En İyiler
10 En İyi LLM Aracı Local Modelleri Çalıştırmak İçin
Unite.AI sitesini Google'daki tercih ettiğiniz kaynaklara ekleyin
Unite.AI, incelediğimiz ürünlerin bağlantılarını kullandığınızda ücret alabilir. Bu, editoryal değerlendirmelerimizi etkilemez. Bağlı kuruluş açıklamamızı okuyun.
Büyük dil modellerini yerel olarak çalıştırmak artık sadece araştırma yapanların veya olağanüstü donanıma sahip olanların tekelinde değil. Geliştiriciler, gizlilik konusunda hassas takımlar, hobi olarak ilgilenenler ve küçük işletmeler artık yetenekli açık modelleri indirebilir, bunları bir dizüstü bilgisayarda veya iş istasyonunda çalıştırabilir, belgelerle bağlayabilir, yerel API’leri ortaya çıkarabilir ve her bir.promt’u barındırılan bir model sağlayıcısına göndermeden özel AI iş akışlarını oluşturabilir.
En iyi yerel LLM araçları, yerel model akışının farklı kısımlarını çözer. Bazıları model keşfi ve sohbeti basit hale getirir. Bazıları takımlar için self-hosted bir arayüz sağlar. Bazıları geri çağırma-artırilmiş oluşturma, belge sohbeti ve ajanlar üzerinde odaklanır. Diğerleri, geliştiricilerin hız, donanım kontrolü, nicemleme, API uyumluluğu ve dağıtım esnekliği konusunda endişe duyanlar için daha düşük düzeyli çalışma zamanlarıdır.
Doğru araç, yapmaya çalıştığınız şeye bağlıdır. Teknik olmayan bir kullanıcı, yerel belgelerle sohbet edebilen bir masaüstü uygulaması isteyebilir. Bir geliştirici, OpenAI uyumlu bir yerel sunucu isteyebilir. Bir şirket, kullanıcılar, izinler, denetim günlükleri ve model yönlendirme ile self-hosted bir arayüz ihtiyacı duyabilir. Bir meraklı, model formatları, örneklem, arka planlar ve uzantılar üzerinde maksimum kontrol isteyebilir. Bu liste, yerel modellerle pratik ortamlarda çalışmak, yönetmek, test etmek ve oluşturmak için faydalı olan araçlara odaklanıyor.
Yerel LLM Araçlarını Karşılaştırmak için En İyi Araçlar
| Araç | En İyi İçin | Ana Özellikler |
|---|---|---|
| Ollama | Geliştiriciler ve günlük AI uygulamaları için en iyi yerel model çalışma zamanı | Model kütüphanesi, CLI, masaüstü uygulaması, yerel sunucu, OpenAI uyumluluğu, araçlar, gömme, çoklu model desteği |
| LM Studio | Kullanıcı dostu yerel model keşfi, testi ve API geliştirme | Model tarayıcı, yerel sohbet, çevrimdışı çalışma, REST API, OpenAI ve Anthropic uyumluluğu, SDK’lar, CLI, Bionic ajan |
| Open WebUI | Takımlar ve karma model ortamları için self-hosted AI arayüzü | Ollama ve OpenAI uyumlu model desteği, RAG, araçlar, Python işlevleri, web arama, ses, görüş, kullanıcılar, izinler, SSO |
| AnythingLLM | Özel belge sohbeti, RAG, yerel ajanlar ve takım çalışma alanları | Masaüstü ve Docker uygulamaları, yerel modeller, belge çalışma alanları, RAG, yeniden sıralama, ajanlar, MCP, ajan akışları, zamanlanan işler |
| Jan | Barındırılan AI sohbet ürünlerine açık kaynaklı masaüstü alternatifi | Yerel ve bulut modelleri, çevrimdışı kullanım, ajanlar, projeler, asistanlar, dosya yüklemeleri, yerel API sunucusu, MCP, model hub, yerel veri depolama |
| Msty Studio | Yerel ve bulut model iş akışları için özel AI çalışma alanı | Yerel ve online modeller, bilgi yığınları, ajanlar, kişilikler, beceriler, promt’lar, iş akışları, bölünmüş sohbet, şifrelenmiş sırlar |
| LocalAI | Takımlar ve geliştiriciler için self-hosted OpenAI uyumlu AI altyapısı | OpenAI uyumlu API, modüler arka planlar, metin, görüş, konuşma, resimler, video, gömme, yeniden sıralama, ajanlar, CPU’dan küme dağıtımı |
| llama.cpp | Yüksek performanslı yerel çıkarım ve düşük düzeyli donanım kontrolü | GGUF modelleri, nicemleme, CPU ve GPU hızlandırma, CLI, yerel sunucu, OpenAI uyumlu uç noktalar, model dönüştürme, geniş donanım desteği |
| GPT4All | Yerel model sohbeti ve belge araması için günlük bilgisayarlarda özel | Masaüstü uygulaması, CPU dostu çıkarım, LocalDocs, yerel API sunucusu, Python SDK, GGUF modelleri, yerel gömme, Windows, macOS, Linux |
| TextGen | Gelişmiş yerel model deneysel çalışması, yapılandırması ve uzantıları | Masaüstü uygulaması, GGUF desteği, çoklu arka planlar, metin ve görüş, araç çağırma, web arama, belge sohbeti, API’ler, eğitim, uzantılar |
Yerel Bir LLM Aracını Seçme
Gerçekten ihtiyacınız olan arayüzle başlayın. Hedef yerel bir makinede özel sohbet ise, LM Studio, Jan, GPT4All, AnythingLLM, Msty Studio veya TextGen gibi bir masaüstü uygulaması yeterli olabilir. Hedef bir uygulama oluşturmak ise, Ollama, LocalAI, llama.cpp, LM Studio veya TextGen yerel uç noktaları geliştiricilerin bağlanabileceği şekilde ortaya çıkarabilir. Hedef paylaşılan bir iç AI çalışma alanı ise, Open WebUI ve AnythingLLM daha ilgili hale gelir çünkü kullanıcılar, belgeler, geri çağırma, araçlar ve takım iş akışlarını destekleyebilir.
Donanım, pazarlama dili kadar önemlidir. Küçük nicemlenmiş modeller normal makinelerde çalışabilir, ancak daha büyük modeller yeterli bellek, GPU desteği ve sabır gerektirir. Aynı model, nicemleme, bağlam uzunluğu, arka plan, CPU, GPU ve diğer uygulamaların kaynaklar için yarıştığına bağlı olarak hızlı veya kullanılamaz hissedebilir. İyi bir yerel kurulum, gerçekçi bir model boyutu ve donanımın neler destekleyebileceği konusunda net bir anlayışla başlar.
Güvenlik ve gizlilik de nüans gerektirir. Yerel olarak çalıştırmak, promt’ları, belgeleri, gömme ve çıktıları kendi makinenizde veya altyapınızda tutabilir, ancak yalnızca aracın bu şekilde yapılandırıldığı takdirde. Birçok araç ayrıca bulut modellerine veya online özelliklere bağlanabilir. Model indirme, telemetri ayarları, uzaktan erişim, API açıklaması, belge depolama, tarayıcı erişimi, kimlik doğrulama ve aracın bir kullanıcıya mı yoksa paylaşılan bir dağıtıma mı yönelik olup olmadığını gözden geçirin.
Yerel Modelleri Çalıştırmak İçin 10 En İyi LLM Aracı
1. Ollama
Ollama, birçok insan için yerel modelleri komut satırından, masaüstü uygulamasından veya bir uygulamadan çalıştırmak isteyenler için en kolay varsayılan öneridir. Model indirme, yerel hizmet, model yönetimi ve popüler açık modeller etrafında basit bir geliştirici iş akışı ile ilgilenir. OpenAI uyumlu API desteği, mevcut araçları ve uygulamaları yerel bir model sunucusuna bağlamayı da kolaylaştırır.
Ollama, ilk sırada yer almasının nedeni, iyi bir temel olmasıdır. Başlangıç kullanıcıları, modelleri hızlı bir şekilde çekip çalıştırabilirken, geliştiriciler yerel uç noktalar, gömme, araç desteği ve çoklu model yetenekleri etrafında inşa edebilir. Ayrıca, yerel AI ekosistemindeki diğer araçlar ve arayüzler tarafından da yaygın olarak desteklenmektedir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Basit model indirme, çalışma zamanı, CLI, masaüstü ve yerel sunucu iş akışı
- OpenAI uyumlu API desteği, araçları ve uygulamaları bağlamayı kolaylaştırır
- Yerel AI arayüzleri ve geliştirici projeleri arasında güçlü bir ekosistem desteği
- Her iki başlangıç kullanıcıları ve yerel AI iş akışları oluşturan geliştiriciler için de iyi bir uyum
- İleri düzey kullanıcılar, arka plan ve örneklem üzerinde daha doğrudan kontrol isteyebilir
- Model performansı, donanım ve nicemleme seçimlerine hala bağlıdır
- Takım arayüzleri genellikle Ollama ile başka bir ön uçla eşleştirilmesini gerektirir
2. LM Studio
LM Studio, yerel modelleri keşfetmek, test etmek ve çalıştırmak için en çok işlenen masaüstü araçlardan biridir. Kullanıcılara, model dosyalarını keşfetmek, yerel olarak sohbet etmek, modeller indirildikten sonra çevrimdışı olarak çalışmak ve uygulamalar ve komut dosyaları için yerel API’ler ortaya çıkarmak için bir arayüz sağlar.
Geliştirici tarafı önemli bir güçtür. LM Studio, yerel REST API’leri, OpenAI uyumlu akışları, Anthropic uyumlu akışları, SDK’ları, bir CLI ve yerel modelleri not defterlerine, arka uç hizmetlerine ve özel araçlara bağlamak için iş akışları destekler. Yeni Bionic ajan yönü, ürünü model testinden yerel çalışma ve kodlama yardımı yönünde genişletir. LM Studio, kullanıcı dostu bir masaüstü deneyimi sunarken, ciddi geliştirici yollarından ödün vermeyen kullanıcılar için en iyisidir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Yerel modelleri keşfetmek, test etmek ve çalıştırmak için mükemmel masaüstü deneyimi
- Yerel API, SDK’lar, CLI ve uyumluluk katmanları geliştiriciler için kullanışlıdır
- Modeller indirildikten sonra çevrimdışı olarak çalışabilir
- Yaklaşılabilir UI ve uygulama geliştirme desteği arasında iyi bir denge
- Masaüstü odaklı tasarım, her self-hosted takım dağıtımı için uygun olmayabilir
- Büyük modeller hala yetenekli donanıma ihtiyaç duyar
- Kullanıcılar, yerel modelleri kullanırken uzak seçenekleri anlamalıdır
3. Open WebUI
Open WebUI, takımlar ve kişiler için yerel ve bulut modelleriyle çalışmak isteyenler için self-hosted bir AI arayüzüdür. Ollama ile özellikle iyi çalışır, ancak OpenAI uyumlu sağlayıcılar ve diğer model kaynaklarına da bağlanabilir. Kullanıcılar sohbet edebilir, dosyalar ekleyebilir, web’de arayabilir, araçları kullanabilir ve farklı modelleri tek bir tarayıcı tabanlı ortamdan çalıştırabilir.
Open WebUI, tek bir kullanıcı masaüstü sohbet uygulaması yeterli olmadığında en güçlüdür. Kullanıcı yönetimi, izinler, model yönlendirme, geri çağırma iş akışları, ses, görüş, resim oluşturma ve paylaşılan dağıtımlarda önemli olan idari özellikler destekler. Yerel modelleri tanıdık bir arayüz aracılığıyla kullanılabilir hale getirmek isteyen organizasyonlar için Open WebUI, en pratik ön uçlardan biridir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Yerel ve bulut modelleri için self-hosted AI arayüzü
- Ollama ve OpenAI uyumlu uç noktalarla iyi çalışan
- Dosyalar, RAG, araçlar, Python işlevleri, web arama, ses, görüş ve kullanıcılar için destek
- Takım özellikleriyle, tek bir masaüstü kullanımı ötesinde faydalı
- Barındırma ve yönetim, masaüstü uygulamasına kıyasla daha fazla gerektirir
- Güvenlik, dağıtım, kimlik doğrulama ve ağ açıklığına bağlıdır
- Basit bir yerel sohbet penceresi isteyenler için fazla güç olabilir
4. AnythingLLM
AnythingLLM, yerel modeller, belgeler, çalışma alanları ve ajanlar ile özel üretkenlik odaklı bir platformdur. Masaüstü ve Docker seçenekleri sunar, kullanıcıların yerel belgelerle çalışmasına, geri çağırma-artırilmiş oluşturmayı desteklemesine ve birçok yerel kurulum için bulut model anahtarı gerektirmeden AI iş akışlarını çalıştırmasına olanak tanır.
Platform, sohbeti yalnızca bir modelle değil, belgelerle ve tekrar edilebilir iş akışlarıyla temellendirmek isteyenler için özellikle kullanışlıdır. Takımlar, bilgileri çalışma alanlarına organize edebilir, RAG ve yeniden sıralamayı kullanabilir, ajanlar oluşturabilir, MCP araçlarına bağlanabilir, ajan akışları oluşturabilir ve işleri zamanlayabilir. AnythingLLM, kullanıcıların yerel belge sohbeti ve ajanları elle birleştirmeden önce düşünmesi gereken bir seçenektir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Belge sohbeti, RAG, çalışma alanı ve ajan iş akışı özellikleri
- Masaüstü ve Docker seçenekleri, bireysel ve takım kullanım durumlarını kapsar
- Yerel modeller ve özel belgelerle pratik bir arayüzde çalışabilir
- MCP, ajan akışları ve zamanlanan işler, basit sohbetin ötesinde faydalıdır
- Kalite, belge hazırlığı, geri çağırma ayarları ve model seçimiyle ilgilidir
- Takımlar, çalışma alanı izinlerini ve veri organizasyonunu dikkatlice planlamalıdır
- Model testi isteyen kullanıcılar için fazla yapı olabilir
5. Jan
Jan, barındırılan AI sohbet ürünlerine açık kaynaklı bir masaüstü alternatiftir. Açık modelleri yerel olarak çalıştırabilir, gerektiğinde bulut modellerine bağlanabilir, verileri yerel olarak depolayabilir, yerel bir API sunucusu ortaya çıkarabilir ve projeler, asistanlar, ajanlar, dosya yüklemeleri, model hub ve MCP iş akışları için destek sunar.
Jan, kullanıcıların tanıdık bir AI sohbet deneyimini daha fazla kontrolle sunar. Gündelik kullanım için yeterli derecede basit, ancak yerel API’lerle ve ortaya çıkan ajan araçlarıyla bağlanmak için yeterli derecede teknik olan bir platformdur. Gizlilik öncelikli kullanıcılar için bir masaüstü uygulaması arayanlar için Jan, en güçlü seçeneklerdendir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Açık kaynaklı masaüstü uygulaması, yerel AI sohbet deneyimi
- Yerel modelleri çalıştırabilir ve gerektiğinde bulut modellerine bağlanabilir
- Projeler, asistanlar, dosya yüklemeleri, yerel API’ler, ajanlar ve MCP için destek
- Gizlilik odaklı kullanıcılar için iyi bir uyum
- Masaüstü odaklı iş akışı, merkezi yönetilen takım dağıtımları için weniger uygundur
- Yerel model performansı, kullanıcı donanımına bağlıdır
- Kullanıcılar, yerel ve bulut modeli modlarını açıkça ayırt etmelidir
6. Msty Studio
Msty Studio, yerel ve bulut modelleriyle çalışmak isteyenlerin özel AI çalışma alanıdır. Sohbet, bilgi yığınları, kişilikler, beceriler, promt’lar, iş akışları, bölünmüş sohbet, şifrelenmiş sırlar ve çalışma alanı organizasyonu gibi özellikleri bir araya getirir.
Ürün, AI’yi gün boyunca kullanan ve tek bir sohbet dizisinden daha fazla yapı isteyenler için en faydalıdır. Bilgi yığınları, sohbetleri seçilen materyalle temellendirebilir, kişilikler ve beceriler tekrarlanan işleri standartlaştırabilir ve bölünmüş sohbet, modelleri veya yaklaşımları karşılaştırmayı kolaylaştırabilir. Msty Studio, kullanıcıların yerel AI işleri için bir çalışma alanı istedikleri, yalnızca bir model çalıştırıcısı değil, durumlarda en iyisidir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Yerel ve bulut modelleriyle çalışmak için özel AI çalışma alanı
- Bilgi yığınları, kişilikler, beceriler, promt’lar ve ajanlar tekrarlanan işleri destekler
- Bölünmüş sohbet ve model karşılaştırması, ciddi AI kullanıcıları için faydalıdır
- AI çalışma alanı isteyenler için, yalnızca bir çalışma zamanı değil, iyi bir uyum
- Altyapı odaklı değil, çalışma alanı odaklı
- Kullanıcılar, hangi görevlerin yerel olarak çalıştığını ve hangi görevlerin bulut modellerini kullandığını doğrulamalıdır
- Yalnızca komut satırında yerel çıkarım isteyenler için fazla olabilir
7. LocalAI
LocalAI, takımlar ve geliştiriciler için self-hosted OpenAI uyumlu AI altyapısıdır. Metin, görüş, konuşma, ses, resimler, video, gömme, yeniden sıralama ve ajan tarzı iş yükleri boyunca modüler bir arka plan mimarisi sunar ve yerel makinelerden konteynırlara ve kümelere kadar dağıtım seçenekleri sağlar.
Pratik çekiciliği, altyapı kontrolüdür. Yerel AI’yi yalnızca bir masaüstü uygulaması olarak değil, kendi model yığını arkasında tanıdık API’ler ortaya çıkaran bir geliştirici aracı olarak gören LocalAI, farklı arka planları çalıştırabilir, çeşitli donanımları destekleyebilir ve zaten OpenAI API’lerine göre tasarlanan uygulamalar için bir drop-in tarzı arayüz sağlar. LocalAI, self-hosted AI hizmetleri isteyen, yalnızca sohbet UI’si değil, geliştiricilere yöneliktir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Yerel ve özel AI altyapısı için self-hosted OpenAI uyumlu API
- Çoklu modallik ve modüler arka planlar
- Uygulama iş akışlarını barındırılan API uç noktalarından uzaklaştırmak için faydalı
- Yerel makinelerden daha ciddi altyapı dağıtımlarına kadar ölçeklenebilir
- Masaüstü yerel model uygulamalarına kıyasla daha fazla teknik kurulum gerektirir
- Dağıtım kalitesi, arka plan, model, donanım ve operasyon seçimlerine bağlıdır
- Basit başlangıç sohbet arayüzü olarak amaçlanmamıştır
8. llama.cpp
llama.cpp, modern yerel LLM çıkarımının arkasındaki temel projelerden biridir. Temel amacı, minimal kurulum ve geniş bir donanım yelpazesi boyunca güçlü performansla LLM çıkarımını mümkün kılmaktır. GGUF modelleri, nicemleme, CPU ve GPU hızlandırma, komut satırı iş akışları, yerel hizmet ve düşük düzeyli model çalıştırma kontrolü ile yakından ilişkilidir.
Teknik olmayan kullanıcılar için llama.cpp, altyapıya daha yakın olabilir. Geliştiriciler ve meraklılar için bu, amacın ta kendisidir. Model formatları, nicemleme, donanım verimliliği, çıkarım davranışı, dil kısıtlamaları ve yerel makinelerden faydalı performans elde etme konusunda derin kontrol sağlar.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Geniş donanım desteği ile yerel çıkarım için temel proje
- GGUF modelleri, nicemleme, komut satırı iş akışları ve performans ayarları için mükemmel
- Yerel sunucu ve geliştirici seçenekleri için uyumluluk seçenekleri
- Teknik kullanıcılar için model çalıştırma davranışı üzerinde derin kontrol sağlar
- Temel kullanıcılar için masaüstü uygulamalarından daha az erişilebilir
- Model dosyaları, komut satırı seçenekleri ve donanım ticaretleri ile rahat olmak gerekir
- Sohbet, belgeler veya takım özellikleri isteyen kullanıcılar için bir ön uç gerekir
9. GPT4All
GPT4All, Nomic tarafından günlük bilgisayarlarda özel yerel model sohbeti ve belge araması için bir masaüstü uygulamasıdır. Kullanıcıların bir uygulamayı indirmesine, bir model seçmesine, yerel olarak sohbet etmesine ve LocalDocs gibi özelliklerle kendi belgelerini model sohbetlerine dahil etmesine olanak tanır.
