Üç laboratuvar, beş hafta arayla amiral gemisi modellerini yayımladı: Alibaba Qwen3.7-Max-Preview, OpenAI GPT-5.5 ve Anthropic Claude Opus 4.7. Üçü de akıl yürütme, kodlama ve uzun bağlam kıyaslamalarında üst sıralarda. “Qwen3.7-Max, Yapay Analiz Zeka Endeksi’nde 1 numara oldu” iddiası doğru; ancak üretimde hangi modeli kullanmanız gerektiğini tek başına açıklamıyor.
Bu yazıda üç modeli; akıl yürütme, kodlama, bağlam penceresi, fiyatlandırma, erişilebilirlik ve gecikme açısından uygulama odaklı karşılaştırıyoruz. Kendi kullanım senaryonuz için karar vermeden önce aynı istemleri üç model API’sinde yan yana çalıştırmanız gerekir. Bunu Apidog’da tek çalışma alanında yapabilir; yanıtları, token kullanımını ve gecikmeyi aynı yerden karşılaştırabilirsiniz.
Kısa karar özeti
- Ham kıyaslama zekası: GPT-5.5, Yapay Analiz Zeka Endeksi’nde 60 puanla önde.
- Genel Yapay Analiz liderlik tablosu: Qwen3.7-Max-Preview, 57 puanla #1 olarak listeleniyor.
- İnsan tercihi / konuşma kalitesi: Claude Opus 4.7, LM Arena’da üçü arasında en güçlü sinyale sahip.
- Gerçek dünya kodlama: GPT-5.5, SWE-bench Verified’da önde; Claude Opus 4.7, daha zor SWE-bench Pro’da önde.
- Bütçe ve uzun bağlam: Qwen3.7-Max iyi aday; ancak yalnızca önizleme durumunda ve fiyatı kesin değil.
- Bugün üretime alma: GPT-5.5 veya Claude Opus 4.7 daha güvenli seçenekler.
Pratik seçim:
- Terminal tabanlı kodlama aracıları için GPT-5.5
- Büyük kod tabanı refactor ve mimari görevler için Claude Opus 4.7
- 1M token bağlam + düşük maliyet beklentisi için Qwen3.7-Max-Preview, ancak üretim API’si netleşene kadar dikkatli
Üç modele genel bakış
Kıyaslama puanlarını yorumlamadan önce modellerin erişim ve yayın durumunu netleştirmek önemli. Aynı puan, genel kullanıma açık bir API ile önizleme modeli için aynı riski taşımaz.
Qwen3.7-Max-Preview
Qwen3.7-Max, Alibaba’nın Mayıs 2026 ortalarında önizlemesi yapılan amiral gemisi akıl yürütme modelidir. Genişletilmiş düşünme, 1.0M token bağlam penceresi, araç kullanımı, aracılı kodlama ve uzun bağlamlı akıl yürütme için konumlandırılmıştır.
Buradaki kritik kelime önizleme. Mayıs 2026 sonu itibarıyla genel API uç noktası ve açık ağırlıkları yoktur. Erişim Alibaba Cloud Model Studio ve Qwen Studio üzerinden sağlanır.
Alibaba, Qwen3.7-Plus’ın açık kaynak olacağını, Qwen3.7-Max’in ise tescilli kalacağını belirtmiştir. Açık ağırlıklar ürün mimariniz için önemliyse bu ayrımı dikkate alın.
GPT-5.5
GPT-5.5, OpenAI’nin 23 Nisan 2026’da yayımladığı aracılık odaklı akıl yürütme modelidir. Terminal kullanımı, tarayıcı görevleri, araç çağırma ve otonom iş akışları için tasarlanmıştır.
OpenAI modeli farklı çaba düzeylerinde sunar. Genel Yapay Analiz rakamları xhigh varyantını kullanır. API’de 1M token bağlam penceresi sunarken, Codex içinde bu pencere 400K ile sınırlıdır. Bugün OpenAI API üzerinden genel kullanıma açıktır.
Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7, Anthropic’in 16 Nisan 2026’da yayımladığı mevcut amiral gemisi modelidir. Opus 4.6’nın doğrudan yükseltmesi olarak konumlandırılmıştır.
Anthropic, Opus 4.7’yi özellikle büyük kod tabanları ve zor yazılım mühendisliği görevleri için öne çıkarır. Model uyarlanabilir akıl yürütme kullanır, 1.0M token bağlam penceresine sahiptir ve Anthropic API, Amazon Bedrock ve Google Vertex AI üzerinden genel kullanıma açıktır.
