Cloud LLM vs Local LLM'ler: Örnekler & Faydalar

Cloud LLM'ler, GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 gibi gelişmiş modellerle desteklenen, ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlik sunar. Buna karşılık, Llama 4, DeepSeek V4 ve Qwen3.6-Plus gibi açık kaynaklı modellerle çalışan Yerel LLM'ler, daha güçlü gizlilik ve özelleştirme sağlar.

Bulut LLM'lerin ne olduğunu, güçlü ve zayıf yönlerini, gerçek hayattan örneklerle en yaygın vaka çalışmalarını ve yerel LLM'lerden nasıl farklılaştığını keşfedin.

Bulut Büyük Dil Modeli (LLM) Nedir?

Bulut LLM'ler (bulut tabanlı büyük dil modelleri), bir şirketin yerel sunucularına kurulup yönetilmek yerine bulut altyapısında barındırılan ve çalıştırılan modellerdir. Mevcut GPT-5 ailesi, Google'ın Gemini 3 Pro/Flash serisi ve Anthropic'in Claude Opus 4.7 ve Claude Sonnet 4.6 modelleri gibi modeller, gelişmiş dil anlama ve üretme yeteneklerine sahip yapay zeka sistemleridir.

Bulut LLM'ler:

• İnternet üzerinden API'ler aracılığıyla erişilir.
• Sağlayıcı tarafından ölçeklenebilir ve yönetilir.

İşletmeler pahalı donanımlar (GPU'lar, sunucular, depolama) satın alıp bakımını yapmak yerine, bu modellere bulut aracılığıyla bağlanır ve onları talep üzerine kullanır.

Bulut LLM'ler nasıl çalışır

1. LLM uzak bulut sunucularında çalışır.
2. Bir işletme, bir API aracılığıyla modele metin/veri gönderir.
3. Model isteği bulutta işler.
4. Yanıt internet üzerinden döndürülür.

Bulut LLM sağlayıcıları genellikle kullanıma dayalı bir kullandıkça öde fiyatlandırma modeli kullanır ve bu, birçok uygulama için daha maliyet etkin olabilir. Ancak, kullanım arttıkça maliyetler yükselebilir.

En uygun oldukları durumlar:

• Düşük teknik uzmanlığa sahip ekipler: Bulut LLM'ler genellikle kullanıcı dostu arayüzler ve API'ler aracılığıyla erişilebilirdir, etkili bir şekilde uygulamak ve kullanmak için daha az teknik bilgi gerektirir.
• Sınırlı teknik bütçeye sahip ekipler: Bir LLM'i oluşturmak veya eğitmek maliyetli bir iştir. Bulut LLM'ler, önemli ön donanım ve yazılım yatırımlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır. Kullanıcılar, bulut LLM hizmetleri için abonelik veya kullanım bazında ödeme yapabilir, bu da bütçe dostu olabilir.

Son modeller

OpenAI GPT-5.5

OpenAI, GPT-5.5'i ajan tabanlı işler, kodlama, araştırma, veri analizi, belge oluşturma, elektronik tablo görevleri, bilgisayar kullanımı ve çok adımlı iş akışları için en gelişmiş modeli olarak tanıttı.

Temel iyileştirmeler şunlardır:

• Kodlama ve yazılım mühendisliği: GPT-5.5, OpenAI'nin bugüne kadarki en güçlü ajan tabanlı kodlama modelidir. Terminal-Bench 2.0'da %82,7'ye ve SWE-Bench Pro'da %58,6'ya ulaşarak, daha az token kullanırken birkaç kodlama değerlendirmesinde GPT-5.4'ü geride bıraktı.
  • Pratikte bu, GPT-5.5'in büyük kod tabanlarını daha iyi anlayabileceği, belirsiz hatalar üzerinde akıl yürütebileceği, varsayımları test edebileceği ve değişiklikleri ilgili dosyalar arasında taşıyabileceği anlamına gelir.
• Bilgi işleri ve bilgisayar kullanımı: GPT-5.5, çevrimiçi araştırma, veri analizi, belge oluşturma, elektronik tablo modelleme ve slayt oluşturma dahil olmak üzere daha geniş profesyonel görevler için tasarlanmıştır. OpenAI, modelin kullanıcı niyetini anlamada, araçları kullanmada, çıktıları kontrol etmede ve dağınık girdileri kullanılabilir iş ürünlerine dönüştürmede daha iyi olduğunu belirtir.
  • Model ayrıca, GDPval'de %84,9 ve OSWorld-Verified'da %78,7 olmak üzere profesyonel ve bilgisayar kullanımı görevleri için karşılaştırma testlerinde iyileşme kaydetti.
• Bilimsel araştırma: OpenAI, GPT-5.5'in özellikle kanıtları keşfetme, varsayımları test etme, verileri analiz etme ve araştırma çıktıları üretme gerektiren bilimsel ve teknik iş akışlarındaki daha güçlü performansını vurgulamaktadır. Model, GeneBench'te GPT-5.4'e göre iyileşme gösterdi ve bir biyoinformatik ve veri analizi karşılaştırma testi olan BixBench'te güçlü sonuçlar elde etti.
• Çıkarım verimliliği: GPT-5.5, büyük bir gecikme cezası olmadan daha yüksek zeka sunmayı hedefler. Gerçek dünya sunumunda GPT-5.4'ün token başına gecikme süresine eşittir ve aynı Codex görevleri için daha az token kullanır. Ayrıca, token üretim hızlarını %20'den fazla artıran altyapı iyileştirmeleri rapor eder.
• Güvenlik ve siber güvenlik: GPT-5.5, siber güvenlik ve biyolojik veya kimyasal risk alanları için daha güçlü güvenlik önlemleri içerir.

Şekil 1: OpenAI GPT 5.5 karşılaştırma testi performansı.¹

Anthropic Claude Opus 4.7

Claude Opus 4.7, zorlu kurumsal ve geliştirici kullanım durumları için tasarlanmıştır. Claude ürünleri, Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI ve Microsoft Foundry aracılığıyla kullanılabilir.

Claude Opus 4.7, önceki Claude modellerine göre aşağıdaki alanlarda iyileştirir:

• Yazılım mühendisliği: Karmaşık kodlama görevlerinde, hata ayıklamada, kod incelemesinde ve uzun süreli mühendislik iş akışlarında daha güçlü performans.
• Yönerge takibi: Kullanıcı istemlerinin daha hassas bir şekilde yürütülmesi; bu, ekiplerin önceki modeller için oluşturulmuş istemleri ayarlamasını gerektirebilir.
• Görüntü yetenekleri: Ekran görüntüleri, diyagramlar, yoğun belgeler ve teknik görsellerle ilgili yardım için daha yüksek çözünürlüklü görüntü anlama desteği.
• Profesyonel iş: Arayüzler, belgeler, sunumlar, finansal analiz ve kurumsal iş akışları için daha iyi çıktılar.
• Bellek kullanımı: Daha uzun, çok oturumlu görevlerde dosya sistemi tabanlı belleği kullanma yeteneğinde iyileşme.

Şekil 2: Claude Opus 4.7 karşılaştırma testi performansı.²

Anthropic Claude Sonnet 4.6

Anthropic Claude Sonnet 4.6, Şubat 2026 itibarıyla hem ücretsiz hem de ücretli Claude kullanıcıları için en son varsayılan model olarak konumlandırılmıştır. Sonnet 4.5'e göre önemli bir yükseltme olan bu model, kullanıcılar için fiyatlandırmayı değiştirmeden gerçek dünya yeteneklerinde geniş kapsamlı iyileştirmeler getirir:

• Gelişmiş yetenekler: Sonnet 4.6, gelişmiş kodlama becerileri, daha iyi uzun bağlamlı akıl yürütme, ajan planlaması, genel bilgi işleri ve bilgisayar kullanımı getirerek çeşitli profesyonel iş akışlarında yetenekli hale gelir (bkz. Şekil 2).
• Geniş bağlam penceresi: 1 milyon token'lık bir bağlam penceresini (beta) destekler, böylece modelin daha önceki içeriklerin izini kaybetmeden uzun girdileri işlemesini sağlar.
• Dengeli performans ve maliyet: Opus 4.6 gibi amiral gemisi modellerden daha hızlı ve daha uygun fiyatlı olacak şekilde tasarlanırken, karmaşık görevlerde güçlü performans sunmaya devam eder.
• Kullanım durumları: Kodlama yardımı, ajan tabanlı iş akışları, belge ve elektronik tablo görevleri ve Claude API aracılığıyla profesyonel uygulamalar için çok uygundur.

Şekil 3: Büyük LLM'lerin Humanity’s Last Exam karşılaştırma testindeki sonuçları.³

Google Cloud

Google Cloud, uygulama oluşturma, dağıtma ve işletme için kapsamlı bir bulut hizmetleri paketi sunar:

Vertex AI Studio

Vertex AI Studio, üretken yapay zeka modellerini prototipleme, test etme ve özelleştirme için tasarlanmıştır. Geliştiricilerin ve ekiplerin prompt'lar tasarlayabileceği, model davranışını test edebileceği ve üretken iş akışlarını ince ayar yapabileceği bir grafik arayüz sağlar.

Vertex AI Studio, Google'ın Model Garden'ındaki gelişmiş modellere erişimi destekler ve sohbet robotları, içerik oluşturucular ve çok modlu asistanların geliştirilmesini hızlandırmaya yardımcı olur.

Vertex AI Agent Builder

Vertex AI Agent Builder, geliştiricilere, akıl yürütebilen, eylemlerde bulunabilen, arka uç sistemleriyle entegre olabilen ve küresel ölçekte çalışabilen yapay zeka ajanları oluşturmak için araçlar ve çerçeveler sağlar.

Google AI ile Müşteri Etkileşim Paketi

Müşteri Etkileşim Paketi, üretken yapay zeka kullanarak müşteri hizmetlerini ve çağrı merkezi operasyonlarını geliştirmeye odaklanan uçtan uca bir çözümdür.

Web, mobil, ses ve e-posta genelinde tutarlı ve kişiselleştirilmiş deneyimler sunmak için konuşmalı yapay zekayı (sohbet robotları ve gerçek zamanlı yardım araçları gibi) çok kanallı çağrı merkezi işlevleriyle birleştirir.

Not: Nisan 2026 itibarıyla Google, Vertex AI Studio ve Agent Builder gibi ayrı araçları sürdürmek yerine model oluşturma, DevOps, güvenlik ve ajan orkestrasyonunu birleşik bir arayüzde birleştirerek Vertex AI yeteneklerini Gemini Enterprise Agent Platform'unda konsolide etti.⁴

Bulut LLM'lerin güçlü yönleri

Düşük bakım çabası

Bulut LLM kullanıcıları, temel altyapının bakımını ve güncellenmesini yapma yükünden kurtulur, çünkü bulut hizmet sağlayıcıları bu sorumlulukları üstlenir ve maliyetler abonelik fiyatlarına eklenir.

Operasyonel güvenilirlik

Bulut sağlayıcıları, yerel dağıtımlara kıyasla genellikle daha yüksek çalışma süresi sağlayan birden çok yedeklilik, yedekleme ve yük devretme katmanı sunar.

Bağlantı

Bulut LLM'lere internet bağlantısı olan her yerden erişilebilir, bu da coğrafi olarak dağınık ekipler arasında uzaktan işbirliğini ve kullanımı mümkün kılar.

Ayrıca, sağlayıcılar modellerini sürekli olarak iyileştirir, özellikler ekler ve izleme panoları, günlük kaydı ve güvenlik entegrasyonları gibi araçlar sağlayarak bağlantıyı artırır.

Daha düşük finansal maliyetler

Kullanıcılar, donanım ve yazılım tedarikiyle ilişkili başlangıç sermaye harcamalarını azaltan ve talep üzerine erişimi mümkün kılan, maliyet etkin kullandıkça öde fiyatlandırma modellerinden yararlanabilir.

Bulut LLM'lerin zayıf yönleri

Güvenlik riskleri

Hassas verilerin saklanması veya LLM'lerin kullanılması, olası veri ihlalleri veya yetkisiz erişim nedeniyle bulut güvenliği endişelerine yol açabilir. Bu, güçlü gizlilik endişeleri olan şirketler için bir yük olabilir, çünkü gelişmiş sosyal mühendislik saldırılarına karşı savunmasız olabilirler.

Bağımlılık & satıcıya kilitlenme

Tek bir bulut sağlayıcısına güvenmek kilitlenmeye neden olabilir. Sağlayıcı fiyatlandırmayı, API şartlarını veya model erişimini değiştirirse, uyum sağlamak zor olabilir.

Gecikme süresi 

Bulut LLM'ler ağ bağlantısı gerektirir. Gerçek zamanlı veya gecikmeye duyarlı uygulamalar için, bu yerel işlemeyle karşılaştırıldığında bir darboğaz olabilir.

Sınırlı özelleştirme

Bulut LLM'leri seçen ekipler, yönetilen çıkarıma (ör. GPT-5.5, Gemini 3 Pro, Claude Opus 4.7) ve gelişen araçlara erişimden yararlanabilir, ancak özelleştirme, kendi kendine barındırılan alternatiflere kıyasla sınırlı kalır.

Düzenleyici uyumluluk zorlukları

Bulutta kişisel verilerin saklanması veya işlenmesi, kullanımı kısıtlayabilecek veya ek güvenlik önlemleri gerektirebilecek GDPR, HIPAA ve diğer düzenlemelere uygun olmalıdır.

Bulut LLM kullanım durumları

Kullanım kolaylığı ve daha düşük başlangıç maliyetleri nedeniyle, bulut LLM'ler çok çeşitli iş ve endüstri alanlarında yaygın olarak uygulanmaktadır:

Sohbet robotları & müşteri desteği

Bulut LLM'ler, müşteri sorgularını doğal dilde anlayan ve yanıtlayan sanal asistanları ve sohbet robotlarını güçlendirir. Bu sistemler 24/7 çalışabilir, aynı anda binlerce isteği işleyebilir ve sabit senaryolar olmadan kişiselleştirilmiş, bağlama duyarlı yanıtlar sağlayabilir.

Bekleme sürelerini azaltır, insan ajanları rutin sorgulardan ücretsiz kurtarır ve ölçekte hızlı ve doğru destek sunarak müşteri memnuniyetini artırır.

İçerik oluşturma

LLM'ler metin üretebilir ve yaratıcı ve tekrarlayan yazma görevlerinin otomasyonunu sağlar:

• Pazarlama: E-posta kampanyaları, blog yazıları, sosyal medya içerikleri ve reklam metinleri oluşturma.
• Dokümantasyon: Raporları özetleme, yardım makaleleri oluşturma veya dahili bilgi tabanı içeriği oluşturma.

Dolandırıcılık tespiti

LLM'ler, dolandırıcılığı veya anormallikleri işaretlemek için büyük veri kümelerindeki metin ve kalıpları analiz etmeye yardımcı olabilir.

Örneğin, finans alanında, LLM'ler, dolandırıcılığa işaret edebilecek olağandışı faaliyetleri belirlemek için işlem geçmişlerini ve iletişim günlüklerini analiz eder.

Geleneksel olarak makine öğrenmesi modelleri dolandırıcılık tespitinde etkili olsa da, LLM'ler yapılandırılmamış metinlerdeki anlatı ve bağlamı anlayarak, iletişimlere gömülü sosyal mühendislik veya dolandırıcılık kalıplarını tespit etmeye yardımcı olabilecek değer katar.

