Strix 4090 ile 64GB RAM’de Hangi LLM’ler Ollama’da En İyisi? Gerçekçi Bir Analiz

Strix 4090, 64GB RAM ve LLM: Teknik Bir Karışıklık mı, Yoksa Bir Fırsat mı?

Bir kullanıcı, GitHub, Wikipedia ve ASUS’un resmi sitesinden alınan verileri karıştırarak, ‘Strix 4090 (24GB) ile 64GB RAM’de hangi LLM en iyi çalışır?’ sorusunu sormuş. Bu soru, görünürde teknik bir sorgu gibi duruyor ama aslında bir kavram karışıklığının ürünü. ‘Strix’ kelimesi, burada üç farklı anlamda kullanılmış: Roma mitolojisinde bir karanlık yaratık, ASUS’un oyun laptopları serisi ve GitHub’da bir açık kaynak AI güvenlik projesi. Bu üç kaynağın bir araya getirilmesi, bir ‘doğru soru’ yerine, bir ‘yanlış kategoriye’ yönlendirilmiş bir sorgu oluşturmuş. Peki, bu karışıklık ne anlama geliyor? Cevap, teknoloji dünyasında artan ‘terminoloji kirliliği’ ve kullanıcıların kaynakları derinlemesine analiz etmeden kopyala-yapıştır yapmalarının sonucu.

Strix Nedir? Mitoloji, Laptop veya Kod? Her Birinin Gerçek Hikayesi

Wikipedia’daki ‘Strix’ maddesi, MÖ 8. yüzyıldan kalma Roma mitolojisinde, insanları yiyen, gece kuşu olarak betimlenen bir efsanevi varlığı anlatır. Bu, AI ve donanım ile hiçbir ilgisi yok. ASUS’un ‘ROG Strix’ serisi ise, 2016’dan beri devam eden, yüksek performanslı oyun laptopları ve masaüstü bileşenleri için kullanılan bir marka. Strix 4090 ifadesi burada yanıltıcı: NVIDIA’nın RTX 4090 GPU’su var, ama ‘Strix 4090’ diye bir ürün yok. ASUS, RTX 4090 ile donatılmış Strix laptopları satıyor — bu yüzden kullanıcı, ‘Strix 4090’ diye bir donanım olduğunu sanıyor. Gerçek şu: 24GB VRAM’lı RTX 4090, Ollama için mükemmel bir taban. Ama ‘Strix’ burada sadece bir marka, değil bir model.

GitHub’daki ‘usestrix/strix’ projesi ise tamamen farklı bir dünyadan geliyor: Açık kaynak bir güvenlik aracı. Bu proje, AI ile yazılım açıklarını tespit etmeye çalışıyor. Ancak bu, bir LLM değil, bir güvenlik tarama aracı. Kullanıcı, bu projenin bir AI modeli olduğunu sanmış olabilir — çünkü ‘AI hackers’ ifadesi yanıltıcı. Aslında, burada AI, bir yardımcı araç olarak kullanılıyor; model değil, araç.

Ollama ve OpenWebUI İçin Gerçekten Hangi LLM’ler En İyiler?

Artık kavram karışıklığı temizlendi. Gerçek soru şu: 24GB VRAM’lı RTX 4090 ve 64GB RAM’li bir sistemde, Ollama ve OpenWebUI ile en iyi çalışan yerel LLM’ler neler? Bu sorunun cevabı, sadece bellek kapasitesine değil, modelin optimizasyonuna, quantization seviyesine ve OpenWebUI’nin desteğiyle uyumuna bağlı.

2024 sonu itibarıyla, Ollama’da en iyi performansı gösteren modeller şunlar:

1. Mistral 7B v0.3 (4-bit quantized): Küçük boyutu, yüksek verimliliği ve çoklu dil desteğiyle, 64GB RAM’de neredeyse gerçek zamanlı yanıt veriyor. Özellikle kodlama görevlerinde, CodeLlama gibi modellerle rekabet edebiliyor.
2. LLaMA 3 8B (Q4_K_M): Meta’nın en son küçük modeli. 4-bit quantized hali, 4.5GB bellek tüketiyor. 4090’da 2-3 paralel istekle sorunsuz çalışıyor. Genel amaçlı kullanım için en dengeli seçim.
3. Codestral 22B (Q4_K_S): Mistral AI’nın kodlama odaklı modeli. 22B parametre, 4-bit ile 14GB bellek. RTX 4090’nın 24GB VRAM’ı, bu modeli tamamen belleğe alıyor. Kod yazma, debug, test oluşturma gibi görevlerde şahane. OpenWebUI’de çok iyi entegre.
4. Qwen 1.5 14B (Q4_K_M): Alibaba’nın güçlü alternatifi. Türkçe desteği oldukça iyi. 64GB RAM’de, 4090 ile neredeyse CPU’ya hiç yük binmeden çalışır. Özellikle Türkçe dokümantasyon ve teknik metinlerde üstünlük.
5. Phi-3-mini (Q4_K_M): Microsoft’un 3.8B parametreli modeli. Düşük bellek tüketimiyle, hatta 16GB RAM’de bile çalışır. Ancak 64GB RAM ve 4090 ile, bu modelin potansiyeli tam olarak kullanılamıyor — biraz ‘az kullanılmış bir silah’ gibi.

Neden Bu Modeller? Arka Planda Ne Oluyor?

RTX 4090, 24GB VRAM’ı ile, 7B-22B arası modelleri tamamen belleğe alabilecek kapasitede. 64GB RAM ise, model yüklemeleri, context uzunlukları ve OpenWebUI’nin arka plan işlemlerini sorunsuz hale getiriyor. Ancak, modelin boyutu değil, quantization seviyesi kritik. Q4 (4-bit) ile Q8 (8-bit) arasında, performans farkı %15-20, bellek tüketimi ise %50’ye varan oranlarda düşüyor. Ollama, bu quantization’ları otomatik yönetiyor — bu yüzden kullanıcı, ‘Q4_K_M’ gibi terimleri anlamasaya bile gerek yok. Sadece ‘ollama run codestral:22b’ yazmak yeterli.

OpenWebUI, Ollama’nın bir arayüzü. Bu yüzden, modelin Ollama’da çalışması, OpenWebUI’de de çalışır. Ancak bazı modellerin arayüzle uyumsuzluğu var: Örneğin, bazı 70B+ modeller, OpenWebUI’de ‘context too long’ hatası verir. Bu yüzden 22B altı modeller tercih edilmeli.

Ne Anlama Geliyor? Teknolojiye Yaklaşımın Değişmesi

Bu soru, sadece bir ‘hangi model’ sorusu değil. Teknoloji kullanıcılarının, kaynakları anlamadan, isimleri kopyalayıp sorguladığı bir dönemi yansıtır. ‘Strix’ kelimesi, bir mitolojik yaratık, bir laptop serisi ve bir güvenlik aracı olarak üç farklı dünyada var. Bu, teknoloji dünyasında çok yaygın: ‘GPT-4’ yerine ‘ChatGPT’ demek, ‘NVIDIA’ yerine ‘RTX’ demek gibi. Bu kavram karışıklığı, kullanıcıları yanlış yollara yönlendiriyor.

Asıl ders: Donanım spekleri önemli, ama onu doğru şekilde kullanmak, terminolojiyi anlamakla başlar. Strix 4090 diye bir şey yok. RTX 4090 var. Ollama’da en iyi model, en büyük değil, en uyumlu olan. Ve bu uyum, sadece teknik değil, kültür ve dilin de ürünü.

2024’te yerel LLM’ler, bulutun ötesine geçiyor. Ve bu geçiş, doğru sorularla başlıyor. Yanlış kelimelerle değil.