Edge0 açık kaynaklı Edge0-145B, 12 Kasım 2026'da daha küçük bir Edge0-120B, birleşik çıkarım çerçevesi ve dağıtım araçlarıyla birlikte sunuluyor. Başlangıç, Edge0-145B'yi 145 milyar parametreye sahip ilk açık kaynaklı cihaz içi yapay zeka modeli olarak tanımlıyor ve tüketici donanımlarına sınır bulut modelleriyle rekabet edebilecek kodlama, akıl yürütme ve aracı yetenekleri getirdiğini söylüyor.

Sürüm, Hacker News'te 219 puana yükseldiği gün yayınlandı; sunucu olmadan çalışan 100B'den fazla parametre modeli olasılığı, yerel çıkarımları takip eden geliştiricilerin büyük ilgisini çekti. For more context on this story, see our ongoing AI news.

Dizüstü Bilgisayar İddiasının Arkasındaki Rakamlar

Şirketin duyurusuna göre Edge0-145B, MacBook Pro gibi uyumlu bir kişisel dizüstü bilgisayarda çalışıyor ve aşağıdaki sonuçlar rapor ediliyor:

  • 29 GB maksimum bellek, özel bir sunucusu olmayan üst düzey tüketici makinelerine sığacak kadar düşük
  • Saniyede 1.100'den fazla jeton ön doldurma, model sürecinin, oluşturma başlamadan önce düzinelerce kod sayfasının yayılmasını sağlamasına olanak tanır
  • Saniyede 80'den fazla jeton kod çözme, şirket bunun bir kişinin okuduğundan daha hızlı olduğunu belirtiyor
  • Yaklaşık 120 W tipik güç, belirtilen kurulumda kısılma olmadan çalışmayı sürdürür
  • 128K ila 256K bağlam, uzun girişlerde esas olarak değişmeyen üretim hızıyla

Bu rakamlar, bağımsız testlerden ziyade Edge0'ın kendi yayınlanmış kıyaslamalarından alınmıştır ve şirket, geliştiricilerin ölçümleri kendi donanımlarında yeniden oluşturabilmeleri için tüm yığını (ağırlıklar, çıkarım çerçevesi ve dağıtım araçları) yayınladı.

Cihaz Üzerindeki Modeller Neden Küçük Kaldı?

Duyuru, büyük modellerin tarihsel olarak dizüstü bilgisayarlarda neden bulunmadığına dair yararlı bağlamlar içeriyor. Eylül 2026'dan önce bellek sınırları, cihazdaki modellerin çoğunu 10 milyar parametrenin altında tutuyordu. Apple Intelligence'ın cihaz üstü temel modelinde yaklaşık 3 milyar parametre bulunurken Google'ın Gemini Nano'su 1.8B ve 3.25B sürümlerinde sunuluyor.

Kısıtlama fizikseldir: model ağırlıkları her nesil adımında bellekten okunmalı, bant genişliği için işletim sistemi ve diğer uygulamalarla rekabet etmelidir. Agresif bir şekilde sıkıştırılmış bir 35B modeli bile yaklaşık 20 GB bellek gerektirebilir; bu, telefonların ayırabileceği miktarın çok ötesindedir.

Edge0'ın önceki sürümü şirketin yaklaşımının nereye doğru gittiğini gösteriyordu. Edge0-35B telefon modeli, en yüksek belleğin 2,5 GB'ın altında olduğunu bildirdi ve iPhone 18 Pro Max'te saniyede 37'den fazla jeton sağladı. Edge0-145B, bu modelin kabaca dört katı parametrelere sahipken, dizüstü bilgisayar konfigürasyonu, 28 GB bellekteki kod çözme hızının kabaca iki katı olduğunu bildiriyor; şirket, bu ölçümlerin farklı modeller ve donanımlar için geçerli olduğuna dikkat ediyor.

İşi Bitiren Bir Asistan

Ham hızın ötesinde Edge0, modeli bir sohbet robotu yerine bir aracı olarak konumlandırıyor. Duyuruda, 3D sahneler, oyunlar, donanım programları ve PCB tasarımları gibi projeler için kod planlayan, yazan ve çalıştıran, hataları ayıklayan ve sonuçları görsel olarak kontrol eden bir sistem anlatılıyor.

Şirket, yayınlanan karşılaştırmalar henüz bağımsız olarak doğrulanmamış olsa da kodlama, akıl yürütme ve talimat izleme sonuçlarının belirli sınır bulut modelleriyle rekabet edebildiğini bildiriyor. Satıcı tarafından bildirilen herhangi bir kıyaslamada olduğu gibi geliştiriciler, sınır düzeyinde eşitlik hakkında sonuçlara varmadan önce üçüncü taraf değerlendirmelerini görmek isteyeceklerdir.

Gizlilik ve Maliyet Tartışması

Satış konuşması bulut iş akışlarına göre üç avantaja dayanıyor. Yerel çıkarım, belirteç başına API ücreti gerektirmez, hassas veriler cihazda kalabilir ve temel özellikler çevrimdışı çalışmaya devam eder. Düzenlenmiş verileri işleyen kuruluşlar ve bant genişliği kısıtlı ortamlardaki geliştiriciler için bu özellikler, barındırılan bir sınır modelinin ham kapasitesinden daha ağır basabilir.

Donanım ve elektrik elbette bedava değil. Edge0 bunu doğrudan kabul ediyor ve güç rakamlarının sürekli ~120W'lık bir çekişi yansıttığını belirtiyor; bu, zorlu bir iş yükünü çalıştıran yüksek performanslı bir dizüstü bilgisayarla kıyaslanabilir, bu da pil ömrü ve termaller üzerinde gerçek etkileri vardır.

Yerel Yapay Zeka Ekosistemi İçin Ne İfade Ediyor?

Duyuruya eşlik eden analiz, telefonlar, dizüstü bilgisayarlar ve AI PC'lere yönelik 14 laboratuvardan en az 1B parametreli 67 açık modeli izliyor ve gidişat dik. Bildirilen rakamlar bağımsız inceleme altında geçerliyse, Edge0-145B, tüketici donanımının barındırabileceği şeylerde bir adım değişikliği temsil edecek: şimdiye kadar veri merkezi GPU'larının insanların zaten sahip olduğu makinelerde kullanılabilir olmasını talep eden bir model sınıfı.

Rakipler de aynı yönde ilerliyor. Meta, tüketici GPU'larında çalışacak şekilde oluşturulmuş Muse Glimmer açık aracı modelini piyasaya sürdü ve Apple'ın Temel Modelleri çerçevesi, geliştiricilerin cihaz içi çıkarımlara olan ilgisini yeniledi. Aradaki fark ölçektir: Mevcut açık ağırlık ekosistemindeki hiçbir şey, dizüstü bilgisayar sınıfı bellek bütçelerini hedefleyen 145B parametresine yaklaşamaz.

Açıklama aynı zamanda merkezileşme konusunda yoğunlaşan bir tartışmanın ortasında yer alıyor. Ajans ödeme akışları ekleyen gizlilik odaklı tarayıcılardan yerel öncelikli çıkarım çerçevelerine kadar, sektörün açık ağırlıklı ekibi 2026 yılını yetenekli yapay zekanın bir hiper ölçekleyicinin veri merkezinde yaşamasının gerekmediğini savunarak geçirdi. Edge0-145B bu tartışmada şimdiye kadarki en agresif veri noktasıdır.

Geliştiriciler model ağırlıklarını indirebilir, çıkarım çerçevesini keşfedebilir veya şirketin sitesi aracılığıyla Edge0 Uygulamasını deneyebilir. Kriterlerin topluluk incelemesine dayanıp dayanamayacağı açık bir soru; ancak tüm yığının yeniden üretim için serbest bırakılmasıyla, bu incelemenin uzun sürmemesi gerekiyor.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →