma dağıtmanız gerektiğinde doğrudan kaynağa gidersiniz.

Harika Olan

Kelimenin tam anlamıyla her şeyde çalışır. Dizüstü bilgisayarlar, Raspberry Pi'ler, Android telefonlar, bulut VM'leri, uç cihazlar, oyun PC'leri. İşlemcisi varsa llama.cpp muhtemelen üzerinde çalışır. Bu taşınabilirlik eşsiz – gömülü bir sisteme dağıtabileceğiniz bu listedeki tek araç.

Güneş altındaki her GPU arka ucu. NVIDIA için CUDA, Apple için Metal, AMD için ROCm, geri kalan her şey için Vulkan. llama.cpp hepsini destekler ve tek bir model yüklemesinde CPU ve GPU çıkarımını karıştırabilirsiniz. Buradaki esneklik olağanüstü.

GGUF standardını tanımlar. llama.cpp, bu listedeki diğer tüm araçların kullandığı GGUF kuantizasyon formatını icat etti. Yeni bir kuantizasyon yöntemi ortaya çıktığında (imatrix tabanlı Q4_K_M varyantları gibi), önce llama.cpp'ye gelir ve haftalar sonra Ollama ile LM Studio'ya ulaşır.

Maksimum yapılandırma kontrolü. Batch boyutu, bağlam uzunluğu, thread sayısı, tensör bölme oranları, KV önbellek kuantizasyonu – her şeyi kontrol edersiniz. Araştırmacılar ve performans mühendisleri için bu ayrıntı önemlidir. Sarmalayıcı araçların ortaya çıkarmadığı bu parametreleri ayarlayarak aynı donanımdan %10-20 daha fazla performans çıkarabilirsiniz.

Yeni teknikleri en hızlı benimseyen. Yeni model mimarileri, yeni dikkat mekanizmaları, yeni kuantizasyon yöntemleri – her şey başka herhangi bir yere gelmeden önce llama.cpp'ye gelir. Sadece 2026'da bu, Gemma 4 için ilk günden görü ve MoE desteği (2 Nisan), gerçek çapraz-GPU tensör paralelliği, Snapdragon dizüstülerine yönelik bir Qualcomm Hexagon NPU arka ucu ve yerel FP4/FP8 kuantizasyonlu kapsamlı DeepSeek V4 desteği (Mayıs) anlamına geldi. En son teknoloji desteğine ihtiyacınız varsa buradan alırsınız.

Harika Olmayan

Dik öğrenme eğrisi. Kaynaktan derliyorsunuz, GPU arka ucunuz için cmake bayraklarını seçiyorsunuz ve model dosyalarını manuel yönetiyorsunuz. Model kaydı yok, pull komutu yok, "sadece çalışan" otomatik GPU algılama yok. Sadece bir modelle sohbet etmek isteyen biri için bu aşırı.

Dahili model yönetimi yok. GGUF dosyalarını kendiniz indirirsiniz, klasörlerde kendiniz düzenlersiniz ve dosya yollarını ikili dosyaya kendiniz iletirsiniz. llama.cpp modellerini manuel yönettikten sonra Ollama'nın ollama pull'u lüks gibi hissettirir.

Dokümantasyon eksik olabilir. Proje hızlı ilerler ve dokümantasyon her zaman ayak uyduramaz. Belirli özellikleri anlamak için GitHub sorunlarını ve kaynak kodunu okumaya zaman harcarsınız.

Fiyatlandırma

MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynak. Ticari kullanımda sıfır kısıtlama.

Kim Kullanmalı

İleri düzey kullanıcılar, gömülü sistem geliştiricileri, performans mühendisleri ve sarmalayıcı araçların desteklemediği donanımda çıkarım yapması gereken herkes.

Sonuç: llama.cpp no. 3 çünkü diğer her şeyin üzerine inşa edildiği temel. Toplam kontrol için rahatlıktan vazgeçersiniz. Ollama ihtiyacınız olanı yapamıyorsa, llama.cpp her zaman yapabilir – çünkü Ollama sadece daha güzel bir arayüze sahip llama.cpp'dir.

4. vLLM

vLLM dizüstü bilgisayarınız için Ollama ile rekabet etmiyor. Tek bir spesifik iş için inşa edilmiş: LLM'leri üretim düzeyinde verimlilikle birden fazla eşzamanlı kullanıcıya sunmak. PagedAttention bellek yönetimi ve sürekli toplu işleme, eşzamanlı yük altında Ollama'dan 16-19 kat daha yüksek verimlilik sağlar. Bir ekibe veya ürüne hizmet veren bir API oluşturuyorsanız, vLLM buradaki diğer her şeyden farklı bir kategoride.

