Sistem Gereksinimleri

Memo'nun donanım ihtiyacı tamamen sohbeti nasıl çalıştırdığına bağlı — harici bir API sağlayıcısı bağlamak (OpenAI, Claude, Gemini, OpenRouter ve diğerleri) neredeyse hiçbir şey gerektirmezken, sohbet modelini tamamen yerel çalıştırmak gerçek RAM ve ideal olarak bir GPU ister. Bunlar oynama payı olan tek bir sayı değil, gerçekten iki farklı profil, bu yüzden aşağıda ayrı ayrı ele alınıyor. Her iki durumda da hafıza (RAG) her zaman yerel ve her zaman hafiftir — bu sayfanın devamındaki "Gömme Modeli Gereksinimleri"ne bakın.

Harici Bir API Sağlayıcı Kullanmak

Sohbet için bir bulut sağlayıcı bağlıyorsan (OpenAI, Claude, Gemini, Grok, Groq, OpenRouter vb.) ve hafıza için sadece küçük yerel gömme modelini çalıştırıyorsan, Memo gerçekten hafiftir:

Bileşen	Minimum	Önerilen
RAM	1 GB	4 GB
Disk alanı	1 GB boş	2 GB boş
CPU	Herhangi bir x86-64 veya ARM64	Herhangi bir modern çok çekirdekli
GPU	Gerekmez	Gerekmez
İnternet	Gerekli — her sohbet mesajı sağlayıcına gider	Geniş bant

1 GB minimum, backend/Flutter uygulamasının kendi ayak izi artı yerel gömme modelinin ihtiyaç duyduğu ~500 MB'ı kapsıyor — bu modda RAM'e yüklenecek bir sohbet modeli hiç yok. Bu, çok gigabaytlık bir yerel model indirmek istemeyen çoğu kullanıcı için gerçekçi taban, ve sadece teknik olarak açılabilir değil, o tabanda gerçekten kullanılabilir.

Yerel Sohbet Modelleri Çalıştırmak

Sohbet modelinin kendisini kendi makinende çalıştırmayı tercih ediyorsan — tamamen çevrimdışı, API maliyeti yok, veri cihazından çıkmıyor — aşağıdaki gereksinimler API-sağlayıcı tabanının üzerine ekleniyor:

Bileşen	Minimum	Önerilen
RAM	8 GB	16 GB
Disk alanı	4 GB boş	20 GB boş (modeller her biri 1–15 GB arası)
CPU	AVX2 destekli x86-64 (Intel Haswell 2013+ veya AMD Excavator 2015+)	AVX2 destekli x86-64, 8+ çekirdek
GPU	Gerekli değil — CPU çıkarımı çalışır	6 GB+ VRAM'li NVIDIA (CUDA 11.7+)
İnternet	Yalnızca model indirmeleri için gerekli	Model indirmeleri için geniş bant

8 GB RAM ile CPU'da ~3B parametreye kadar nicelenmiş modelleri rahatça çalıştırabilirsiniz. GPU ile llama.cpp katmanları VRAM'e yükleyerek çıkarım hızını önemli ölçüde artırır — 6 GB VRAM'li bir GPU, etkileşimli hızlarda 7–8B parametreli modelleri işler.

İkisini karıştırmana hiçbir şey engel değil: sohbet için bulut sağlayıcı + hafıza için yerel gömme modeli (en hafif, en yaygın gerçek dünya kurulumu), her ikisi için de tamamen yerel bir kurulum, ya da sohbet başına yerel/bulut model arasında geçiş. Belirli bir yerel model boyutunun RAM/VRAM'e tam olarak neye mal olduğu için aşağıdaki "Model Boyutu ve Donanım Rehberi"ne bakın.

İşletim Sistemleri

İS	Sürüm	Durum
Windows	10, 11 (x86-64)	✅ Tam destek
Linux	Debian 11+, Ubuntu 20.04+, Fedora 38+, Arch	✅ Tam destek
macOS	Apple Silicon (M1+) ve Intel (x86-64)	✅ Evrensel ikili
Android	8.0+ (API 26+)	✅ Yalnızca yardımcı

Linux Bağımlılıkları

Temiz bir Linux kurulumunda şu sistem kütüphanelerine ihtiyacınız olabilir:

# Debian / Ubuntu
sudo apt install libgtk-3-0 libblkid1 liblzma5 libgcrypt20

# Fedora
sudo dnf install gtk3 libblkid xz-libs libgcrypt

# Arch
sudo pacman -S gtk3 util-linux xz libgcrypt

Bunlar genellikle masaüstü Linux'ta zaten mevcuttur. AppImage çoğu bağımlılığı içinde barındırır.

GPU Desteği

GPU Üreticisi	API	Destekleniyor	Gerekli Bellek
NVIDIA	CUDA	✅ Evet	4 GB+ VRAM önerilir
AMD	ROCm / Vulkan	✅ Evet (llama.cpp ile)	4 GB+ VRAM önerilir
Apple	Metal (MPS)	✅ Evet	Birleşik bellek
Intel	SYCL / Vulkan	⚠️ Deneysel	Değişir

NVIDIA GPU'lar için CUDA Toolkit 11.7+ ve NVIDIA sürücü 525+ kurun. AMD için ROCm 5.7+ önerilir. Apple Silicon, Metal ile kutudan çıktığı gibi çalışır.

Model Boyutu ve Donanım Rehberi

Model Boyutu	RAM (Yalnız CPU)	RAM + VRAM (GPU yükleme)	Tipik Hız
1–3B (Gemma 3 4B, Phi-3 mini)	4–6 GB	4 GB RAM + 2 GB VRAM	CPU'da hızlı, GPU'da anında
7–8B (Llama 3.1 8B, Qwen 3 8B)	8–12 GB	8 GB RAM + 4 GB VRAM	CPU'da kullanılabilir, GPU'da hızlı
12–14B (Qwen 2.5 14B)	12–16 GB	12 GB RAM + 6 GB VRAM	CPU'da yavaş, GPU'da hızlı
32B+	24+ GB	16 GB RAM + 12 GB VRAM	GPU gerektirir

Model Mağazası, tespit edilen RAM ve VRAM'inize göre hesaplanan donanım uygunluk rozetleri gösterir — "Cihazınıza uyar", "CPU için uygun", "Çok büyük".

Gömme Modeli Gereksinimleri

RAG hafıza sistemi ayrı bir gömme modeli kullanır (örn. nomic-embed-text-v1.5). Bu, GPU varlığından bağımsız olarak CPU'da verimli çalışan ~137M parametreli bir modeldir. ~500 MB RAM gerektirir ve modern bir CPU'da saniyede ~100 token işler.

Gömme modelleri tasarım gereği hafiftir. Sohbet için bulut AI (OpenAI, Claude) kullanırken, yerel bir gömme modeli bağımsız olarak hafızayı yönetebilir — iki dünyanın en iyisini birleştirir.

Zaman İçinde Depolama

Veri dizini kullanımla birlikte büyür:

Bileşen	Başlangıç	1 Ay Sonra (tahmini)
Modeller	2–16 GB	İndirmelere bağlı
Hafıza (RAG deposu)	< 1 MB	~50–200 MB
Oturumlar (sohbet geçmişi)	< 1 MB	~10–100 MB
WhatsApp mesajları	0	~50–500 MB
Takvim etkinlikleri	< 10 KB	< 1 MB
Bulut senk. önbelleği	0	~10 MB

Hafıza birleştirme günlük çalışır, RAG deposunu kompakt tutmak için yakın-benzer gömme vektörlerini (kosinüs benzerliği ≥ 0.92) birleştirir.