Donanımınıza en uygun yapay zekâ modelini bulun
Whichllm, donanımınız üzerinde en yüksek performansı gösteren yerel büyük dil modellerini (large language models) belirlemenizi sağlayan bir araçtır. Parametre sayısından ziyade güncel kıyaslama testlerine (benchmarks) odaklanan bu Python tabanlı yazılım, tek komutla en uygun modeli seçmenize olanak tanır.
Güncelleme
- 5 Kasım 2026: Yıldız 6.817 → 6.822, son sürüm v0.6.4 (4 Kasım 2026).
- 3 Kasım 2026: Yıldız 6.803 → 6.817, son sürüm v0.6.0 (2 Kasım 2026).
- 29 Ekim 2026: Yıldız 6.767 → 6.803, son sürüm v0.5.23 (28 Ekim 2026).
- 19 Ekim 2026: Yıldız 6.719 → 6.767, son sürüm v0.5.21 (19 Ekim 2026).
Ne kazandırır?
- Donanımınıza en uygun yerel dil modelini güncel kıyaslama verileriyle belirler.
- GPU ve sistem özelliklerini otomatik algılayarak performans tahmini yapar.
- Tek komutla model indirme, sohbet başlatma ve Python kod örneği oluşturma imkanı sunar.
Kurulum
uv tool install whichllm
uv tool upgrade whichllm # update an existing installbrew install andyyyy64/whichllm/whichllm
pip install whichllmÇalıştırma
whichllmwhichllm run "qwen 2.5 1.5b gguf"Kod bilmiyorsanız
Whichllm aracını kullanarak donanım özelliklerime en uygun yerel büyük dil modellerini listelemek ve bu modellerin performans tahminlerini görmek istiyorum. Sistemimdeki GPU veya CPU kapasitesine göre en yüksek benchmark puanına sahip modelleri nasıl filtreleyebilirim, ayrıca belirli bir model için gerekli olan donanım planlamasını nasıl yapabilirim?
Depo: https://github.com/Andyyyy64/whichllm. Kurulum ve çalıştırmada bu deponun README dosyasındaki resmî talimatları esas al.
Başlamadan önce hangi işletim sisteminde çalıştığımızı ve gerekli araçların (ör. Python, Node.js, Git, Docker) kurulu olup olmadığını kontrol et; eksik olanları bu sisteme göre adım adım kur.
Çalışmak için yeni ve boş bir klasör oluştur. Bu klasörün dışındaki dosyalarıma dokunma, hiçbir şeyi silme. Her komutu çalıştırmadan önce ne yapacağını bir cümleyle söyle.
Her adımın sonunda ekranda ne görmem gerektiğini söyle. Bir hata oluşursa hata mesajını sana olduğu gibi yapıştıracağım, birlikte düzeltelim.
Bağlantılar
TreScout bu aracı geliştirmedi · GitHub trendlerinde keşfedip Türkçe tanıttı. Tanıtım metni deponun kendi belgelerinden yapay zekâ ile hazırlandı. Bu sayfa deponun 2026-06-09 tarihindeki hâlini anlatır: Yıldız sayısı ve yazdığımız metin o güne aittir, depo sonrasında değişmiş olabilir. Güncel durum için depo bağlantısına bakın.