Openzeka Teknik White Paper’ları
Yapay zeka, yüksek başarımlı hesaplama ve gömülü sistemler üzerine derinlemesine teknik analizler. NVIDIA DGX/HGX veri merkezi çözümlerinden Jetson tabanlı uç (edge) çıkarıma, DGX Spark mini süper bilgisayarlardan Cordatus AI gerçek zamanlı görüntü analitiği platformuna kadar.
Son White Paper’lar
Aynı bağlamların geri geldiği iş yükünde LMCache'in vLLM'e kattığı değer: DGX Spark'te üç katmanlı KV cache (GPU, CPU, NVMe), ölçülen TTFT — tekrar erişimde 1.95×, servis yeniden başlatmasında 3.3× — ve bununla birlikte gelen ayarlar ve sınırlar.
Ekim 2026 Teknik Rehber8× DGX Spark Üzerinde Tensör Paralel Çıkarım İçin Ağ Bağlantı Hızı (200G ve 100G)8 Spark'lık bir tensör paralel cluster'ın ağ bant genişliğini gerçekte ne kadar kullandığı ve her DGX Spark'ı 200G yerine 100G ile çalıştırmanın neye mal olduğu: mekanizma, modelin mimarisinden yapılan tahmin ve GLM-5.3 ile TP8'de yapılan ölçümler.
Ekim 2026 Karar RehberiLLM Quantization Seçim RehberiLLM quantization için karar rehberi: iş yükü, quantization formatı, GPU mimarisi ve checkpoint güvenilirliği seçimi nasıl belirler — seçim akışı, sık yapılan hatalar, vaka örnekleri ve hızlı komut referansıyla.
Ekim 2026 Cihaz ÖnerisiCihaz ÖnerisiKameralarınızı tarif edin, bir görüntü-dil modeli seçin; bu sayfa ölçtüğümüz cihazlar arasından yetişebilen en küçüğünü söylesin. Ardından akışı canlı bir zaman çizgisinde oynatsın: her kamera ne sıklıkla yanıt alıyor ve yakaladığı karelerin kaçını model görüyor?
Ekim 2026 VLM BenchmarkVLM Çıkarım Benchmark GezginiJetson AGX Thor, DGX Spark, RTX PRO 6000 Blackwell, Jetson AGX Orin 32GB ve Jetson Orin NX 16GB üzerindeki görüntü-dil modeli çıkarım benchmark'larını keşfedin. Görüntü boyutunu seçin, bir kameranın yanıtı için ne kadar bekleyebileceğini belirleyin ve her yapılandırmanın kaç kameraya yetiştiğini görün.
Ekim 2026 Teknik RehberJev'e Açık Ağırlıklı İlk AlternatiflerAltı açık ağırlıklı typed-decision modeli, tek bir NVIDIA DGX Spark (GB10) üzerinde ortak bir state + questions arayüzü ve 25 soruluk tek bir setle karşılaştırıldı: doğruluk, kalibrasyon, şık sırasına duyarlılık ve gecikme — ve hangi işe hangi modelin uyduğu.
Ekim 2026 Teknik RehberLLM Çıkarımında Engram OffloadingEngram tabloları büyüktür, ancak her token için yalnızca birkaç satırı okunur; bu nedenle GPU belleğinden sistem RAM'ine veya NVMe'ye taşınabilirler. Bunun DGX Spark, RTX PRO 6000 ve DGX B300 için anlamı ve DeepSeek-V4.1-Flash ile Qwen3.8-Flash-Next ölçüm sonuçları.
Eylül 2026 LLM DağıtımıDeepSeek-V4.1-Flash 8× DGX Spark TP8 DağıtımıDeepSeek-V4.1-Flash (763B MoE, FP8, DSpark k=5) modelinin 8× NVIDIA DGX Spark (GB10) üzerinde TP8 dağıtımı: iki yapılandırma (300K Engram-bellekte, 1M Engram-diskte), NCCL optimizasyonu, benchmark sonuçları ve TP4 karşılaştırması.
Eylül 2026 CV BenchmarkCV Çıkarım Benchmark GezginiOpenZeka'nın NVIDIA GPU'lar ve Jetson cihazlar üzerindeki görüntü işleme çıkarım benchmark'larını keşfedin. Bir GPU ve bir tespit modeli seçin; o cihazın hangi kare hızını sürdürdüğünü, kamera eklendikçe nasıl düştüğünü ve hedef FPS'inizde kaç kamera taşıdığını görün.
Eylül 2026 LLM DağıtımıDeepSeek-V4.1-Flash 4× DGX Spark DağıtımıDeepSeek-V4.1-Flash (763B MoE, FP8, DSpark k=5) modelinin 4× NVIDIA DGX Spark (GB10) üzerinde tensor-parallel dağıtımı: vLLM build zinciri, 7 SM 12.1a patch'i, Engram-on-disk, benchmark sonuçları ve B300 karşılaştırması.
Eylül 2026 LLM BenchmarkLLM Çıkarım Benchmark GezginiOpenZeka'nın NVIDIA DGX Spark, DGX B300, RTX PRO 6000 Blackwell ve Jetson Thor üzerindeki LLM çıkarım benchmark'larını keşfedin. Modele, parametre sayısına, cihaza, kuantizasyona ve eşzamanlılığa göre filtreleyin, kendi performans hedeflerinizi girin.
Ağustos 2026 Mimari KarşılaştırmaNVIDIA DGX B300 ve GB300 NVL72 Cluster Mimarisi KarşılaştırmasıNVIDIA Blackwell Ultra tabanlı iki mimarinin karşılaştırması, DGX B300 ve GB300 NVL72: sistem tasarımı, ölçekleme yaklaşımı, ağ mimarisi, güç ve soğutma, hangi iş yükünün hangi platforma uyduğu.
Ağustos 2026 LLM BenchmarkKimi K3 DGX-B300 Inference BenchmarkMoonshot AI Kimi K3 (2.8T MoE, MXFP4) modelinin NVIDIA DGX-B300 (8x Blackwell Ultra, TP=8) üzerinde performans değerlendirmesi: vLLM vs SGLang, direct vs DSpark speculative decoding, SLO temelli kapasite planlama.
Temmuz 2026 Cluster KurulumuDGX Spark 3-Node AI Cluster Kurulum Rehberi3 NVIDIA DGX Spark node'undan oluşan ring (mesh) topolojisine sahip AI cluster kurulumu: management ve compute ağları, RoCEv2/RDMA, sparkrun yapılandırması.
Temmuz 2026 Cluster KurulumuDGX Spark 2-Node AI Cluster Kurulum Rehberi2 NVIDIA DGX Spark node'undan oluşan point-to-point topolojisine sahip AI cluster kurulumu: management ve compute ağları, RoCEv2/RDMA, sparkrun yapılandırması.
Temmuz 2026 Cluster KurulumuDGX Spark 8-Node AI Cluster Kurulum Rehberi200G breakout'lu MikroTik CRS804 üzerinden 8 NVIDIA DGX Spark node'u ile switch tabanlı AI cluster kurulumu: management ve compute ağları, RoCEv2/RDMA, sparkrun ve NAS.
Temmuz 2026 Cluster KurulumuDGX Spark 4-Node AI Cluster Kurulum RehberiMikroTik CRS812 üzerinden 4 NVIDIA DGX Spark node'u ile switch tabanlı AI cluster kurulumu: management ve compute ağları, RoCEv2/RDMA, sparkrun ve NAS.
Temmuz 2026 LLM ÖlçeklemeQwen3.6-27B DGX Spark Cluster ScalingQwen3.6-27B-NVFP4 modelinin 1x, 2x ve 4x NVIDIA DGX Spark (GB10) üzerinde multi-node ölçekleme çalışması: 200GbE üzerinden tensor parallelism, SLO temelli kapasite planlama ve TP-vs-replikasyon deployment rehberi.
Temmuz 2026 LLM BenchmarkQwen3.6-27B DGX Spark BenchmarkQwen3.6-27B modelinin NVIDIA DGX Spark (GB10) platformunda FP8, FP8-MTP, AWQ-MTP, NVFP4 ve NVFP4-MTP quantization varyantları ile performans değerlendirmesi.
Temmuz 2026 Karar RehberiYerel LLM Kullanım RehberiYerel (local) LLM kullanımı için uçtan uca karar rehberi: donanım (NVIDIA Jetson, RTX PRO, DGX Spark, DGX/HGX), model seçimi, yazılım stack ve senaryo eşlemesi.
Haziran 2026Son değişiklikler
- 21 Ekim 2026Yeni LLM benchmarkMuse-Spark-Open-816B-A42B — DGX B300Muse-Spark-Open-816B-A42B, DGX B300 üzerinde: NVFP4 ağırlıklar TP=4 ile vLLM üzerinden sunuldu, DSpark Spekülatif Kod Çözme ile 64 eşzamanlı isteğe kadar ölçüldü.
- 21 Ekim 2026Yeni LLM benchmarkNVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B — DGX B300NVIDIA-Nemotron-3.5-Super-VL-120B-A12B, DGX B300 üzerinde: BF16 ağırlıklar TP=2 ile vLLM üzerinden sunuldu, yerel MTP Spekülatif Kod Çözme (k=3) ile 256 eşzamanlı isteğe kadar ölçüldü.
- 21 Ekim 2026Yeni LLM benchmarkStep-5-Preview — DGX B300Step-5-Preview, DGX B300 üzerinde: FP8 ağırlıklar TP=4 ile vLLM üzerinden sunuldu, MTP Spekülatif Kod Çözme (k=3) ile 256 eşzamanlı isteğe kadar ölçüldü.
- 21 Ekim 2026Yeni LLM benchmarkStep-5-Preview — DGX B300Step-5-Preview, DGX B300 üzerinde uzman paralelliği ile: FP8 ağırlıklar TP=4 üzerinde EP=4 ile vLLM üzerinden sunuldu, MTP Spekülatif Kod Çözme (k=3) ile 256 eşzamanlı isteğe kadar ölçüldü.
- 21 Ekim 2026Yeni LLM benchmarkStep-5-Preview — DGX B300Step-5-Preview, DGX B300 üzerinde veri paralelliği ile: FP8 ağırlıklar DP=4 ile vLLM üzerinden sunuldu, MTP Spekülatif Kod Çözme (k=3) ile 256 eşzamanlı isteğe kadar ölçüldü.
Uzmanlık Alanları
Gömülü & Edge AI
NVIDIA Jetson modül ailesi (Orin, Thor, Xavier) üzerinde gerçek zamanlı çıkarım, robotik ve fiziksel AI.
Veri Merkezi
DGX, HGX ve PCIe tabanlı sunucu sistemleriyle ölçeklenebilir AI eğitim ve çıkarım altyapısı.
Mini Süper Bilgisayar
GB10 mimarisine sahip DGX Spark ailesi — kompakt, güçlü ve ölçeklenebilir kişisel AI istasyonları.