cloud
Cloud AI (Bulut Yapay Zeka)
Bulut Yapay Zeka, AI modellerinin kullanıcı cihazı yerine AWS, Google Cloud ve Azure gibi bulut veri merkezlerinde çalıştırılıp API ile sunulduğu hizmet modelidir.
Terim sayfasına git arrow_forwardCloud AI vs Local AI Karşılaştırması (2026)
Yapay zeka modeli karşılaştırma — Cloud AI vs Local AI arasında farklar, avantajlar ve hangi durumda hangisi.
Bulut Yapay Zeka modelleri uzak veri merkezlerinde, Yerel Yapay Zeka modelleri ise kendi cihazınızda çalışır. İkisi arasındaki seçim; gizlilik, maliyet, gecikme, model boyutu ve operasyonel sorumluluk gibi gerçek hayat dengelerine dayanır. Bu sayfa, Ollama gibi araçlarla yerelleşen AI'yi GPT-5 ve Claude gibi bulut LLM'lerinin karşısına koyar.
devices
Local AI (Yerel Yapay Zeka)
AI modellerini bulut yerine kendi cihazınızda çalıştırma yaklaşımı; gizlilik, çevrimdışı kullanım ve maliyet için tercih edilir.
Terim sayfasına git arrow_forwardcompare Temel Farklar
| Konu | Cloud AI | Local AI |
|---|---|---|
| Çalışma yeri | Uzak veri merkezinde (AWS, GCP, Azure, OpenAI, Anthropic, Google) çalışır; API üzerinden tüketilir. | Kullanıcının kendi cihazında veya kurum içi sunucusunda; Ollama, LM Studio veya llama.cpp gibi araçlarla yönetilir. |
| Veri gizliliği | Veri sağlayıcıya gönderilir; kurumsal planlarda model eğitiminde kullanılmayacağı taahhüt edilir ama veri bulut tarafına geçer. | Veri cihazdan çıkmaz; KVKK, GDPR ve dahili gizlilik politikaları açısından belirgin avantaj sağlar. |
| Model boyutu ve yetenek | GPT-5, Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 gibi en büyük amiral modellere erişim mümkündür. | Tüketici donanımında pratik üst sınır 70B parametre civarındadır; en büyük modeller cihaza sığmaz. |
| Maliyet yapısı | Kullandıkça öde; tokene veya isteğe göre ücretlendirme. Hacim arttıkça maliyet hızla yükselebilir. | Donanım yatırımı tek seferlik; elektrik ve bakım sürekli ama ek istek başına ücret yoktur. |
| Gecikme ve çevrimdışı kullanım | Ağ tur süresi nedeniyle ek gecikme; internet kesintisinde servis erişilemez olur. | Çevrimdışı ve düşük gecikme; uçak modunda, uzak sahada veya kısıtlı bağlantıda çalışmaya devam eder. |
| Operasyonel sorumluluk | Donanım, ölçekleme, yamalar ve güvenlik sağlayıcı tarafından yönetilir. | Donanım seçimi, sürücü güncellemesi, performans ayarı ve güvenlik kullanıcının kendi sorumluluğundadır. |
help Ne Zaman Hangisi?
En güçlü modele ihtiyaç var
Karmaşık akıl yürütme, multimodal analiz veya geniş bilgi tabanı gibi görevlerde GPT-5/Claude Opus 4.8/Gemini 3.1 sınıfı bir modele ihtiyacınız var.
Önerilen: Cloud AI arrow_forwardHassas veri ve çevrimdışı kullanım
Sağlık, hukuk, savunma veya kişisel notlar gibi cihazdan çıkmaması gereken verilerle çalışıyorsunuz; çevrimdışı erişim de önemli.
Önerilen: Local AI arrow_forwardYüksek hacimli, tekrarlayan iş yükü
Sabit bir iş yükünüz var (örneğin kod tamamlama, özetleme); milyon token başına bulut faturası uzun vadede yerel donanıma kıyasla pahalılaşıyor.
Önerilen: Local AI arrow_forwardquiz Sıkça Sorulan Sorular
Hibrit kurulum mantıklı mı? expand_more
Evet; pek çok ekip hassas veriyi yerel modelde (örneğin Ollama üzerinde Llama veya Mistral) işlerken ağır akıl yürütme veya multimodal görevleri bulut LLM'lerine yönlendirir. Bu yaklaşım hem gizlilik hem maliyet açısından dengelidir.
Yerel modeller bulut amiralleriyle aynı kalitede mi? expand_more
Hayır; en iyi açık ağırlık modeller pek çok görevde rekabetçidir ama en zor akıl yürütme, multimodal ve uzun bağlam görevlerinde Claude Opus 4.8, GPT-5 ve Gemini 3.1 hâlâ üstündür.
Yerel AI için hangi donanım gerekir? expand_more
7B–13B parametreli modeller modern bir dizüstüde (örneğin Apple Silicon veya 8 GB VRAM'li GPU) makul hızda çalışır; 70B sınıfı modeller için 32–64 GB sistem belleği veya 24 GB+ VRAM'li bir iş istasyonu önerilir.
Hangi araçlarla başlamalıyım? expand_more
Ollama, LM Studio ve llama.cpp en popüler başlangıç noktalarıdır. Ollama tek komutla model indirme ve REST API sunarken, LM Studio görsel bir arayüz, llama.cpp ise düşük seviyeli kontrol sağlar.