Üç model içinde üretimde en uzun geçmişe ve en fazla bağımsız insan tercihi verisine sahip model Opus 4.7’dir.
Akıl yürütme ve zeka kıyaslamaları
“Qwen #1” iddiasını doğru okumak için iki ayrı metriği ayırmak gerekir:
- Bileşik kıyaslama puanı
- Liderlik tablosundaki sıralama
Yapay Analiz Zeka Endeksi
Yapay Analiz Zeka Endeksi, akıl yürütme, bilgi, matematik ve kodlama alanlarını kapsayan on değerlendirmenin ağırlıklı ortalamasıdır.
Mayıs 2026 sonu itibarıyla tablo şu şekilde okunur:
- Qwen3.7-Max: 57 puan, genel liderlik tablosunda 218 model arasında #1
- GPT-5.5 xhigh: 60 puan, üç model arasındaki en yüksek ham puan
- Claude Opus 4.7 max: 57 puan, takip edilen sınıfında #3
Bu yüzden iki ifade aynı anda doğru olabilir:
- Qwen3.7-Max genel liderlik tablosunda #1 görünüyor.
- GPT-5.5 daha yüksek ham endeks puanına sahip.
Pratik yorum:
Ham ölçülen zeka puanı gerekiyorsa: GPT-5.5
Genel liderlik tablosu pozisyonu önemliyse: Qwen3.7-Max
Yakın seviye, üretime hazır alternatif gerekiyorsa: Claude Opus 4.7
Qwen için ek uyarı: Yapay Analiz, Qwen3.7-Max’in değerlendirme sırasında ortalama yaklaşık 26M’nin çok üzerinde, 97M çıktı token’ı ürettiğini belirtir. Bu ayrıntılı akıl yürütme üretimde iki şeyi etkiler:
- Daha yüksek token maliyeti
- Daha uzun uçtan uca gecikme
LM Arena insan tercihi Elo puanı
Kıyaslamalar sabit görevlerde doğruluğu ölçer. LM Arena ise insanların kör yan yana karşılaştırmada hangi yanıtı tercih ettiğini ölçer.
Mevcut LM Arena metin liderlik tablosu farklı bir tablo sunar:
- Claude Opus 4.7: yaklaşık 1.492 Elo, #4, 13.000’den fazla oy
- GPT-5.5: yaklaşık 1.478 Elo, #11
- Qwen3.7-Max-Preview: yaklaşık 1.475 Elo, #14, 4.000’den az oy ve ön hazırlık işareti
Ürününüz kullanıcıya doğrudan yanıt üretiyorsa, LM Arena sinyali önemlidir. Sohbet, destek asistanı, belge özeti veya kullanıcı odaklı yazma görevlerinde Claude Opus 4.7 daha güvenli bir başlangıç noktasıdır.
Kodlama yeteneği
Üç model de kodlama aracı olarak pazarlanıyor. Ancak hangi kodlama türünü yaptığınız kararınızı değiştirir.
SWE-bench Verified
Gerçek GitHub sorunlarını çözmeyi ölçen SWE-bench Verified’da, Mayıs 2026’daki SWE-bench liderlik tablosu izlemesine göre:
- GPT-5.5: %88.7
- Claude Opus 4.7: %87.6
- Qwen3.7-Max-Preview: yayınlanmış standart skor yok
Bu fark dar, ancak GPT-5.5 terminal tabanlı otomasyon ve doğrulanmış GitHub issue çözümü için güçlü sinyal veriyor.
SWE-bench Pro
Daha zor gerçek depo pull request görevlerinde tablo değişir:
- Claude Opus 4.7: yaklaşık %64
- GPT-5.5: yaklaşık %59
- Qwen3.7-Max-Preview: yayınlanmış skor yok
Bu, Opus 4.7’nin büyük kod tabanlarında mimari akıl yürütme ve PR kalitesinde değişiklik üretme tarafında daha güçlü olduğunu gösterir.
Kodlama için pratik seçim
Aşağıdaki karar kuralını kullanabilirsiniz:
Görev terminal komutları, test çalıştırma, issue çözme ve uzun aracı döngüleriyse:
GPT-5.5 seçin.
Görev büyük kod tabanı refactor, mimari kararlar veya zor PR üretimiyse:
Claude Opus 4.7 seçin.
Görev maliyete duyarlı ve Qwen erişimi kabul edilebilirse:
Qwen3.7-Max-Preview'ı test edin, ancak üretim riski olduğunu unutmayın.
IDE entegre kodlama aracılarıyla ilgileniyorsanız, Cursor Composer 2.5 ile Opus 4.7 ve GPT-5.5 karşılaştırması bu iş akışını daha ayrıntılı ele alır.
Bağlam penceresi
Uzun bağlam, tüm bir depoyu, belge setini veya çok adımlı aracı izini tek çağrıya koyup koyamayacağınızı belirler.
| Model | Bağlam penceresi |
|---|---|
| Qwen3.7-Max | 1.0M token |
| Claude Opus 4.7 | 1.0M token |
| GPT-5.5 | API’de 1M token, Yapay Analiz’e göre yaklaşık 922K etkili pencere, Codex içinde 400K |
Başlık seviyesinde üç model de yaklaşık 1M token sunar. Ancak pratikte şunları test edin:
- Model uzun bağlamın başındaki bilgiyi hatırlıyor mu?
- Ortadaki kritik detayları kaçırıyor mu?
- Çıktı üretirken gereksiz token harcıyor mu?
- API yüzeyi ile IDE/Codex entegrasyonu aynı pencereyi mi sunuyor?
Özellikle GPT-5.5 için API ve Codex bağlam limitleri farklıdır. Hangi yüzeyi çağırdığınızı doğrulayın.
Fiyatlandırma
Maliyet tarafında tablo net değil, çünkü Qwen3.7-Max-Preview için yayınlanmış kesin API fiyatı yok.
Yapay Analiz’e göre:
| Model | Giriş fiyatı / 1M token | Çıkış fiyatı / 1M token | Önbelleğe alınmış giriş |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 xhigh | $5.00 | $30.00 | $0.50 |
| Claude Opus 4.7 max | $6.25 | $25.00 | $0.50 |
| Qwen3.7-Max-Preview | Duyurulmadı | Duyurulmadı | Duyurulmadı |
Yorum:
- Girdiniz uzun, çıktınız kısaysa GPT-5.5 avantajlı olabilir.
- Çıktınız uzunsa Claude Opus 4.7 daha ucuz olabilir.
- Qwen3.7-Max, önceki nesil Qwen3.6-Max-Preview fiyatlarına yakın gelirse düşük maliyetli olabilir; ancak bu kesinleşmiş bir fiyat değildir.
Qwen3.6-Max-Preview referans olarak yaklaşık:
- $1.30 / 1M giriş token
- $7.80 / 1M çıkış token
Ancak Qwen3.7-Max’in daha ayrıntılı çıktı üretme eğilimi toplam faturayı artırabilir. Token başına fiyat düşük olsa bile, model daha fazla çıktı token’ı üretirse gerçek istek maliyeti artar.
Maliyet optimizasyonu için yalnızca fiyat listesine bakmayın. Şunları ölçün:
gerçek_maliyet = giriş_token * giriş_fiyatı
+ çıkış_token * çıkış_fiyatı
+ yeniden_deneme_maliyeti
- önbellek_kazancı
Token harcaması ana kısıtınızsa, CLI'dan aracı token maliyetlerini nasıl azaltacağınız rehberi pratik optimizasyonları kapsar.
Erişilebilirlik ve açıklık
Bu kategori üretim kararını doğrudan etkiler.
GPT-5.5
GPT-5.5, OpenAI API ve Codex üzerinden genel kullanıma açıktır. Tescilli bir modeldir; açık ağırlık sunmaz. Ancak üretime alma açısından bugün kullanılabilir durumdadır.
Claude Opus 4.7
Claude Opus 4.7; Anthropic API, Amazon Bedrock ve Google Vertex AI üzerinden kullanılabilir. Tescillidir, ancak üç model arasında en geniş bulut platformu erişimine sahiptir.
Qwen3.7-Max-Preview
Qwen3.7-Max-Preview yalnızca önizleme durumundadır. Genel API uç noktası ve açık ağırlıkları yoktur. Erişim Alibaba Cloud Model Studio ve Qwen Studio ile sınırlıdır.
Alibaba, Plus katmanının açık kaynak olacağını, Max katmanının ise kapalı kalacağını belirtmiştir.
Uygulamalı erişim için:
- Qwen 3.7 API’sini nasıl kullanacağınıza dair kılavuz
- Qwen 3.7’yi ücretsiz nasıl kullanacağınıza dair rehber
Özet:
Bugün üretim: GPT-5.5 veya Claude Opus 4.7
Değerlendirme / yol haritası: Qwen3.7-Max-Preview
Gecikme
Gecikme, özellikle sohbet arayüzleri ve çok adımlı aracı döngüleri için kritik metriklerden biridir.
Yapay Analiz’e göre:
| Model | İlk belirtece kadar süre | Çıkış hızı |
|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | ~27 sn | ~49.4 token/sn |
| GPT-5.5 xhigh | ~101 sn | ~65.9 token/sn |
| Qwen3.7-Max | Yayınlanmadı | Yayınlanmadı |
Burada iki farklı deneyim vardır:
- Claude Opus 4.7 daha hızlı başlar, bu yüzden sohbet UI’da daha iyi hissedebilir.
- GPT-5.5 daha geç başlar, ancak başladıktan sonra daha hızlı token üretir.
- Qwen3.7-Max için yayınlanmış hız verisi yoktur; ancak yüksek çıktı token üretimi uçtan uca süreyi artırabilir.
Üretimde yalnızca ortalama süreye bakmayın. Aşağıdakileri ölçün:
p50 latency
p95 latency
time to first token
tokens per second
retry rate
timeout rate
Tam karşılaştırma tablosu
| Kriter | Qwen3.7-Max-Preview | GPT-5.5 | Claude Opus 4.7 |
|---|---|---|---|
| Sağlayıcı | Alibaba | OpenAI | Anthropic |
| Yayınlanma | Önizleme, Mayıs 2026 ortası | 23 Nisan 2026 | 16 Nisan 2026 |
| Yapay Analiz Zeka Endeksi | 57, genel olarak #1 / 218 | 60, en yüksek puan | 57, sınıfında #3 |
| LM Arena metin Elo | ~1.475, #14, ön | ~1.478, #11 | ~1.492, #4 |
| SWE-bench Verified | Yayınlanmadı | %88.7 | %87.6 |
| SWE-bench Pro | Yayınlanmadı | ~%59 | ~%64 |
| Bağlam penceresi | 1.0M token | 1M API / ~922K etkili / 400K Codex | 1.0M token |
| Giriş fiyatı / 1M | Duyurulmadı, Qwen3.6-Max referansı ~$1.30 | $5.00 | $6.25 |
| Çıkış fiyatı / 1M | Duyurulmadı, Qwen3.6-Max referansı ~$7.80 | $30.00 | $25.00 |
| Çıkış hızı | Yayınlanmadı | ~65.9 tok/sn | ~49.4 tok/sn |
| İlk belirtece kadar süre | Yayınlanmadı | ~101 sn, xhigh | ~27 sn |
| Erişilebilirlik | Sadece önizleme, Model Studio / Qwen Studio | Genel kullanım, OpenAI API, Codex | Genel kullanım, Anthropic API, Bedrock, Vertex |
| Açık ağırlıklar | Hayır, Max tescilli; Plus açık olacak | Hayır | Hayır |
| Akıl yürütme modeli | Evet, genişletilmiş düşünme | Evet, genişletilmiş düşünme | Evet, uyarlanabilir akıl yürütme |
Kaynaklar: Yapay Analiz model sayfaları, LM Arena metin liderlik tablosu, SWE-bench liderlik tablosu takibi ve satıcı duyuruları. Veriler Mayıs 2026 sonu itibarıyla günceldir. Kıyaslama ve Elo değerleri değişebileceği için canlı tabloları kontrol edin.
Gerçek dünya kullanım senaryoları
1. Otonom kodlama aracısı oluşturma
Senaryo:
- GitHub issue alır
- Depoyu inceler
- Terminal komutları çalıştırır
- Testleri yürütür
- PR üretir
- Uzun aracı döngülerinde token bütçesini korur
Bu kullanım için GPT-5.5 en güçlü adaydır. SWE-bench Verified’da önde, terminal iş akışlarında güçlü ve bildirilen token verimliliği daha yüksektir.
Örnek değerlendirme istemi:
Bu depodaki failing testleri analiz et.
Kök nedeni bul.
Minimum değişiklikle düzelt.
Değişen dosyaları ve gerekçeyi özetle.
Riskli alanları belirt.
Karşılaştırırken şu metrikleri kaydedin:
- Testleri doğru çalıştırdı mı?
