Kendi kendini barındıran yapay zeka: 2025'te en verimli ve güçlü modeller

Kendi kendine barındırılan yapay zeka ortamının patladığını söylemek doğru olur. Tescilli devler hala kıyaslamalara hükmediyor, ancak DeepSeek R1, Mistral Small 3.1 ve JetMoE gibi açık kaynaklı modeller, genellikle maliyetin çok altında etkileyici performans sunuyor. İşte size piyasada neler olduğuna ve bir sonraki projeniz için hangi modelin en uygun olabileceğine dair dürüst bir döküm.

---

"Self-hosted" gerçekte ne anlama geliyor?

Kendi kendine barındırılan yapay zeka modelleri yerel olarak dağıtılabilir; ağırlıkları indirir, çıkarımı kendi donanımınızda çalıştırır ve gecikmeden veri gizliliğine kadar her şeyi kontrol edersiniz. Bu, belirteç başına ödeme yaptığınız, ağ çalışma süresine bağlı olduğunuz ve bulut ücretleriyle uğraştığınız uzak bir API çağırmakla tezat oluşturuyor.

---

2025'te en iyi yarışmacılar

DeepSeek R1

• Açık ağırlıklar, MIT lisansı
• MATH ve AIME gibi kıyaslamalarda OpenAI'nin GPT-4o'sundan daha iyi performans gösterir
• Rakiplere göre çok daha az kaynakla verimli bir şekilde eğitilmek üzere tasarlanmıştır
• Karmaşık akıl yürütme ve matematik için harika

Mistral Small 3.1 (24B)

• Ağır hizmet tipi açık kaynak sürümü
• Görüntüleri ayrıştırır ve uzun bağlam pencerelerini işler (128K jetona kadar)
• Çok modlu ve belge açısından zengin görevler için ideal

JetMoE-8B

• Hesaplamanın sadece bir kısmını kullanırken LLaMA-2 7B'yi yenen uzmanlar karışımı modeli
• Verimli çıkarım - belirteç başına tam modelin yalnızca bir kısmını etkinleştirir

DBRX (Databricks/Mosaic)

• 132B MoE modeli açık kaynaklı benzerleriyle yarışıyor

---

En önemli şey: performans ve verimlilik

DeepSeek R1

• Çıkarım hızı: Mütevazı
• Donanım ihtiyaçları: Orta seviye GPU veya üst seviye CPU
• Bağlam penceresi: ~128K belirteç (tahmini)
• En iyi kullanım durumu: Matematik ağırlıklı, mantık yoğun iş yükleri
• Lisans: MIT

---

Mistral Küçük 3.1

• Çıkarım hızı: GPU veya modern CPU'da hızlı
• Donanım ihtiyaçları: Erişilebilir (tek GPU veya güçlü CPU)
• Bağlam penceresi: 128K belirteç
• En iyi kullanım durumu: Çok modlu görevler, uzun belgeler
• Lisans Apache-2.0

---

JetMoE-8B

• Çıkarım hızı: MoE (Mixture-of-Experts) sayesinde çok verimli
• Donanım ihtiyaçları: Minimal (tek GPU veya sadece CPU kurulumları için iyi)
• Bağlam penceresi: Standart (sürüme bağlı olarak ~4K-8K belirteç)
• En iyi kullanım durumu: Kaynak kısıtlı ortamlar
• Lisans: Açık araştırma

---

DBRX (Databricks)

• Çıkarım hızı: Boyuta göre verimli, ancak sağlam donanım gerektiriyor
• Donanım ihtiyaçları: Yüksek (genellikle >2 GPU önerilir)
• Bağlam penceresi: Standart
• En iyi kullanım durumu: Geniş ölçekte genel amaçlı uygulamalar
• Lisans: Databricks Açık

DeepSeek'in R1'i muhakeme konusunda liderdir, Mistral uzun dokümanlar veya görüntüler için idealdir, JetMoE GPU konusunda sıkıntınız varsa harikadır ve DBRX genel görevleri yerine getirir ancak güçlü bir donanıma ihtiyaç duyar.

---

Topluluk ve sektör görüşleri

• Meta'dan Yann LeCun, DeepSeek R1'in açık kaynağın yetişmekte olduğunu gösterdiğini söyledi
• r/LocalLLM'deki Reddit kullanıcıları iş yükleri için DeepSeek, Qwen ve Janus 7B'yi tercih ediyor

---

Modelinizi nasıl seçersiniz?

1. Kullanım alanınızı tanımlayın - Matematik mi, kod mu, sohbet mi, resimler mi? Bu alan için ölçütlere odaklanın.
2. Donanımı kontrol edin - sadece CPU mu? Mistral Small veya JetMoE'yi tercih edin. GPU'nuz var mı? DeepSeek veya DBRX harikadır.
3. Gecikme gereksinimlerini değerlendirin - Belirteç başına hızlı çıkarıma ihtiyacınız varsa, daha küçük veya MoE modelleri yardımcı olur.
4. Bağlam penceresini düşünün - Uzun konuşmalar veya belgeler için daha büyük daha iyidir.
5. Lisans ve ekosistem - Apache/MIT ticari kullanım için kolaydır; MoE/open-research incelemeye ihtiyaç duyabilir.

---

Video önerisi

Başlık: En İyi Yapay Zeka Modelleri 2025 Karşılaştırıldı / Mühendislerin Bilmesi Gerekenler<br>

Kanal: Tasarlanmış Zeka<br>

---

Son düşünceler

2025 yılında, en verimli kendi kendine barındırılan yapay zeka modelleri artık akademik merak değil, gerçekten güçlü araçlardır. DeepSeek R1 bir mantık/muhakeme güç merkezidir, Mistral uzun ve çok modlu bağlamların üstesinden gelirken JetMoE ve DBRX verimli ama yetenekli alternatifler sunar.

Donanımınıza, kullanım durumunuza ve performans ihtiyaçlarınıza uygun olanı seçin ve bir daha asla belirteç başına ödeme yapmanız veya gizlilikten ödün vermeniz gerekmeyebilir.