K2 Horizon 375B-A23B
IFM
Son güncelleme: 8 Eylül 2026
🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?
Ağırlıkları açık, ama tüketici donanımında pratik değil: 375B parametre bf16'da yüzlerce GB model belleği demek; tüketici GPU'su bir yana tek sunucu bile çoğu senaryoda yetmez. Yerel denemek isteyen ailenin 7B/32B üyelerine bakmalı.
Ekran kartını seç, çalışır mı gör →Bağlam uzunluğu
524K token
API giriş (1M token)
—
API çıkış (1M token)
—
Kullanıcı planı
Ücretsiz (açık kaynak)
Ücretsiz plan mevcut
Türkçe destek
Orta
Çok modlu
Hayır
OpenAI uyumlu
Hayır
Ne İçin Kullanılır?
- ✓Kurumsal düzeyde akıl yürütme ve ajan görevleri
- ✓Açık ağırlıklarla kendi altyapında self-host LLM
- ✓512K context gerektiren uzun doküman ve kod tabanı işleri
Güçlü Yönler
- ↑Apache 2.0 — açık ağırlıklar, veri ve eğitim kodu için taahhüt var
- ↑375B kapasite, token başına ~23B aktif parametre (MoE)
- ↑512K context window (524.288 token)
- ↑Ajan ve uzun soluklu iş akışı testlerinde kendinden büyük açık modellerle yarışıyor
- ↑vLLM/SGLang desteği + Cerebras, Nebius, Compass üzerinden API
Dikkat Edilecekler
- ↓OpenRouter'da yok; hosted erişim üçüncü taraf sağlayıcılara bağlı
- ↓Eğitim verisi, kodu ve ara checkpoint'ler henüz yayımlanmadı — "tamamen açık" iddiası şimdilik kısmen karşılanıyor
- ↓Benchmark iddiaları büyük ölçüde IFM'nin kendi ölçümü, bağımsız doğrulama sınırlı
- ↓Türkçe desteği test edilmedi
- ↓Yerel çalıştırma pratik değil — bu boyut veri merkezi sınıfı GPU altyapısı ister
K2 Horizon 375B-A23B, Abu Dabi merkezli Institute of Foundation Models (IFM) tarafından 3 Eylül 2026'da yayımlanan K2 Horizon ailesinin amiral gemisi. Aile Apache 2.0 lisansıyla çıkan altı açık modelden oluşuyor (0,9B'den 375B'ye). 375 milyar toplam parametreye karşılık her token'da yaklaşık 23 milyar parametreyi aktif kullanan seyrek MoE mimarisine sahip; yani büyük modelin kapasitesini taşıyor ama her sorguda yalnızca A23B kısmını çalıştırıyor. Context window'u 524.288 token (512K) — Hugging Face model kartındaki config dosyasından doğrulandı. IFM modeli kurumsal düzeyde akıl yürütme, kodlama ve ajan görevleri için konumlandırıyor; model kartındaki iddia, ajan ve uzun soluklu iş akışı testlerinde kendisinden 2,6 kata kadar büyük açık MoE modelleriyle başa baş ya da önde olduğu. Lansmanda öne çıkarılan diffusion distillation — token bloklarını paralel üretip hızı yaklaşık 3 kat artırdığı söylenen teknik — aile geneline ait bir iddia; şu an bunun adaptörleri yalnızca 0,9B ve 7B için yayımlanmış durumda, 375B'de karşılığı yok. "Tamamen açık" başlığına da bir kayıt düşmek gerek: IFM basın bülteninde veri, kod ve tarifin baştan açık olduğunu söylüyor ama 375B model kartı ara checkpoint'lerin, eğitim verisinin ve eğitim kodunun "yayımlanacağını" yazıyor. Yani bugün elinde final ağırlıklar var, üretim sürecinin tamamı henüz değil. Benchmark rakamlarının çoğu IFM'nin kendi ölçümü; bağımsız doğrulama henüz yaygın değil, Türkçe performansı test edilmedi. Erişim tarafında: OpenRouter'da yok. IFM, vLLM ve SGLang desteğinin yanı sıra Cerebras, Nebius ve Compass'ı çıkarım ortağı olarak duyurdu — yani hosted API'ye bu sağlayıcılar üzerinden ulaşabilirsin. Kendi altyapında çalıştırmak istersen ağırlıklar Hugging Face'te; bf16'da yüzlerce GB'lık model belleği demek, ayrıca bir FP8 reposu var. Bu boyutta GGUF yayımlanmadı (küçük aile üyelerinde var).
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
Terminalden tek komutla model indirip çalıştırıyorsun, arayüz yok. Bu modelin Ollama kütüphanesinde hazır bir sürümü olup olmadığını ollama.com'da arayarak görebilirsin.
Donanım tarafı
Büyük modeller için ekran kartı yetmiyorsa, iş istasyonu sınıfı donanımın ne verdiğini rehberde ölçtük.
DGX Spark rehberi →