- Gereksiz dosya değiştirdi mi?
- Patch uygulanabilir mi?
- Kaç token harcadı?
- Kaç araç çağrısı yaptı?
- İlk doğru çözüme kaç denemede ulaştı?
2. Büyük eski kod tabanını yeniden düzenleme
Senaryo:
- Yüzlerce dosya
- Dağınık bağımlılıklar
- Mimari karar gerektiren refactor
- PR kalitesinde açıklama ve risk analizi
Bu kullanım için Claude Opus 4.7 daha güçlü sinyal verir. SWE-bench Pro’daki avantajı ve büyük kod tabanı görevlerindeki performansı öne çıkar.
Test istemi:
Bu modülün sorumluluklarını çıkar.
Yan etkileri ve bağımlılıkları listele.
Davranışı bozmadan refactor planı öner.
Planı küçük PR adımlarına böl.
Her adım için test stratejisi yaz.
3. Uzun belge analizi ve araştırma sentezi
Senaryo:
- Uzun sözleşmeler
- Araştırma makaleleri
- Toplantı transkriptleri
- Çok belgeli karşılaştırma
Üç model de yaklaşık 1M token bağlam sunduğu için ilk bakışta yakın. Ancak üretimde şu farklara bakın:
- Özet tutarlılığı
- Alıntı doğruluğu
- Uzun bağlamın ortasındaki bilgileri hatırlama
- Gereksiz ayrıntı üretimi
- Maliyet
Bugün üretim belge hattı için Claude Opus 4.7 veya GPT-5.5 daha güvenli. Qwen3.7-Max, önizleme erişimi kabul edilebilen dahili araçlarda test edilebilir.
4. Müşteri odaklı sohbet ve asistanlar
Son kullanıcı kaliteyi doğrudan değerlendiriyorsa, LM Arena sinyali önemlidir.
Bu kullanımda Claude Opus 4.7 öne çıkar:
- Daha yüksek insan tercihi Elo puanı
- Daha iyi konuşma kalitesi sinyali
- Daha hızlı ilk belirteç süresi
GPT-5.5 iyi bir ikinci seçenek olabilir, özellikle hızlı akışın önemli olduğu durumlarda.
5. Yüksek hacimli, maliyete duyarlı işler
Senaryo:
- Sınıflandırma
- Veri çıkarma
- Toplu özetleme
- Günlük milyonlarca token
Burada karar fiyat, çıktı uzunluğu ve yeniden deneme oranına bağlıdır.
Qwen3.7-Max, önceki Qwen fiyatlarına yakın çıkarsa güçlü aday olabilir. Ancak API ve fiyatlandırma netleşene kadar üretim kararı için GPT-5.5 veya Claude Opus 4.7 arasında gerçek token karışımınıza göre seçim yapın.
Kullanım durumuna göre seçim rehberi
| Kullanım durumu | Önerilen model | Neden |
|---|---|---|
| Kodlama aracıları ve terminal otomasyonu | GPT-5.5 | SWE-bench Verified, terminal performansı, token verimliliği |
| Büyük kod tabanı mühendisliği | Claude Opus 4.7 | SWE-bench Pro ve mimari görevlerde güçlü |
| Kullanıcı odaklı sohbet | Claude Opus 4.7 | LM Arena insan tercihi sinyali daha yüksek |
| Ham kıyaslama zekası | GPT-5.5 | Yapay Analiz Zeka Endeksi’nde 60 puan |
| Uzun bağlam + düşük maliyet beklentisi | Qwen3.7-Max-Preview | 1M token pencere ve potansiyel düşük maliyet, ancak önizleme |
| Bugün üretime hazır çok yönlü seçim | GPT-5.5 veya Claude Opus 4.7 | İkisi de genel kullanıma açık |
Değerlendirmenize Google modelini de ekliyorsanız, Gemini 3.5’in ne olduğunu ve Gemini 3.5 vs GPT-5.5 vs Opus 4.7 karşılaştırmasını inceleyebilirsiniz.
Üç modeli kendiniz nasıl test edersiniz?
Kıyaslamalar geneldir. Sizin iş yükünüz ise spesifiktir. Bu yüzden karar vermeden önce aynı istemleri üç modelde çalıştırın.
Apidog ile bunu tek çalışma alanında yapabilirsiniz:
- Her modelin sohbet API uç noktası için ayrı istek oluşturun.
- Aynı sistem istemini ve kullanıcı girdisini kullanın.
- