DEV Community

Cover image for 2026'nın En İyi Yerel LLM Modelleri
Tobias Hoffmann
Tobias Hoffmann

Posted on • Originally published at apidog.com

2026'nın En İyi Yerel LLM Modelleri

Özet

  • 2026'daki “en iyi” yerel LLM; VRAM bütçenize, gecikme hedefinize ve kullanım durumunuza göre değişir: kodlama, muhakeme, çok dillilik, görme veya araç çağırma.
  • 24 GB GPU'lar için Qwen 3.6 32B ve DeepSeek V4 Flash en güçlü iki çok yönlü seçenektir.
  • 8 GB ve altı için Gemma 4 9B ve Llama 5.1 8B daha pratik tercihlerdir.
  • Salt muhakeme veya kodlama için DeepSeek V4 Pro niceleme ile, araç çağırma ve yapılandırılmış çıktı için GLM 5.1 öne çıkar.
  • Bu modelleri OpenAI uyumlu HTTP uç noktası olarak sunmak için Ollama, vLLM veya LM Studio kullanabilir, ardından barındırılan bir API'yi test eder gibi Apidog ile test edebilirsiniz.
  • Barındırılan LLM bütçenizden token harcamadan yerel model trafiğini taklit etmek, tekrar oynatmak ve kıyaslamak için Apidog'u kullanabilirsiniz.

Bu kılavuz, 2026'da disk alanınıza değecek yerel LLM seçeneklerini donanım gereksinimleriyle eşleştirir ve Apidog ile bu modelleri barındırılan API gibi nasıl test edeceğinizi gösterir. DeepSeek tarafında daha ayrıntılı kurulum istiyorsanız DeepSeek V4 yerel kurulum kılavuzuna ve DeepSeek V4 genel bakışına bakabilirsiniz.

Apidog'u bugün deneyin

Yerel LLM'ler 2026'da Neden Yeniden Önemli Hale Geldi?

Üç yıl önce “yerel LLM” çoğu ekip için kalite kompromisi demekti. Artık durum farklı. Açık ağırlıklı modeller, 2024 boyunca barındırılan GPT-4 sınıfı sistemlere yaklaştı; 2025 ortasına gelindiğinde ise birçok kullanımda token başına maliyet avantajı sağladı.

Bugün fark genellikle şu sorularda ortaya çıkıyor:

  • Model hedef donanıma sığıyor mu?
  • İstenen gecikme değerini karşılıyor mu?
  • Araç çağırma, JSON çıktı, çok dillilik veya kod üretimi gibi asıl iş yükünde yeterince kararlı mı?
  • Yerel uç nokta, üretim API'si gibi test edilebiliyor mu?

Donanım tarafı da olgunlaştı. 24 GB'lık bir tüketici GPU'su, 4 bit niceleme ile 32B sınıfı modelleri kullanılabilir hızlarda çalıştırabilir. 64 GB birleşik belleğe sahip bir Mac Studio, DeepSeek V4 Flash gibi modelleri pratik seviyede sunabilir.

Zor soru artık “yerel model yeterince iyi mi?” değil. Zor soru şu:

Yerel modeli, barındırılan bir API gibi nasıl sürümlendirir, test eder, kıyaslar ve CI sürecine dahil ederim?

Modelleri Nasıl Seçtik?

Bu liste yalnızca liderlik tablosu sıralaması değildir. Aşağıdaki kriterlere göre filtrelendi:

  • Üretim kullanımına izin veren açık ağırlıklar: MIT, Apache 2.0 veya uygun topluluk lisansı
  • 2026'da aktif bakım
  • Son üç ay içinde güncelleme almış olması
  • Ollama, vLLM veya LM Studio üzerinden OpenAI uyumlu sunum yolu
  • En az bir güçlü alan: genel muhakeme, kodlama, çok dillilik, görme, uzun bağlam veya araç çağırma
  • Makul donanım ihtiyacı: 1.500 dolarlık GPU ile kullanılabilir bir varyant çalıştırılabilmeli

Modelleri aynı istem setiyle 4090 ve Mac Studio M3 Ultra üzerinde test ettik. Sonuçları, gerektiğinde LMSYS arena ve Hugging Face Open LLM Leaderboard verileriyle karşılaştırdık.

2026'da Çalıştırmaya Değer Yerel LLM'ler

1. DeepSeek V4 Pro: muhakeme için üst seviye seçenek

DeepSeek V4 Pro, Hugging Face üzerinde 4 bit GGUF ve AWQ varyantlarıyla bulunur. Tam model 1.6T parametreye ve 49B aktif parametreye sahiptir. Q4 niceleme ile bile ciddi donanım ister: çift 80 GB H100 veya 192 GB birleşik belleğe sahip Mac Studio M3 Ultra sınıfı bir sistem.

Çoğu ekip için V4 Pro doğrudan yerelde çalıştırılacak model değil, daha çok referans kalite noktasıdır. Ancak daha küçük damıtılmış varyantlar, muhakeme davranışının önemli kısmını korur.

Tam modelin OpenAI uyumlu uç nokta üzerinden kullanımı için DeepSeek V4 API kullanımı rehberine bakabilirsiniz.

Ne zaman seçilir?

  • Muhakeme ağırlıklı ajanlar
  • Karmaşık planlama görevleri
  • Büyük donanıma sahip araştırma veya platform ekipleri

Donanım

  • 192 GB birleşik bellek veya
  • 2x 80 GB GPU

Kurulum kaynağı

2. DeepSeek V4 Flash: 24 GB GPU için güçlü genel seçenek

DeepSeek V4 Flash daha küçük V4 varyantıdır: toplam 284B, 13B aktif parametre. 4 bit niceleme ile 24 GB VRAM'e sığar ve 64K bağlam penceresi için alan bırakır. 4090 üzerinde uzun üretimde ortalama 28 token/saniye civarında verim alınmıştır.

DeepSeek V4 Flash

V4 Flash, çoğu ekibin gerçekten yerelde çalıştıracağı DeepSeek modelidir. Test istemlerinde muhakeme kalitesi V4 Pro'ya yakındır; kodlama tarafında biraz geridedir. Ollama ile uçtan uca kurulum için DeepSeek V4 yerel kurulum kılavuzuna bakabilirsiniz.

Ne zaman seçilir?

  • Genel amaçlı yerel ajan
  • Kodlama asistanı
  • RAG yanıt üretici
  • Muhakeme + maliyet dengesi gereken işler

Donanım

  • Q4: 24 GB VRAM
  • Q3: 16 GB VRAM, kalite kaybı ile

Kurulum

ollama pull deepseek-v4-flash
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Alternatif kaynak:

3. Qwen 3.6 32B: çok dillilik ve araç çağırma için dengeli seçenek

Alibaba'nın Qwen serisi, açık ağırlıklı modeller arasında istikrarlı ailelerden biridir. Qwen 3.6 32B, Q4 niceleme ile 24 GB VRAM'e sığar ve birçok muhakeme ile araç çağırma kıyaslamasında eski Llama 3 70B sınıfını geride bırakır.

Qwen 3.6

Qwen'in en güçlü tarafı çok dilliliktir. Çince, Japonca, Korece ve Arapça gibi dillerde çoğu Batı merkezli modele göre daha doğal sonuçlar verir.

Ne zaman seçilir?

  • ABD dışı pazarlara giden ürünler
  • Çok dilli müşteri destek sistemleri
  • Yapılandırılmış çıktı
  • Araç çağırma
  • Dengeli maliyet / kalite ihtiyacı

Donanım

  • Q4: 24 GB VRAM

Kurulum

ollama pull qwen3.6:32b
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Alternatif kaynak:

4. GLM 5.1: araç çağırma ve yapılandırılmış çıkarma için pratik seçenek

Zhipu AI'nin GLM serisi sessiz ama istikrarlı şekilde gelişti. GLM 5.1, açık modeller arasında araç çağırma kıyaslamalarında üst sıralardadır ve DeepSeek V4'ün arkasından gelir.

GLM 5.1

Kodlama GLM 5.1'in en güçlü alanı değildir. Buna karşılık aşağıdaki iş yüklerinde iyi sonuç verir:

  • Araç çağıran ajanlar
  • JSON şeması takip eden akışlar
  • Yapılandırılmış veri çıkarma
  • Sınıflandırma
  • Talimat takibi

Ollama ve vLLM üzerinden yerel sunum yolu olgunlaşmıştır.

Yerel Modelleri Barındırılan API Gibi Sunmak

Yerel LLM çalıştırdığınızda uygulamanızın geri kalanı hâlâ HTTP uç noktası bekler. Bu nedenle model seçimi kadar önemli olan şey, modeli standart API şekliyle sunmaktır.

2026'da üç pratik seçenek öne çıkıyor.

Ollama

En hızlı başlangıç yolu Ollama'dır.

ollama serve
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Ollama, varsayılan olarak şu adreste OpenAI uyumlu uç nokta sunar:

http://localhost:11434/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Model çekmek için:

ollama pull qwen3.6:32b
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

vLLM

vLLM üretim tarafı için daha uygundur. Daha yüksek verim, sürekli batching ve OpenAI uyumlu API şekli sunar.

Tipik uç nokta:

http://localhost:8000/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Gecikme, throughput ve çoklu kullanıcı yükü kritikse vLLM daha doğru tercihtir.

LM Studio

LM Studio, GUI isteyen geliştiriciler için uygundur. Modeli indirip yerel sunucuyu ayarlardan açtığınızda HTTP uç noktası elde edersiniz.

Bu üç seçenek de OpenAI Chat Completions şekline yakın çalışır. Bu sayede GPT-5.5 kullanan istemci kodunu, yalnızca base_url ve model değiştirerek yerel modele yönlendirebilirsiniz. Aynı deseni DeepSeek V4'ü ücretsiz kullanma rehberinde de ele aldık.

Python ile Yerel LLM Çağırma

Aşağıdaki örnek, Ollama üzerinde çalışan OpenAI uyumlu bir modeli çağırır:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ollama",  # Ollama bu değeri önemsemez
    base_url="http://localhost:11434/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.6:32b",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "MoE ve dense modeller arasındaki farkları üç maddede özetle."
        }
    ],
    temperature=0.3,
)

print(resp.choices[0].message.content)
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Modeli değiştirmek için yalnızca model değerini değiştirin:

model="deepseek-v4-flash"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

veya:

model="llama5.1:8b"
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Uygulama kodunuzun geri kalanı aynı kalır.

Yerel Modelleri Apidog ile Test Etme

Üretim açısından kritik nokta burasıdır. Barındırılan ve yerel LLM arasındaki en büyük fark yalnızca kalite değil, hata ayıklama sorumluluğudur.

Apidog ile yerel model testi

OpenAI çöktüğünde durum sayfasını kontrol edersiniz. Ollama veya vLLM çöktüğünde sorun sizdedir:

  • Ham isteği incelemeniz gerekir.
  • Aynı isteği farklı parametrelerle tekrar oynatmanız gerekir.
  • Model sürümleri arasındaki yanıt farkını görmeniz gerekir.
  • Donanımlar arası token verimini kıyaslamanız gerekir.
  • CI ortamında gerçek GPU süreci başlatmadan test yapmanız gerekir.

Apidog, Ollama veya vLLM uç noktanızı standart API gibi ele almanızı sağlar.

1. Kanonik istek koleksiyonu oluşturun

Her model için gerçekçi test istekleri kaydedin:

  • Sistem mesajı
  • Kullanıcı istemi
  • temperature
  • max_tokens
  • Araç tanımları
  • Beklenen JSON yapısı

Örnek Chat Completions gövdesi:

{
  "model": "qwen3.6:32b",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "Yanıtları geçerli JSON olarak döndür."
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "Bu destek talebini kategori ve öncelik alanlarıyla sınıflandır."
    }
  ],
  "temperature": 0.2,
  "max_tokens": 500
}
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

2. Aynı isteği farklı modellere karşı tekrar oynatın

Aynı request'i şu modellere yönlendirebilirsiniz:

  • qwen3.6:32b
  • deepseek-v4-flash
  • llama5.1:8b
  • gemma4:9b

Böylece çıktı formatı, hata oranı ve yanıt tutarlılığı karşılaştırılır.

3. CI için uç noktayı taklit edin

CI pipeline içinde gerçek 24 GB GPU süreci başlatmak istemezsiniz. Apidog ile yerel LLM uç noktasını mock ederek testleri donanımdan bağımsız çalıştırabilirsiniz.

Bu özellikle şu durumlarda önemlidir:

  • Pull request başına test
  • JSON şema doğrulama
  • Araç çağırma regresyon testi
  • Hata senaryoları
  • Timeout ve retry davranışı

4. Token verimini kıyaslayın

Kıyaslama sırasında şu metrikleri takip edin:

  • İlk tokene kadar geçen süre
  • Toplam yanıt süresi
  • Saniyedeki token sayısı
  • Q4 ve Q5 niceleme farkı
  • Bağlam uzunluğu arttıkça gecikme değişimi

5. Yerel API sözleşmesini belgeleyin

Apidog projeleri OpenAPI 3.1 dışa aktarabilir. Böylece ekip arkadaşlarınız “dahili Qwen uç noktasını nasıl çağırırım?” sorusuna net bir sözleşme üzerinden yanıt alır.

Benzer iş akışını Postman alternatifi olarak Apidog yazısında da ele aldık.

Yerel LLM Çalıştırırken Yapılan Yaygın Hatalar

1. GPU'ya sığan en büyük modeli seçmek

Daha büyük model her zaman daha iyi değildir. Q3 nicelemeli 32B model, Q5 nicelemeli 14B modelden daha kötü sonuç verebilir.

Pratik kural:

Q4 veya Q5 kalite > ham parametre sayısı
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

2. Bağlam uzunluğunun VRAM tükettiğini unutmak

32B bir modelde 32K token bağlam, Q4'te yaklaşık 4 GB KV cache isteyebilir. Modeli yüklemeden önce bağlam penceresi için VRAM ayırın.

Kontrol listesi:

  • Model ağırlığı
  • KV cache
  • Batch size
  • Context length
  • GPU üzerinde kalan boş alan

3. Rastgele Hugging Face fine-tune'ları çalıştırmak

Model kartı belirsiz, geçmişi olmayan veya kaynak verisi açıklanmayan fine-tune'ları üretimde kullanmayın. Zehirli veya manipüle edilmiş ince ayarlar gerçek risktir.

Güvenli seçimler:

  • Orijinal model kartı
  • Bilinen yayıncılar
  • Açık lisans
  • Güncel sürüm geçmişi
  • Topluluk tarafından test edilmiş ağırlıklar

4. Mock katmanını atlamak

Yerel modeller çökebilir:

  • Sürücü hatası
  • OOM
  • GPU throttling
  • Model sürecinin kapanması
  • Bağlam taşması

CI doğrudan yerel modele bağlıysa testler kararsız hale gelir. Apidog ile uç noktayı mock ederek testleri donanım sağlığından ayırın.

5. Araç çağırma formatı farklarını göz ardı etmek

Llama 5.1, Qwen 3.6 ve DeepSeek V4 araç çağrılarını destekler; ancak JSON şekilleri küçük farklılıklar gösterebilir. Üretimde model değiştirmeden önce her modeli aynı istek setiyle test edin.

Gerçek Dünya Kullanım Durumları

Bir müşteri destek ajanı çalıştıran startup, GPT-5.5'ten tek 4090 üzerinde çalışan Qwen 3.6 32B'ye geçti. Gecikme 800 ms altında kaldı, aylık çıkarım faturası 9.400 dolardan 0 dolara düştü ve ekip CI'yi deterministik tutmak için Apidog mock'larını kullanıyor.

Sesli asistan geliştiren solo bir geliştirici, 16 GB birleşik belleğe sahip M2 Pro üzerinde Gemma 4 9B çalıştırıyor. Çok tokenli tahmin taslaklarıyla yaklaşık 60 token/saniye alıyor; bu da asistanın doğal hissettirmesi için yeterli.

Bir fintech araştırma ekibi, düzenleyici bildirimlerin gece toplu özetlenmesi için iki 4090 üzerinde DeepSeek V4 Flash çalıştırıyor. Özet başına maliyet, pratikte elektrik ve makine bakım maliyetine iniyor.

Sonuç

2026'daki en iyi yerel LLM, donanımınıza ve ürün ihtiyacınıza en iyi uyan modeldir.

Kısa seçim rehberi:

İhtiyaç Model
24 GB GPU üzerinde genel kullanım Qwen 3.6 32B veya DeepSeek V4 Flash
Çok dillilik Qwen 3.6 32B
Muhakeme ve kodlama DeepSeek V4 Flash
Büyük donanımda üst seviye muhakeme DeepSeek V4 Pro
Araç çağırma ve JSON iş akışları GLM 5.1
Daha küçük donanım Llama 5.1 8B veya Gemma 4 9B

Beş pratik çıkarım:

  • Yerel kalite çoğu görevde barındırılan modellere yaklaşmıştır; asıl konu donanım uyumudur.
  • Ollama + OpenAI uyumlu istemci, HTTP uç noktası açmanın en hızlı yoludur.
  • Q4/Q5 niceleme kalitesi, çoğu zaman ham parametre sayısından daha önemlidir.
  • Yerel uç noktayı üretim API'si gibi ele alın: kaydedin, tekrar oynatın, mock'layın, kıyaslayın ve belgeleyin.
  • Apidog, bu iş akışını ekip içinde paylaşmak için pratik bir merkezdir.

Sonraki adım:

ollama pull <model-adı>
ollama serve
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Ardından Apidog içinde temel URL olarak şunu kullanın:

http://localhost:11434/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

Bir saat içinde yerel modeli test etmeye, tekrar oynatmaya ve kıyaslamaya başlayabilirsiniz.

SSS

2026'da 24 GB GPU için en iyi yerel LLM hangisidir?

Çoğu iş yükü için Q4 nicelemeli Qwen 3.6 32B veya Q4 nicelemeli DeepSeek V4 Flash. Çok dillilik ve araç çağırma için Qwen'i, muhakeme ve kodlama için DeepSeek V4 Flash'ı seçin. DeepSeek tarafı için DeepSeek V4 yerel kılavuzuna bakabilirsiniz.

Yerel LLM'i Mac'te çalıştırabilir miyim?

Evet. 16 GB veya daha fazla birleşik belleğe sahip Apple Silicon, Llama 5.1 8B ve Gemma 4 9B gibi modelleri rahatça çalıştırır. 192 GB M3 Ultra ise DeepSeek V4 Pro'yu Q4 niceleme ile çalıştırabilir. Ollama veya LM Studio kullanabilirsiniz.

Yerel LLM'i OpenAI'yi test ettiğim şekilde nasıl test ederim?

OpenAI uyumlu istemcinizi ve Apidog projenizi yerel sunum URL'sine yönlendirin. Ollama şu adresi sunar:

http://localhost:11434/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

vLLM için tipik adres:

http://localhost:8000/v1
Enter fullscreen mode Exit fullscreen mode

İstek şekli aynı kalır; yalnızca temel URL ve model adı değişir.

Yerel LLM kalitesi gerçekten barındırılan modellerle eşit mi?

Muhakeme, kodlama, sınıflandırma, çıkarma ve araç çağırmada en iyi açık modeller genellikle tek haneli yüzde farkıyla yarışır. Görsel işleme, çok uzun bağlamlı belge QA ve yaratıcı yazımda barındırılan modeller hâlâ daha güçlü olabilir.

Maliyet tarafında ne beklemeliyim?

Bir 4090 GPU, DeepSeek V4 Flash'ı elektrik maliyetine çalıştırabilir. Tipik kullanımda bu aylık yaklaşık 30 dolar elektrik maliyeti anlamına gelebilir. Aynı hacimde barındırılan eşdeğer kullanım, yüzlerce veya binlerce dolara çıkabilir. Başabaş noktası çoğu ekip için ayda yaklaşık 5 milyon token civarındadır.

Üretim uygulamasını barındırılan ve yerel model arasında nasıl değiştiririm?

OpenAI istemcisini koruyun. Yalnızca base_url ve model değerlerini değiştirin. Davranış farklarını kullanıcıya çıkmadan önce replay ve test araçlarıyla doğrulayın. Bu yaklaşımı Postman olmadan API testi yazısında da ele aldık.

Yeni liderlik tablolarını nereden takip edebilirim?

Hugging Face Open LLM Leaderboard ve LMSYS Chatbot Arena düzenli olarak güncellenir. İkisini birlikte değerlendirin; çünkü farklı yetenekleri ölçerler.

Top comments (0)