Sağlık hizmeti yardımı

LLM'ler, idari görevlere ek olarak bir dizi sağlık hizmeti iş akışını destekler:

• Hasta etkileşimi: Sanal asistanlar hasta sorularını yanıtlayabilir, ilaç hatırlatabilir veya bakım planlarında rehberlik edebilir.
• Klinik dokümantasyon: Klinisyen-hasta konuşmalarının tıbbi transkripsiyonunu otomatikleştirme ve çizelge veya notları özetleme.
• Karar desteği: Tıbbi literatürü veya hasta kayıtlarını sentezleyerek klinisyenlere kanıta dayalı içgörüler sağlama.
• Hasta katılımı ve risk değerlendirmesi: LLM tabanlı konuşmalı yapay zeka, COVID-19 şiddeti gibi belirli durumlar için risk tarama araçlarında kullanılabilir.

Eğitim

LLM'ler, şunları sunarak öğrenmeye yardımcı olur:

• Özel ders ve özel ders desteği: Açıklamalar, alıştırma çalışmaları veya öğrenci sorularına geri bildirim sağlama.
• Kişiselleştirilmiş çalışma kılavuzları: İçeriği bireysel öğrenme stillerine veya hızına uyarlama.
• Otomatik notlandırma ve geri bildirim: Yazılı yanıtları puanlama ve yapıcı yorumlar sunma.

Yerel LLM'ler Nedir?

Yerel LLM'ler, bir kuruluşun kendi sunucularına veya altyapısına kurulur ve çalıştırılır. Bu modeller daha fazla kontrol ve potansiyel olarak gelişmiş güvenlik sunar, ancak önemli uzmanlık ve bakım gerektirir.

Mevcut amiral gemisi örnekleri arasında Qwen 3.6 (Qwen3-Max-Thinking gibi akıl yürütme için optimize edilmiş varyantlarıyla), DeepSeek V4 ve Llama 4 bulunur.

Yerel LLM'ler aşağıdakiler için uygundur:

• Yüksek teknoloji uzmanlığına sahip ekipler: Karmaşık LLM altyapılarını sürdürecek kaynaklara ve becerilere sahip, büyük teknoloji şirketleri (ör. Google, IBM) veya araştırma laboratuvarları gibi özel bir yapay zeka departmanına sahip kuruluşlar.
• Özel terminolojiye sahip endüstriler: Belirli jargonda eğitilmiş özelleştirilmiş modellerin gerekli olduğu hukuk veya tıp gibi sektörler.
• Bulut altyapısına yatırım yapmış işletmeler: Bulut teknolojilerine önemli yatırımlar yapmış şirketler (ör. Salesforce), şirket içi LLM'leri daha etkili bir şekilde kurabilir.

Yerel LLM'lerin güçlü yönleri

Yüksek güvenlik operasyonları

Kuruluşların verileri ve nasıl işlendiği üzerinde tam kontrol sahibi olmasını sağlar, veri gizliliği düzenlemelerine ve dahili güvenlik politikalarına uyumu garanti eder.

Hız

Bulut gecikmesi bir darboğaz olabilirken, Yerel LLM'ler daha akıcı iş akışları sağlayabilir.

Örneğin, Oxford kökenli bir şirket olan Diffblue, OpenAI'nin bulut LLM'lerini, yerel pekiştirmeli öğrenme kullanan kendi ürünü Diffblue Cover ile karşılaştırdı.

Java kodu için otomatik olarak birim testleri oluşturma testlerinde, LLM tarafından üretilen testler belirli kriterleri karşılamak için manuel inceleme gerektirdi ve bulut GPU'larda test başına 20-40 saniye sürerek daha yavaştı. Buna karşılık, Diffblue Cover'ın yerel yaklaşımı test başına 1,5 saniye sürdü.⁵

Yerel LLM'lerin zayıf yönleri

Başlangıç maliyetleri

GPU'lara ve sunuculara önemli yatırım yapılması gerekir; bu, orta ölçekli bir teknoloji şirketinin yerel bir LLM altyapısı kurmak için birkaç yüz bin dolar harcayabileceği bir senaryoya benzer.

Ölçeklenebilirlik & donanım ihtiyaçları

Modeli ince ayar yapma gibi dalgalanan talepleri karşılamak için kaynakları ölçeklendirmede zorluklar.

Çevresel kaygılar

Yapay zeka eğitimi yüksek enerji yoğunlukludur; tahminlere göre GPT-4 eğitimi yaklaşık 50 GWh elektrik gerektirirken, GPT-3 eğitimi yaklaşık 1.287 MWh tüketmiştir.

Üretken yapay zeka eğitim kümeleri, tipik bilgi işlem iş yüklerinden 8 kata kadar daha fazla enerji kullanabilir, bu da model ölçeğiyle güç talebinin nasıl hızla arttığını gösterir. Daha fazla bilgi için yapay zeka enerji tüketimi yazısını okuyun.

Şirket içi ve bulut LLM'lerin karşılaştırması

Şekil 4: LLM'lerin dağıtım gücünü gösteren resim.⁶

Bulut LLM'ler, genellikle büyük teknoloji şirketleri tarafından genel uygulamalar için geliştirilen geniş ölçekli, esnek çözümlerdir. Buna karşılık, şirket içi LLM'ler, kontrol ve güvenliğin çok önemli olduğu belirli kurumsal ihtiyaçlar için özelleştirilmiştir.

Bu, bir pazar ayrımını vurgular: bulut LLM'ler hacim ve yeniliğe odaklanırken, şirket içi LLM'ler net ekonomik hedefleri olan özel, güvenli uygulamalar için seçilir.

İşte yerel ve bulut LLM'lerin farklı faktörlere dayalı bir karşılaştırması:

*Toplam maliyetler iş ihtiyaçlarına bağlı olarak hızlanabilir.

Bulut donanımında yerel LLM'ler

Başka bir seçenek, LLM'leri şirket içinde oluşturmak ve bu modelleri bulut donanımı kullanarak çalıştırmak olacaktır. Bu şekilde, kuruluşlar bulut altyapısının hesaplama gücünden ve ölçeklenebilirliğinden yararlanırken modelleri ve verileri üzerinde kontrol sahibi olabilirler.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yerel ve bulut LLM arasında nasıl seçim yapılır?

Şekil 5: Şirket içi ve API LLM'ler arasındaki farkları gösteren resim.⁷

Yerel veya bulut LLM'ler arasında seçim yaparken dikkate almanız gereken bazı sorular vardır:

1. Şirket içi uzmanlığınız var mı?

LLM'leri yerel olarak çalıştırmak, makine öğrenmesi ve karmaşık BT altyapısını yönetme konusunda önemli teknik uzmanlık gerektirir. Bu, güçlü bir teknik ekibi olmayan kuruluşlar için bir zorluk olabilir.

Öte yandan, bulut tabanlı LLM'ler, bakım ve güncellemeler dahil olmak üzere teknik yükün çoğunu bulut sağlayıcısına yükler, bu da onları uzman BT çalışanları bulunmayan işletmeler için daha uygun bir seçenek haline getirir.

2. Bütçe kısıtlamalarınız nelerdir?

Yerel LLM dağıtımı, esas olarak güçlü bilgi işlem donanımı, özellikle GPU'lar gerektirmesi nedeniyle önemli başlangıç maliyetleri içerir. Bu, daha küçük şirketler veya yeni girişimler için büyük bir engel olabilir. Buna karşılık, bulut LLM'ler genellikle abonelikler veya kullandıkça öde planları gibi kullanıma dayalı fiyatlandırma modelleriyle daha düşük başlangıç maliyetlerine sahiptir.

3. Veri boyutunuz & hesaplama ihtiyaçlarınız nelerdir?

Tutarlı, yüksek hacimli hesaplama ihtiyaçları ve bunları destekleyecek altyapısı olan işletmeler için yerel LLM'ler daha güvenilir bir seçim olabilir. Ancak, bulut LLM'ler dalgalanan talepleri olan işletmeler için faydalı olan ölçeklenebilirlik sunar.

Bulut modeli, artan iş yüklerini karşılamak için kaynakların kolayca ölçeklendirilmesine olanak tanır; bu, özellikle hesaplama ihtiyaçları periyodik olarak artabilen (ör. Black Friday sezonunda bir kozmetik şirketi) şirketler için yararlıdır.

4. Risk yönetimi varlıklarınız nelerdir?

Yerel LLM'ler veri güvenliği üzerinde daha doğrudan kontrol sunar ve hassas bilgilerle (finansal veya sağlık verileri gibi) uğraşan kuruluşlar tarafından tercih edilebilirken, aynı zamanda sağlam iç güvenlik protokolleri gerektirir. Bulut LLM'ler, internet üzerinden veri iletimi nedeniyle potansiyel olarak daha yüksek riskler oluştursa da, genellikle güvenlik önlemlerine büyük yatırım yapan sağlayıcılar tarafından yönetilir.

Bulut LLM vaka çalışmaları

Manz & deepset Cloud

Avusturyalı bir hukuk yayıncısı olan Manz, anlamsal arama ile hukuki araştırmayı optimize etmek için deepset Cloud'u kullandı.⁸ Geniş hukuki veri tabanları, ilgili belgeleri bulmanın daha verimli bir yolunu gerektiriyordu. deepset Cloud'un NLP ve Almanca dil modellerindeki uzmanlığı aracılığıyla anlamsal bir öneri sistemi uyguladılar. Manz, araştırma iş akışlarını önemli ölçüde iyileştirdi.

Cognizant & Google Cloud

Cognizant ve Google Cloud, sağlık hizmetleri zorluklarını ele almak için Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) dahil olmak üzere üretken yapay zekayı kullanmak için işbirliği yapıyor.⁹ Google Cloud'un Vertex AI platformunu ve Cognizant'ın sektör uzmanlığını kullanarak itirazlar ve hasta katılımı gibi sağlık hizmetleri idari süreçlerini kolaylaştırmayı hedefliyorlar. Bu ortaklık, bulut tabanlı LLM'lerin sağlık hizmetleri operasyonlarını optimize etme ve iş verimliliğini artırma potansiyelini göstermektedir.

Allied Banking Corporation & Finastra

Hong Kong merkezli Allied Banking Corporation, temel bankacılık operasyonlarını buluta taşıdı ve Finastra'nın yeni nesil Essence çözümüne yükseltti.¹⁰ Ayrıca, gelişmiş raporlama için Finastra'nın Retail Analytics'ini uyguladılar. Bu hamle, gelecekteki büyüme ve verimlilik kazanımlarını sağlayan modern, maliyet etkin teknolojiye doğru stratejik bir kaymayı yansıtmaktadır.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Cloud LLM vs Local LLM'ler: Örnekler & Faydalar}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/cloud-llm}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

2.

Introducing Claude Opus 4.7 \ Anthropic

3.

Claude Opus 4.6 \ Anthropic

4.

Introducing Gemini Enterprise Agent Platform | Google Cloud Blog

Google Cloud

5.

forbes.com

Forbes

6.

Breaking Analysis: Cloud vs. On-Prem Showdown - The Future Battlefield for Generative AI Dominance - theCUBE Research

SiliconANGLE Media, Inc

7.

API or In-house LLM? - AIM Research | Artificial Intelligence Market Insights

AIM Research

8.

deepset | MANZ Case Study

9.

Cognizant expands generative AI partnership with Google Cloud, announces development of healthcare large language model solutions

Cision PR Newswire

10.

Allied Banking Corporation migrates core banking operations to the cloud with Finastra

Cision PR Newswire

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder