Evinizi yapay zeka ile dekore edin — ücretsiz başla →
Chat

Kumru

VNGRS

Son güncelleme: 18 Ekim 2026

Resmi site →

🖥️ Bu model bilgisayarında çalışır mı?

Q4 quantization ile en az 2 GB VRAM ya da birleşik bellek ister — 6 GB ve üstünde rahat çalışır.

2B sürüm: 4-bit ~1,5 GB (hesaplandı, ölçülmedi), bf16 ~4,8 GB (VNGRS). Bağlam 8K.

Kumru-2B: bf16 yaklaşık 4,8 GB (VNGRS'in verdiği rakam), 4-bit GGUF yaklaşık 1,5 GB (parametre sayısından hesaplandı). Resmi niceleme yok, topluluk GGUF dosyaları var. Kumru-7B açık değil.

Ekran kartını seç, çalışır mı gör →

Bağlam uzunluğu

8K token

API giriş (1M token)

—

API çıkış (1M token)

—

Kullanıcı planı

—

Ücretsiz plan mevcut

Türkçe destek

İyi

Çok modlu

Hayır

Hızı

Hızlı

OpenAI uyumlu

Hayır

Ne İçin Kullanılır?

  • ✓Türkçe metin özetleme
  • ✓Dilbilgisi ve yazım düzeltme
  • ✓Kendi belgelerinle çalışan kurum içi sohbet botu (RAG)
  • ✓Veri dışarı çıkmadan kendi sunucunda Türkçe metin işleme

Güçlü Yönler

  • ↑Türkçe için sıfırdan eğitildi, Türkçeye özel tokenizer kullanıyor
  • ↑Aynı Türkçe metin için diğer açık modellerden yüzde 38-98 daha az token harcıyor (VNGRS ölçümü)
  • ↑2B sürüm Apache-2.0 lisanslı, ticari kullanım serbest
  • ↑2B sürüm yaklaşık 4,8 GB bellekle çalışıyor

Dikkat Edilecekler

  • ↓Matematik ve bilgi sorularında hata yapıyor, uydurma bilgi verebiliyor
  • ↓Bağlam penceresi 8.192 token ile sınırlı
  • ↓7B sürüm açık değil, sadece deneme arayüzünde kullanılabiliyor
  • ↓Test sonuçları şirketin kendi ölçümü, bağımsız doğrulanmadı
  • ↓Resmi Ollama veya LM Studio paketi yok, sadece topluluğun hazırladığı GGUF dosyaları var

Kumru, Türk yazılım şirketi VNGRS'in Türkçe için sıfırdan eğittiği bir dil modeli. Eylül 2025'in sonunda duyuruldu ve "yerli ChatGPT" başlıklarıyla kısa sürede gündem oldu. Bu benzetme yanıltıcı: VNGRS'in kendi açıklamasına göre Kumru bir ChatGPT alternatifi değil, şirketlerin kendi sunucularında çalıştırması için tasarlanmış küçük bir model. İki sürümü var. 7,4 milyar parametrelik Kumru-7B açık değil. kumru.ai adresindeki deneme arayüzünden kullanılabiliyor, kurum içinde ise 16 GB belleği olan tek bir ekran kartında çalışabiliyor. 2,4 milyar parametrelik Kumru-2B ise açık kaynak. Apache-2.0 lisansıyla Hugging Face'te duruyor ve ticari kullanım dahil serbest. Bu sayfadaki yerel çalıştırma bilgileri 2B sürüme ait. Kumru'yu ilginç kılan şey boyutu değil, Türkçeye özel *tokenizer* •metni modelin işleyebileceği küçük parçalara bölen bileşen• kullanması. VNGRS'in ölçümüne göre diğer açık modeller aynı Türkçe metin için yüzde 38 ile 98 arasında daha fazla token harcıyor. Pratikte bu, 8.192 token'lık bağlam penceresine çok dilli modellere göre daha fazla Türkçe metin sığması demek. Şirket bunu yaklaşık 20 A4 sayfa olarak tarif ediyor. Model 500 GB temizlenmiş metin üzerinde 300 milyar token görerek eğitildi, ardından yaklaşık 1 milyon örnekle ince ayar yapıldı. VNGRS, Türkçe modelleri ölçen Cetvel testinde Kumru'nun LLaMA-3.3-70B, Gemma-3-27B ve Qwen-2-72B gibi çok daha büyük modelleri genel puanda geçtiğini söylüyor. En güçlü olduğu işler dilbilgisi düzeltme ve özetleme. Bu sonuçlar şirketin kendi ölçümü, bağımsız olarak doğrulanmadı. Sınırları da net. Duyurudan birkaç gün sonra deneme arayüzündeki hatalı yanıtlar sosyal medyada yayıldı. VNGRS'in açıklamasına göre model o tarihte pekiştirmeli öğrenme aşamasından geçmemişti, bu yüzden matematikte hata yapıyor ve uydurma bilgi verebiliyor. Kumru'yu bilgi sorusu sormak ya da hesap yaptırmak için değil, Türkçe metni özetlemek, düzeltmek ve kendi belgelerinle çalışan bir sohbet botunun içinde kullanmak için düşün. Geniş genel bilgi ve akıl yürütme gerekiyorsa Gemma ya da Qwen gibi büyük açık modeller daha güvenli seçim.

En Yakın Alternatif

AstaBrief-8B

Ai2 · metin

i→
Bağlam: 16KTürkçe: Zayıf

Jev

TypeSafe AI · metin

i→
Bağlam: 66KAPI: $0.042 / $0 /1MTürkçe: İyi

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 →
← Tüm modellere dön