Harika Olan

PagedAttention oyun değiştirici. Geleneksel LLM sunumu, her isteğin KV önbelleği için bitişik GPU belleği ayırır ve büyük miktarda VRAM israf eder. vLLM'nin PagedAttention'ı belleği bir işletim sisteminin sanal belleği yönettiği gibi yönetir – bitişik olmayan sayfalarda. Bu, aynı GPU donanımında önemli ölçüde daha fazla eşzamanlı istek sunabileceğiniz anlamına gelir.

Gerçek verimlilik için sürekli toplu işleme. Yeni istekleri başlatmadan önce tüm bir batch'in bitmesini beklemek yerine, vLLM slotlar boşaldıkça yeni istekleri batch'e ekler. Sonuç, yük altında dramatik şekilde düşük gecikme süresi. Çok kullanıcılı bir API için bu, 2 saniyelik ve 20 saniyelik yanıt süreleri arasındaki farktır.

Üretim düzeyinde özellik seti. LoRA adaptör sıcak değişimi, spekülatif kod çözme, kuantize model desteği (AWQ, GPTQ, SqueezeLLM), birden fazla GPU'da tensör paralelliği, önek önbellekleme ve yapılandırılmış çıktı üretimi. Bu bir hobi projesi değil – altyapı yazılımı. v0.20'den (Mayıs 2026) itibaren Model Runner V2, GPU-native Triton çekirdekleri ve asenkron zamanlama ekliyor – vLLM'e göre GB200 donanımında verimliliği yüzde 56'ya kadar artırıyor (sonuçlar GPU'ya göre değişir) – ve v0.19, dört boyut varyantının tamamında ilk günden Gemma 4 desteği ekledi.

Daha hızlı araç çağırma ve akıl yürütme ayrıştırma. Yeni bir Streaming Parser Engine, model aileleri genelinde araç çağırma ve akıl yürütme ayrıştırmasını birleştiriyor; Kimi K2.5-2.7 ve DeepSeek V4 için ilk günden ayrıştırıcı desteği var. Uygulamanız yapılandırılmış araç çağrılarına bağlıysa bu, aksi halde yazmanız gereken özel ayrıştırma kodunu azaltır.

OpenAI uyumlu API. Bir üretim sunucusu olmasına rağmen vLLM, Ollama ile aynı OpenAI uyumlu API'yi sunar. İstemci kodunuz hangi arka uçla konuştuğunu bilmek zorunda değil. Yapay zeka destekli bir SaaS ürünü oluşturuyorsanız, vLLM sunum katmanını üstlenirken uygulama kodunuz çerçeve bağımsız kalır.

Harika Olmayan

Yalnızca Linux + NVIDIA (pratikte). vLLM teknik olarak AMD ROCm'u destekler, ancak tüm optimizasyon ve testin yapıldığı yer CUDA yoludur. macOS desteği yok, yalnızca CPU modu yok. Özel bir GPU sunucusuna ihtiyacınız var, bu da gündelik kullanımı tamamen dışlar.

Karmaşık kurulum. Python bağımlılıkları, CUDA araç seti sürümleri, model dönüştürme adımları – vLLM'nin kurulumu brew install ollama'dan çok daha karmaşık. Dokümantasyon sağlam, ancak ilk seferinde her şeyi doğru yapmak için 30-60 dakika harcarsınız.

Tek kullanıcılar için aşırı. API'yi kullanan tek kişi sizseniz, vLLM'nin toplu işleme ve bellek yönetimi özellikleri size yardımcı olmaz. Tek kullanıcılı bir Ollama kurulumu daha az ek yük olduğu için aslında daha duyarlı hissedilir.

Fiyatlandırma

Apache 2.0 lisansı altında ücretsiz ve açık kaynak. Ticari kullanım kısıtlama olmaksızın tamamen serbest.

Kim Kullanmalı

Bir API arkasında birden fazla eşzamanlı kullanıcıya LLM sunan üretim ekipleri. Büyük veri kümeleri üzerinde toplu çıkarım çalıştıran veri bilimi ekipleri.

Sonuç: vLLM genel sıralamada no. 4 ama üretim sunumu için açık ara no. 1. Bu listedeki başka hiçbir şey eşzamanlı yük altındaki verimliliğine yaklaşamaz. Sıralama, okuyucuların çoğunun bireysel geliştiriciler olmasını yansıtır, altyapı ekipleri değil – ama ölçeklendirme için inşa ediyorsanız doğrudan vLLM'ye gidin.

5. Jan

Jan ChatGPT yerine açtığınız uygulama olmak istiyor. Temiz bir sohbet arayüzü, yerel model desteği ve onu diğer tüm masaüstü LLM araçlarından ayıran bir özelliği var: aynı arayüzde yerel modeller ile bulut API'leri (OpenAI, Anthropic, Google) arasında geçiş yapmanızı sağlayan hibrit mod. MCP (Model Context Protocol) entegrasyonunu da ekleyin, harici araçları da çağırabilen yerel öncelikli bir yapay zeka asistanınız olur.

Harika Olan

Tek arayüzde hibrit yerel + bulut. Bu Jan'ın belirleyici özelliği. Yerel bir Llama modeliyle konuşmaya başlayın, 7B'nin yapabileceklerinin sınırına ulaşın ve uygulamadan çıkmadan Claude veya GPT-4o'ya geçin. Başka hiçbir masaüstü aracı bu geçişi bu kadar sorunsuz yapmaz. Günlük kullanım için pratik – özel sorgular için yerel, karmaşık muhakeme için bulut.

Araç kullanımı için MCP entegrasyonu. Jan, yerel modellerinizin harici araçları çağırmasına olanak tanıyan Model Context Protocol'ü destekleyen ilk masaüstü LLM araçlarından biriydi – web araması, dosya işlemleri, veritabanı sorguları, API çağrıları. Bu, yerel bir sohbet botunu yapay zeka ajanına daha yakın bir şeye dönüştürür.

Kurumsal sunucu seçeneği. Jan Server, ekiplere kullanıcı yönetimi ve erişim kontrolleriyle paylaşımlı yerel LLM dağıtımı sunar. Verileri harici API'lere göndermeden ChatGPT benzeri işlevsellik isteyen şirketler için gerçek bir boşluğu doldurur.

AGPLv3 açık kaynak. Copyleft lisansıyla tamamen açık kaynak. Kodu denetleyebilir, çatallayabilir ve kendiniz barındırabilirsiniz. AGPLv3, değişikliklerin paylaşılması gerektiği anlamına gelir, bazı kurumsal kullanıcılar bunu kısıtlayıcı bulur, ancak projenin açık kalmasını garanti eder.

Aktif geliştirme ritmi. Jan sık sık güncellemeler sunar, duyarlı bir geliştirme ekibi ve büyüyen bir topluluğa sahiptir – artık 43 bin+ GitHub yıldızını geçti. 2025-2026 boyunca iyileşme hızı etkileyici olmuştur.

Yerel MLX ve Projeler (2026). Jan v0.7.7 (11 Şubat 2026), Jan'ın daha yavaş llama.cpp Metal yolunu Apple Silicon'da yerel MLX desteğiyle değiştirdi; aynı sürüm, ayrı bir RAG pipeline'ı olmadan bir konuşmaya PDF, metin dosyası veya görsel eklemenizi sağlayan Projeler özelliğini ve geliştirilmiş API sunucusu yeteneklerini de ekledi.

Harika Olmayan

Ollama'dan daha küçük model kütüphanesi. Jan'ın dahili model seçimi daha derlenmiş ve küçük. GGUF dosyalarını manuel olarak içe aktarabilirsiniz, ancak tek tıklamalı deneyim Ollama'nın kaydından veya LM Studio'nun HuggingFace tarayıcısından daha az modeli kapsar.

AGPLv3 kısıtlayıcı olabilir. Tescilli ürünler geliştiren şirketler için AGPL copyleft gerekliliği hukuki bir sorun olabilir. Ollama gibi MIT lisanslı alternatiflerde bu sorun yoktur.

macOS dışında performans Ollama'nın gerisinde kalır. Apple Silicon'da, Jan v0.7.7'de yerel MLX'e geçince fark azaldı. Windows ve Linux'ta Jan hâlâ llama.cpp üzerinden çalışıyor ve testlerimizde Ollama'nın GGUF performansının yaklaşık %5-10 gerisinde kalıyor.

Fiyatlandırma

AGPLv3 altında ücretsiz ve açık kaynak. Jan Server (kurumsal) fiyatlandırması talep üzerine.

Kim Kullanmalı

Hem yerel hem de bulut LLM'leri için tek bir uygulama isteyen gizlilik odaklı kullanıcılar. Yerel modellerle MCP tabanlı ajan iş akışlarını keşfeden ekipler.

Sonuç: Jan no. 5 çünkü hibrit modu ve MCP entegrasyonu, diğer araçların görmezden geldiği gerçek iş akışı sorunlarını çözüyor. En hızlısı veya en cilalısı değil, ama yerel bir LLM istemcisinin ne olabileceği konusunda en hırslısı.

6. GPT4All

GPT4All, Nomic AI tarafından geliştirilen, daha önce hiç yerel LLM çalıştırmamış ve kuantizasyon, GGUF formatları veya API uç noktaları hakkında öğrenmek istemeyen birine önerdiğiniz araç. v3.0 masaüstü uygulaması herhangi bir uygulama gibi kurulur, derlenmiş bir model listesi sunar ve iki dakikadan kısa sürede sohbet etmenizi sağlar. Öne çıkan özelliği – LocalDocs RAG – hiçbir şey yapılandırmadan kendi PDF'leriniz ve belgelerinizle sohbet etmenize olanak tanır.

Harika Olan

Sıfırdan sohbete en hızlı yol. Uygulamayı kurun, bir modele tıklayın, indirmeyi bekleyin ve yazmaya başlayın. Hepsi bu. Terminal yok, komut yok, yapılandırma dosyası yok. Yerel LLM'leri yeni duymuş ve birini denemek isteyen biri için en iyi giriş noktası. Yeni başlayanlar için en iyi LLM aracı, nokta.

Dahili LocalDocs RAG. GPT4All'u bir belge klasörüne (PDF'ler, metin dosyaları, markdown) yönlendirin, otomatik olarak indexler. Ardından belgeleriniz hakkında sorular sorabilir ve içeriklerine dayalı yanıtlar alabilirsiniz. Büyük belge kümeleriyle çalışan profesyoneller için gerçekten faydalı – avukatlar, araştırmacılar, analistler. Kuracak RAG pipeline'ı yok, yapılandıracak embedding yok.

Temelden CPU için optimize edilmiş. Bu listedeki diğer tüm araçlar GPU'dan faydalanırken, GPT4All CPU'da iyi çalışmak için tasarlanmıştır. Özel GPU'su olmayan eski bir dizüstü bilgisayardaysanız GPT4All en akıcı deneyimi sunar. GPU hızlandırmasını hâlâ destekler, ancak gerektirmez.

Nomic AI destekli. Nomic, en iyi açık kaynak embedding modellerinden bazılarını üretir (nomic-embed-text). Katılımları, GPT4All'un RAG özelliklerinin gerçekten iyi embeddingler kullandığı anlamına gelir, üzerine monte edilmiş rastgele bir açık kaynak model değil.

Hâlâ aktif olarak geliştiriliyor. GitHub'daki periyodik "bu terk mi edildi?" tartışmalarına rağmen GPT4All 2026'da da güncellenmeye devam ediyor – depo, önceki sayısından hayli yukarıda, 77 bin+ GitHub yıldızını geçti.

Harika Olmayan

API sunucusu yok. GPT4All sohbet etmek için bir masaüstü uygulaması. Başka araçları ona yönlendiremez, kodunuza entegre edemez veya herhangi bir şey için arka uç olarak kullanamazsınız. Yerel LLM'lerle geliştirmek isteyen geliştiriciler için bu temel bir sınırlama.

Ollama'dan daha küçük model seçimi. GPT4All'un kütüphanesi kalite testinden geçmiş modelleri nicelikten önce tutar. Burada her HuggingFace modelini bulamazsınız – yalnızca Nomic'in iyi çalıştığını doğruladıkları.

Sınırlı gelişmiş özellikler. Sistem prompt özelleştirmesi yok, arayüzde sıcaklık kontrolü yok, çoklu model konuşmaları yok. Güçlü kullanıcı özelliklerini basitlikle takas eder, hedef kitlesi için doğru karar ama daha fazla kontrol istiyorsanız kısıtlayıcı.

Fiyatlandırma

MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynak. Nomic ücretli kurumsal embedding hizmetleri sunar, ancak GPT4All'un kendisi tamamen ücretsiz.

Kim Kullanmalı

Teknik olmayan kullanıcılar, yeni başlayanlar ve öğrenme eğrisi olmadan belge soru-cevap isteyen herkes.

Sonuç: GPT4All no. 6 çünkü geliştirici olmayanlar için yerel LLM'lere en iyi giriş rampası. İçinde büyüyeceğiniz bir araç değil – muhtemelen onu aşacak ve Ollama veya LM Studio'ya geçeceksiniz. Ama "sadece bunu denemek istiyorum" kitlesi için başka hiçbir şey bu kadar karşılayıcı değil.

7. Docker Model Runner

Docker Model Runner, Docker'ın "Docker Compose yığınıma nasıl LLM eklerim?" sorusuna yerel cevabı. Modelleri Docker Hub aracılığıyla OCI artefaktları olarak dağıtır, arka planda llama.cpp çalıştırır ve OpenAI uyumlu bir API sunar – hepsi zaten bildiğiniz Docker CLI aracılığıyla yönetilir. Docker Model Runner vs Ollama diye düşünün: aynı çıkarım motoru, farklı ekosistem.

Harika Olan

OCI artefaktları olarak LLM'ler. docker model pull, konteyner imajları için docker pull gibi çalışır. Modeller Docker Hub'da uygulama imajlarınızın yanında yaşar, bu da ekibinizin model yönetiminin konteyner yönetimiyle aynı iş akışlarını izlediği anlamına gelir. Docker-native ekipler için bu hemen doğal hissedilir.

Yerel Docker CLI entegrasyonu. docker model run, docker model ls, docker model rm – komutlar Docker'ın konteyner komutlarını yansıtır. Öğrenecek yeni bir araç yok. Ekibiniz zaten Docker terimleriyle düşünüyorsa, Model Runner sizin dilinizi konuşur.

Docker Compose'a uyar. docker-compose.yml dosyanıza uygulamanız, veritabanınız ve önbelleğinizin yanına bir model servisi ekleyebilirsiniz. LLM, yığınınızdaki başka bir servis olur, diğer her şey için kullandığınız aynı ağ, sağlık kontrolleri ve yaşam döngüsü yönetimiyle.

vLLM arka uç seçeneği. NVIDIA GPU'ları olan ekipler için Docker Model Runner, çıkarım arka ucu olarak llama.cpp yerine vLLM kullanabilir. Bu, Docker ekosistemi içinde üretim düzeyinde sunum sağlar.

Harika Olmayan

Artık beta değil ama model genişliğinde hâlâ geride. Docker'ın kendi blogu, Docker Model Runner'ı 2025'in sonlarında Genel Kullanılabilir (GA) ilan etti – bu yazının önceki sürümünün yansıttığından daha erken. Artık Docker-native üretim iş akışları için yeterince kararlı, ama model kütüphanesi Ollama'nınkinden hâlâ önemli ölçüde küçük.

Daha küçük model kütüphanesi. Docker Hub model kataloğu büyüyor ama Ollama'nın veya HuggingFace'in seçimine yaklaşamıyor. OCI artefaktları olarak paketlenmiş olanlarla sınırlısınız, ki bu Temmuz 2026 itibarıyla mevcut GGUF modellerinin küçük bir bölümü.

Docker Desktop gereksinimi. Docker Desktop'un çalışıyor olması gerekir, bu da macOS ve Windows'ta VM katmanı anlamına gelir. Ollama'yı yerel olarak çalıştırmaya kıyasla ek yük ekler. Linux'ta Docker Engine doğrudan çalışır, ancak Model Runner hâlâ ağırlıklı olarak Docker Desktop üzerinden sunulur.

Fiyatlandırma

Docker Desktop'un bir parçası olarak ücretsiz (kişisel kullanım ve küçük işletmeler için ücretsiz katmanı var). Docker Business planları $24/kullanıcı/ay'dan başlar ama bu Docker Desktop için, Model Runner'a özgü değil.

Kim Kullanmalı

Mevcut konteynerlerinin ve servislerinin yanında LLM'leri yönetmek isteyen Docker-native altyapısı olan ekipler.

Sonuç: Docker Model Runner no. 7 çünkü GA olmasına rağmen hâlâ Docker odaklı bir niş araç. Küçük model kütüphanesi ve Docker Desktop bağımlılığı genel kullanım için onu geri tutmaya devam ediyor, ama beta yazılım riski artık yok. Bu alanı izleyin – Docker'ın OCI tabanlı dağıtım modeli gerçekten akıllıca.

8. Apple MLX

Apple MLX, Apple'ın özellikle Apple Silicon'un birleşik bellek mimarisi için inşa edilmiş makine öğrenimi çerçevesi. Geleneksel anlamda bir uygulama veya CLI aracı değil – paylaşımlı CPU/GPU/Neural Engine bellek havuzundan tam olarak yararlanarak M-serisi Mac'lerde llama.cpp'den %20-50 daha hızlı çıkarım sağlayan bir Python çerçevesi. Saniyede maksimum token isteyen bir Mac geliştiricisiyseniz, MLX oraya giden yol.

Harika Olan

Apple Silicon'da en hızlı çıkarım, ama Ollama'ya karşı fark daraldı. M1'den M5'e kadar MLX, herhangi bir yerel çalışma zamanının en hızlı ham token üretimini sunar. Ama v0.19'dan (Mart 2026) itibaren Ollama'nın kendi Apple Silicon arka ucu da llama.cpp yerine MLX üzerinde çalışıyor, bu yüzden doğrudan MLX'e yönelmek artık büyük bir hız farkından çok esneklik, ince ayar erişimi ve Ollama'nın henüz sarmalamadığı mimarilere ilk günden destek konusunda kazandırıyor. MLX artık M5'in özel Neural Accelerator'larına da doğrudan erişiyor (macOS 26.2+ gerektirir): Apple'ın kendi yayınladığı sayılara göre M4'e kıyasla ilk token'a kadar geçen sürede 4 kata varan hızlanma, yoğun bir 14B model için 10 saniyenin altında TTFT ve 30B MoE model için 3 saniyenin altında TTFT, ve 24 GB'lık bir M5 MacBook Pro'nun BF16'da 8B modeli veya 4-bit'te 30B MoE modeli rahatça bellekte tutabilmesi. Birleşik bellek mimarisi, CPU'dan GPU'ya bellek kopyalama ek yükü olmadığı anlamına gelir – tensör verileri her iki işlemcinin doğrudan eriştiği paylaşımlı bellekte bulunur.

NumPy benzeri Python API. NumPy, PyTorch veya JAX kullandıysanız MLX hemen tanıdık gelir. İşlemler mx.array, mx.matmul ve standart Python dilimleme gibi görünür. ML uygulayıcıları ve araştırmacılar için bu, llama.cpp'nin C API'si veya Ollama'nın REST uç noktalarıyla uğraşmaktan çok daha rahat.

Tembel değerlendirme ve bellek verimliliği. MLX değerleri yalnızca gerçekten gerektiğinde hesaplar ve belleği agresif şekilde yeniden kullanır. 192 GB birleşik belleğe sahip bir Mac Studio'da 70B model çalıştırırken bu önemli – her GB sayar ve MLX bunları alternatiflere göre daha verimli kullanır.

Büyüyen model ekosistemi. HuggingFace'teki mlx-community, MLX formatında önceden dönüştürülmüş modeller barındırır. Seçim 2025-2026 boyunca hızla büyüdü ve mlx-lm paketiyle kendi modellerinizi safetensors'dan MLX formatına dönüştürmek kolay.

İnce ayar desteği. MLX, Mac donanımında yerel olarak LoRA ve QLoRA ince ayarını destekler. M2 MacBook Pro'da 7B modeli ince ayar yapabilirsiniz – daha önce bulut GPU'su veya masaüstü NVIDIA kartı gerektiren bir şey.

Harika Olmayan

Yalnızca macOS. En büyük sınırlama bu. MLX Windows veya Linux'ta çalışmaz. Ekibiniz karma donanım kullanıyorsa MLX standart aracınız olamaz.

Çerçeve, uygulama değil. MLX, Python bilgisi ve komut satırı rahatlığı gerektirir. GUI yok, sohbet arayüzü yok, "kur ve başla" deneyimi yok. Python betikleri yazarsınız veya terminalden mlx_lm.generate kullanırsınız. Çoğu insan için Mac'te Ollama daha basit ve yeterli.

Ayrı model formatı. MLX kendi model formatını kullanır, GGUF değil. Dönüştürme araçları mevcut olsa da, Ollama'nın birleşik GGUF kütüphanesine kıyasla ekstra bir adım. Sadece bir GGUF dosyası indirip doğrudan yükleyemezsiniz.

Fiyatlandırma

MIT lisansı altında ücretsiz ve açık kaynak. Apple'ın ML araştırma ekibi tarafından geliştirilmiştir.

Kim Kullanmalı

Apple Silicon donanımlarından maksimum performans almak isteyen ve Python'a aşina Mac geliştiricileri ve ML araştırmacıları.

Sonuç: Apple MLX genel sıralamada no. 8 ama Mac'e özgü kontrolde no. 1. Sıralama, dar hedef kitlesini yansıtır (yalnızca macOS Python geliştiricileri), kalitesini değil – ve Ollama da artık kaputun altında MLX çalıştırdığı için Ollama'ya karşı hız avantajı daraldı. M-serisi bir Mac'iniz varsa ve maksimum kontrol, ince ayar erişimi veya Ollama'nın henüz sarmalamadığı mimarilere ilk günden destek istiyorsanız MLX hâlâ Mac için en iyi yerel LLM aracı. Diğer herkes için, Apple Silicon'da Ollama artık kurulumun küçük bir parçasıyla hızın çoğunu size veriyor.

Kullanım Senaryosuna Göre En İyi Yerel LLM Uygulaması (Temmuz 2026)

En iyi yerel LLM uygulaması, modelleri nasıl çalıştırmayı planladığınıza bağlı. Yeni başlayanlar tıkla-sohbet-et masaüstü uygulaması ister, terminal kullanıcıları betiklenebilir kontrol ister, ekiplerin eşzamanlı trafik için inşa edilmiş bir sunucuya ihtiyacı vardır ve Mac sahipleri yerel Apple Silicon hızı ister. Temmuz 2026'da her biri için en kısa yol burada.

Ana Karşılaştırma Tablosu

Bu araçların çoğu OpenAI uyumlu API sunar, bu da yerel LLM benimsenmesinin gerçek kilidi açıcısı. base_url'yi api.openai.com'dan localhost:11434'e değiştirin ve mevcut kodunuz çalışır. Yerel modeller ile barındırılan sağlayıcılar arasında yönlendirme yapıyorsanız, bir LLM gateway önlerinde durup yedekleme ve yük dengelemeyi üstlenir. Yerel LLM araçlarının OpenAI uyumlu vaadi bu ve büyük ölçüde tutuyor.

Hangi Aracı Seçmelisiniz?

İşte karar çerçevesi. Senaryonuzu bulun, o aracı kurun ve geliştirmeye başlayın.

Donanım gereksinimleri ve model önerileri için yerel LLM çalıştırma rehberimize göz atın. Üretim yapay zeka ürünü mü oluşturuyorsunuz? vLLM ve SGLang karşılaştırması ve 2026'nın en iyi açık kaynak LLM'leri rehberi daha ileri mimariler için işinize yarar.

Özel Bir Şeye mi İhtiyacınız Var?

Hazır araçlar yerel LLM kullanım durumlarının %90'ını kapsar. Ama kalan %10 – özel model sunum pipeline'ları, hibrit bulut/yerel mimariler, uç cihazlara dağıtılmış ince ayarlı modeller veya kurumsal düzeyde çıkarım kümeleri – hiçbir tek aracın doğrudan sağlamadığı mühendislik çalışması gerektirir.

Techsy'de mühendislik ekiplerinin özel yerel LLM dağıtımlarını tasarlamasına ve oluşturmasına yardımcı oluyoruz. Bu, ürününüzün API'si için bir yük dengeleyici arkasında vLLM kümesi kurmak, üretim altyapısına geçiş yapan Ollama tabanlı prototipleme ortamı oluşturmak veya MLX çıkarımını bir macOS uygulamasına entegre etmek anlamına gelebilir. Bunların her birini yaptık ve doğru yaklaşım tamamen ekibinizin donanımına, ölçeğine ve kullanım durumuna bağlı.

Ürününüz için yerel çıkarımı değerlendiriyorsanız ve yukarıdaki karar çerçevesi tam olarak uymuyorsa, ücretsiz danışmanlık için bize ulaşın. İnşa etmeye başlamadan önce doğru yığını belirlemenize yardımcı olacağız.

FAQ

2026'da LLM'leri yerel olarak çalıştırmak için en iyi araç hangisi?

Ollama en iyi genel amaçlı seçim. En basit kurulumu (kurmak için bir komut, model çalıştırmak için bir komut) en büyük entegrasyon ekosistemi ve OpenAI uyumlu API ile birleştirir. GUI kullanıcıları için LM Studio en iyi seçim. Üretim sunumu için vLLM kendi liginde.

En iyi yerel LLM uygulaması hangisi?

Masaüstü uygulaması için LM Studio en iyi yerel LLM uygulaması: görsel bir model tarayıcısı, dahili sohbet, yan yana model karşılaştırması ve yerel bir API sunucusu. Daha önce hiç model çalıştırmadıysanız, GPT4All en basiti — uygulamayı kurun, bir modele tıklayın ve terminale gerek kalmadan yaklaşık iki dakikada sohbet edin.

En iyi yerel LLM yöneticisi hangisi?

Ollama, geleneksel paket yöneticisi anlamında bir model yöneticisine en yakın araç. ollama pull llama3.2 bir modeli indirir ve sürümler, ollama run onu sunar, ollama list neyin kurulu olduğunu gösterir – hepsi diğer araçların bağlandığı kalıcı bir arka plan servisi olarak. Terminale dokunmadan bu yönetici davranışını istiyorsanız, LM Studio'nun model tarayıcısı ve Ocak 2026'da eklenen llmster headless modu neredeyse aynı işi görür.

Şu anda çalıştırılacak en iyi yerel LLM modeli hangisi?

"En iyi yerel LLM" çoğu zaman uygulamayı değil, modeli ifade eder. Doğru model donanımınıza ve göreve bağlıdır. Gemma 4 12B gibi orta boyutlu açık bir model çoğu dizüstü bilgisayara sığar, GLM 5.2 ise daha yüksek bellekli makinelerde daha ağır akıl yürütmeye uygundur. 2026'nın en iyi açık kaynaklı LLM'leri rehberimiz mevcut seçimleri boyut ve güce göre sıralıyor.

Ollama, LM Studio'dan daha mı iyi?

Farklı sorunları çözerler. Ollama, yerel bir API'ye karşı geliştirmek için CLI odaklı bir geliştirici aracı. LM Studio, modelleri görsel olarak keşfetmek ve sohbet etmek için GUI odaklı bir uygulama. Birçok geliştirici her ikisini de kullanır – modelleri keşfetmek ve değerlendirmek için LM Studio, uygulamalarında sunmak için Ollama.

Ollama ile llama.cpp arasındaki fark nedir?

Ollama, llama.cpp'yi kullanıcı dostu bir Go sunucusuyla sarar. Model yönetimi (ollama pull), otomatik GPU algılama ve OpenAI uyumlu API ekler. llama.cpp altındaki ham C/C++ çıkarım motoru – daha yapılandırılabilir ama manuel derleme ve bayrak yönetimi gerektirir. Ollama'yı Ubuntu, llama.cpp'yi Linux çekirdeği olarak düşünün.

Hangi yerel LLM aracı en hızlı?

Apple Silicon'da tek kullanıcı çıkarımı için Apple MLX, saf llama.cpp'den %20-50 daha hızlı. Ollama, v0.19'da (Mart 2026) kendi Apple Silicon arka ucunu MLX'e geçirdiğinden beri Ollama'ya karşı bu fark büyük ölçüde kapandı – doğrudan MLX artık ham hızdan çok kontrol ve ince ayar erişiminde kazanıyor. Çok kullanıcılı sunum için vLLM, PagedAttention ve sürekli toplu işleme sayesinde 16-19 kat daha yüksek verimlilik sağlar. Ham hız donanımınıza, model boyutuna ve gecikme mi yoksa verimlilik mi optimize ettiğinize bağlı.

GPT4All yerel LLM çalıştırmak için iyi mi?

