Qwen, DeepSeek ve Llama: Hangisinin Üzerine Geliştirmelisiniz?

Alibaba'nın Xixi kampüsüne (Qwen ekibinin çalıştığı yer) giden metro, dairemden yaklaşık yirmi dakika sürüyor; DeepSeek'in ekibi ise birkaç semt ötede, diğer tarafta oturuyor. Yani bu karşılaştırmayı neredeyse gerçek zamanlı izleme şansım var ve hızlı ilerliyor. Güncel açık sürümler Qwen3.8 ve Qwen3.6, DeepSeek V4.1-Flash ile süregiden V4 Pro ve Llama 4 Scout ya da Maverick. Alibaba'nın barındırdığı Qwen3.8-Max ise ayrı bir sütunda yer alıyor; çünkü onu kiralamak, üzerine kurulu olduğu ağırlıkları indirmekten farklı bir ürün. Bu sürümleri birbirine karıştırırsanız, karşılaştırmanın geri kalanı daha başlamadan yanlış olur.

Qwen, Llama ve DeepSeek: Hangisinin üzerine geliştirmelisiniz?

İşe ve dağıtıma göre seçin. Qwen3.6, Apache-2.0 altında 27B yoğun ve 35B-A3B açık modelleriyle kapsam ve ekosistem tercihi. DeepSeek V4.1-Flash, Eylül'deki çıktı fiyatı artışına rağmen API değeri tercihi; V4 Pro ise hâlâ düşük bir token fiyatına daha fazla yetenek satın alıyor ama kendi sunucunuzda barındırması çok büyük. Llama 4, Meta'nın topluluk lisansı altında Batı kökenli ekosistem tercihi olmaya devam ediyor. Stanford'un Mart 2026'daki %2,7'lik ülke düzeyi farkı artık canlı bir skor değil, tarihsel bir bağlam; çünkü bu paragraftaki her Çinli aile o tarihten beri ilerledi.

Önemli Çıkarımlar- Tam sürümleri karşılaştırın: geçen yılın sürümlerinden miras kalan aile adlarını değil, Qwen3.6, DeepSeek V4.1 ve Llama 4'ü.- Qwen3.6 = kapsam ve Apache-2.0; DeepSeek V4.1-Flash = muhakeme ve API değeri; Llama 4 = Batı kökenli araçlar ve Meta'nın topluluk lisansı.- Qwen en çok indirilen açık aile: Hugging Face'in kendi sayımı, onu 2026'nın ilk yedi ayında 2 milyar indirmenin üzerinde gösteriyor ve Hub'da 151.448 türevi var.- Qwen3.8, 8 Ağustos 2026'dan beri özel bir lisans altında yayımda olan Alibaba'nın en yeni açık sürümü; Qwen3.8-Max ise onun üzerine kurulu barındırılan sürüm.

Aşağıdaki her şey, Çinli ağırlıkların masada olduğuna zaten karar verdiğinizi varsayıyor. Hâlâ açık soru buysa, Çin'in yapay zeka yarışını kazanıp kazanmadığı üzerine yazımda bu meseleyi tartışıyorum; daha geniş alan ise Çin açık kaynak yapay zeka ekosistemi rehberimde.

Ben olsam nasıl sıralardım

Lider tablosuna göre değil. Dağıtım gerçekliğine göre sıralıyorum; bu da işi beş ölçütün gördüğü anlamına geliyor, kabaca şu ağırlık sırasıyla.

• Yetenek: iş için gerçekten yeterince iyi mi; satıcının seçtiği bir tablo yerine karşılaştırılabilir bir değerlendirme altında?
• Maliyet: API'de token başına maliyet ve kendi sunucunuzda barındırdığınızda GPU ayak izi. Asıl uçurumlar burada açılıyor.
• Lisans: hukuki bir baş ağrısı olmadan ticari olarak ürüne alabilir misiniz? Apache-2.0 ve MIT tarzı koşullar burada kazanır.
• Ekosistem: kaç ince ayar, niceleme ve hazır varyant var? Ne kadar çoksa sizin için o kadar az iş demek.
• Kendi sunucunda barındırmaya uygunluk: zaten kullandığınız açık çıkarım yığınıyla makul donanımda temiz çalışıyor mu?

Bunları kendi GPU'larımda çalıştırmak, beni lider tablosu tapınmasından herhangi bir argümanın yapabileceğinden daha hızlı kurtardı. Bir projeyi kazanan model, o hafta marjinal olarak daha yüksek puana sahip olan değil; verinize temiz biçimde ince ayar yapılan ve sunması en ucuz olandır. Son üç müşteri işimin ikisi, hiçbir tablonun zirvesinde olmayan bir modelle çıktı.

Tablodan önce yapısal bir not. Barındırılan önizlemeler ile indirilebilir ağırlıklar farklı ürünler ve son iki ay bunu güzelce gösteriyor: Qwen3.8-Max, 3 Ağustos'ta barındırılan bir model olarak çıktı; açık Qwen3.8 ağırlıkları ise 8 Ağustos'ta, Apache-2.0 yerine özel bir lisansla geldi. Barındırılan taraf çoktan bir kez daha değişti: Qwen3.8-Max-0902 anlık sürümü, 2 Eylül'de aynı $2 ve $6 fiyatla uç noktayı devraldı; kodlamaya ve işbirliğine yönelik bir eğitim sonrası yükseltmesiydi ve Alibaba, lansmanda Code Arena'nın WebDev sıralamasında zirveye çıktığını iddia etti. Ağustos'ta qwen3.8-max'e sabitlenen herkes artık farklı bir model kiralıyor. Alibaba ayrıca 22 Eylül'deki Apsara konferansında, açıkça eğitim aşamasında olduğu belirtilen, tarihi, ağırlıkları veya fiyatı belli olmayan Qwen 4'ü duyurdu; bu mimarinin deneysel bir açık ağırlık önizlemesi olan Qwen3.8-Flash-Next, 26 Ağustos'ta görünmüştü. Yani "indirebildiğiniz" ile "kiralayabildiğiniz"i karıştıran bir sıralama sizi yanıltır. Aşağıdaki tablo indirilebilir taraf içindir; barındırılan amiral gemileri metinde kendi sütunlarını alıyor.

Üç aileye genel bakış

Üçü de gerçek anlamda üretim sınıfı. Ayrıştıkları yer, yetenekten çok lisans ve maliyet duruşu. Qwen, benimsenme açısından en büyük açık aile: 14 Ağustos'ta yayımlanan Hugging Face'in State of Open Models: Summer 2026 raporu, yalnızca 2026'nın ilk yedi ayında Hub'da kabaca 2,045 milyar Qwen indirmesi ve 151.448 türev sayıyor; Alibaba'nın kendi sayımı ise platformlar genelinde 3 milyardan fazla indirme ve 300.000 türev iddia ediyor. Üçünü çalışma düzeyinde şöyle özetlerdim.

Benimsenme daha geniş ölçekte de aynı yönde değişti. Çinli açık ağırlıklı modeller, toplam Hugging Face indirmelerinde ABD modellerini geçti ve Ağustos 2025 itibarıyla yalnızca Qwen türevli varyantlar yeni türevlerin %40'ından fazlasını oluşturuyordu. Bu, geliştiriciler için pratik açıdan önemli: daha fazla türev, gecikme bütçenize uyan bir nicelemenin ya da alan ince ayarının muhtemelen zaten var olması demek; yani bir eğitim turunu tamamen atlarsınız.

Tabloyla ilgili bir uyarı. Lisanslar sürümler arasında değişir ve aile düzeyindeki bir özet, mutlak gerçekten ziyade bir başlangıç noktasıdır. Ürüne almayı planladığınız tam sürüm için model kartını açın ve gerçek lisansı okuyun.

Yetenek: gerçekte ne kadar yakınlar?

Pazarlama savaşlarının düşündürdüğünden daha yakınlar ama artık tek bir sayıya indirgenemezler. 2026 Stanford AI Index'i, Index'in teknik performans bölümüne göre Mart ayında Chatbot Arena'da en iyi ABD ve en iyi Çin modelleri arasında %2,7'lik bir fark kaydetti. O tarihten beri DeepSeek V4.1-Flash, Qwen3.8 ve 3.6 ile barındırılan Qwen3.8-Max anlık sürümleri geldi; dolayısıyla bu rakam artık dürüstçe geniş zamanla yazılamaz. Çoğu iş yükü için yetenek, son seçici değil bir eşiktir. Beraberliği genellikle maliyet, sunum kısıtları ve lisans bozar.

[CHART: Qwen, DeepSeek ve Llama'yı dört niteliksel eksende karşılaştıran gruplandırılmış çubuk grafik]

Çalışma ayrımı, sürümlendiğinde daha net. DeepSeek V4.1-Flash muhakemeye ve koda yatkın; 10 Eylül yenilemesi yerel görüş, 1M bağlam penceresi ve 384K azami çıktı ekledi. Qwen3.6, açık çok yönlü model ve üçü arasında belirli bir dağıtım için boyutlandırması en kolay olanı. Llama 4, çevresindeki Meta ekosistemiyle Batı kökenli seçenek; ancak Meta'nın sınır çabasının Muse serisine taşındığını, Llama 4'ün bakım modunda olduğunu ve daha büyük Behemoth'un duraklatıldığını bilmekte fayda var. Muse tamamen kapalı değil, çoğunlukla kapalı: Muse Glimmer 30B, 10 Ağustos'ta Apache-2.0 altında açık ağırlıklarla çıktı; Eylül sonundaki Meta Connect'te gösterilen Muse Charm ise kapalı kaldı. Llama çevresindeki araçlar hâlâ derin ama bir sonraki açık Llama sürümüne çok yıllık bir bahis planlamazdım.

Satırlar farklı sağlayıcı düzeneklerinden geldiğinde, kıyaslama takıntısı geliştiriciler için fiilen yanıltıcıdır. Projenizi kazanan model, kendi bildirdiği marjinal olarak daha yüksek puana sahip olan değil; kalite eşiğinizi aşan, verinizde düzgün davranan ve sunum bütçenize uyan olandır.

Bu yüzden yeteneği neredeyse berabere kabul edip doğrudan gerçekten farklılaşan unsurlara geçiyorum.

Yazarın 1-5 ölçeğinde yönelimsel değerlendirmesi; kıyaslama rakamları değil. Puanlar Ekim 2026 başı itibarıyla güncel sürümleri yansıtıyor: DeepSeek V4.1-Flash ve V4 Pro, Qwen3.8 ve 3.6 ile Meta'nın açık serisi bakım modundayken Llama 4.

Maliyet ve lisanslama: asıl ayırt ediciler

Karar gerçekte burada dönüyor ve DeepSeek, Ağustos'tan beri bunu iki kez değiştirdi. Önce 16 Ağustos'ta yoğun ve yoğun olmayan saat tarifeleri geldi; ardından V4.1-Flash, 10 Eylül'de yeni bir mimariyle (ön doldurmada yaklaşık 8B, kod çözmede 16B etkin parametreli 552B'lik bir omurga) ve Hugging Face üzerinde MIT altında açık ağırlıklarla çıktı. Eski V4 Flash emekliye ayrıldı: deepseek-v4-flash adı hâlâ yönlendiriyor ama artık V4.1-Flash tarafından sunuluyor ve DeepSeek'in güncelleme günlüğüne göre kanonik ad deepseek-flash. DeepSeek'in resmi fiyatlandırmasında Flash artık yoğun olmayan saatlerde milyon önbellek ıskalaması girdi token'ı başına $0,15, yoğun saatte $0,30; çıktı ise pencereye göre milyon token başına $0,60 ile $1,20 arasında. Bu çıktı fiyatı kabaca eskisinin iki katı; iş yükünüz üretim ağırlıklıysa bu önemli. DeepSeek'in kullanıcı tepkisi üzerine planlanan emekliliğinden vazgeçtiği V4 Pro ise artık milyon girdi token'ı başına $0,66 ile $1,32, milyon çıktı token'ı başına $1,98 ile $3,96 arasında çalışıyor; V4.1-Pro yok, V5 de yok. Qwen3.8-Max, Alibaba'nın barındırılan hizmetleri üzerinden sırasıyla yaklaşık $2 ve $6'ya satılıyor; açık ağırlık ekonomisi değil, olağan barındırılan token ekonomisi. Flash bu karşılaştırmada fiyat lideri tacını koruyor ama çıktı tarafında Ağustos'taki kadar rahat bir farkla değil. Llama'nın bu karşılaştırmada Meta'ya ait bir token API'si yok; dolayısıyla maliyeti, barındırıcınızın fiyatı ya da kendi altyapınızdır.

Aileler burada net biçimde ayrışıyor. Qwen3.6 Apache-2.0. DeepSeek V4 MIT. Llama 4 ise gerçek bir hukuki okuma gerektiren kullanım kısıtlamalarıyla Meta'nın topluluk lisansını kullanıyor. Önemli Qwen dipnotu şu: açık seri, 3.8'de Apache-2.0'dan çıktı; yeni ağırlıklar gelire dayalı ticari maddeler içeren özel bir Qwen lisansı taşıyor. Dolayısıyla Apache-2.0 yanıtı hâlâ 3.6.

Kendi sunucumda barındırdığımda ilk baktığım şey Apache-2.0 sorusudur; çünkü temiz bir yanıt, koca bir hukuki inceleme kategorisini ortadan kaldırır. Llama'da bir müşteri dağıtımından önce durup topluluk lisansını adamakıllı okumak zorunda kaldım ve iki kez o madde yanıtı değiştirdi. Bu sürtünme gerçek ve Qwen'in benim "hemen çıkar" projelerimi kazanma eğiliminin nedeni de bu.

Kendi sunucunuzda barındırma, maliyet hikâyesini katlıyor. Daha küçük ayak izli bir model daha az GPU demek; bu da lansmanda bir kerelik tasarruf yerine her ay daha küçük bir fatura anlamına geliyor. Bu hesabı açık modelleri şirket içinde ve bulutta çalıştırma rehberimde ayrıntılı ele alıyorum; aynı kararın yönetişim tarafı ise DeepSeek'in kurumsal kullanım için güvenli olup olmadığı yazımda.

Benimsenme tarafında ise maliyet duruşu beklendiği gibi davranıyor. Çinli modeller, Şubat 2026 sonunda OpenRouter'ın ilk 10 token tüketiminin çoğunluğunu aldı ve OpenRouter'ın sıralamalarına göre Haziran 2026 itibarıyla platformun toplam token hacminin kabaca %61'ini elinde tutuyordu. En yeni katılımcılar da hızlı ilerliyor: bu kamuya açık sıralamalar üzerine üçüncü taraf değerlendirmelerine göre GLM-5.3-Flash ve DeepSeek-V4.1-Flash, lansmanlarından günler içinde haftalık üst sıralara ulaştı. Token'lar basın bülteni değil, gerçek iştir ve geliştiriciler kendi token'larını taşıdı.

Ekosistem ve dağıtım

Ekosistem derinliği hakkında bilmeniz gerekenin çoğunu benimsenme söyler. Qwen'in türev kütüphanesi üçü arasında en derini: Hugging Face'in 2026 yaz sayımında 151.448 türev; Alibaba'nın kendi sayımına göre platformlar genelinde 300.000'den fazla. Daha fazla türev, kendiniz eğitmek yerine raftan çekebileceğiniz daha fazla ince ayar ve niceleme demek. Size barındırılan Qwen3.8'in doğru üretim uç noktası olup olmadığını ise söylemez.

[IMAGE: Bir geliştiricinin ekranında bir model merkezinden model ağırlıklarının indirildiğini gösteren görüntü, sıcak ışık, omuz üzerinden çekim]

Her aile farklı bir dağıtım şeridine sahip. Qwen3.6 size en kullanışlı açık boyut yayılımını ve en yumuşak ince ayar yolunu verir. DeepSeek V4.1-Flash, Eylül'deki çıktı fiyatı artışından sonra bile düşük maliyetli barındırılan muhakeme için zor geçilir; Pro ise daha fazla işlem gücünü haklı çıkaran işler içindir. Llama 4, çevresindeki Batı araçları ve tedarik rahatlığı lisans farkından daha önemli olduğunda hâlâ kazanır.

Üçünün de indirilebilir ağırlıkları var ama barındırılan rota simetrik değil. DeepSeek kendi API'sini çalıştırıyor. Qwen ve Llama'nın erişilebilirliği, bölgeleri ve koşulları, seçtiğiniz tam Alibaba ya da üçüncü taraf hizmetine bağlıdır. Başlamak için çıkarım kiralayabilir, hacim ya da veri yerleşimi gerektirdiğinde aynı açık sürümü şirket içine alabilirsiniz. Bunun gerçekten aynı sürüm olduğunu doğrulayın; Qwen3.8-Max gibi yalnızca barındırılan daha yeni bir model olmadığından emin olun.

Hangi iş için hangisi

Modeli manşete değil, iş yüküne göre eşleştirin. Mart 2026'daki yetenek farkı rakamı, aşağıda karşılaştırılan her Çinli sürümden eski; dolayısıyla her öneri, eskimiş ülke düzeyi bir yüzdeyle değil, güncel uyum, maliyet ve lisansla ilgilidir. Onları fiilen şöyle atardım.

Kodlama asistanı

Yüksek hacimli kodlama çağrıları için DeepSeek V4.1-Flash ile başlayın; yerel kontrol ya da daha küçük bir açık sürüm önemliyse Qwen3.6-27B'yi test edin. Görev büyük bir depo üzerinde saatler sürüyorsa, bu üç aileli yazı artık listenin tamamı değil: Kimi K3 ve GLM-5.3 artık aynı değerlendirmeyi hak ediyor.

RAG ve arka ofis

Qwen3.6'ya uzanın. Erişim ve şirket içi iş akışı görevleri kapsamı, çok dilli işlemeyi ve temiz ince ayarı ödüllendirir; Apache-2.0 ise ilk hukuki incelemeyi sorunsuz tutar. Bu, Qwen'in varyant kütüphanesinin işe yaradığı şerittir.

Müşteriye dönük

Bu, risk iştahınıza bağlı. Paydaşlarınız Batı kökenli bir model istiyorsa ve lisans maddeleriyle yaşayabiliyorsanız Llama 4 muhafazakâr tercihtir. Yönetişim Çin kökenli bir modele onay verirse, Qwen3.6 size temiz bir açık rota ve geniş çok dilli kapsam sunar. Her hâlükârda, kullanıcılarınızın fiilen karşılaşacağı içerik davranışını test edin.

Şirket içi ve düzenlemeye tabi

Hava boşluklu ya da düzenlemeye tabi geliştirmelerde lisans, model boyutu ve veri kontrolü belirler. Qwen3.6 daha yönetilebilir kendi sunucunda barındırma rotasıdır. DeepSeek V4.1-Flash MIT lisanslı ama çok daha büyük. Ağırlıkları gerçekten kendi çevrenizin içine dağıttığınız sürece ikisi de istemleri Çin'e göndermeden çalışabilir. Önce yönetişim incelemesini geçirin; DeepSeek'in kurumsal kullanım için güvenli olup olmadığı yazım bu özen sürecini adım adım anlatıyor.

SSS

Qwen, Llama'dan daha mı iyi?

Çoğu açık geliştirme kararında Qwen3.6 ile başlardım; çünkü yönetilebilir boyutlar, Apache-2.0 ve büyük bir türev ekosistemi sunuyor. Llama 4, Batı kökenli tedarik rahatlığı ve mevcut Meta araçları lisans farkına ağır bastığında kazanır. Qwen3.8 ham olarak daha güçlü model ama özel bir lisans ve ciddi donanım demek; Qwen3.8-Max ise kendi sunucunda barındırma yanıtı değil, barındırılan rotadır.

DeepSeek, Qwen'den daha mı iyi?

Ucuz bir barındırılan muhakeme uç noktası için DeepSeek V4.1-Flash daha net tercih; ancak çıktı fiyatı Eylül'de kabaca iki katına çıktı. Açık boyutlar, ince ayar ve ekosistem genişliği içinse Qwen3.6'nın etrafında geliştirmek daha kolay. Açık 3.8 ağırlıkları, lisans ve donanım hesabı sizin için çalıştığında bir bakışı hak ediyor.

Çinli açık modeller üzerine geliştirme yapmak güvenli mi?

Özen gösterilirse olabilir. Ağırlıkları kendi sunucunuzda barındırmak, verinizin altyapınızdan çıkmasına gerek olmaması demek; bu da Çin'de barındırılan API rotasını risk değerlendirmesinden çıkarır. Yine de içerik davranışını, kökeni, lisansı ve tedarik zinciri güvenliğini değerlendirmeniz gerekir; bunları kurumsal güvenlik rehberimde ele alıyorum.

Çalıştırması en ucuz açık model hangisi?

Doğrudan sağlayıcı API'sinde DeepSeek'in Flash uç noktası, bu karşılaştırmada hâlâ fiyat lideri: yoğun ya da yoğun olmayan pencereye göre milyon önbellek ıskalaması girdi token'ı başına $0,15 ile $0,30, milyon çıktı token'ı başına $0,60 ile $1,20. Kendi sunucunuzda barındırmada ise daha küçük bir Qwen3.6 sürümü toplamda daha ucuza gelebilir; çünkü V4.1-Flash'ın omurgası 552B parametre. Token fiyatı ile altyapı fiyatı farklı soruları yanıtlar.

Son söz

Güncel kısa formül sürümlenmiş durumda. Geniş bir Apache-2.0 açık serisi için Qwen3.6. Ucuz barındırılan muhakeme için DeepSeek V4.1-Flash; daha zor iş daha yüksek maliyetini haklı çıkardığında kurtarılan V4 Pro. Meta'nın ekosistemi ve Batı kökenli tedarik rahatlığı en önemli olduğunda Llama 4. Qwen3.8'in ağırlıkları artık çıktı, özel bir lisans altında; şu an 0902 anlık sürümü olan Qwen3.8-Max ise barındırılan uç nokta olmaya devam ediyor. Tam model kartını okuyun, gerçek dağıtımı fiyatlandırın ve yapmanız gereken işi test edin.

Bunu gerçek bir ürün için tartıyorsanız, önce yönetişim soruları gelir; DeepSeek'in kurumsal kullanım için güvenli olup olmadığı yazım bu özeni baştan sona ele alıyor. Kullanım senaryonuzu anlatın, sizi doğru başlangıç modeline yönlendireyim.