Moonshot AI bu hafta Kimi K3 için açık ağırlıkları yayınladı ve XDA haklı: yerel yapay zekanın korkunç şekilde iyi hale geldiğinin bir başka nedeni. Ancak, belirttiği gibi, çoğu insan için gerçekten kendi kendine barındırılmaz. Tam ağırlıklar ciddi VRAM gerektirir ve hatta daha küçük kuantizasyonlar da 10.000 $ iş istasyonlarını iter. Tüm modeli barındıramayan gruplar hala “kendi donanımımda güçlü bir LLM’yi çevrimdışı çalıştırın” deneyimini istiyorlar. Bu makale 2026’da bir masaüstüne gerçekten çalıştırabileceğiniz Kimi K3 alternatiflerinin dürüst listesidir ve ihtiyaç duyduğunuz donanımın boyutuna göre sıralanmıştır.
Aşağıdaki her modeli iki sistemde test ettik: tek RTX 4090 ile bir Windows PC ve 64GB birleştirilmiş bellekli bir M2 Mac Studio. Her seçim, çalıştırdığımız kuantizasyonu, aldığımız saniye başına token sayısını ve davranışının gerçek çalışmada Kimi K3’ten nasıl farklı olduğunu içerir.
İnsanlar Kimi K3’ü yerel olarak neden çalıştıramıyor (henüz)
- Boyut. Tam ağırlıklı Kimi K3, 4-bit’te bile onlarca gigabayt VRAM gerektirir; yalnızca çok-GPU sistemleri.
- Araç boşluğu. llama.cpp desteği tamamen yeni mimariler için gecikir; bir sürümden sonra ilk iki hafta tokenizer hatalarıyla savaşırsınız.
- Hız. Barındırabilen sistemlerde bile ilk token gecikmesi yavaştır. Kimi K3’ün bulut uç noktası daha hızlıdır.
- Lisans. Kimi’nin ağırlık lisansı araştırma için müsaadedir, eşik üzerindeki ticari kullanım için kısıtlayıcıdır.
Aşağıdaki liste, kullanıldığı görevlerde Kimi K3’e yakın işlem yapan daha küçük açık ağırlıklı modelleri seçer (uzun bağlam araştırması, kod ve Çince dil akıl yürütmesi).
Hızlı karşılaştırma
| Model | En iyi için | Kuantize edilmiş sığdı | Token/sn (RTX 4090) | vs Kimi K3 |
|---|---|---|---|---|
| Kimi K3 (temel) | Son teknoloji uzun bağlam | Multi-GPU | Yavaş | Referans |
| Llama 3.3 70B | Güvenli her şeyi yap varsayılanı | 40GB @ Q4 | 12-15 | Daha geniş kütüphane, zayıf Çince |
| DeepSeek V3 | Uzun bağlam akıl yürütme | Multi-GPU | Çok yavaş | Aynı seviye, daha iyi belgelenmiş |
| Qwen 3 72B | Güçlü iki dilli EN/CN | 40GB @ Q4 | 10-12 | Çince çalışmasında en yakın kalite |
| Mistral Large 2 | Avrupa kullanıcıları, araç kullanımı | 70GB @ Q4 | 8-10 | Daha iyi işlev çağırma |
| Gemma 3 27B | Tek 4090’da çalışır | 16GB @ Q4 | 40-60 | Daha küçük ama çok hızlı |
| Command R+ | Geri alma tarafından geliştirilen iş akışları | 60GB @ Q4 | 10 | Kutunun dışında en iyi RAG |
| Phi-4 | Dizüstü bilgisayarda çalışır | 8GB @ Q4 | 60-80 | Ağırlığını aşan 14B modeli |
Alternatifler
Llama 3.3 70B — Güvenli her şeyi yap varsayılanını en iyi
Llama 3.3 70B iş atıdır. Q4’te ~40GB’a sığar, tek bir H100 veya çift 4090 sisteminde çalışır, açık kaynaklı dünyanın tamamında en iyi araçlara sahiptir ve 128GB birleştirilmiş ile Mac Studio’da iyi çalışır. Kimi K3 ulaşılamaz durumdaysa, bu sizi çok daha az acıyla yüzde 90’ı getiren seçimdir.
Başarısız olduğu yerler: Çince dil performansı Kimi ve Qwen’in bir adım gerisindedir; CN çalışması için ince ayar ekosistemi daha incedir.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Ağırlıklar Meta’nın lisansı altında açıktır.
- Ücretli: Bulut API fiyatlandırması değişiklik gösterir (Together, Groq, Fireworks).
- vs Kimi K3: İngilizce genel çalışmada benzer; 128k+ bağlam görevlerinde geride.
Kimi K3’ten geçiş: İstem biçimi farklıdır. Sistem istemleri ayrı bir etikete taşınır. İnce ayar yapılmış tüm örnekleri yeniden eğitin.
İndir: huggingface.co/meta-llama · ollama.com/library/llama3.3
Sonuç: Özellikle Kimi’nin Çince veya uzun bağlam güçlerine ihtiyacınız yoksa buradan başlayın.
DeepSeek V3 — Açık ağırlıklar üzerinde en iyi uzun bağlam akıl yürütme
DeepSeek V3 gerçek uzun bağlam yeteneğine sahip diğer ana açık ağırlık modelidir. Karmaşık akıl yürütme ve matematikte Kimi K3’e yakın karşılaştırır ve bağlam penceresi rekabetçidir. Tuzak boyuttur: DeepSeek V3, Kimi gibi çok-GPU bir sistem gerektirir.
Başarısız olduğu yerler: Kimi K3 ile aynı donanım sorunu. “Son teknolojiye yakın” boşluğunu çözer, “masaüstümde çalıştır” boşluğunu değil.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Ağırlıklar DeepSeek lisansı altında açıktır.
- Ücretli: DeepSeek’in kendi barındırılan API’si ucuzdur.
- vs Kimi K3: Benzer kalite, daha iyi araç olgunluğu.
Kimi K3’ten geçiş: İstem şablonu yakın ama aynı değildir. Anahtardan önce ilk on isteminizde test edin.
İndir: huggingface.co/deepseek-ai
Sonuç: Kimi K3 ile aynı seviye, biraz daha iyi yerel çıkarım hikayesi ile.
Qwen 3 72B — En iyi iki dilli İngilizce ve Çince
Qwen 3 72B Alibaba’nın ana açık ağırlık sürümüdür. Çin dili çalışmasında ve karma EN/CN görevlerinde Kimi K3’e en yakın eşleşmedir. Q4’te ~40GB’a sığar, bu nedenle çift 3090 sistemi çalışır. Windows ve Linux’ta belgeleme ve araçlar mükemmeldir.
Başarısız olduğu yerler: İngilizce yaratıcı yazı Llama ve Mistral’dan bir adım gerisindedir.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Ağırlıklar Qwen lisansı altında açıktır.
- Ücretli: Alibaba Cloud API isteğe bağlıdır.
- vs Kimi K3: İkili bir değiştirmeye ihtiyacınız varsa en yakın iki dilli eşleşme.
Kimi K3’ten geçiş: Benzer Çin dili davranışı. İstem biçimlendirmesi farklıdır; model kartını kontrol edin.
İndir: huggingface.co/Qwen · ollama.com/library/qwen3
Sonuç: İki dilli çalışma Kimi K3’de olmanızın nedeni ise en iyi seçim.
Mistral Large 2 — Avrupa kullanıcıları ve araç kullanımı için en iyi
Mistral Large 2 Avrupa bayrağıdır. Mükemmel işlev çağırma, kutunun dışında Fransızca ve Almanca’da güçlü ve La Plateforme’ün API’sini kullanıyorsanız AB veri merkezlerinde barındırılmıştır. Yerel uydurma daha ağırdır (Q4’te ~70GB gerekir), bu nedenle çok-GPU veya büyük Mac modelidir.
Başarısız olduğu yerler: Ağırlık dosyası büyüktür; yerel olarak çalıştırmak için ciddi donanıma ihtiyacınız vardır.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Yalnızca araştırma lisansı altında ağırlıklar (ticari API ücretlidir).
- Ücretli: Mistral’ın barındırılan API’si giriş başına ~€3 per milyon token’dır.
- vs Kimi K3: Daha iyi araç kullanımı, çok uzun bağlamlarda daha zayıf.
Kimi K3’ten geçiş: Araç kullanımı JSON şeması daha katıdır. İşlev şemanızı güncelleyin.
İndir: huggingface.co/mistralai · mistral.ai
Sonuç: Güçlü araç kullanımı ile yerel bir bayrak isteyebilecek AB kullanıcıları için en iyi seçim.
Gemma 3 27B — Tek 4090’da çalışan en iyi
Gemma 3 27B Google’ın gerçekten tek yüksek uç tüketici GPU’ya sıkışan açık ağırlık sürümüdür. Q4’te ~16GB VRAM gerektirir ve 32k bağlamı için alanı olan bir RTX 4090’da çalışır. Zor akıl yürütme için Kimi K3 kadar yetkin değildir ama günlük asistan çalışması için hızlı ve dürüsttür.
Başarısız olduğu yerler: Zor akıl yürütme ve uzun bağlam görevlerinde Kimi K3’ün altında.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Ağırlıklar Gemma lisansı altında açıktır.
- Ücretli: Yerel olarak hiçbiri.
- vs Kimi K3: Çok daha küçük, çok daha hızlı, zor görevlerde daha az yetkin.
Kimi K3’ten geçiş: Farklı tokenizer. Sistem istemlerini yeniden test edin.
İndir: huggingface.co/google/gemma-3-27b-it · ollama.com/library/gemma3
Sonuç: Tek-GPU masaüstü kullanıcısının gerçekten gerçek hızda çalıştırabileceği en iyi model.
Command R+ — Geri alma tarafından geliştirilen iş akışları için en iyi
Command R+ Cohere’den RAG için tasarlanmıştır: belgeler kümesini kabul etmek ve bu belgelerin temelinde yanıt vermek üzere talimatlandırılmıştır, alıntılarla. Yerel yapay zeka kullanım örneğiniz “bir PDF klasörüne işaret edin ve soru sorun” ise Command R+ genel amaçlı bir modelden daha tahmin edilebilirdir.
Başarısız olduğu yerler: Açık kodlama ve yaratıcı çalışmada bayraklarda daha zayıf.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: Ağırlıklar CC-BY-NC-4.0 altında açıktır (ticari olmayan yerel kullanım).
- Ücretli: Ticari dağıtım için Cohere API.
- vs Kimi K3: Daha iyi alıntı ve temellendirme; daha az genel yetenek.
Kimi K3’ten geçiş: İstem biçimi açık <documents> bloklarını kullanır. RAG kodunuzu ayarlayın.
İndir: huggingface.co/CohereForAI/c4ai-command-r-plus
Sonuç: RAG uzmanı. Eğer o sizin ana iş yükünüz ise en iyi.
Phi-4 — Dizüstü bilgisayarda çalışan en iyi
Phi-4 Microsoft’ın 14B ağırlığını akıl yürütme ve matematik karşılaştırmalarında iyi bir şekilde aşan kompakt modelidir. Q4’te ~8GB VRAM’e sığar, bu da 16GB birleştirilmiş bellekli bir MacBook Pro veya RTX 4070 ile dizüstü bilgisayarın çevrimdışı olarak saniyede 60+ token’i çalıştırabileceği anlamına gelir.
Başarısız olduğu yerler: Küçük model. Karmaşık çalışmada Kimi K3 kalitesi beklemeyin.
Fiyatlandırma:
- Ücretsiz: MIT lisansı altında ağırlıklar.
- Ücretli: Yok.
- vs Kimi K3: Çok daha küçük, çok daha hızlı, çok daha sınırlı.
Kimi K3’ten geçiş: Farklı kullanım kapsamı. Phi-4’ü hızlı görevler için saklayın; zor olanlar için Kimi API’sini çevrede tutun.
İndir: huggingface.co/microsoft/phi-4 · ollama.com/library/phi4
Sonuç: Bu listedeki dizüstü bilgisayarda gerçekten çalışan tek seçim.
Nasıl seçilir
- Llama 3.3 70B seçin en iyi araçlar ve geniş bir ekosistem ile genel amaçlı bir model istiyorsanız.
- Qwen 3 72B seçin iki dilli İngilizce ve Çince çalışması Kimi K3’de olmanızın nedeni ise.
- DeepSeek V3 seçin Kimi K3 için çok-GPU sisteminiz varsa zaten; kalitede yakın ve daha iyi belgelerle.
- Gemma 3 27B seçin bir tüketici GPU’ya sığan en iyi model istiyorsanız.
- Command R+ seçin yerel yapay zekanız kendi belgeleriniz üzerinde bir RAG kutusu ise.
- Phi-4 seçin dizüstü bilgisayarda çalışıyor ve hala faydalı çevrimdışı yapay zeka istiyorsanız.
- Kimi K3’ün barındırılan API’sinde kalın kaliteyi severseniz ve çevrimdışı ihtiyacınız yoksa.
SSS
Evdeki PC’de gerçekten Kimi K3 çalıştırabilirim? Tam kalite ile değil. Tüketici donanımında çalışacak kuantize edilmiş sürümler Kimi’yi Kimi yapan pek çok şeyi kaybeder, böylece yukarıdaki alternatiflerden biri ile daha iyi hizmet alırsınız. Kimi K3 kalitesi istiyorsanız Moonshot bulut API’sini kullanın.
Tek RTX 4090 için en iyi açık ağırlıklı LLM nedir? Q4’te Gemma 3 27B, bu donanımda kalite ve hızın en iyi birleşimini verir. Llama 3.3 70B çok düşük quant’ta (Q2) sığar ama yavaştır.
Ollama’ya ihtiyacım var mı yoksa llama.cpp’yi doğrudan kullanabilir miyim? Her ikisi de çalışır. Ollama, llama.cpp etrafında daha iyi indirme ve model kütüphanesi ile bir sarıcıdır. Ollama’yı kullanın, kendi başınıza her çıkarım bayrağını kontrol etmek istemiyorsanız.
Bunlardan hangisi tamamen ticari kullanım için güvenlidir? Llama 3.3, Gemma 3 ve Phi-4’ün ticari dostu lisansları vardır. DeepSeek ve Qwen çoğu durum için müsaadedir. Command R+ açık ağırlıkları ticari olmayan; ücretli API ticari rotasıdır. Mistral Large 2 açık ağırlıkları yalnızca araştırma içindir.
Kimi K2 hakkında ne? Kimi K2 açık ağırlıkları hala mevcuttur ve daha küçük ayak izi nedeniyle K3’ten çalıştırılması daha kolaydır. Özellikle kendi donanımınızda Moonshot davranışını istiyorsanız K2 bugün hala pratik seçimdir.
