Llama 4 Scout
Meta
Son güncelleme: 31 Ağustos 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Q4 quantization ile en az 24 GB VRAM ya da birleşik bellek ister — 55 GB ve üstünde rahat çalışır.
24GB'de agresif (1.78-bit) quant; kalite düşer
Minimum 24GB VRAM (1.78-bit Unsloth quant ile). Q4_K_M için ~55GB gerekir, bu da 64GB+ Apple Silicon veya dual GPU ister. 24GB GPU'da düşük quantization ile ~20 token/sn alınır.
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
10M token
API giriş (1M token)
$0.1
API çıkış (1M token)
$0.3
Kullanıcı planı
Sadece API
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Evet
Hızı
Hızlı
Bilgi kesim tarihi
Ağustos 2024
OpenAI uyumlu
Evet
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Çok uzun belge ve kod tabanı analizi
- ✓Yerel (local) kurulum ile gizlilik odaklı projeler
- ✓Çok dosyalı repo inceleme
- ✓Fine-tuning projeleri
Güçlü Yönler
- ↑10M token — piyasanın en geniş bağlam penceresi
- ↑Açık kaynak, LM Studio/Ollama ile yerel çalışır
- ↑API maliyeti çok düşük
- ↑Multimodal (görsel anlama)
Dikkat Edilecekler
- ↓Türkçe desteği orta seviye
- ↓Çıktı token limiti düşük (16K)
- ↓Yerel çalıştırmak güçlü GPU gerektiriyor
Meta'nın 10 milyon token bağlam penceresine sahip açık kaynak modeli. Tek bir seferde tüm bir kod tabanını veya yüzlerce sayfalık belgeyi okuyabiliyor. LM Studio ve Ollama üzerinden yerel olarak çalıştırılabilir.
En Yakın Alternatif
Gerekli Programlar
Açık ağırlıklı bir modeli kendi bilgisayarında çalıştırmak için bir model yöneticisi gerekir. İkisi de ücretsiz, ikisi de Windows, Mac ve Linux'ta çalışır.
LM Studio — görsel arayüz isteyenler için
Modeli listeden seçip indiriyorsun, terminal yok. Yeni başlayan için en kısa yol.
Ollama — terminalden çalıştıranlar için
Ollama'yı kurduktan sonra aşağıdaki satırı terminale yapıştırıp Enter'a bas; model kendiliğinden iniyor ve sohbet açılıyor.
ollama run llama4:scoutDonanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →