Geliştiriciler için 30'dan Fazla Ücretsiz ve Açık Kaynak LLM API'si

Güçlü açık kaynaklı Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), son teknoloji yapay zeka yeteneklerine erişimi temelden değiştirdi. Geliştiriciler için bu devrim, ücretsiz API erişim katmanları veya önemli ilk krediler sunan platformların sayısının artmasıyla daha da güçleniyor. Bu sinerji, önemli maliyet engellerini ortadan kaldırarak mühendislerin, en son modeleri kullanarak, anında finansal taahhüt olmaksızın, sofistike yapay zeka destekli özellikleri denemelerine, prototip oluşturmalarına ve dağıtmalarına olanak tanır. 2025'e doğru bakarken, API'ler aracılığıyla serbestçe erişilebilen, yüksek kaliteli açık kaynaklı LLM'lerin manzarasını anlamak, inovasyon için çok önemlidir.

Bu makale, ücretsiz kullanım katmanları ile listelenen sağlayıcılar aracılığıyla sunulanlara odaklanarak, 30'dan fazla modelin teknik bir incelemesini sunmaktadır. Önemli model ailelerini, belirli varyantlarını, teknik özelliklerini (listelerden çıkarılabiliyorsa) ve ücretsiz erişimlerini kolaylaştıran platformları inceleyeceğiz.

(Yasal Uyarı: "Ücretsiz erişim", kaynak verilerine göre, ücretsiz katmanlar veya önemli deneme kredileri sunan platformlar aracılığıyla sunulan modellerle ilgilidir. Model kullanılabilirliği, belirli sürüm oluşturma, oran sınırları ve hizmet şartları sağlayıcılar tarafından değiştirilebilir. Her zaman sağlayıcının resmi belgelerine başvurun.)

Meta'nın Llama'sı: Localllama Nereden Geliyor

Meta'nın Llama (Büyük Dil Modeli Meta AI) ailesi, açık kaynaklı LLM hareketini yönlendirmede çok önemli bir rol oynamıştır. Her ardışık yineleme, mimaride, eğitim verilerinde ve genel performansta önemli gelişmeler temsil eder ve genellikle açık modeller için ölçütler belirler. Birçok platform, ücretsiz katmanlarında çeşitli Llama sürümlerinden yararlanır.

API aracılığıyla Serbestçe Erişilebilen Temel Llama Modelleri:

• Llama 2 (7B/13B Chat): Daha eski, temel Llama 2 modelleri, özellikle nicelenmiş sürümler (AWQ, INT8), öncelikle Cloudflare Workers AI aracılığıyla erişilebilir kalır. Bunlar verimli temel çizgiler olarak hizmet eder.
• Llama 3 8B Instruct: Performans ve hesaplama verimliliğinin dengesiyle bilinen, Llama 3 neslinden oldukça saygın, daha küçük bir model. Groq, Cloudflare (standart ve AWQ), OVH, Cerebras ve GitHub Modelleri dahil olmak üzere ücretsiz katmanlarda yaygın olarak mevcuttur.
• Llama 3 70B Instruct: Karmaşık muhakeme ve oluşturma görevleri için önemli ölçüde daha fazla kapasite sunan, ilk Llama 3 sürümündeki daha büyük eşdeğeri. Ücretsiz katmanlarda bulunması daha az yaygındır, ancak genellikle Groq ve GitHub Modelleri gibi platformlarda daha katı sınırlamalarla bulunabilir.
• Llama 3.1 8B Instruct: 8B modelinde yinelemeli bir iyileştirme. Groq, Cerebras, OVH, Cloudflare (standart, AWQ, FP8), GitHub Modelleri, Google Cloud (önizleme), Sambanova (deneme), Scaleway (deneme) ve Hyperbolic (deneme) üzerinde görünerek ücretsiz katmanlarda güçlü bir kullanılabilirliğe sahiptir. Cloudflare ve GitHub'daki FP8 kullanılabilirliği, kenar veya kaynak kısıtlı ortamlar için optimize edilmiş dağıtımı vurgular.
• Llama 3.1 70B Instruct: 3.1 serisindeki ilgili daha büyük model. Ücretsiz erişim noktaları arasında OVH, GitHub Modelleri, Google Cloud (önizleme), Scaleway (deneme), Hyperbolic (deneme) ve Sambanova (deneme) bulunur.
• Llama 3.1 405B (Base/Instruct): Parametre sayısı açısından Llama 3.1 serisinin zirvesini temsil eder. Hyperbolic ve Sambanova Cloud gibi platformlarda ücretsiz denemeler aracılığıyla erişim not edilir. GitHub Modelleri de erişimi listeler. Bu ölçek genellikle önemli hesaplama kaynakları içerir.
• Llama 3.2 (1B/3B Instruct): Kaynak kullanımının en önemli olduğu senaryoları hedefleyen, yeni, son derece verimli küçük modeller. Cloudflare ve Hyperbolic ve Sambanova'da ücretsiz denemeler aracılığıyla kullanılabilir.
• Llama 3.2 (11B/90B) Vision Instruct: Görsel yetenekleri entegre eden çok modlu varyantlar. 11B sürümü, Together'ın özel ücretsiz katmanında ve Cloudflare'de dikkat çekici bir şekilde mevcuttur, daha büyük 90B sürümü ise Google Cloud'da önizleme sırasında ücretsiz olarak listelenir ve Sambanova'da denemeler aracılığıyla kullanılabilir. Bu, Llama ailesi için çok modlu görevlere önemli bir genişlemeyi işaret ediyor.
• Llama 3.3 70B Instruct: Daha yeni, yüksek oranda talimat ayarlı bir model. Ücretsiz katmanlarda kullanılabilirliği oldukça iyidir, Cerebras, Groq (8B'den daha düşük günlük limitlerle), OVH, Together (özel ücretsiz katman), Google Cloud (önizleme), GitHub Modelleri ve Hyperbolic ve Sambanova'da denemeler tarafından sunulur.
• Llama 4 Scout / Maverick Instruct: Meta'dan yeni nesil önizleme modelleri. Scout, verimliliğe odaklanıyor gibi görünüyor (16E muhtemelen Mixture-of-Experts parametrelerini ifade ederken), Maverick (128E) daha yüksek performansı hedefliyor. Her ikisi de Groq (daha düşük günlük limitlerle), Cerebras (8K bağlam limiti), Google Cloud (önizleme), GitHub Modelleri (Maverick için FP8 varyantı) ve Sambanova ve Chutes'ta denemeler aracılığıyla kullanılabilir.
• Llama Guard (7B / 3 8B): Giriş/çıkış filtreleme ve içerik denetimi gibi yapay zeka güvenliği görevleri için özel olarak tasarlanmış modeller. Cloudflare (AWQ 7B) ve Groq / Sambanova (deneme) / GitHub Modelleri (3 8B) aracılığıyla kullanılabilir.

Llama Ailesi Vurgusu (Ücretsiz Katman Erişimi): Llama 3.3 70B Instruct, hem son zamanlarda, büyük, yüksek performanslı bir model olması hem de birden fazla ücretsiz katmanda (Cerebras, Groq, OVH, Together) ve önizlemelerde/denemelerde (Google Cloud, GitHub, Hyperbolic, Sambanova) nispeten geniş bir kullanılabilirliğe sahip olması nedeniyle öne çıkıyor. Çok modlu görevler için, Together'ın ücretsiz katmanındaki Llama 3.2 11B Vision Instruct ve Cloudflare, önemli bir erişilebilir seçenektir. Maksimum verimlilik için, Llama 3.1 8B Instruct varyantları (nicelenmiş AWQ/FP8 dahil) yaygın bir kullanılabilirlik sunar.

Mistral AI: Aşkla Fransızca'dan

Mistral AI, genellikle Grouped-Query Attention (GQA) ve Sliding Window Attention (SWA) gibi mimari yenilikler kullanarak, parametre sayılarına göre olağanüstü performans sergileyen açık ağırlıklı modeller yayınlayarak hızla öne çıktı.

API aracılığıyla Serbestçe Erişilebilen Temel Mistral Modelleri:

• Mistral 7B Instruct (v0.1, v0.2, v0.3): 7B parametre sınıfı için yüksek ölçütler belirleyen temel bir model. Çeşitli sürümleri, OpenRouter, Cloudflare (v0.1, v0.2 standart/AWQ/LoRA), OVH (v0.3) ve Sambanova'da denemeler (E5-Mistral ince ayarı) dahil olmak üzere ücretsiz katmanlarda yaygın olarak mevcuttur. Çok yönlülüğü onu mükemmel bir başlangıç noktası yapar.
• Mixtral 8x7B Instruct v0.1: Yüksek performanslı bir Sparse Mixture-of-Experts (SMoE) modeli. Her bir belirteç, toplam parametrelerin yalnızca bir kısmını (tipik olarak her biri 7B parametreye sahip iki 'uzman') işler ve ~14B yoğun bir modele daha yakın hesaplama verimliliği sağlar, ancak performans genellikle çok daha büyük modellerle rekabet eder. OVH'nin ücretsiz beta katmanından erişilebilir.
• Mistral Nemo: Mistral'den daha yeni bir mimari. OpenRouter, OVH, GitHub Modelleri ve Scaleway'in denemesi aracılığıyla kullanılabilir.
• Mistral Small 3.1 24B Instruct: Mistral'den özel bir model, ancak erişim OpenRouter ve Cloudflare'deki ücretsiz katmanlar aracılığıyla ve Scaleway ve GitHub Modelleri'ndeki denemeler aracılığıyla sağlanır. Not: Güçlü olsa da, bu kesinlikle açık kaynaklı bir model değildir, ancak listelenen ücretsiz API kullanılabilirliği nedeniyle dahil edilmiştir.
• Zephyr 7B Beta: Geliştirilmiş talimat takibi ve sohbet yetenekleriyle bilinen, HuggingFace H4 tarafından Mistral 7B'nin popüler bir ince ayarı. OpenRouter ve Cloudflare (AWQ) aracılığıyla kullanılabilir.
• Hermes 2 Pro Mistral 7B: Mistral 7B'ye dayalı, bir başka saygın ince ayar. Cloudflare'in ücretsiz katmanından erişilebilir.
• OpenHermes 2.5 Mistral 7B: Yine bir Mistral 7B ince ayarı, Cloudflare (AWQ) aracılığıyla kullanılabilir.

Mistral Ailesi Vurgusu (Ücretsiz Katman Erişimi): Mistral 7B Instruct (herhangi bir sürüm), kanıtlanmış sicili, mükemmel performans/parametre ve çok sayıda ücretsiz API sağlayıcısı (OpenRouter, Cloudflare, OVH) genelinde son derece geniş kullanılabilirliği nedeniyle öne çıkmaya devam ediyor. SMoE mimarisi araştırması yapmak isteyen geliştiriciler için, OVH'nin ücretsiz katmanındaki Mixtral 8x7B Instruct önemli bir tekliftir.

Google Gemma: Küçük ama Güçlü

Gemma, Google'ın amiral gemisi Gemini modelleriyle paylaşılan araştırma ve teknoloji kullanılarak geliştirilen açık model ailesini temsil eder. Çeşitli boyutlar sunarlar ve sorumlu yapay zeka geliştirme için tasarlanmıştır.

API aracılığıyla Serbestçe Erişilebilen Temel Gemma Modelleri:

• Gemma 2B Instruct: Daha az talepkar görevler veya kaynak kısıtlı ortamlar için uygun, daha küçük bir model. Cloudflare (LoRA varyantı) aracılığıyla kullanılabilir.
• Gemma 7B Instruct: Yetenekli, orta ölçekli bir model. Cloudflare (standart ve LoRA varyantları) aracılığıyla kullanılabilir.
• Gemma 2 9B Instruct: Orijinal 7B modelinin halefi, geliştirilmiş yetenekler sunar. OpenRouter ve Groq ücretsiz katmanlarından erişilebilir.
• Gemma 3 (1B, 4B, 12B, 27B) Instruct: Geniş bir boyut yelpazesini kapsayan en son nesil. Daha küçük 1B ve 4B modelleri OpenRouter ve Google AI Studio'da bulunur. 12B, OpenRouter, Google AI Studio ve Cloudflare'de bulunur. Daha büyük 27B modeli, OpenRouter, Google AI Studio ve Scaleway'in denemesi aracılığıyla kullanılabilir. Google AI Studio, bunlar için cömert ücretsiz kotalar sağlar.

Gemma Ailesi Vurgusu (Ücretsiz Katman Erişimi): Gemma 3 serisi, özellikle 12B Instruct ve 27B Instruct, OpenRouter ve Google AI Studio (yüksek limitlerle) aracılığıyla ücretsiz olarak sunulan en son gelişmeleri temsil eder. Gemma 3 hattı içindeki boyutlar (1B ila 27B) genelinde ücretsiz katmanlarda (OpenRouter/Google AI Studio/Cloudflare/Scaleway) yaygın kullanılabilirlik, onu deney için çok yönlü bir aile yapar. Groq'daki Gemma 2 9B Instruct ayrıca yüksek hızlı çıkarım erişimi sunar.

Alibaba'nın Qwen'i: En İyi Açık Kaynaklı Çok Modelli ve Çok Dilli LLM mi?

Alibaba'nın Qwen (Tongyi Qianwen) modelleri, özellikle çok dilli bağlamlarda ve daha yakın zamanda, vizyon-dil görevlerinde güçlü yetenekler sergiledi.

API aracılığıyla Serbestçe Erişilebilen Temel Qwen Modelleri:

• Qwen 1.5 Chat (0.5B, 1.8B, 7B, 14B): Ölçeklenebilir dağıtımlar için uygun, genellikle verimli AWQ (Etkinlik farkındalıklı Ağırlık Nicellemesi) formatında, Cloudflare'in ücretsiz katmanında bulunan bir dizi sohbet ayarlı model.
• Qwen 2.5 7B Instruct: En son nesil 7B talimat takibi modeli. OpenRouter aracılığıyla kullanılabilir.
• Qwen 2.5 72B Instruct: En yeni seriden büyük, güçlü bir talimat ayarlı model. OpenRouter ve Hyperbolic'te denemeler aracılığıyla kullanılabilir.
• Qwen 2.5 VL (Vision Language) Instruct (3B, 7B, 32B, 72B): Hem metni hem de görüntüleri yorumlayabilen çok modlu varyantlar. OpenRouter'da çeşitli boyutlarda, 72B de OVH'de ve Hyperbolic'te denemeler aracılığıyla kullanılabilir. Boyutlar genelinde bu güçlü çok modlu teklif, önemli bir özelliktir.
• Qwen QwQ 32B: OpenRouter (Önizleme dahil), Groq, Cloudflare ve Sambanova ve Hyperbolic'te denemeler aracılığıyla kullanılabilen belirli bir varyant.
• Qwen2.5 Coder 32B Instruct: Kodlama görevleri için uzmanlaşmış büyük bir model. OpenRouter, OVH, Cloudflare ve Hyperbolic ve Scaleway'de denemeler aracılığıyla kullanılabilir.

Qwen Ailesi Vurgusu (Ücretsiz Katman Erişimi): Qwen 2.5 VL Instruct serisi, ücretsiz erişim bağlamında vizyon-dil görevleri için birden fazla boyutta (3B ila 72B) geniş kullanılabilirliği (OpenRouter, OVH, Hyperbolic denemesi) nedeniyle önemli bir vurgudur. Kodlama için, Qwen2.5 Coder 32B Instruct, güçlü, serbestçe erişilebilen bir seçenektir (OpenRouter, OVH, Cloudflare).

Microsoft'un Phi'si: Başka Bir Yol

Microsoft'un Phi modelleri, yüksek performans için her zaman daha büyük parametre sayılarının gerekli olduğu düşüncesine meydan okuyor. Özenle seçilmiş "ders kitabı kalitesinde" veriler üzerinde eğitilmişlerdir ve nispeten küçük modellerde etkileyici muhakeme ve dil anlama yetenekleri sağlar.

API aracılığıyla Serbestçe Erişilebilen Temel Phi Modelleri:

• Phi-2: Şaşırtıcı derecede güçlü muhakeme yeteneğiyle bilinen, "küçük model" felsefesinin erken bir gösterimi. Cloudflare aracılığıyla kullanılabilir.
• Phi-3 Mini / Small / Medium Instruct: Çeşitli boyutlarda (Mini ~3.8B, Small ~7B, Medium ~14B parametre) ve bağlam uzunluklarında (4k/8k standart, 128k genişletilmiş) mevcuttur. Bunlara erişim öncelikle GitHub Modelleri'nin ücretsiz katmanı aracılığıyla listelenir. 128k bağlam varyantları, uzun belgeleri işlemek için özellikle dikkat çekicidir.
• (Deneysel/Önizleme) Phi-3.5/Phi-4: Gelecekteki yönleri gösteren, MoE, vizyon ve potansiyel olarak daha büyük temel modeller dahil olmak üzere, GitHub Modelleri'nde listelenen daha yeni yinelemeler.

Phi Ailesi Vurgusu (Ücretsiz Katman Erişimi): GitHub Modelleri aracılığıyla erişilebilen Phi-3 serisi (Mini, Small, Medium) 128k bağlam uzunluğu varyantları öne çıkıyor. Kompakt model boyutu, güçlü performans (boyuta göre) ve olağanüstü uzun bağlam penceresinin bu kombinasyonu, onları ücretsiz katman manzarasında benzersiz teklifler haline getiriyor ve kapsamlı metin analizi gerektiren görevler için idealdir.

DeepSeek: Düşünen Balina

DeepSeek AI, programlama ve matematik gibi özel alanlarda olağanüstü yeterlilik sergileyen açık kaynaklı modeller yayınlayarak bir niş oluşturdu.

API aracılığıyla Serbestçe Erişilebilen Temel DeepSeek Modelleri:

• DeepSeek Coder (6.7B Base/Instruct): Odaklanmış kod oluşturma modelleri. Talimat sürümü Cloudflare (AWQ) aracılığıyla kullanılabilir.
• DeepSeek Math 7B Instruct: Özellikle matematiksel problem çözme için ince ayarlanmış bir model. Cloudflare aracılığıyla erişilebilir.
• DeepSeek V3 / V3 0324: OpenRouter ve Hyperbolic ve Sambanova'da denemeler aracılığıyla kullanılabilen genel sohbet modelleri.
• DeepSeek R1: OpenRouter ve Sambanova ve Chutes'ta denemeler aracılığıyla kullanılabilen temel bir model.
• DeepSeek R1 Distill (Llama 70B / Qwen 14B / Qwen 32B): Daha kompakt bir biçimde daha büyük modellerin özünü yakalamayı amaçlayan bilgi damıtma modelleri. OpenRouter, Groq (Llama 70B), OVH (Llama 70B), Cloudflare (Qwen 32B), Together (Llama 70B ücretsiz katmanı), Scaleway (Llama 70B/8B denemesi) ve Sambanova'da denemeler aracılığıyla yaygın olarak kullanılabilir.

DeepSeek Ailesi Vurgusu (Ücretsiz Katman Erişimi): Cloudflare'deki DeepSeek Coder ve DeepSeek Math modelleri, ücretsiz olarak sunulan değerli özel araçlardır. Ek olarak, DeepSeek R1 Distill Llama 70B, birden fazla ücretsiz katmanda (OpenRouter, Groq, OVH, Together) yaygın olarak bulunmasıyla dikkat çekicidir ve büyük bir modelin damıtılmış bir sürümünü sunar.

Ücretsiz API'ler Aracılığıyla Diğer Önemli Açık Modeller

Büyük ailelerin ötesinde, çeşitli diğer ince ayarlı veya özel açık modeller ücretsiz katmanlarda görünür:

• OpenChat 3.5 0106: Cloudflare aracılığıyla kullanılabilir.
• Starling LM 7B Beta: Cloudflare aracılığıyla kullanılabilir.
• SQLCoder 7B 2: SQL oluşturma için uzmanlaşmış, Cloudflare aracılığıyla kullanılabilir.
• Dolphin / DeepHermes / Featherless / Rogue Rose / OlympicCoder / QwQ ArliAI: Çeşitli ince ayarlar ve deneysel modeller öncelikle OpenRouter ve/veya Chutes ücretsiz katmanlarından erişilebilir.

Bu Ücretsiz API'lere Nasıl Erişilir ve Bunlar Nasıl Kullanılır

Erişim elde etmek tipik olarak bir veya daha fazla sağlayıcı platformuna kaydolmayı içerir. Bu platformlar şunlardan oluşur:

• Toplayıcılar: Çeşitli kaynaklardan modeller için birleşik bir arayüz sağlayan OpenRouter gibi, genellikle birçok ücretsiz seçenek içerir. Unify, deneme kredileriyle bir yönlendirici olarak hareket eder.
• Bulut Sağlayıcıları: Google Cloud (Vertex AI), Cloudflare (Workers AI), OVH Cloud (AI Uç Noktaları), Scaleway, daha geniş bulut ekosistemlerine entegre edilmiş ücretsiz katmanlar veya önizlemeler sunar. Genellikle hesap kurulumu gerektirir, bazen ödeme doğrulaması (ücretsiz katmanlar için bile).
• Özel LLM Sağlayıcıları: Groq (düşük gecikmeli çıkarıma odaklanmıştır), Mistral, Cerebras, Together, ücretli seçeneklerin yanı sıra ücretsiz katmanlar veya özel ücretsiz modeller sunar. Genellikle kaydolma, potansiyel olarak telefon doğrulaması gerektirir.
• Platform Entegrasyonları: GitHub Modelleri, LLM erişimini geliştirici iş akışına entegre eder ve Copilot aboneliklerine bağlı sınırlamalarla.
• Hesaplama Platformları: Modal, Baseten, kullanım için ödeme yaptığınız genel hesaplama platformları sunar, ancak önemli aylık ücretsiz krediler ($30) sağlar ve bu da önemli LLM denemeleri için yeterlidir.
• Deneme Kredisi Sağlayıcıları: Fireworks, Nebius, Novita, AI21, Upstage, NLP Cloud, Hyperbolic, Sambanova, model tekliflerini keşfetmek için ilk dolar veya belirteç kredileri sağlar.

Teknik Hususlar:

• API Anahtarları: Kimlik doğrulama için önemlidir; bunları güvenli tutun.
• Oran Sınırları: Ücretsiz katmanların değişmez bir şekilde sınırları vardır (Dakika/Gün Başına İstekler, Dakika/Ay Başına Belirteçler, eşzamanlı istekler). Bunlar, uygulama uygulanabilirliği için çok önemli faktörlerdir. README.md, birçok sağlayıcı için bunları kapsamlı bir şekilde ayrıntılandırır (örneğin, Groq'un değişen günlük limitleri, Google AI Studio'nun ayrıntılı belirteç/istek limitleri, OVH'nin basit RPM limiti).
• Kotalar: Oran sınırlarına benzer, ancak genellikle bir dönem boyunca toplam kullanımı tanımlar (örneğin, Cohere'in aylık istek limiti, Cloudflare'in günlük nöron tahsisi, Scaleway'in toplam ücretsiz belirteçleri).
• Nicelleme: AWQ (Etkinlik farkındalıklı Ağırlık Nicellemesi) veya FP8 (8 bit Kayan Nokta) gibi teknikler, özellikle Cloudflare ve GitHub Modelleri'nde, model boyutunu ve hesaplama gereksinimlerini azaltmak, ücretsiz veya uygun maliyetli altyapıda dağıtıma olanak sağlamak için sıklıkla kullanılır. Bu, verimlilik için bir miktar hassasiyetten ödün verir.
• Bağlam Pencereleri: Önemli ölçüde değişir (örneğin, Cerebras ücretsiz katmanı 8K ile sınırlıdır, Phi-3 128K sunar). Görev gereksinimlerine göre seçin.
• Veri Gizliliği/Kullanımı: Özellikle model eğitimi için veri kullanımıyla ilgili olarak sağlayıcı politikalarının farkında olun (örneğin, Google AI Studio notları, Mistral Deneme planı).

Peki, Her Kullanım Durumu İçin En İyi Açık Kaynaklı LLM Nedir?

"En iyi" ücretsiz, açık kaynaklı LLM API'sini seçmek, belirli geliştirme görevine büyük ölçüde bağlıdır:

• Genel Sohbet/Talimat Takibi: Llama 3.x Instruct, Mistral 7B Instruct, Mixtral 8x7B, Gemma 2/3 Instruct, Qwen 2.5 Instruct güçlü rakiplerdir. Mistral 7B veya Llama 3.1 8B gibi yaygın olarak bulunan seçeneklerle başlayın.
• Kodlama: DeepSeek Coder, Qwen2.5 Coder, Llama 4 Scout/Maverick (genellikle kodlama ölçütlerini gösterir), Codestral (Mistral, ücretsiz katman).
• Çok Modlu (Metin + Görüntü): Llama 3.2 Vision Instruct, Qwen 2.5 VL Instruct serisi, Phi-3.5 Vision, Aya Vision. OpenRouter, Cloudflare, Together, Google Cloud'daki kullanılabilirliği kontrol edin.
• Uzun Bağlam İşleme: GitHub Modelleri aracılığıyla Phi-3 128k varyantları.
• Yüksek Çıkarım Hızı: Groq genellikle önde gelir ve Llama 3 varyantları, Gemma 2, Mixtral (Mistral Saba aracılığıyla) vb. sunar.
• Maksimum Güç (Ücretsiz Katmanlar/Önizlemeler Aracılığıyla): Llama 3.3 70B (birden fazla sağlayıcı), Llama 3.1 405B (denemeler), Qwen 2.5 72B gibi en büyük mevcut modellere, potansiyel olarak Google Cloud veya GitHub'daki deneysel önizlemelere bakın.
• Verimlilik/Kaynak Kısıtlamaları: Llama 3.2 (1B/3B), Phi-3 Mini, Gemma 3 (1B/4B) veya Cloudflare/GitHub'daki nicelenmiş modeller (AWQ/FP8) gibi daha küçük modeller idealdir.

Sonuç

Açık kaynaklı LLM'lerin zengin ekosistemi, erişilebilir ücretsiz API katmanlarıyla birleştiğinde, 2025'te geliştiriciler için benzeri görülmemiş bir fırsat sunuyor. Llama 3 ve Mistral 7B gibi çok yönlü sohbet modellerinden, DeepSeek Coder gibi özel kodlama motorlarına ve Qwen VL gibi çok modlu güç merkezlerine kadar, ilk maliyet olmaksızın deney ve entegrasyon için çok çeşitli yetenekler mevcuttur. Geliştiriciler, modelleri, erişim sunan platformları ve oran sınırları ve bağlam pencereleri gibi ilgili teknik kısıtlamaları anlayarak, yapay zeka destekli uygulamaların yeni neslini oluşturmak için bu kaynaklardan etkili bir şekilde yararlanabilirler. En son ayrıntılar için sağlayıcı belgelerine başvurun ve bu değerli kaynakları her zaman sorumlu bir şekilde kullanın.