Bu kısım enerji sarfiyatı sebebiyle mi yoksa içeride başka faktörler mi var?


Ben ekran kartı ve ram kısmına zaten yatırım yapmak isterim ve kıyısından kurtarsın diye de içine sürekli birbirine bağlayıp kompleks bir hale de getirmek istemiyorum. Düşünme (thinking) ve Context sınırı ve Token yakımı konusunda avantajlı olmalıdır.

Ben o ekran kartını oraya yazdım ama o bile yetmez. Claude Seviyesi (405B Modeller) için bile 900+ GB VRAM (ya da sistem belleği) istiyor. O zaman düşününce de "En az 10 adet RTX 6000 Ada (48 GB)" gerekecektir. Tek başına çalışmaları önemli olmuyor benim açımdan.

Amaç agent ve coding faaliyetleridir.

İçerik olarak belki bizlerle Youtube aracılığıyla paylaşmak isterseniz de ilham da almak iyi olurdu.
Sizler neler için kullanıyorsunuz?
Sırf donanım fiyatı. Elektrik falan dahil değil. 10 tane Ada alsanız bile token üretiminiz yaklaşık 10-15 token olur. O donanıma harcayacağınız parayı ve 24 saat çalıştırdığınızda ancak 1-2 senede amorti ediyor milyon token fiyatına. Aynı para yaklaşık 15-20 sene Claude alabiliyorsunuz .
 
Maddi yönden bakmazsak oda büyüklüğünde cihazlara gerek yok; 2 tane Mac Studio M5 Max ile 1 TB'lık VRAM elde ediliyor. Hem kaç katı az güç çekiyor hem de yer kaplamıyor. Ben Strata ile server'ı edip modeli OpenCode'a bağladım. Tabii OpenCode'da REA araçları ve birçok MCP sistemim var; yani yapamayacağı şey yok. Esas olay Ista Lab gibi bir kurumun özel sıkıştırma olayı. Normalde çalışmayacak modeli parçalara bölüyorlar; 5-6 parçaya ayrılıyor, ona göre de Strata bölümlendiriyor. Parçaların kimini VRAM'e atıyor, kimini RAM'e veya CPU'ya kullanıyor. Bundan dolayı hem iyi sıkıştırma hem de dağıtım ile inanılmaz şekilde kullanılabiliyor. Ben program crackleme ve C++ oyun yapımı için kullanıyorum daha çok. Llama CPP'den bile iyi, baya şaşırdım; 1M context'te gram token düşmedi.
Onlar için de kullanmak isterim. Evet.
Yine de şimdilik Cursor gibi bu modellerin sağlamasını yapmak lazım.

Bana kalsa eve girecek en verimli model Mac Studıo M5 Max ile de yapılabilir, en azından daha uygun olabilirdi. Maddi yönden bakmazsak da yine bu cihazlar maddi yönden bakmayı gerektiriyor 😁 Tam olarak gereksimlerinizi ve kullandığınız ara çözümleri bana yazabilir misiniz? Term olarak da en azından amaçlarını da öğrenmiş olurum. Bu durumda iyi bir araştırma da yapabilirim.

Sırf donanım fiyatı. Elektrik falan dahil değil. 10 tane Ada alsanız bile token üretiminiz yaklaşık 10-15 token olur. O donanıma harcayacağınız parayı ve 24 saat çalıştırdığınızda ancak 1-2 senede amorti ediyor milyon token fiyatına. Aynı para yaklaşık 15-20 sene Claude alabiliyorsunuz .
O zaman bu lokal tarafta sistem kuranlar hep yalancı mı?
 
Onlar için de kullanmak isterim. Evet.
Yine de şimdilik Cursor gibi bu modellerin sağlamasını yapmak lazım.

Bana kalsa eve girecek en verimli model Mac Studıo M5 Max ile de yapılabilir, en azından daha uygun olabilirdi. Maddi yönden bakmazsak da yine bu cihazlar maddi yönden bakmayı gerektiriyor 😁 Tam olarak gereksimlerinizi ve kullandığınız ara çözümleri bana yazabilir misiniz? Term olarak da en azından amaçlarını da öğrenmiş olurum. Bu durumda iyi bir araştırma da yapabilirim.
En başta Windows kullanıyordum ancak token üretimi daha düşüktü. Bu yüzden Cachyos'a geçtim, çok daha iyi token alıyorum ve arka planda büyük model çalışsa dahi donma, takılma olmuyor; YouTube'dan video bile açıyorum. Shelly mağazasından Llama CPP indirip ayarlamalarını yaptım normal modeller için. Yapay zekadan da destek alıyorum, model.ini dosyam var, oradan serve ediyorum. Bütün modeller Llama CPP ile açılıyor, kod bloklarım da var, durdurup yeniden başlatma gibi. Büyük modelleri de açıyor ancak çok iyi token vermiyordu. Sonrasında Strata ve Ista Labs'ın özel sıkıştırılmış modellerini çok övüyorlardı. Açıkçası ben de bu kadar beklemiyordum, denemek istedim. 3 bit Qwen 3.8 Next Flash ve 2 bit Deepseek v4.1 vardı, tabii 1 bitleri de vardı, ben en iyi bitleri seçtim. Adamlar öyle yapmış ki kayıp yok gibi, hatta OpenCode'daki Deepseek'ten daha iyi bile diyebilirim. Baya denemeler yaptım, sonuçlar inanılmazdı. Aur'dan Strata'yı da kurdum. Mesela Llama'da 6 token alıyorsam, Strata'da 17-20 veriyordu. Strata'da çoklu model serve yok, kod ile tek model ediliyor. Bundan dolayı terminale serve etmek istediğim modeli kod ile yazıyorum, sisteme yüklüyor. OpenCode'a bağlama sebebim de MCP araç takımlarımın olması. O sayede de istediğim gibi kullanıyorum, 1M context ile. Kısacası böyle. Haa, olur da Llama CPP'de o tarz MOE sistemsel güncellemeler alırsa, o zaman Strata'ya gerek kalmaz. Dün birkaç tane güncelleme geldi ama fark etmedi.

@PoseidonWhisper en son tablete ROM attırdım ki zor da baya S6 Lite tablet, bir de Magisk root attırdım. Hepsini yapabildi.
 
En başta Windows kullanıyordum ancak token üretimi daha düşüktü. Bu yüzden Cachyos'a geçtim, çok daha iyi token alıyorum ve arka planda büyük model çalışsa dahi donma, takılma olmuyor; YouTube'dan video bile açıyorum. Shelly mağazasından Llama CPP indirip ayarlamalarını yaptım normal modeller için. Yapay zekadan da destek alıyorum, model.ini dosyam var, oradan serve ediyorum. Bütün modeller Llama CPP ile açılıyor, kod bloklarım da var, durdurup yeniden başlatma gibi. Büyük modelleri de açıyor ancak çok iyi token vermiyordu. Sonrasında Strata ve Ista Labs'ın özel sıkıştırılmış modellerini çok övüyorlardı. Açıkçası ben de bu kadar beklemiyordum, denemek istedim. 3 bit Qwen 3.8 Next Flash ve 2 bit Deepseek v4.1 vardı, tabii 1 bitleri de vardı, ben en iyi bitleri seçtim. Adamlar öyle yapmış ki kayıp yok gibi, hatta OpenCode'daki Deepseek'ten daha iyi bile diyebilirim. Baya denemeler yaptım, sonuçlar inanılmazdı. Aur'dan Strata'yı da kurdum. Mesela Llama'da 6 token alıyorsam, Strata'da 17-20 veriyordu. Strata'da çoklu model serve yok, kod ile tek model ediliyor. Bundan dolayı terminale serve etmek istediğim modeli kod ile yazıyorum, sisteme yüklüyor. OpenCode'a bağlama sebebim de MCP araç takımlarımın olması. O sayede de istediğim gibi kullanıyorum, 1M context ile. Kısacası böyle. Haa, olur da Llama CPP'de o tarz MOE sistemsel güncellemeler alırsa, o zaman Strata'ya gerek kalmaz. Dün birkaç tane güncelleme geldi ama fark etmedi.

@PoseidonWhisper en son tablete ROM attırdım ki zor da baya S6 Lite tablet, bir de Magisk root attırdım. Hepsini yapabildi.
Reno14 F 5G kullanıyorum. Root ve rom atamadım. Bir tane bile kaynak yok. Eğer bunu da kırabiliyorsak. Hemen dediklerini yapmaya başlayacağım. Fakat o kadar teknik konuştun ki ne yapmam gerektiğini anlamadım. Yönlendirme nedir?
 
Reno14 F 5G kullanıyorum. Root ve rom atamadım. Bir tane bile kaynak yok. Eğer bunu da kırabiliyorsak. Hemen dediklerini yapmaya başlayacağım. Fakat o kadar teknik konuştun ki ne yapmam gerektiğini anlamadım. Yönlendirme nedir?
Çok basit, sadece recovery mode almayı anlatıyor, şu tuşlara bas gibi. Bir de download mode var, Samsung'a özel. Kalanı deepseek halletti yereldeki. Bir de USB hata ayıklama açınca her şey tamam oldu.

Son olarak Android 13 vardı, şimdi LineageOS ile 16 oldu hem de Magisk ile.

Boot ekranında gelen uyarıları bile kaldırdı :D
 
O zaman bu lokal tarafta sistem kuranlar hep yalancı mı?
Konuya iki taraftan bakmak lazım. Local AI'ın gelecek olduğunu söyleyen, herkesin bir gün AI sahibi olacağı, bu donanımları çalıştıracağını ve AI'ın şirketlerin kontrolünden çıkıp kişilere ineceğini söyleyen bir güruh var. Sanırsam "yalan söylüyor" dedikleriniz bunlar. Ve evet bunlar yalan söylüyorlar. Çok yakın bir süreçte işinizi halledecek AI'ler elbette elde edersiniz lokalde ama SOTA yani en iyinin en iyisi modelleri lokalde çalıştırmanız için daha çoook uzun yıllar geçmesi gerekecek.

Şu anda zaten hani 512 GB'lık Mac almaya çalışırsanız 20 bin dolar gibi bir para ödemeniz gerekecek, 2 tane alsanız 2 araba parası edecek bir AI erişilebilir mi olacak sizce? Hani her ne kadar 400-500 GB/s veri hızı olsa da DDR bellek olduğu için token üretme hızı yaklaşık 5-10 civarlarında kalıyor. Aylık 20 dolara aldığınız Claude'de saniyede 100 token üreten Sonnet 5.5 var mesela. Hani mesela en pahalı modelden bakalım, Claude Fable 5.2; 8 dolar input, 40 dolar output ücreti var 1 milyon token başına. 40 bin dolara yaklaşık 3 milyar token üretebiliyorsunuz. Günde 1 milyon token harcasanız 10 sene boyunca bu modeli kullanabilirsiniz. Cihazın sadece kendi parasını elektrik hariç amorti etmesi için 9.5 yıl aralıksız token üretmesi gerekir, günde 8 saat aralıksız çalışsa 30 sene olacak demek.
Hani bir de kullandığınız donanım sabit, Antrophic API'den çekerken hem yeni GPU'lar alacak hem yeni modeller çıkaracak. Siz de elinizde 40 bin dolarlık hurda yığınınızla 2. senenizde hem model olarak hem hız olarak geride kalacaksınız.

Hani mesela @Utku92'nun da bulunduğu gibi durumlarda bu ucuzluk pek tercih edilebilir bir durum değil. Bu kişiler yapay zekayı kullanırken hassas verilerle çalışıyorlar ve bu kişilerin API providerler ile çalışma lüksü yok. O verinin o bilgisayardan o kurumdan çıkmaması şart. Bu durumda kurunca o 40 bin dolar anlamsız bir hobi harcaması değil, para kazanmayı sağlayan önemli bir yatırım halini alıyor. Bu kişiler hobiden değil, gizlilik sebebiyle işlerinin aksamaması için yaptıkları bir harcama oluyor. Bu kişiler ve kurumlar için local AI bir hayal veya ütopya değil, harcanması gereken bir para.

Tabii burada bahsettiğim konu SOTA yani en iyi modeller kabiliyetindeki modelleri tüketici donanımlarında erişilebilir fiyatlarla çalıştırmak. Bu olmayacak, en azından çok kısa süre içerisinde olmayacak. Ama "işe yarayan" yapay zekalar ve tüketici GPU'larında çalışanları yavaş yavaş geliyorlar. Qwen 3.6, Qwen 3.8, Gemma 4 bunlar mesela SOTA performansı beklemediğiniz zamanda sizin birçok işinizi halledebiliyor, bu modeller iyileşecek ve gelişecekler. Basit işlerinizi bu modellere yaptırabileceksiniz. Hatta Qwen 3.8 27B, şu anda birçok işinizi emanet edebileceğiniz kadar iyi bir model, 2-3 bit quantlarda bile feci işler ortaya koyuyor(kapladığı alan ve istediği donanıma kıyasla).

