Mac için Geliştirilen Local Code Asistanı Çıktı

Mac kullanıcıları için geliştirilen Local Code, bilgisayarınızda tamamen çevrimdışı ve gizli bir şekilde çalışabilen yeni bir yapay zekâ asistanı olarak duyuruldu. Popüler Draw Things uygulamasının arkasındaki ekip tarafından hayata geçirilen bu açık kaynaklı araç, kullanıcıların harici araç kurulumlarıyla uğraşmadan doğrudan kendi donanımları üzerinden yapay zekâ modellerini çalıştırmasına imkân tanıyor. Bulut tabanlı yapay zekâ servislerinin aksine, bu uygulama ile gerçekleştirdiğiniz tüm işlemler ve girdiğiniz komutlar doğrudan Mac bilgisayarınızda işleniyor.

Mac için Geliştirilen Local Code Asistanı Çıktı
Görsel: StockSnap / Pixabay

Mac Bilgisayarınızda Çok Yönlü Yapay Zekâ Deneyimi

Uygulama, standart sohbet botlarının çok ötesine geçerek kullanıcıların iş akışını hızlandıracak pek çok farklı yeteneği aynı çat altında topluyor. Local Code kullanarak sunumlar hazırlayabilir, sıfırdan görsel ve video üretebilir, karmaşık elektronik tabloları analiz edebilir ve Word ile PowerPoint gibi belgeler üzerinde doğrudan çalışabilirsiniz. Ayrıca uygulamanın içerisinde yer alan yerleşik tarayıcı sayesinde, yapay zekâ asistanı web sitelerinde gezinebilir ve çevrimiçi görevleri sizin yerinize tamamlayabilir.

Kullanıcılardan alınan özel izinler doğrultusunda uygulama; Mail, Mesajlar ve Notlar uygulamalarındaki bilgileri okuyabiliyor, bununla birlikte Takvim ve Fotoğraflar uygulamalarında da değişiklikler yapabiliyor. Apple’ın geliştirdiği App Sandbox mimarisi sayesinde, sistemin diğer bölümlerine ve dosyalara erişim sıkı bir şekilde kısıtlanıyor. Bu durum, gizliliğe önem veren Mac kullanıcıları için ek bir güvenlik katmanı oluşturuyor ve verilerinizin güvende kalmasını sağlıyor.

Reklam

Donanım Gereksinimleri ve Farklı Model Seçenekleri

Farklı bellek kapasitesine sahip Mac bilgisayarlar için Qwen ve DeepSeek modelleri sunuluyor. Örneğin Qwen 3.8 27B modelini çalıştırmak için en az 16 GB bellek gereklidir ve önerilen model dosyaları yaklaşık 10 GB ile 21 GB arasında değişen bir depolama alanı istiyor. Daha büyük DeepSeek modellerini tercih etmek istediğinizde ise sürümüne bağlı olarak 89 GB ile 376 GB arasında değişen büyük indirmeler yapmanız gerekiyor.

Uygulama yerel kullanım için tamamen ücretsiz bir deneyim sunarken, isteyen kullanıcılar bulut modellerini de tercih edebiliyor. Bulut tabanlı çalışmayı seçtiğinizde komutlar ve ilgili dosyalar seçilen bulut sağlayıcısına gönderiliyor. İsteğe bağlı bulut erişimi kendi API anahtarlarınızla veya 9.99 dolardan başlayan ön ödemeli kredilerle kullanılabiliyor.

Açık Kaynak Dünyasında Yerel Asistanların Yeri

12 Eylül tarihinde başlayan halka açık beta sürecinin ardından, doğrudan Mac indirme seçeneği kullanıma sunuldu ve geliştiriciler Mac App Store üzerinde de yer alacaklarını belirtti. Günümüzde bulut tabanlı yapay zekâ araçlarının yaygınlaşması, kişisel verilerin gizliliği konusunda bazı soru işaretlerini beraberinde getiriyor. Local Code gibi yerel çalışan çözümler, bu gizlilik kaygılarını ortadan kaldırması açısından büyük bir avantaj sunuyor. Özellikle hassas belgelerle çalışan profesyoneller için bulut sunucularına veri göndermeden yapay zekâ desteği almak oldukça değerli bir özelliktir. Ancak yüksek kapasiteli modellerin gerektirdiği büyük depolama alanları ve güçlü donanım gereksinimleri, her kullanıcının bu araçlardan en üst düzeyde yararlanmasını zorlaştırabilir. Yine de açık kaynak dünyasının sunduğu bu esneklik, gelecekte kişiselleştirilmiş yerel yapay zekâ araçlarının popülaritesini artıracaktır.

Reklam

Kaynaklar

  • Local Code Launches as Free, Private AI Assistant Tool for Mac (macrumors.com)

Bu yazı, yukarıdaki kaynaktan yapay zekâ yardımıyla Türkçe olarak derlenmiş bir özettir. Ayrıntılar ve resmi bilgi için kaynağa başvurun.

İlgili Haberler

Enver KOÇAK

Enver KOÇAK

Gaziantep merkezli yazılım mühendisi, yapay zekâ ve siber güvenlik uzmanı; Etesio Teknoloji'nin kurucusu ve enverkocak.com'un yayıncısı. Yapay zekâ modellerini, araçlarını ve sektördeki gelişmeleri günlük olarak takip ediyor; haberleri kaynaklarıyla birlikte Türkçe olarak derliyor. Fatih Sultan Mehmet Vakıf Üniversitesi Sürekli Eğitim Merkezi (FSMSEM) – 560 saatlik Gazetecilik Eğitimi (Ağustos–Aralık 2024) sertifikasına sahiptir.

İlgili Haberler

Prime Mega MoE Eğitimi Hızlandırıyor

Yapay zekâ altyapı geliştiricileri, devasa dil modellerinin eğitim süreçlerini daha verimli hale getirmek için sürekli yeni donanım optimizasyonları ve yazılım çekirdekleri geliştiriyor. Bu alandaki en son yeniliklerden biri, açık kaynak…

Devamını oku

Joey-1 Karar Modeli: Baseten’den joey-1 – Milyon Jeton Başına 0.01

Yapay zekâ ekosisteminde metin üretme odaklı devasa dil modelleri sektörün hakimi gibi görünse de, şirketler artık otomasyon ve iş akışı yönlendirme süreçleri için çok daha pratik araçlara yöneliyor. Bu eğilimin…

Devamını oku

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir