Son iki yılda “en iyi kodlama modeli hangisi?” sorusunun cevabı çoğunlukla GPT, Claude veya Gemini gibi kapalı modellerdi. Jeton başına ödeme yapıyor, modeli API üzerinden çağırıyor ve ağırlıkların başka birinin veri merkezinde kalmasını kabul ediyordunuz. Artık tek seçenek bu değil: Çin merkezli laboratuvarlar, kodlama ve aracı iş akışlarında güçlü sonuçlar veren, açık ağırlıklı veya çok düşük API maliyetli modeller yayınlıyor.
MiniMax M3, 1 Haziran 2026’da yayınlandı ve bu değişimin en net örneklerinden biri. Açık ağırlıklı, kodlama ve aracı görevleri için tasarlanmış, 1.000.000 jetonluk bağlam penceresi sunuyor ve yerel çok modluluk ekliyor. DeepSeek V4 ailesi ve Alibaba’nın Qwen 3.7’si ile birlikte, artık açık ağırlıklar, düşük maliyet ve satıcıya bağımlılığı azaltma hedefi olan ekipler için tek model değil, gerçek bir kısa liste var.
Üç aday
MiniMax M3
MiniMax M3 yeni aday. MiniMax, modeli 1M jetonluk bağlam penceresine ve yerel çok modluluğa sahip öncü bir kodlama modeli olarak konumlandırıyor. Bu, yalnızca metin değil, görüntü ve video girişini işleyebileceği ve bilgisayar kullanma görevlerini yürütebileceği anlamına geliyor.
Model yeni bir MSA mimarisi üzerinde çalışıyor. MiniMax, açık ağırlıkların ve teknik raporun lansmandan yaklaşık on gün sonra yayınlanacağını belirtiyor; parametre sayısı ise açıklanmadı. Daha ayrıntılı teknik döküm için: MiniMax M3 nedir.
DeepSeek V4-Pro
DeepSeek V4-Pro, akıl yürütme ve kodlama tarafındaki güçlü aday. Bu bir düşünme modeli: son cevaptan önce reasoning_content döndürebiliyor. Bu, özellikle çoklu dosya bağımlılıkları, refactoring ve imza değişiklikleri gibi düz tamamlama modellerinin zorlandığı görevlerde pratik avantaj sağlayabilir.
DeepSeek’in R1 ve V3 serilerinde açık ağırlıkları yayınlama konusunda belgelenmiş bir geçmişi var. V4-Pro ayrıca daha ucuz, düşünmeyen V4-Flash varyantı ile birlikte geliyor. DeepSeek’in resmi sitesi ve API erişimi: deepseek.com.
Qwen 3.7
Qwen 3.7, Alibaba’nın Qwen3.7-Max-Preview modeliyle temsil edilen amiral gemisi ailesi. 1M jetonluk bağlam penceresine sahip, uzun ufuklu aracı çalışmaları için tasarlanmış yoğun bir akıl yürütme modeli olarak konumlandırılıyor.
Buradaki önemli uyarı: Mayıs 2026 ortasındaki lansman itibarıyla Qwen3.7-Max kapalı ağırlıklı ve tescilli. Alibaba’nın amiral gemisinin altındaki katmanları açık kaynak yapma geçmişi var, bu nedenle ileride açık 3.7 ağırlıkları görmek makul olabilir; ancak şu anda yayınlanmış değil. Ayrıntılar: Qwen 3.7 nedir. Alibaba’nın açık kaynak depoları: github.com/QwenLM.
Teknik özellikler
| Özellik | MiniMax M3 | DeepSeek V4-Pro | Qwen3.7-Max-Preview |
|---|---|---|---|
| Satıcı | MiniMax | DeepSeek | Alibaba / Qwen |
| Yayın tarihi | 1 Haziran 2026 | 2026 | Mayıs 2026, önizleme |
| Açık ağırlıklar | Evet, ağırlıklar yaklaşık 10 gün içinde | Evet, DeepSeek’in R1/V3 geçmişi var | Henüz değil, amiral gemisi kapalı |
| Bağlam penceresi | 1.000.000 jeton | Burada belirtilmemiştir | 1.000.000 jeton |
| Çok modlu | Evet, görüntü + video, bilgisayar kullanımı | Hayır, metin + akıl yürütme | Metin odaklı akıl yürütme |
| Akıl yürütme modu | Evet | Evet, reasoning_content
|
Evet, genişletilmiş düşünme |
| Parametre sayısı | Açıklanmadı | Burada belirtilmemiştir | Burada belirtilmemiştir |
| Mimari | MSA | Burada belirtilmemiştir | Burada belirtilmemiştir |
Uygulama açısından ilk filtre şu olmalı:
- Açık ağırlıklar zorunluysa: MiniMax M3 ve DeepSeek V4-Pro öne çıkar.
- Bugün kendi sunucunuzda barındırma istiyorsanız: Qwen3.7-Max uygun değildir.
- Çok modlu giriş gerekiyorsa: MiniMax M3 üçlü içinde en net adaydır.
- API maliyeti ana metrikse: DeepSeek V4-Pro’nun yayınlanmış fiyatları belirleyicidir.
Kodlama ve aracı görevleri
Veriler her model için aynı formatta yayınlanmadığı için doğrudan “hücre hücre” kıyaslama yapmak doğru olmaz. Bu nedenle önce MiniMax’ın yayınladığı görev düzeyi sonuçlara bakalım.
MiniMax M3 için satıcı tarafından bildirilen sonuçlar:
| Kıyaslama | MiniMax M3 |
|---|---|
| SWE-Bench Pro | %59,0 |
| Terminal-Bench 2.1 | %66,0 |
| SWE-fficiency | %34,8 |
| KernelBench Hard | %28,8 |
| MCP Atlas | %74,2 |
| PostTrainBench | 0,37 |
| SVG-Bench | Opus 4.7’nin üzerinde bildirildi |
| OmniDocBench | Gemini 3.1 Pro’nun üzerinde bildirildi |
| Claw-Eval | Kendi setinde en yüksek olarak bildirildi |
Bu sayıların tamamı MiniMax tarafından bildirildiği için bağımsız tekrar üretim yapılana kadar lansman günü satıcı iddiası olarak ele alınmalı.
Pratikte bu kıyaslamalar şunları ölçer:
- SWE-Bench Pro: Gerçek GitHub sorunlarını çözme.
- Terminal-Bench: Terminalde çok adımlı görev yürütme.
- MCP Atlas: Araç kullanımı ve aracı orkestrasyonu.
- KernelBench Hard: Daha düşük seviyeli optimizasyon ve çekirdek tarzı görevler.
SWE-Bench ekosistemini ayrıca SWE-Bench liderlik tablosundan takip edebilirsiniz.
DeepSeek V4-Pro ve Qwen 3.7 için aynı formatta karşılaştırılabilir aracı kodlama tablosu yayınlanmadığı için net okuma şöyle:
- MiniMax M3: Yayınlanmış görev düzeyi aracı kodlama sonuçlarıyla en şeffaf aday.
- DeepSeek V4-Pro: Düşük maliyet + akıl yürütmeye dayalı kod kalitesiyle güçlü seçenek.
- Qwen3.7-Max: Uzun ufuklu aracı iş akışları ve bileşik zeka tarafında iddialı, ancak kapalı ağırlıklı.
DeepSeek V4-Pro tarafında pratik avantaj, reasoning_content ile çoklu dosya bağımlılıklarını daha iyi takip edebilmesidir. Özellikle şu işlerde test etmeye değer:
- Çoklu dosyada fonksiyon imzası değiştirme
- Büyük refactoring
- Modül taşıma
- Test kırılmalarını açıklama ve düzeltme
- CLI çıktısına göre iteratif hata giderme
Kurulum tarafı için: DeepSeek V4-Pro’yu Cursor ile nasıl kullanırsınız.
Qwen 3.7 ise Artificial Analysis Intelligence Index’te 57 puan aldığı ve lansmanda bu tabloda 1. sırada raporlandığı belirtilen bir model. Ayrıca LM Arena’da yaklaşık 1.475 Elo puanıyla kodlama kategorisinde ilk ona girdiği aktarılıyor. Alibaba’nın iddiası, uzun süreli otonom aracı çalışmaları ve yoğun araç kullanımı üzerine.
Daha geniş karşılaştırma için: Qwen 3.7 vs GPT-5.5 vs Opus 4.7.
Bağlam penceresi ve uzun bağlam maliyeti
MiniMax M3 ve Qwen3.7-Max, 1.000.000 jetonluk bağlam penceresi sunuyor. DeepSeek V4-Pro için burada bağlam penceresi değeri belirtilmediği için sayı vermek doğru olmaz.
1 milyon jeton yaklaşık 700.000–750.000 kelimeye denk gelir. Bu şu senaryolarda işe yarar:
- Orta büyüklükte bir kod deposunu tek isteğe eklemek.
- Uzun PDF veya dokümantasyon setlerini birlikte değerlendirmek.
- Aylarca süren konuşma geçmişini tek bağlamda kullanmak.
- Retrieval katmanı kurmadan ilk prototipi çalıştırmak.
Ancak uygulamada iki kritik uyarı var:
Büyük pencere, mükemmel hatırlama garantisi değildir.
Pencere doldukça modelin bilgiyi doğru çekme ve akıl yürütme kalitesi düşebilir.Her jeton faturalandırılır.
1M jetonluk bağlam, teknik olarak mümkün olsa bile her çağrıda ekonomik olarak mantıklı olmayabilir.
MiniMax M3’ün MSA mimarisi burada önem kazanıyor. MiniMax, bunu uzun bağlam verimliliği için tasarlanmış olarak sunuyor. API tarafında 512K giriş jetonuna kadar standart oran, bunun üzerinde ise ayrı uzun bağlam oranı kullanılıyor. Bu ayrım, uzun bağlamın her modelde premium bir kullanım alanı olduğunu gösteriyor.
Pratik kural:
Tam bağlamı yalnızca görev gerektiriyorsa kullan.
Gerekmiyorsa bağlamı agresif şekilde kısalt.
Uygulanabilir taktikler:
- Kod deposunu tamamıyla göndermek yerine yalnızca ilgili dosya ağacını ve dosyaları gönderin.
- Önce modelden “hangi dosyalar gerekli?” analizi isteyin.
- Test çıktısı, stack trace ve ilgili kaynak dosyalarla minimal bağlam oluşturun.
- Tekrarlanan sistem talimatlarını kısa tutun.
- Araç çağrısı yanıtlarını özetleyerek bağlama geri koyun.
Daha fazla taktik: aracı jeton maliyetlerini nasıl azaltırsınız.
Fiyat ve erişim
Bu karşılaştırmanın ana nedeni fiyat. Batılı amiral gemisi modellerde pahalı olan iş yükleri, bu modellerde daha düşük maliyetle çalışabiliyor. Bu fark, Çin LLM fiyat savaşı 2026 tartışmasının merkezinde.
DeepSeek V4-Pro, üçlü içinde en net jeton başına fiyatları yayınlayan model.
Mayıs 2026 itibarıyla kalıcı standart oranlar:
| Jeton türü | DeepSeek V4-Pro, 1M jeton başına |
|---|---|
| Giriş, önbellek kaçışı | 0,435 dolar |
| Giriş, önbellek isabeti | 0,003625 dolar |
| Çıkış | 0,87 dolar |
Bu çıkış oranı, GPT-5.5 çıktısının maliyetinin yaklaşık 1/34’ü olarak aktarılıyor. Düşünmeyen V4-Flash varyantı ise milyon giriş/çıkış başına 0,14 dolar / 0,28 dolar ile daha ucuz.
MiniMax M3, tek bir yayınlanmış jeton başına fiyat yerine jeton planları sunuyor:
| Plan | Fiyat |
|---|---|
| Plus | 20 dolar |
| Max | 50 dolar |
| Ultra | 120 dolar |
API tarafında 512K jetona kadar standart giriş oranı, bunun üzerinde uzun bağlam oranı kullanılıyor. MiniMax kesin jeton başına rakam yayınlamadığı için burada rakam belirtmek doğru olmaz. Kurulum için: MiniMax M3 API’sini nasıl kullanırsınız.
Qwen 3.7, Alibaba Cloud üzerinden jeton başına faturalandırılır. Mayıs 2026’da Max önizlemesi yayınlandı. Önizleme model fiyatları değişebileceği için canlı oran için Alibaba Cloud’un güncel model belgelerini kontrol etmek gerekir.
Erişim açısından karar matrisi:
| İhtiyaç | Uygun aday |
|---|---|
| Jeton başına en net düşük maliyet | DeepSeek V4-Pro |
| Aylık planla öngörülebilir harcama | MiniMax M3 |
| Alibaba Cloud üzerinde barındırılan amiral gemisi | Qwen3.7-Max |
| Kendi sunucusunda barındırma | MiniMax M3 veya DeepSeek V4-Pro |
| Satıcıya bağımlılığı azaltma | MiniMax M3 veya DeepSeek V4-Pro |
Hangisini seçmeli?
Aşağıdaki tabloyu doğrudan karar filtresi olarak kullanabilirsiniz.
| Önceliğiniz | En uygun | Neden |
|---|---|---|
| Yayınlanmış aracı kodlama kıyaslamaları | MiniMax M3 | SWE-Bench Pro, Terminal-Bench ve MCP Atlas sonuçları yayınlandı |
| Çok modlu giriş | MiniMax M3 | Görüntü, video ve bilgisayar kullanımı desteği var |
| Yüksek hacimli API trafiğinde düşük maliyet | DeepSeek V4-Pro | 0,87$/1M çıkış ve daha ucuz Flash varyantı |
| Çoklu dosya refactoring | DeepSeek V4-Pro |
reasoning_content ile bağımlılıkları izleyebilir |
| Kamusal bileşik zeka skoru | Qwen3.7-Max | AA Intelligence Index 57, lansmanda #1 olarak bildirildi |
| Uzun ufuklu aracı çalışmaları | Qwen3.7-Max veya MiniMax M3 | İkisi de uzun bağlam ve aracı kullanımına odaklanıyor |
| Kendi sunucusunda barındırma | MiniMax M3 veya DeepSeek V4-Pro | Açık ağırlık hattı var; Qwen amiral gemisi kapalı |
Kısa karar akışı:
Açık ağırlık zorunlu mu?
Evet -> MiniMax M3 veya DeepSeek V4-Pro
Hayır -> Qwen3.7-Max de değerlendirilebilir
En düşük API maliyeti mi önemli?
Evet -> DeepSeek V4-Pro
Çok modlu giriş gerekiyor mu?
Evet -> MiniMax M3
Uzun aracı zincirleri mi çalıştırıyorsunuz?
Evet -> MiniMax M3 veya Qwen3.7-Max
Kendi donanımınızda çalıştırmak mı istiyorsunuz?
Evet -> Qwen3.7-Max şu an uygun değil
Kendi testinizi nasıl kurarsınız?
Liderlik tabloları, modelin başkalarının görevlerinde nasıl çalıştığını gösterir. Sizin kod tabanınızda nasıl çalışacağını göstermez. Bu yüzden en sağlıklı yöntem, üç modeli aynı istem setiyle test etmektir.
Bunu Apidog ile tek projede kurabilirsiniz.
1. Üç ortam oluşturun
Her model için bir environment tanımlayın:
minimax-m3
deepseek-v4-pro
qwen3.7-max
Her ortamda şu değişkenleri tutun:
BASE_URL
API_KEY
MODEL_NAME
2. Ortak Chat Completions isteği oluşturun
OpenAI uyumlu bir istek şeması kullanıyorsanız, temel gövde şöyle olabilir:
{
"model": "{{MODEL_NAME}}",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Kıdemli bir yazılım mühendisi gibi davran. Kısa, uygulanabilir ve test edilebilir cevap ver."
},
{
"role": "user",
"content": "Bu hatayı analiz et ve minimal düzeltmeyi öner: {{ERROR_CONTEXT}}"
}
],
"temperature": 0.2
}
3. Aynı istem setini çalıştırın
Test setiniz gerçek iş yükünüzü yansıtmalı:
- Bir failing test çıktısı
- Bir stack trace
- Çoklu dosya refactoring isteği
- Performans optimizasyonu görevi
- API istem/yanıt şeması doğrulama görevi
- Uzun dokümantasyondan bilgi çekme görevi
4. Çıktıları ölçün
Her model için şu metrikleri kaydedin:
| Metrik | Neden önemli |
|---|---|
| Doğruluk | Kod gerçekten çalışıyor mu? |
| Derlenebilirlik | Yanıt uygulanınca build geçiyor mu? |
| Test başarısı | Mevcut testleri bozuyor mu? |
| Araç çağrısı formatı |
tool_calls beklenen şemaya uyuyor mu? |
| Akıl yürütme alanı |
reasoning_content beklenen yerde mi? |
| Gecikme | Aracı akışı yavaşlatıyor mu? |
| Maliyet | Aynı görev için toplam fatura ne? |
5. JSON Şema ile doğrulama ekleyin
Özellikle araç kullanan ajanlarda, cevap formatı bozulursa sistem sessizce hatalı çalışabilir. Bu yüzden tool_calls ve reasoning_content alanlarını şema ile doğrulayın.
Basit örnek:
{
"type": "object",
"required": ["id", "type", "function"],
"properties": {
"id": { "type": "string" },
"type": { "const": "function" },
"function": {
"type": "object",
"required": ["name", "arguments"],
"properties": {
"name": { "type": "string" },
"arguments": { "type": "string" }
}
}
}
}
Apidog’u indirin, üç ortamı üç model uç noktasına yönlendirin ve aynı istemleri yan yana test edin. MiniMax tarafındaki API kurulumu için: MiniMax M3 API’sini nasıl kullanırsınız.
Sıkça Sorulan Sorular
2026’da şu anda en iyi açık ağırlıklı kodlama modeli hangisi?
Lansmanda doğrulanabilir aracı kodlama kanıtı açısından MiniMax M3 önde görünüyor; çünkü SWE-Bench Pro %59,0 ve Terminal-Bench 2.1 %66,0 gibi görev düzeyi sonuçlar yayınladı. Ancak bunlar satıcı tarafından bildirilen sayılar.
DeepSeek V4-Pro değer tarafında güçlü: GPT-5.5’e yakın kodlama yeteneği sunduğu, ancak çıktı fiyatının yaklaşık 1/34’ü maliyete sahip olduğu aktarılıyor. Qwen3.7-Max bileşik liderlik tablosunda üst sırada raporlandı, ancak henüz açık ağırlıklı değil.
En doğru cevap: kendi iş yükünüzü üçünde de çalıştırın.
Üçü de gerçekten açık ağırlıklı mı?
Hayır.
- MiniMax M3 açık ağırlıklı olarak konumlanıyor; ağırlıkların ve teknik raporun 1 Haziran 2026 lansmanından yaklaşık on gün sonra yayınlanacağı belirtiliyor.
- DeepSeek’in R1 ve V3 ailelerinde açık ağırlık yayınlama geçmişi var.
- Qwen3.7-Max-Preview, Mayıs 2026 ortası itibarıyla kapalı ağırlıklı ve tescilli.
Ayrıntılar: Qwen 3.7 nedir.
Hangisi en büyük bağlam penceresine sahip?
MiniMax M3 ve Qwen3.7-Max, 1.000.000 jetonluk bağlam penceresi sunuyor. Bu yaklaşık 700.000–750.000 kelimeye denk gelir. DeepSeek V4-Pro’nun bağlam penceresi burada belirtilmemiştir.
Büyük bağlam, mükemmel hatırlama garantisi değildir. Ayrıca bağlama koyduğunuz her jeton faturalandırılır.
Çalıştırması en ucuz olan hangisi?
Yayınlanmış jeton başına oranlarda DeepSeek V4-Pro açık ara öne çıkıyor:
- 1M çıktı jetonu: yaklaşık 0,87 dolar
- V4-Flash: 0,14 dolar / 0,28 dolar giriş/çıkış
MiniMax M3, yayınlanmış jeton başına fiyat yerine 20 / 50 / 120 dolarlık aylık planlar sunuyor. Qwen3.7-Max ise Alibaba Cloud üzerinden jeton başına faturalandırılıyor.
Daha geniş fiyatlandırma görünümü: Çin LLM fiyat savaşı 2026.
MiniMax M3 kodlamada DeepSeek V4-Pro’dan daha mı iyi?
Kesin bir sonuç için doğrudan karşılaştırılabilir aynı formatta kıyaslama verisi yok. MiniMax M3, SWE-Bench Pro ve Terminal-Bench sonuçlarını yayınladı. DeepSeek V4-Pro aynı görevleri aynı formatta raporlamadı.
Bugünkü pratik okuma:
- MiniMax M3: yayınlanmış aracı kodlama kanıtı + çok modluluk.
- DeepSeek V4-Pro: düşük maliyet + çoklu dosya görevlerinde akıl yürütme.
- Qwen3.7-Max: uzun aracı çalışmaları + güçlü bileşik skor, ancak kapalı ağırlık.
Kısa versiyon
Üç model de kodlama ve aracı iş akışları için ciddi aday, ancak seçim optimizasyon hedefinize bağlı:
- MiniMax M3: Yayınlanmış aracı kodlama kıyaslamaları, 1M bağlam ve çok modluluk istiyorsanız.
- DeepSeek V4-Pro: En düşük API maliyeti ve akıl yürütmeye dayalı kod kalitesi öncelikliyse.
- Qwen3.7-Max: En yüksek kamusal bileşik skorları ve uzun ufuklu aracı çalışmaları öncelikliyse, ancak kapalı ağırlıklı API ile çalışmayı kabul ediyorsanız.
Kıyaslamalar değişmeye devam edecek ve MiniMax M3’ün bazı sonuçları hâlâ satıcı tarafından bildiriliyor. Bu yüzden kalıcı tavsiye aynı: üç API’yi tek bir Apidog projesinde aynı istemlerle test edin, çıktıları ve maliyeti ölçün, kazananı kendi iş yükünüz belirlesin.
Top comments (0)