İçeriğe geç
gündemde
// donanım

Kendi ekran kartınızda neler çalıştırabilirsiniz?

“Bu benim ekran kartımda çalışır mı?” sorusunun hesaplanabilir bir yanıtı var: ağırlıklar çarpı bit sayısı, buna bir de bağlam uzunluğuyla büyüyen ve bazen modelin kendisinden bile daha çok şaşırtan dikkat önbelleği ekleniyor. Donanımı ve model boyutunu seçin; nelerin sığacağını, nelerin sistem belleğine aktarılması gerektiğini ve yaklaşık saniyede kaç token elde edeceğinizi göstereyim.

40 kart Dikkat belleği Saniyede token tahmini Düzenlenebilir veriler Sonuç bağlantısı

Donanımınız

Değerler listeden otomatik doldurulur ve üreticinin sağladığı katalog verileridir. Bunları değiştirebilirsiniz; çünkü gerçekte kullanılabilir bellek, çalıştırdığınız diğer uygulamalara bağlıdır. Apple bilgisayarlarda bellek işlemci ve grafik işlem birimi arasında ortaktır; bu nedenle belleğin tamamını modele ayıramazsınız.

Çalıştırmak istediğiniz model

Son iki değer modelin yapısını belirtir. Bu boyuttaki modeller için tipik değerleri giriyorum; model kartındaki kesin değerleri biliyorsanız kendi değerlerinizi yazın.

Sonuç

-
model ağırlıkları dikkat belleği ek yük boş
Model ağırlıkları
0
Bu kuantizasyonda GB
Dikkat belleği
0
Bu bağlam uzunluğunda GB
Toplam
0
GB
Tahmini hız
0
Saniyedeki token sayısı

Bu donanımdaki tüm kuantizasyonlar

Aynı parametre sayısı, farklı ağırlık hassasiyeti. Dört bitin altına inmek, özellikle Türkçe metinlerde ve kodda yanıt kalitesini genellikle gözle görülür biçimde düşürür.

KuantizasyonAğırlık başına bitAğırlıklarDikkat belleğiyle birlikte SığıyorSaniyedeki token sayısı

Ne kadar bağlamı işleyebilirsiniz?

Farklı bağlam uzunluklarında dikkat belleği

Şaşırtıcı olan kısım bu. Model rahatça sığıyor; ancak 100 bin tokenlık bağlamda bir anda bellek yetmiyor.

Sığabilecek en uzun bağlam

-

mevcut ayarlarda token, yani yaklaşık-Türkçe metinde kelime.

Bir tokenı 0,55 Türkçe kelime olarak hesaplıyorum; gerçek metinlerde sonuç böyle çıkıyor. Tam olaraktoken sayacında.

Nasıl çalıştırılır

Hızı bellek bant genişliğine göre hesaplıyorum; çünkü yanıt üretilirken darboğaz burasıdır: modelin her yeni token için tüm ağırlıklarını okuması gerekir. Yazılım yükü nedeniyle gerçek hız yüzde birkaç ile onlarca arasında daha düşük olabilir; katmanların bir kısmı sistem belleğine aktarılırsa RAM'e giden veri yolu onlarca kat daha yavaş olduğundan hız dramatik biçimde düşer. Bu değeri bir vaat değil, yaklaşık bir gösterge olarak değerlendirin.
Model fiyatları her gün OpenRouter üzerinden alınır; son güncelleme: 2026-11-11 05:16:16. Aynı veriler şunu da besler: Yapay zekâ maliyetleri sayfası.

// site haritası

parıldak rakamlarla 0arşivdeki yazılar0son 7 günün haberleri
× ‹ büyüt ›