En büyük avantajı, erişilebilirliktir. GPT4All, özel yerel sohbet ve belge araması isteyen ancak tam bir geliştirici yığını öğrenmek istemeyen kullanıcılar için uygundur. LocalDocs, yerel gömme, ana işletim sistemlerinde masaüstü desteği ve yerel bir API sunucusu, hem kişisel üretkenlik hem de hafif deneysel çalışma için faydalıdır. Derin altyapı platformu olmasa da, yerel AI’ye en dostane yollardan biridir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Özel yerel model sohbeti için erişilebilir masaüstü uygulaması
- LocalDocs, kullanıcıların kendi belgelerini yerel olarak model sohbetlerine dahil etmesine yardımcı olur
- Ana işletim sistemlerinde çalışır ve yerel API’ler sunar
- Kompleks kurulum olmadan yerel AI isteyen kullanıcılar için uygundur
- Daha esnek olmayan, düşük düzeyli çalışma zamanları veya self-hosted altyapı araçlarına kıyasla
- Model performansı, günlük masaüstü donanımı sınırlamalarına bağlıdır
- İleri takım dağıtımı ve yönetim gereksinimleri diğer araçları gerektirir
10. TextGen
TextGen, oobabooga projesinin bir parçası olarak, yerel LLM’ler için bir masaüstü uygulamasıdır. Yerel metin ve görüş iş akışlarını, araç çağırma, web arama, belge sohbeti, API’ler, GGUF modelleri, çoklu arka planlar, eğitim ve uzantılar için destek sunar.
TextGen, yerel bir arayüze daha fazla yapılandırma isteyen gelişmiş meraklılar ve deneysel çalışanlar için en iyisidir. Masaüstü derlemelerinden başlatmak için yeterli derecede basit olabilir, ancak gerçek değeri, arka planları test etme, ayarları ayaralama, uzantıları deneme veya model yığınına daha yakın çalışma istediğinde ortaya çıkar. Bu listedeki en çok deneme yanılma seçeneğidir.
Avantajlar ve Dezavantajlar
- Yerel LLM için güçlü, açık kaynaklı masaüstü uygulaması
- GGUF modelleri, çoklu arka planlar, API’ler, araç çağırma, belgeler ve uzantılar için destek
- Deneysel çalışma, model testi ve gelişmiş yerel iş akışları için faydalı
- Masaüstü derlemeleri, projeyi daha erişilebilir hale getirir
- Temel yerel AI araçlarına kıyasla daha karmaşık olabilir
- İleri özellikler, model ve arka plan yapılandırması konforu gerektirir
- En iyi, meraklılar için uygundur, takım yönetimi isteyen nontechnical kullanıcılar değil
Son Düşünceler
En iyi yerel LLM aracı, bir çalışma zamanı, masaüstü sohbet uygulaması, belge çalışma alanı veya self-hosted altyapı mı benötir зависит. Ollama, en iyi genel başlangıç noktasıdır çünkü basit, yaygın olarak desteklenmektedir ve geliştirici dostudur. LM Studio, Jan, GPT4All, Msty Studio ve TextGen, masaüstü yerel AI iş akışları için en güçlüdür. Open WebUI ve AnythingLLM, belgeler, kullanıcılar, araçlar, RAG ve paylaşılan çalışma alanları önemli olduğunda daha iyidir. LocalAI ve llama.cpp, yerel API’ler, dağıtım kontrolü ve donanım düzeyinde çıkarım esnekliği isteyen geliştiriciler için daha derin altyapı seçimlerinden oluşur.
