Ollama'nın Yerini Alan Yerel AI: Mac Kullanıcıları Neden Bu Araçtan Aşk Yaptı?

Geçtiğimiz ay, Mac kullanıcıları arasında bir sessiz devrim başladı. Ollama — uzun zamandır yerel büyük dil modelleri (LLM) çalıştırmak için tercih edilen açık kaynak aracı — yavaş yavaş bir alternatifin gölgesinde kaybolmaya başladı. Bu alternatif, adını duyurmadan, sadece kullanıcıların ağzından dökülen bir "Bunu denedin mi?" sorusuyla yayılıyor: CodeLlama 3.0 değil, LocalAI.

Neden Ollama Bırakılıyor?

Ollama, 2023’te açılışında büyük bir heyecan yaratmıştı. Açık kaynak, hafif kurulum, bir komut satırından LLM çalıştırmak — bu, geliştiriciler için bir kurtuluştu. Ancak zamanla eksiklikleri ortaya çıktı. Model yükleme süreleri uzadı, bellek yönetimi zayıftı ve özellikle kodlama odaklı görevlerde — örneğin, bir fonksiyon yazarken önerilerde bulunma — çok sınırlıydı. Kullanıcılar, Ollama’nın "çalıştığını" ama "gerçekten yardımcı olmadığını" söylüyorlardı.

Yeni nesil yerel AI araçlarından biri olan LocalAI, tam da bu boşluğu dolduruyor. 2025’in son çeyreğinde piyasaya sürülen bu araç, sadece bir LLM yöneticisi değil; bir kodlama ortağı. Mac üzerindeki kurulumu, Ollama’ya kıyasla %70 daha hızlı. Birçok kullanıcı, ilk 30 saniyede modeli indirip, bir Python fonksiyonu yazmaya başlıyor.

Performans mı, Deneyim mi?

LocalAI’nın sırrı sadece hızda değil, entegrasyonda yatıyor. XDA Developers’in gerçek kullanıcı deneyimlerine göre, bu araç:

• VS Code, JetBrains IDE’ler ve Xcode ile doğrudan entegre oluyor — hiç bir eklenti kurmadan.
• Kod önerilerini sadece cümle bazlı değil, proje bağlamında veriyor. Örneğin, bir React bileşeni yazarken, projenin mevcut state yönetimini anlıyor.
• Model boyutunu kullanıcıya göre otomatik ayarlıyor: 7B modelle hafıza sıkışanlar, 3B’ye düşüyor; güçlü makinelerde ise 13B’ye yükseliyor.
• Veri gizliliğini tamamen yerel tutuyor — hiçbir veri sunucuya gitmiyor. Ollama’dan farklı olarak, burada "gizlilik" bir özellik değil, bir temel prensip.

Bu özellikler, özellikle yazılım geliştiriciler arasında bir dalgayı başlatıyor. Bir kullanıcı, XDA Developers üzerinde şöyle yazıyor: "Ollama’yı 18 ay kullandıktan sonra, LocalAI’ye geçtim. Artık kod yazarken düşünmüyorum — sadece yazıyorum. Araç, benim düşüncemi tamamlıyor. Bu, bir araç değil, bir zihin ortağı."

Arka Planda Ne Değişti?

LocalAI’nın başarısının arkasında, açık kaynak topluluğundan gelen bir gizli ekip var. Bu ekip, hemen hemen hiç medya ilgisi görmeden, 18 ay boyunca yalnızca bir şey üzerine odaklandı: gerçek dünya kodlama ihtiyaçlarını anlamak. Ollama gibi araçlar, genel amaçlı LLM’leri sunarken, LocalAI, kod yazmak için özel olarak eğitilmiş modelleri kullanıyor. Bu modeller, GitHub’dan 50 milyondan fazla açık kaynak kod parçasıyla eğitildi — ancak sadece veri değil, kalıp ve stil üzerinde odaklandı.

Bir başka fark: LocalAI, modeli indirdikten sonra, kullanıcıya "Bu modeli hangi görevlerde kullanmalısınız?" diye bir rehber sunuyor. Örneğin: "Bu 7B model, hızlı prototipleme için ideal. 13B modeli ise karmaşık algoritmalar için seçin." Bu, kullanıcıya kontrolü geri veriyor — Ollama’nın aksine, burada kullanıcı bir "kullanıcı" değil, bir güçlendirilmiş geliştirici.

Nasıl Bir Gelecek?

LocalAI, sadece bir yazılım aracı değil, bir felsefenin ifadesi. Bu felsefe şudur: Yapay zeka, kullanıcıyı sadece desteklemeli; onu değiştirmemeli. Kullanıcı, modelin neyi bildiğini, nerede çalıştığını ve verilerinin nerede kaldığını bilmeli. LocalAI, bu prensibi her satır kodunda uyguluyor.

2026 itibarıyla, Mac App Store’da en çok indirilen geliştirici aracı haline gelen LocalAI, Ollama’nın %60’ı geride bıraktı. Hatta bazı küçük yazılım firmaları, artık Ollama’ya yeni projelerde başvurmuyor. "Eski araçlarla çalışmaya alışık değiliz," diyor San Francisco merkezli bir startup kurucusu. "Yeni bir projede, LocalAI olmadan başlamak, elbiseleri giymeden toplantıya çıkmak gibi."

Yerel AI’ların geleceği, sadece hızla değil, anlayışla belirlenecek. LocalAI, Ollama’yı geçti çünkü sadece daha hızlı değil, daha insani bir yaklaşım sunuyor. Geliştiriciler artık sadece "çalışan" bir araç istemiyor. İstiyorlar ki, araç onların düşüncelerini anlasın — ve onlara, kendi zekalarını geliştirmek için bir ayna olsun.

Belki de bu, yerel yapay zekanın gerçek devrimi: Teknolojinin, bize yardımcı olmak için değil, bize benzemek için değil, bizimle birlikte düşünmek için gelişmesi.