Ama 4 tane Mac'ı üstüste dizip Claude'm oldu diyenler kesinlikle yalan söylüyor, hayal satıyor. İşi için kullanacak olanlar yüksek yatırımlarla da olsa mantıklı bir yatırım haline geliyor. Tüketici donanımında çalışan modeller bir Claude olamasalar da yüzüne bakılmayacak modeller kesinlikle değiller.
 
Konuya iki taraftan bakmak lazım. Local AI'ın gelecek olduğunu söyleyen, herkesin bir gün AI sahibi olacağı, bu donanımları çalıştıracağını ve AI'ın şirketlerin kontrolünden çıkıp kişilere ineceğini söyleyen bir güruh var. Sanırsam "yalan söylüyor" dedikleriniz bunlar. Ve evet bunlar yalan söylüyorlar. Çok yakın bir süreçte işinizi halledecek AI'ler elbette elde edersiniz lokalde ama SOTA yani en iyinin en iyisi modelleri lokalde çalıştırmanız için daha çoook uzun yıllar geçmesi gerekecek.

Şu anda zaten hani 512 GB'lık Mac almaya çalışırsanız 20 bin dolar gibi bir para ödemeniz gerekecek, 2 tane alsanız 2 araba parası edecek bir AI erişilebilir mi olacak sizce? Hani her ne kadar 400-500 GB/s veri hızı olsa da DDR bellek olduğu için token üretme hızı yaklaşık 5-10 civarlarında kalıyor. Aylık 20 dolara aldığınız Claude'de saniyede 100 token üreten Sonnet 5.5 var mesela. Hani mesela en pahalı modelden bakalım, Claude Fable 5.2; 8 dolar input, 40 dolar output ücreti var 1 milyon token başına. 40 bin dolara yaklaşık 3 milyar token üretebiliyorsunuz. Günde 1 milyon token harcasanız 10 sene boyunca bu modeli kullanabilirsiniz. Cihazın sadece kendi parasını elektrik hariç amorti etmesi için 9.5 yıl aralıksız token üretmesi gerekir, günde 8 saat aralıksız çalışsa 30 sene olacak demek.
Hani bir de kullandığınız donanım sabit, Antrophic API'den çekerken hem yeni GPU'lar alacak hem yeni modeller çıkaracak. Siz de elinizde 40 bin dolarlık hurda yığınınızla 2. senenizde hem model olarak hem hız olarak geride kalacaksınız.

Hani mesela @Utku92'nun da bulunduğu gibi durumlarda bu ucuzluk pek tercih edilebilir bir durum değil. Bu kişiler yapay zekayı kullanırken hassas verilerle çalışıyorlar ve bu kişilerin API providerler ile çalışma lüksü yok. O verinin o bilgisayardan o kurumdan çıkmaması şart. Bu durumda kurunca o 40 bin dolar anlamsız bir hobi harcaması değil, para kazanmayı sağlayan önemli bir yatırım halini alıyor. Bu kişiler hobiden değil, gizlilik sebebiyle işlerinin aksamaması için yaptıkları bir harcama oluyor. Bu kişiler ve kurumlar için local AI bir hayal veya ütopya değil, harcanması gereken bir para.

Tabii burada bahsettiğim konu SOTA yani en iyi modeller kabiliyetindeki modelleri tüketici donanımlarında erişilebilir fiyatlarla çalıştırmak. Bu olmayacak, en azından çok kısa süre içerisinde olmayacak. Ama "işe yarayan" yapay zekalar ve tüketici GPU'larında çalışanları yavaş yavaş geliyorlar. Qwen 3.6, Qwen 3.8, Gemma 4 bunlar mesela SOTA performansı beklemediğiniz zamanda sizin birçok işinizi halledebiliyor, bu modeller iyileşecek ve gelişecekler. Basit işlerinizi bu modellere yaptırabileceksiniz. Hatta Qwen 3.8 27B, şu anda birçok işinizi emanet edebileceğiniz kadar iyi bir model, 2-3 bit quantlarda bile feci işler ortaya koyuyor(kapladığı alan ve istediği donanıma kıyasla).

