Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış
Açık ağırlıklı üç büyük model ailesi: lisanslar, boyutlar ve her birinin iyi olduğu alanlar.
Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış, CoddyKit'te ücretsiz bir AI Agents dersidir. Bu, 4 dersinin 1. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, AI Agents öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
Açık Kaynak Neden Kullanılır?
Açık ağırlıklı modeller size şunları sağlar:
- Belirteç başına API ücreti yoktur
- Veri gizliliği — model donanımınızda çalışır
- Her ölçekte özelleştirme (ince ayar)
- Sağlayıcı bağımlılığı yoktur
Maliyet: mühendislik saatleri, GPU faturaları ve genellikle en ileri düzey modellerden daha düşük kalite.
Llama Ailesi (Meta)
- 2023-2025 arasında 1B ile 405B arasındaki boyutlarda yayımlandı
- Llama 3.x oldukça yeteneklidir; 8B, orta seviye kapalı modellerle rekabet eder
- Topluluk lisansı (koşullar altında ticari kullanıma izin verir)
- Devasa bir ekosistem vardır; çoğu ince ayar Llama tabanlıdır
Mistral Ailesi (Mistral AI)
- Mistral 7B Instruct — güçlü bir küçük model
- Mixtral 8x7B — Uzman Karışımı, hızlı ve yetenekli
- Mistral Large / Medium — ağırlıkları kapalıdır, API üzerinden kullanılabilir
- Açık sürümlerde Apache 2.0 lisansı
Qwen Ailesi (Alibaba)
- Qwen 2.5 — önde gelen açık ağırlıklı akıl yürütme modeli (2024)
- Özellikle Çince olmak üzere mükemmel çok dilli destek
- Boyutları 0.5B ile 72B arasındadır
- Apache 2.0
Diğer Önemli Modeller
- Gemma (Google) — küçük ve özenli
- Phi (Microsoft) — çok küçük ama yetenekli
- DeepSeek — daha düşük maliyetle güçlü akıl yürütme
- Yi — güçlü çok dilli yetkinlik
Boyut Seçme
| Boyut | Kullanım alanı |
|---|---|
| 1-3B | Uç cihazlar, mobil cihazlar, sınıflandırma |
| 7-8B | Tek GPU, basit ajanlar |
| 13-30B | Daha büyük GPU veya 2-4 küçük GPU, gerçek ajanlar |
| 70B+ | Birden fazla GPU, en ileri düzey kalite |
Önemli Kıyaslamalar
- MMLU — genel bilgi
- GSM8K — matematik
- HumanEval — kod
- MT-Bench — sohbet kalitesi
- HELM / LMSYS Chatbot Arena — insan tercihi
YOUR görevinizle uyumlu kıyaslamaları seçin.
En İleri Düzey Modeller Arasındaki Fark Kapanıyor
En ileri düzey kapalı modeller (GPT-4o, Claude Sonnet 4.5) en zor kıyaslamalarda hâlâ öndedir. Ancak açık 70B modeller, çoğu ajan görevinde orta seviye kapalı modellerle aynı düzeye ulaşır.
Lisansla İlgili Noktalar
Her modelin lisansını kontrol edin:
- Apache 2.0 — tamamen izin verici
- Llama Topluluk Lisansı — çok büyük ölçekli hizmetler ve belirli kullanım alanları için kısıtlamalar içerir
- Bazı "yalnızca araştırma" lisansları — ticari olarak kullanıma sunulamaz
Barındırılan ve Kendi Sunucunuzda Barındırılan
Açık modelleri barındırılan API'ler (Together AI, Anyscale, Groq, Fireworks) üzerinden, altyapı işletmeden kullanabilirsiniz — çoğu zaman aynı kalite için OpenAI'den daha ucuzdur.
Hosted Open Models on Groq
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url='https://api.groq.com/openai/v1',
api_key=GROQ_KEY
)
response = client.chat.completions.create(
model='llama-3.1-70b-versatile',
messages=[{'role': 'user', 'content': 'Hello'}]
)OSS Ne Zaman Kazanır?
- Gizliliğin kritik olduğu durumlar: tıp, hukuk, savunma
- Çok yüksek hacim: çağrı başına sentler önemlidir
- Yoğun özelleştirme: belirli bir alan için ince ayarlar
- Kapalı sağlayıcıların zayıf olduğu çok dilli kullanım
Kapalı Modeller Ne Zaman Kazanır?
- En ileri düzey akıl yürütme
- Çok kipli kullanım (görüntü, ses)
- Uzun bağlam: Claude / Gemini hâlâ önde
- Hızlı prototip oluşturma
Yeterli Yeteneğe Sahip En Küçük Model
Tek bir GPU üzerinde çalışan basit bir dahili ajan için hangi boyut aralığı tipiktir?
Özet
Llama, Mistral ve Qwen en büyük üç ailedir. Kalite gereksinimini karşılayan en küçük boyutu seçin. Barındırılan sağlayıcılar (Groq, Together) altyapı işletme zorunluluğunu ortadan kaldırır.
Sıkça Sorulan Sorular
“Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve AI Agents kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. AI Agents kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış” dersinde ne öğreneceğim?
Açık ağırlıklı üç büyük model ailesi: lisanslar, boyutlar ve her birinin iyi olduğu alanlar. AI Agents ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
AI Agents öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te AI Agents, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 1. dersidir.
“Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu AI Agents dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her AI Agents dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Llama, Mistral ve Qwen'e Genel Bakış
- Ollama ve llama.cpp ile Yerel Modelleri Çalıştırma
- Açık Modellerde İşlev Çağırma (Hermes, Functionary)
- Ödünleşimler: Gecikme, Maliyet, Yetenek