Bu cihazlarda context boyutuda çalıştıracağınız modele göre değişiyor. 397b parametreli modeller için baktığımda bile bazı modeller hariç 1m context yakalamak zor oluyordu. Bu konuda da bir araştırmanız var mı? benim araştırmam kör araştırma olduğu için tamamen ai üzerinden sohbetle edindiğim bilgiler. AI tarafında bu tarz çözümler için bilgim/yetkinliğim yok. Mac Studio yu bende düşünüyorum. Ama belirttiğiniz konfigürasyon yok. 256gb lık model var onunda ücreti 700k bandında.
Zamanında baya araştırmıştım. Aslında ev ortamı için 2 öneri var. Tabi bunlarda video filan üretmek çok zor. Normal rtx 40 ve 50 serisi o işte daha iyi. Saf llm ile kodlamada ya da chatte kullanılıyor.
Cihaz & Konfigürasyon Yaklaşık Türkiye Fiyatı (KDV Dahil) Satış Kanalı / Kaynak
NVIDIA DGX Spark (128GB RAM / 4TB SSD) ~380.000 TL - 395.000 TL OpenZeka (NVIDIA Distribütörü) / SAMM Market
💻 Mac Studio - M5 Max (Başlangıç - 36GB RAM / 512GB SSD) ~167.999 TL Apple Türkiye Resmi Mağazası
💻 Mac Studio - M5 Ultra (Başlangıç - 96GB RAM / 1TB SSD) ~369.999 TL Apple Türkiye Resmi Mağazası
💻 Mac Studio - M5 Ultra (En Üst - 512GB RAM / 2TB+ SSD) ~600.000 TL - 750.000 TL+ (Konfigüre özel) Apple Türkiye Resmi Mağazası
Yerel olarak büyük bir dil modeli (LLM) kurup kodlama (kod asistanlığı) yaptırmak istiyorsanız, Apple Mac Studio (en az 64GB veya 128GB birleşik bellek ile) daha avantajlı ve pratiktir. Kod yazdırma iş yüklerinde neden Mac Studio'nun öne çıktığını ve istisnai durumları aşağıda görebilirsiniz: Neden Kodlama İçin Mac Studio?- Çok Daha Büyük Modelleri Çalıştırabilir: Kodlama asistanlığında en iyi sonuçları DeepSeek-V3/R1 veya Llama-3.1-70B/405B gibi devasa modeller verir. DGX Spark'ın belleği sabit 128GB olduğu için çok büyük modeller sığmaz. Mac Studio ise 192GB, 256GB veya 512GB olarak özelleştirilebilir; böylece en akıllı kodlama modellerini tamamen yerel çalıştırabilirsiniz.
- Yüksek Bellek Bant Genişliği: LLM'ler kod üretirken (token generation) tamamen bellek bant genişliğine bağımlıdır. Mac Studio'nun Ultra işlemcileri 800 GB/s ile 2 TB/s arasında hız sunarken, DGX Spark 273 GB/s hızda kalır. Bu da Mac'in kodu ekrana çok daha hızlı dökmesi anlamına gelir.
- IDE ve Geliştirme Ortamı Uyumluluğu: Mac Studio'yu doğrudan ana bilgisayarınız olarak kullanabilirsiniz. VS Code, Cursor veya Xcode gibi editörleri açıp, Ollama veya LM Studio aracılığıyla yerel LLM'i bir eklenti (Continue.dev vb.) ile doğrudan kodlama ortamınıza entegre edebilirsiniz. DGX Spark ise bir ağ sunucusu gibi çalışır, kodu yazacağınız arayüzü barındıramaz.
Hangi Durumda DGX Spark Seçilmeli? Eğer amacınız sadece hazır bir LLM'e kod yazdırmak değil de, kendi kodlama modelinizi sıfırdan eğitmek (training) veya şirketinize özel kod depolarıyla yoğun ince ayar (fine-tuning - LoRA) yapmaksa, DGX Spark içindeki tam CUDA desteği ve GB10 Blackwell mimarisi sayesinde açık ara daha performanslı olacaktır.