Google Gemma açık ağırlık modeli ailesi

Google’ın Gemma ailesi dizüstü bilgisayarlar için iyi bir uzlaşma noktasıdır. Bir 4B kontrol noktası 8GB VRAM’e rahat bir şekilde sığar, lisans iç araçlar için yeterince hoşgörülüdür ve Ollama ağırlıkları tek bir komutla çeker. Ayrıca, mütevazı bir masaüstünde iyi çalışan tek küçük, açık ağırlıklı model değildir. Gemma 3 yayınlanmasından bu yana, aynı 16GB dizüstü ve 24GB masaüstünde altı diğer aileri test ettik ve bunlardan birkaçı bizi önemli olan görevlerde Gemma’yı yeniyor. Aşağıda yüklü tutmaya karar verdiğimiz Gemma alternatifleri bulunmaktadır.

Hızlı karşılaştırma

Model ailesi İçin en iyi Ücretsiz plan Lisans Öne çıkan özellik
Llama 3 (Meta) Genel sohbet, araç kullanımı Evet, Hugging Face’te ağırlıklar Meta topluluk lisansı En geniş araç ve niceleme desteği
Qwen 3 (Alibaba) Çok dilli akıl yürütme Evet Apache 2.0 Açıp kapatabildiğiniz yerleşik düşünce modu
Phi-4 (Microsoft) 8GB dizüstü bilgisayarlar Evet MIT Gigabayt başına en iyi küçük model akıl yürütme
Mistral 7B / Nemo Kod ve hızlı sohbet Evet Apache 2.0 Kutudan çıkış durumunda işlev çağırma
DeepSeek V3 / R1 distills Matematik, kod, düşünce zinciri Evet MIT (distills) Açık <think> etiketleri
IBM Granite 3.3 İşletme güvenli taslaklar Evet Apache 2.0 Yapılandırılmış çıkarımda güçlü
SmolLM 3 Raspberry Pi ve eski dizüstü bilgisayarlar Evet Apache 2.0 4GB RAM altında çalışan 3B modeli

İnsanlar neden Gemma alternatifleri arıyor

Gemma 3 yetenekli, ancak birkaç gerçek boşluk bizi diğer model ailelerine itiyor:

Alternatifler

Llama 3 (Meta) - En geniş ekosistem için en iyi

Llama 3, kendi yapay zekalarını barındıran çoğu insan için varsayılan yerel modeldir ve nedeni sıkıcıdır: her çalışan onu destekler, her niceleme biçimi onu önce hedefler ve her fine-tune topluluğu bunu yazıyor. 8B modeli, Gemma 4B’nin sığdığı aynı 16GB dizüstü bilgisayarda çalışır ve biraz daha fazla RAM alanı ile 70B modeli iş istasyonu GPU’larına ölçeklenir.

Eksik olduğu yer: Meta topluluk lisansı, Apache 2.0’ın bulunmadığı kullanım kısıtlamalarına sahiptir. Çok dilli kalite Qwen 3’ten geride.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: ollama pull llama3.1:8b ve Open WebUI veya LM Studio yapılandırmanızdaki model adını değiştirin. İstemler temiz bir şekilde taşınır. Sohbet şablonları farklıdır, bu nedenle sistem istemlerini bir kez yeniden çalıştırın.

İndir: ollama.com/library/llama3.1

Alt satır: araç genişliği ham kıyaslamalardan daha önemli olduğunda Llama 3’ü seçin. Apache 2.0 gerekiyorsa atlayın.

Qwen 3 (Alibaba) - En iyi çok yönlü varsayılan

Qwen 3, yerel kullanım için en güvenli genel amaçlı tavsiye haline geldi. Aile 0.6B ile 32B arasında yoğun kontrol noktalarını kapsar, artı 30B ve 235B MoE varyantı, bu nedenle VRAM’e göre seçebilir ve istem stilinizi değiştirmeden kontrol noktaları arasında geçişyapabilirsiniz. Matematik ve kod üzerindeki akıl yürütme kalitesi aynı parametre sayısında Gemma’yı yener ve çıkarım zamanında etkinleştirebileceğiniz uygun bir düşünce modu vardır.

Eksik olduğu yer: Alibaba’nın kullanıcı sayısı eşiği hakkındaki lisans hükümleri bazı işletmeleri rahatsız eder. MoE varyantları, mixture-of-experts’i destekleyen bir çalışana ihtiyaç duyar ve her masaüstü uygulaması bunu zarif bir şekilde işlemez.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: özdeş Ollama akışı. Gemma’nın yerleşik sistem istemi buluşsal yöntemlerini kullanırsanız, Qwen aynı talimatları kabul eder. CLI’de /set think ile düşünce modunu açın.

İndir: ollama.com/library/qwen3

Alt satır: daha fazla bağlam olmadan “yerel olarak ne çalıştırmalıyım” sorusunu kimseye tavsiye ettiğimiz model.

Phi-4 (Microsoft) - Zayıf donanım için en iyi

Phi-4 ve Phi-4-mini kardeşi küçük makineleri hedefler. 14B modeli akıl yürütme kıyaslama testlerinde ağırlığını aşar ve 3.8B’deki Phi-4-mini hiç GPU olmadan 8GB RAM’de çalışır. Microsoft her şeyi MIT altında lisanslıyor, bu nedenle belge olmadan ticari projelere uyuyor.

Eksik olduğu yer: genel sohbet Llama veya Qwen’den daha kuru hissettirirse ve yaratıcı yazı zayıftır. Pazarlama kopyası veya hikaye anlatımı için kullanılacak model değil.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: doğrudan değişim. Phi-4-mini bağlam penceresi daha küçüktür (tam modelde 128k, mini’de 32k), bu nedenle önce uzun belge istemlerini denetleyin.

İndir: ollama.com/library/phi4

Alt satır: eski dizüstü bilgisayarlar için Phi-4-mini’yi ve akıl yürütme kalitesi kişiliğinden daha önemli olduğunda Phi-4’ü seçin.

Mistral 7B ve Mistral Nemo - Kod ve işlev çağrısı için en iyi

Mistral 7B keskin kalır ve Mistral’ın NVIDIA ile inşa ettiği yeni Nemo 12B modeli, hızlı kod tamamlama ve güvenilir işlev çağrısı istediğimizde başvurduğumuz ailedir. Nemo’nun araç kullanımı test ettiğimiz her masaüstü çalışanda ilk denemede işe yaradı. Apache 2.0, koşul yok.

Eksik olduğu yer: temel modeller Llama 3’ten daha az konuşkandır ve çıktılar özlü hissettirilebilir. Daha yeni, daha büyük Mistral modelleri ticari API’lerinin arkasında kilididir.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: Ollama çekme, sohbet şablonunu Mistral’ın [INST] biçimine ayarlayın. Gemma’yı araç çağrısı ajanları için kullanırsanız, Nemo ilk çalıştırdığınızda yükseltme gibi hissettirecektir.

İndir: mistral.ai

Alt satır: Gemma’nın araç desteği sizi hayal kırıklığına uğrattığında alternatif.

DeepSeek V3 ve R1 distills - Akıl yürütme için en iyi

DeepSeek, bilmesi gereken iki aile nakleder: V3, güçlü bir genel amaçlı MoE modeli ve Llama ve Qwen bazlarını düşünen makinelere aklama yapan R1 distilleri. R1 distilleri <think> etiketlerinin içine düşünce zincirini ortaya çıkarırlar, bu da XDA yazarının “gerçekten cevap vermeden önce düşünen yerel bir LLM” demek istediği şeydir. Matematik kelime problemlerinde ve çok adımlı kod değişikliklerinde, R1 distilleri daha az VRAM’de çalışırken sıklıkla Gemma 3 27B’yi yenerler.

Eksik olduğu yer: düşünce modu belirteçleri tüketir, ilk belirteci gecikmesini yavaşlatır ve bağlamı yer. MoE V3 modeli çoğu masaüstü için ağır.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: deepseek-r1:14b çekme ve tam Gemma ile yaptığınız gibi isteme. Son kullanıcılar bunları görmemeli ise arayüzünüzden <think> etiketlerini filtreleyin.

İndir: ollama.com/library/deepseek-r1

Alt satır: akıl yürütme-odaklı seçim.

IBM Granite 3.3 - Yapılandırılmış çıkarmak için en iyi

IBM Granite sessiz, gösterişsiz ve çoğu yerel LLM’nin gerçekten kullanıldığı kurumsal iş konusunda çok iyidir: belgelerdeki alanları çıkarmak, e-postaları taslaklandırmak, biletleri sınıflandırmak. Apache 2.0 lisansı, kurumsal tarafta Watsonx araçları ve 8B modeli aynı donanımda Gemma’nın yanında çalışır.

Eksik olduğu yer: konuşmacı tonu katı. Yaratıcı görevler yasal bir metin gibi hissettirir.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: doğrudan değişim. Gemma’yı JSON modu istemi sarıcısı ile kullanırsanız, Granite bunu daha güvenilir bir şekilde gözetir.

İndir: ollama.com/library/granite3.3

Alt satır: çıkarım ve sınıflandırma boru hatları için sıkıcı doğru cevap.

SmolLM 3 - Eski dizüstü bilgisayarlar ve tek kartlı bilgisayarlar için en iyi

SmolLM 3, Hugging Face’ten küçük donanımda çalışacak şekilde tasarlanmış bir 3B modeldir. 4GB RAM altında sığar, bir Raspberry Pi 5’te önyükleme yapar ve tutarlı bir sohbet yürütür. Gemma 4B’yi akıl yürütmede geçmeyecektir, ancak Gemma’nın diske değişeceği bir makinede çalışmaya devam edecektir.

Eksik olduğu yer: bilgi kesme tarihi daha eski ve uzun bağlam geri çağırma daha zayıf.

Fiyatlandırma:

Gemma’dan geçiş: Ollama aracılığıyla çekme veya llama.cpp aracılığıyla doğrudan çalıştırma. Gemma’nın özel bilgi kesme tarihini varsayan herhangi bir istemi yeniden çalışmayı bekleyin.

İndir: huggingface.co/HuggingFaceTB/SmolLM3-3B

Alt satır: makine daha büyük bir şeyi işlemediğinde geri dönüş.

Nasıl seçilir

Önce bellek, sonra görev tarafından seçin.

Sık Sorulan Sorular

16GB dizüstü bilgisayar için Gemma’nın iyi bir alternatifi nedir? Qwen 3 8B veya Phi-4-mini her ikisi de uyar ve her ikisi de genel akıl yürütmede Gemma 3 4B’yi yener. Qwen 3 çok dilli işlerde kazanır, Phi matematikte kazanır.

DeepSeek R1 kodlama için Gemma’dan daha mı iyi? Çok adımlı hata ayıklama ve refactoring görevleri için, 14B’deki R1 distill genellikle Gemma 3 27B’yi yener, çünkü düşünce zinciri kaçırılan kenar durumlarını yakalamasına yardımcı olur.

Ollama’da Llama 3’ü Gemma’nın yanında çalıştırabilir miyim? Evet. Ollama talep üzerine modelleri değiştirir. Her ikisini de çekme, CLI’de veya Open WebUI’de ada göre değiştirme.

En hoşgörülü lisansa sahip en hafif yerel LLM hangisidir? Qwen 3, Mistral 7B, IBM Granite ve SmolLM 3 Apache 2.0 altında gemi. Phi-4 ve DeepSeek R1 distilleri MIT.

Gemma’nın yerleşik düşünce modu olan bir alternatifi var mı? Qwen 3’ün açık bir düşünce açma kapatması vardır ve DeepSeek R1 distilleri akıl yürütmeyi <think> etiketlerine kaydırırlar. Gemma 3 ne yapıyor ne de ifşa etmiyor.