DeepSeek-V4, DeepSeek'in şimdiye kadarki en iddialı açık ağırlıklı model sürümlerinden biridir. Ailede, 49 milyar aktif parametreye sahip 1.6T parametreli Mixture-of-Experts modeli DeepSeek-V4-Pro ve 13 milyar aktif parametreye sahip daha küçük 284 milyar parametreli MoE modeli DeepSeek-V4-Flash bulunur. Her iki model de bir milyon tokena kadar bağlam uzunluğunu destekler.

Google DeepMind, Gemma 4'ü 2026 başlarında piyasaya sürdü ve 31B instruction-tuned varyasyonu tam kıvamında bir model: muhakeme benchmark'larında mülkiyetli modellerle yarışacak kadar güçlü, iyi bir tüketici GPU'sunda çalışacak kadar kompakt. MMLU Pro'da %85.2 ve AIME 2026'da araç kullanmadan %89.2 skor alıyor, bu da onu iki kat büyük modellerle aynı ligde konumlandırıyor.

Kimi-K2-Instruct'i yerelde çalıştırmak ilk başta zor görünebilir — ancak doğru araçlar ve adımlarla oldukça basittir. İster gelişmiş AI modelleriyle denemeler yapmak isteyen bir geliştirici olun, ister bulut API'lerine bağlı kalmadan çıkarım üzerinde tam kontrol isteyen biri olun, bu rehber sizi tüm sürece adım adım yönlendirecek.