Yerel LLM ekosisteminin Ollama'ya ihtiyacı yok

• Ollama, yerel LLM çalıştırmayı basitleştiren erken dönem bir araçtı; ancak sonrasında kaynağı gizleme ve bulut odaklı dönüşüm nedeniyle güven kaybetti
• Çekirdek motor olan llama.cpp'nin katkısını küçümsedi ve kendi ggml arka ucuna geçerken performans düşüşü ile hataların yeniden ortaya çıkmasına yol açtı
• Model adlandırmasında yanıltıcılık, kapalı kaynak GUI uygulaması dağıtımı, verimsiz Modelfile yapısı gibi nedenlerle topluluk eleştirileri sürdü
• Model kayıt sistemi darboğazı, güvenlik açıkları, vendor lock-in yapısı yerel öncelikli felsefeyle çelişiyor
• llama.cpp, LM Studio, Jan gibi açık kaynak alternatifler halihazırda daha yüksek performans ve şeffaflık sunuyor ve yerel LLM ekosisteminin merkezine yerleşmiş durumda

---

Ollama'nın sorunları ve yerel LLM ekosistemindeki alternatifler

• Ollama'nın kökeni ve ilk rolü

  • Ollama, yerel LLM çalıştırmayı sadeleştiren ilk llama.cpp wrapper olarak dikkat çekti
    • Kullanıcılar C++'ı doğrudan derlemeden veya sunucu ayarı yapmadan modeli çalıştırabiliyordu
  • Sonrasında kaynağı gizledi, kullanıcıları yanılttı ve yerel öncelikli felsefeden uzaklaşarak girişim sermayesi destekli, bulut merkezli bir yapıya yöneldi
  • Kurucular Jeffrey Morgan ve Michael Chiang; daha önce Docker GUI'si Kitematic'i geliştirip Docker Inc.'e sattılar
  • Y Combinator(W21) çıkışlı proje, 2023'te herkese açıldı ve kendini “LLM'ler için Docker” olarak konumladı

• llama.cpp'ye yetersiz atıf

  • Ollama'nın çıkarım yetenekleri tamamen Georgi Gerganov'un llama.cpp projesine dayanıyor
  • 1 yıldan uzun süre boyunca README'de, web sitesinde ve pazarlama materyallerinde llama.cpp'den hiç söz edilmedi; MIT lisans bildirimi bile eksikti
  • Topluluğun lisansa uyum talebi içeren issue'su (#3185) 400 günden fazla yanıtsız kaldı
  • Daha sonra kurucu ortak, README'nin alt kısmına yalnızca “llama.cpp project founded by Georgi Gerganov” ifadesini ekledi
  • Ollama tarafı, “çok sayıda yama yapıyoruz ve zamanla kendi motorumuza geçeceğiz” diyerek atıfı bilinçli biçimde küçülttü

Kendi arka ucuna geçiş ve performans kaybı

• ggml tabanlı özel arka uç

  • 2025 ortasında Ollama, llama.cpp yerine ggml tabanlı kendi implementasyonuna geçti
  • Bunu kararlılık gerekçesiyle sundu, ancak sonuçta önceden çözülmüş hataları yeniden getirdi
  • Yapılandırılmış çıktı hataları, görsel model başarısızlıkları, GGML assertion çakışmaları gibi çok sayıda sorun ortaya çıktı
  • GPT-OSS 20B gibi yeni modeller ya hiç çalışmadı ya da tensor türü desteği eksik kaldı
  • Gerganov, Ollama'nın ggml'i hatalı biçimde fork ettiğini doğrudan belirtti

• Performans karşılaştırmaları

  • Topluluk benchmark'larında llama.cpp, Ollama'dan 1,8 kat daha hızlı çıktı (161 vs 89 tokens/s)
  • CPU tarafında da %30~50 performans farkı görüldü
  • Qwen-3 Coder 32B testinde llama.cpp %70 daha yüksek throughput sağladı
  • Bunun nedenleri arasında Ollama'nın daemon yapısı, verimsiz GPU offloading'i ve eski arka ucu gösteriliyor

Model adlandırmasında yanıltıcılık

• DeepSeek-R1 vakası

  • Ollama, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B gibi küçültülmüş modelleri doğrudan “DeepSeek-R1” diye etiketledi
  • Oysa bunlar gerçek 671B parametreli model değildi
  • Bu yüzden kullanıcılar “DeepSeek-R1'i yerelde çalıştırdım” sanarak DeepSeek'in itibarına zarar verebilecek bir yanlış algıya sürüklendi
  • İlgili GitHub issue'ları (#8557, #8698) yinelenen kayıt sayılarak kapatıldı ve çözümsüz kaldı
  • Hâlâ ollama run deepseek-r1 komutu küçültülmüş modeli çalıştırıyor

Kapalı uygulama yayını

• GUI uygulamasının kaynak kodu kapalı dağıtımı

  • 2025 Temmuz'unda macOS ve Windows için Ollama GUI uygulaması yayımlandı
  • Özel bir depoda geliştirildi, lisans olmadan dağıtıldı ve kaynak kodu paylaşılmadı
  • Açık kaynak imajını koruyan bir proje için bu, ani bir kapalılık yönelimi anlamına geliyordu
  • Topluluk, AGPL-3.0 bağımlılık ihtimali ve lisans ihlali endişeleri dile getirdi
  • Web sitesi, GitHub bağlantısının yanına indirme düğmesi koyarak açık kaynakmış izlenimi verdi
  • Aylarca sessiz kalındıktan sonra ancak 2025 Kasım'ında ana depoya birleştirildi
  • XDA, “Açık kaynak olduğunu iddia eden projeler, neyin açık olup olmadığını net biçimde belirtmeli” diyerek eleştirdi

Modelfile verimsizliği

• GGUF formatıyla tekrar

  • GGUF formatı, modelin çalışması için gereken tüm bilgiyi tek bir dosyada taşır
  • Ollama ise buna ek olarak, Dockerfile'a benzeyen yapıda ayrı bir Modelfile tanımlıyor
  • Bu, zaten GGUF içinde bulunan bilgileri tekrar ederek gereksiz karmaşıklık yaratıyor
  • Ollama yalnızca hardcoded şablon listesini otomatik tanıyor; yeni şablonlar yok sayılıyor
  • Sonuç olarak modelin instruction formatı bozuluyor ve kullanıcıların elle dönüştürme yapması gerekiyor

• Verimsiz parametre değiştirme

  • Parametre değiştirmek için ollama show --modelfile ile dışa aktarıp düzenlemek, ardından ollama create ile yeniden üretmek gerekiyor
  • Bu süreçte 30~60GB'lık modelin tamamı kopyalanıyor
  • Topluluk bunu “verimsiz ve gereksiz kopyalama” olarak eleştiriyor
  • llama.cpp ise parametreleri doğrudan komut satırı argümanlarıyla ayarlayabiliyor

• Şablon uyumluluğu sorunu

  • Ollama Go template sözdizimini kullanıyor; bu da model üreticilerinin kullandığı Jinja template yapısıyla uyuşmuyor
  • LM Studio ve llama.cpp Jinja'yı doğrudan desteklerken, Ollama'da dönüştürme gerekiyor
  • Dönüştürme hataları nedeniyle konuşma formatının bozulduğuna dair çok sayıda rapor var

Model kayıt sistemindeki darboğaz

• Model ekleme gecikmesi

  • Yeni bir model Hugging Face'e yüklense bile Ollama'da kullanılabilmesi için paketlenip kayda alınması gerekiyor
  • Desteklenen quantization biçimleri de Q4_K_M, Q8_0 gibi sınırlı seçeneklerle kısıtlı
  • Sonuç olarak model çıktıktan sonra Ollama'da kullanılmasına kadar gecikme oluşuyor
  • Toplulukta “yeni modelleri test etmek için llama.cpp veya vLLM kullanın” diyen PSA gönderileri yaygınlaştı

• Quantization kısıtları

  • Ollama Q5, Q6, IQ ailesini desteklemiyor
  • Kullanıcılar talep ettiğinde “başka araç kullanın” yanıtı verildi
  • ollama run hf.co/{repo}:{quant} komutuyla Hugging Face'ten doğrudan çağrı mümkün hâle geldi, ancak model yine de iç hash deposuna kopyalanıyor ve paylaşılamıyor; şablon sorunları da sürüyor

Buluta kayış ve güvenlik sorunları

• Bulut model eklenmesi

  • 2025 sonlarında Ollama, bulutta barındırılan modeller ekledi
  • Yerel odaklı bir araç olmasına rağmen bazı modellerde prompt'lar harici sunuculara gönderiliyor
  • MiniMax gibi üçüncü taraf modeller kullanıldığında veriler dışarı aktarılabiliyor
  • Ollama “log tutmuyoruz” dese de üçüncü taraf politikaları belirsiz
  • Alibaba Cloud tabanlı modellerde veri saklamama garantisi yok

• Güvenlik açığı

  • CVE-2025-51471: Kötü niyetli bir registry sunucusunun kimlik doğrulama token'larını çalabilmesine yol açan açık
  • Düzeltme PR'ı vardı, ancak aylar boyunca birleştirilmedi
  • Yerel gizliliği temel değer olarak sunan bir araç için bu, ciddi yapısal bir sorun

Girişim sermayesi merkezli yapı

• Tekrarlanan kalıp

  • Açık kaynak bir projeyi wrap edip kullanıcı tabanı oluşturma → yatırım alma → gelir odaklı dönüşüm
  • Ollama'nın adım adım izlediği yol:
    • Açık kaynak olarak başladı, llama.cpp üzerine kuruldu
    • Kaynağı geri plana itti, bağımsız bir ürün gibi paketledi
    • Model registry ve format ile lock-in oluşturmaya çalıştı
    • Kapalı GUI yayımladı
    • Bulut hizmeti ekleyerek gelir modeline geçti

• Vendor lock-in yapısı

  • Ollama, modelleri hash'lenmiş dosya adlarıyla saklıyor; bu da başka araçlarla uyumluluğu zorlaştırıyor
  • GGUF içe aktarılabiliyor, ancak dışa aktarma kullanışsız tasarlanmış
  • Kullanıcılar fiilen Ollama ekosistemine bağlı kalacak şekilde konumlanıyor

Alternatif araçlar

• llama.cpp

  • OpenAI uyumlu API sunucusu (llama-server), web arayüzü, ayrıntılı parametre kontrolü ve yüksek throughput sunuyor
  • 2026 Şubat'ında ggml.ai, Hugging Face'e katılarak sürdürülebilirliğini güçlendirdi
  • MIT lisansı altında, 450'den fazla katkıcıya sahip

• Diğer alternatifler

  • llama-swap: çoklu model yükleme ve hot-swap desteği
  • LiteLLM: farklı arka uçlar arasında OpenAI uyumlu proxy sunar
  • LM Studio: GUI tabanlıdır, llama.cpp kullanır, GGUF ile tam uyumludur
  • Jan, Msty: yerel öncelikli tasarıma sahip açık kaynak masaüstü uygulamaları
  • koboldcpp, Red Hat ramalama: container tabanlı model çalıştırma ve açık kaynak atfı konusunda net yaklaşım

Sonuç: yerel LLM ekosisteminin yönü

• Georgi Gerganov'un llama.cpp projesi, yerel yapay zeka yeniliğinin temeli
  • Topluluk iş birliği sayesinde tüketici donanımında da güçlü modeller çalıştırılabiliyor
• Ollama bu temel üzerinde büyüdü, ancak kaynağı gizleme, kalite düşüşü, kapalılık ve buluta yönelme nedeniyle güvenini kaybetti
• Yerel LLM ekosisteminin ihtiyacı olan şey Ollama değil, llama.cpp
  • Gerçek açıklık ve performans zaten topluluk merkezli araçlar tarafından sağlanıyor

[shblue21]

Bir ölçüde katılıyorum; yerelde düzgün kullanmak için LM Studio daha iyi gibi görünüyor.

[kirinonakar]

Ben de başta ollama ile başlamıştım ama bugünlerde çoktan LM Studio'ya geçmiş durumdayım.

[GN⁺]

Hacker News yorumları

• Yerel LLM kullanıcılarının çoğu, UX sorunlarının Ollama sayesinde çözüldüğünü düşünüyor
  Modeli tek satırlık bir komutla çalıştırabiliyor ve ROCm sürücülerini de otomatik olarak hallediyor
  Buna karşılık llama.cpp adı bile bir C++ kütüphanesi gibi geliyor; bu da sıradan kullanıcıların yaklaşmasını zorlaştırıyor
  Ben sadece programı kendim derlemek istemiyorum; yalnızca eğlenerek kullanmak istiyorum

  • Artık llama.cpp varsayılan olarak GUI içeriyor. Eskiden yoktu ama artık zaman değişti
  • “LM Studio, Jan, Msty, koboldcpp…” gibi pek çok alternatif var ama pratikte Ollama'nın yerini alabilecek sonraki güçlü adayın ne olduğunu merak ediyorum
    Mac Mini kullanıyorum ama CLI araçları da sorun değil. Ollama'nın güçlü yanı kolay kurulum ve model indirmeydi; bu yüzden alternatif araçta da benzer bir kullanım kolaylığı bekliyorum
  • kobold.cpp ya da LM Studio öneriliyor. LM Studio açık kaynak değil ama llama.cpp'ye hak ettiği krediyi veriyor
    Model desteğinin bozuk halde entegre edilmemesi veya hatalı GGUF yüklenmemesi için kalite kontrolünün önemli olduğu düşünülüyor
  • Katılıyorum. Bu durum biraz Docker'a benziyor
    Elbette doğrudan runc da kullanabilirsiniz ama çoğu kişi docker run seçiyor
    UX, teknolojinin benimsenmesinde kilit bir unsur ve bir proje iyi bir arayüz oluşturamadıysa, ona bir sarmalayıcı yapmakta yanlış bir şey yok
  • Ollama'nın UX sorunlarını çözmüş olması, lisans ihlalini mazur göstermez

• Aynı iddiayı tekrar tekrar dile getirmekten yorulduğum için, bildiğim zaman çizelgesini ve kaynakları tek seferde derledim

  • Bu yazıyı yazdığı için teşekkür ediliyor. Ben de llama.cpp'ye biraz katkıda bulundum ve Ollama kurucularının davranışları gerçekten hayal kırıklığı yarattı
    Alternatif olarak llama-file öneriliyor. Mozilla AI'nin llamafile'ı işletim sisteminden bağımsız çalışan tek bir yürütülebilir dosya ve tamamen açık kaynak
    Justine Tunney tarafından yapılan CosmopolitanC tabanlı bu araç, llama.cpp'yi resmi biçimde kullanıyor
  • FOSS ruhuna önem veren biri olarak bunun çok öğretici bir yazı olduğu söyleniyor
  • Bilinmeyen çok şey öğrenildiği belirtiliyor
  • Özet ve zaman çizelgesi harika bulunuyor

• Ollama'nın kullanım kolaylığı açısından 1000 kat daha iyi olduğu düşünülüyor
  llama.cpp harika ama sıradan kullanıcı dostu değil
  Ben Ollama ile başladım ama en güncel değişiklikler için llama.cpp'ye geçtim
  Buna rağmen model yönetimi için hâlâ Ollama kullanıyorum. O kadar rahat ki önbellek dizinini yönetmek için script bile yazdım

  • Blog yazısında alternatiflerin sezgisel olduğu söylenmiş ama gerçekte öyle değil
    Basit bir sohbet uygulamasıysa belki, ama OpenAI uyumlu API ve model yönetimi gerekiyorsa erişilebilirlik hızla düşüyor
  • Ollama'nın varsayılan context size değeri çok küçük olduğu için modelin aptal gibi davrandığına dair çok şikâyet vardı
    Bunu sürekli değiştirmek için yeni bir model dosyası oluşturmak gerekiyordu ve bu daha da karmaşıktı
    Docker tarzı yaklaşımın sıradan kullanıcılar için aslında daha rahatsız edici olduğu, ileri düzey kullanıcılar içinse llama.cpp'nin daha iyi olduğu düşünülüyor
  • Bilgi olsun diye söyleyelim, artık llama.cpp'ye router modu eklendi; böylece modeli gerçek zamanlı değiştirebiliyorsunuz
  • Son sürümler çok daha güçlü hale geldi. llama.cpp tools/serv bölümünden görülebilir
  • LM Studio'yu 3 yıldır kullanıyorum; o zaman bile Ollama'dan çok daha iyiydi

• MIT lisansına dair iki bakış açısı özetleniyor

  1. “Tek satırlık bir kredi verirsen her şey mümkündür”
  2. “Yasal olarak serbestsin ama topluluğa karşı ahlaki bir sorumluluğun var”
     llama.cpp'nin yaratıcısı Georgi Gerganov, yalnızca kredi verilmemesinden şikâyet etti. Yani davranışı ilk yoruma daha yakındı
  • İkinci yorumun anlamsız olduğu düşünülüyor. GPL yükümlülükleri isteniyorsa GPL kullanılabilir
    MIT ahlaki bir rehber değil, hukuki bir metindir
    Kişisel olarak son kullanıcıya yönelik yazılımlarda GPL kullanılmasının daha iyi olduğu düşünülüyor
    MIT seçip sonra şirketler kodu alıyor diye şikâyet etmek çelişkili bulunuyor
    Şirketlerin ahlakı olmadığı, yalnızca insanların ahlakı olduğu düşünülüyor
  • Georgi isteseydi her zaman GPL'ye geçebilirdi. Ama bunu yapmadı
    Sonuçta her iki proje de gelişmeye devam etti ve kullanıcıların önünde daha fazla seçenek oluştu

• Eskiden varsayılan model klasörü değiştirilemediği için rahatsız ediciydi
  Modeli kaydetmek için Dockerfile benzeri bir süreçten geçmek gerekiyordu ve model hash depolamasına kopyalandığı için konumu değiştirilemiyordu
  Bu yüzden LM Studio'ya geçildi. Tam açık kaynak değil ama model klasörünü görünür kılıyor ve Hugging Face ile entegre çalışıyordu

  • Artık mümkün. Sunucu yapılandırma dosyasındaki OLLAMA_MODELS ortam değişkeniyle yol belirtilebiliyor
  • Ben de bu sorunla uğraştım. SSD yükseltmesinden önce ve sonra LM Studio ile kıyaslamak istedim ama model konumunu bulup düzenleme süreci fazlasıyla karmaşık ve gereksiz derecede acı vericiydi

• Ollama'nın model dosyalarını hash blob storage içine kopyalayan yapısı, diğer araçlarla paylaşımı imkânsız hale getiriyor
  Muhtemelen bu tasarım tekilleştirme için seçildi ama sonuç olarak başka araçları denemeyi zorlaştırıyor
  Model dosyaları çok büyük olduğu için depolama alanı ve indirme ciddi bir yük oluşturuyor

• Arch Linux'ta pacman -Ss ollama 16 sonuç döndürürken, llama.cpp ya da lmstudio için 0 sonuç çıkıyor
  Umarım bir gün bu değişir

  • llama.cpp çok hızlı güncellendiği için kararlı paket olarak sunulması zor; bunun yerine AUR üzerinden kurulabiliyor
    Vulkan, ROCm ve CUDA sürümlerinin hepsi destekleniyor
  • Buna karşılık openSUSE'de zypper ile llamacpp bulunabiliyor
    Sürümler ve destek dağıtımdan dağıtıma değiştiği için, sonuçta bu kadar çok Linux dağıtımının var olmasının nedeni de biraz bu
  • Ben CachyOS'ta yay -S llama.cpp ile kurdum ve Ollama'dan çok daha hızlı ve daha iyi buldum

• “llama.cpp” adı artık pek de kullanıcı dostu gelmiyor
  Eskiden Meta'nın Llama modellerini ifade ediyordu ama artık daha güçlü açık kaynak modeller var

  • Ama “Ollama” da aynı sorunu taşıyor
    Şu anda “Local LLaMA” adı yerel model çalıştırmanın genel adı gibi kullanılıyor
  • Vikipedi'nin genelleşmiş markalar listesi incelendiğinde bunun yaygın bir olgu olduğu görülüyor

• Ollama en başından beri tüm iş akışını kontrol etmeye çalışıyormuş gibi bir izlenim verdiği için ondan kaçınıldı
  Sonuç olarak bunun doğru bir karar olduğu düşünülüyor

• Ollama'nın hash blob storage yapısı en büyük tuzak olarak görülüyor
  Aylar boyunca model indirdiyseniz, başka bir araca geçerken hepsini yeniden indirmeniz gerekiyor
  Kullanıcıların çoğu bunu ancak zaten derin biçimde yatırım yaptıktan sonra fark ediyor ve çıkış maliyetini çok daha ağır hissediyor