Evet, özellikle yeni başlayanlar için. GPT4All v3.0 başlamanın en kolay yolu – kurun, model seçin, sohbet edin. Belge soru-cevap için LocalDocs özelliği gerçekten faydalı. Ancak API sunucusu ve sınırlı özelleştirme seçenekleri yok, bu yüzden geliştiriciler muhtemelen onu aşacak ve Ollama veya LM Studio'ya geçecek.

Mevcut OpenAI kodumla yerel LLM araçlarını kullanabilir miyim?

Evet. Ollama, LM Studio, vLLM, Jan ve Docker Model Runner hepsi OpenAI uyumlu API uç noktaları sunar. base_url'nizi api.openai.com yerine localhost olarak değiştirin ve çoğu kod değişiklik olmadan çalışır. Bu birlikte çalışabilirlik, OpenAI uyumlu API'lerin yerel çıkarım için endüstri standardı haline gelmesinin nedenidir.

Docker Model Runner nedir ve kullanmalı mıyım?

Docker Model Runner, Docker Desktop'a yerleşik ve 2025'in sonlarından beri Genel Kullanılabilir (GA) durumda olan Docker'ın yerel LLM entegrasyonu. Tanıdık Docker komutlarıyla modelleri OCI artefaktları olarak çekmenize ve çalıştırmanıza olanak tanır. Docker-native altyapısı olan ekipler için sağlam bir seçim, ancak model kütüphanesi hâlâ Ollama'nınkinden küçük. Docker zaten iş akışınızın merkezindeyse kullanın; değilse Ollama'da daha fazla model var.

Mac'te yerel olarak LLM çalıştırabilir miyim?

Bu listedeki vLLM hariç her araç macOS'u destekler. En iyi Mac performansı için Apple MLX, M-serisi çiplerde %20-50 daha hızlı çıkarım için birleşik belleği kullanır. Ollama ve LM Studio da çok daha basit kurulumla mükemmel Mac seçenekleri. Mac'e özgü donanım önerileri için yerel LLM rehberimize göz atın.

Yerel olarak LLM çalıştırmak için GPU'ya ihtiyacım var mı?

Kesinlikle gerekli değil. GPT4All, Ollama ve llama.cpp hepsi CPU'da çalışır. Ancak GPU hızı dramatik şekilde artırır – GPU yük aktarımıyla 5-10 kat daha hızlı çıkarım bekleyin. Apple Silicon Mac'ler birleşik bellek kullanır, bu da size ayrık kart olmadan GPU sınıfı performans verir. vLLM ile üretim sunumu için özel bir NVIDIA GPU gereklidir.

Bu yerel LLM araçlarıyla modelleri ince ayar yapabilir miyim?

Bu listedeki çoğu araç çıkarıma odaklanır, eğitime değil. Apple MLX istisna – Mac donanımında yerel olarak LoRA ve QLoRA ince ayarını destekler. vLLM ince ayarlı LoRA adaptörlerini sunabilir, ancak ince ayarın kendisi Hugging Face'in PEFT'i veya Axolotl gibi ayrı çerçevelerde yapılır. Çoğu kullanıcı için ince ayar, çıkarımdan ayrı bir iş akışıdır.

2026'da LLM'leri yerel olarak çalıştırmanın en iyi yolu nedir?

Ollama'yı kurun — bu yaklaşık 30 saniye sürer. ollama pull llama3.2 ve ollama run llama3.2 komutlarını çalıştırın; localhost:11434 üzerinde hem çalışan bir sohbet hem de OpenAI uyumlu bir API'niz olur. Bu kullanım durumlarının büyük çoğunluğunu karşılar. Grafik arayüz tercih ediyorsanız LM Studio'yu indirin. Üretimde birden fazla kullanıcıya hizmet veriyorsanız vLLM'e geçin. Bu üçü "en iyi yol"un gerçekçi yelpazesini kapsar — hedefinize göre.

LLM'leri yerel olarak çalıştırmanın en kolay yolu nedir?

GPT4All, geliştirici olmayanlar için en kolay seçenek — uygulamayı kurun, bir modele tıklayın, sohbet edin, terminal gerekmez. Geliştiriciler için Ollama, kullanılabilir yerel bir API'ye giden en kısa yol: Mac'te kurmak için tek komut (brew install ollama), model indirmek için tek komut; mevcut OpenAI SDK kodunuz değişiklik olmadan çalışır.

Kaynaklar

• Ollama GitHub Deposu
• LM Studio
• llama.cpp GitHub Deposu
• vLLM Dokümantasyonu
• GPT4All Dokümantasyonu
• Jan Resmi Web Sitesi
• Docker Model Runner Duyurusu
• Apple MLX GitHub Deposu
• Ollama Raises $65M Series B, Grows to Nearly 9M Users - TechCrunch
• Exploring LLMs with MLX and the Neural Accelerators in the M5 GPU - Apple Machine Learning Research