Ollama ve LM Studio Nedir? Bilgisayarında Yapay Zekâ Nasıl Çalıştırılır? (2026)

Ollama nedir? Açık kaynaklı yapay zekâ modellerini kendi bilgisayarında indirip çalıştırmanı sağlayan bir araçtır. LM Studio ise aynı işi görsel arayüzle yapan, tıklayarak kullanılan bir programdır. İkisiyle de ChatGPT benzeri bir sohbeti internet bağlantısı olmadan, aylık ücret ödemeden ve verilerini bilgisayarından dışarı çıkarmadan yapabilirsin. Bu rehberde bu iki aracın farkını, donanım ihtiyacını ve adım adım kurulumunu bulacaksın.

Yerel yapay zekâ nedir?

Yerel yapay zekâ, modeli bir bulut hizmetinde değil, kendi bilgisayarında çalıştırmak demek. ChatGPT gibi hizmetlerde yazdıkların şirket sunucularına gider. Yerel bir modelde ise her şey senin makinende kalır. Bu yöntemin mümkün olması, modellerin ağırlıklarının açık lisansla paylaşılmasına bağlı. Bu paylaşım platformlarını anlamak için Hugging Face rehberimize bakabilirsin.

Ollama ve LM Studio arasındaki fark

• Ollama: Modelleri indirip çalıştıran hafif bir sunucu. Terminalden komutla kullanılır ve uygulamaların bağlanabileceği yerel bir API sunar. Geliştiriciler ve otomasyon için uygun.
• LM Studio: Modelleri arayıp indirdiğin, yerleşik sohbet arayüzü olan bir masaüstü programı. Komut satırı bilmeyenler için kolay bir başlangıç.

Kısaca: hızlı ve görsel başlamak istiyorsan LM Studio, komutla ve otomasyonla çalışmak istiyorsan Ollama tercih edilir. İkisini birlikte de kullanabilirsin.

Hangi modelleri çalıştırabilirsin?

Yerelde çalışan popüler açık modeller arasında Qwen, Gemma, Llama, gpt-oss ve DeepSeek’in bazı sürümleri bulunuyor. Lisans koşulları modele göre değişiyor: bazıları Apache 2.0 gibi açık lisansla, bazıları özel topluluk lisansıyla yayımlanıyor. Bu modellerden bazılarını tanımak için Qwen, DeepSeek ve Kimi rehberlerimize bakabilirsin. Güncel model listesi için en güncel yapay zekâ modelleri yazımız işine yarar.

Önemli sınır: en büyük modeller (yüzlerce milyar parametreli olanlar) sıradan bir bilgisayara sığmıyor. Kendi bilgisayarında küçük ve orta boy modeller, ya da büyük modellerin küçültülmüş sürümleri gerçekçi seçenek.

Donanım ihtiyacı: bilgisayarım yeter mi?

• 8 GB bellek: Çok küçük modeller (yaklaşık 1 ile 4 milyar parametre) çalışır. Sınırlı ama denemek için yeterli.
• 16 GB bellek: 7 ile 12 milyar parametreli modellerle günlük kullanıma uygun bir asistan elde edilebilir.
• 32 GB ve üzeri: Daha büyük modeller, daha iyi yanıtlar.
• Ekran kartı: Güçlü bir ekran kartı (VRAM) hızı ciddi biçimde artırır. Yeni Apple Silicon Mac’ler de birleşik belleğiyle bu iş için elverişli.
• Disk: Her model birkaç GB yer kaplar. Orta boy bir model için yaklaşık 5 GB civarı düşünebilirsin.

Bellek yetmezse model yavaş çalışır veya hiç açılmaz. Önce küçük bir modelle başlayıp gerekirse büyütmek en doğrusu.

Adım adım kurulum

Yerel bir modeli kodlama araçlarına bağlamayı düşünüyorsan Claude Code kurulum rehberimize ve Cursor rehberimize bakabilirsin.

Yerel yapay zekânın artıları ve eksileri

• Artı: Verilerin bilgisayarında kalır, abonelik ücreti yoktur, internet gerekmez.
• Artı: Modeli kendi ihtiyacına göre özelleştirebilirsin.
• Eksi: En iyi kapalı modellerden (ChatGPT, Claude, Gemini) genellikle daha zayıf sonuç verir.
• Eksi: Donanım gerektirir ve kurulum bir miktar teknik bilgi ister.
• Eksi: Türkçe kalitesi model ve boyuta göre çok değişir. Önce kısa bir deneme yap.

Sıkça sorulan sorular

Sonuç

Ollama ve LM Studio, yapay zekâyı gizlilik ve maliyet kaygısı olmadan denemek isteyenler için harika bir yol. Küçük bir modelle başlayıp donanımının sınırını görebilirsin. Bulut modellere alternatif arıyorsan ücretsiz yapay zekâ uygulamaları listemize de göz atabilirsin. Yerel modelleri kodlamada kullanmak için OpenCode rehberimize de göz atabilirsin.

Kaynaklar: SitePoint, Pinggy, Better Stack, Hugging Face Blog. Bilgiler resmî sayfalar ve güncel haber kaynaklarıyla karşılaştırılarak derlendi.