Ama 4 tane Mac'ı üstüste dizip Claude'm oldu diyenler kesinlikle yalan söylüyor, hayal satıyor. İşi için kullanacak olanlar yüksek yatırımlarla da olsa mantıklı bir yatırım haline geliyor. Tüketici donanımında çalışan modeller bir Claude olamasalar da yüzüne bakılmayacak modeller kesinlikle değiller.
Benim de sistem aman aman değil ama özel yöntemler ile çalıştırıyorum. Dual 3090 + 128 GB DDR4 RAM var. Ek olarak NVMe SSD. Modeli donanımlara yayıyor, CPU da dahil.

Şu anda sıkıntı anakart 2. slot PCIe 3.0 chipset ona rağmen böyle sonuç alıyorum. Anakartı değiştirip hepsi 4.0 olacak şekilde alabilirim. Sonrasında 3. karta da değer gibi gözüküyor. Modelden çok iyi sonuçlar alıyorum.
 
Benim de sistem aman aman değil ama özel yöntemler ile çalıştırıyorum. Dual 3090 + 128 GB DDR4 RAM var. Ek olarak NVMe SSD. Modeli donanımlara yayıyor, CPU da dahil.
Birçok deney var. Dual 3090 ve 128 GB RAM'de çok erişilebilir değil. Strata mesela MoE modellerin yönlendiricilerini VRAM'da tutup RAM'ı da bir cache gibi kullanarak expertleri RAM'dan çağırıyor. Qwen 3.8 Flash Next için en azından 64 GB RAM gerekiyor. Hani SOTA model istiyorum diyorsanız en yakın model Deepseek V4.1 var 250 GB neredeyse ağırlıkları, yanında hızlansın diye hazırlanmış ngram tablosu var, sırf modelle bu özel tabloyu saklamak için 500 GB hafıza gerekiyor. Bunlar ev kullanıcısı tüketici için kesinlikle erişilebilir değil. Hani Strata falan MTP, N-Gram yok DSpark Draft Model gibi speculative decoding modelleri kullanınca gene 5-10 tokeni geçmiyor saniyede. Ne erişilebilir, ne hızlı, ne de mantıklı yani. Az önce dediğim gibi "verinin dışarı çıkma" lüksü olmadığı zaman ancak anlamlı bir yatırıma dönüşüyor ancak.
 
Birçok deney var. Dual 3090 ve 128 GB RAM'de çok erişilebilir değil. Strata mesela MoE modellerin yönlendiricilerini VRAM'da tutup RAM'ı da bir cache gibi kullanarak expertleri RAM'dan çağırıyor. Qwen 3.8 Flash Next için en azından 64 GB RAM gerekiyor. Hani SOTA model istiyorum diyorsanız en yakın model Deepseek V4.1 var 250 GB neredeyse ağırlıkları, yanında hızlansın diye hazırlanmış ngram tablosu var, sırf modelle bu özel tabloyu saklamak için 500 GB hafıza gerekiyor. Bunlar ev kullanıcısı tüketici için kesinlikle erişilebilir değil. Hani Strata falan MTP, N-Gram yok DSpark Draft Model gibi speculative decoding modelleri kullanınca gene 5-10 tokeni geçmiyor saniyede. Ne erişilebilir, ne hızlı, ne de mantıklı yani. Az önce dediğim gibi "verinin dışarı çıkma" lüksü olmadığı zaman ancak anlamlı bir yatırıma dönüşüyor ancak.
Bu zamanda öyle, maalesef ben çok önceden satın almıştım. RAM'ler bile çok ucuzdu, Amazon yurt dışından toplamda 16 bin gibi rakama gelmişti. DeepSeek sadece 260 GB gibi tuttu ve iyi token veriyor, 17 civarı. Bu kadar iyi olacağını beklemiyordum, halüsinasyon yok. Qwen 3.8 27B 8 bit de vardı ama inanılmaz fark atıyor; her şeyi yapabilirim gibi hissettiriyor. :D

Aslında demek istediğim belki de milyon TL vermeden de olabiliyor diye düşünüyorum.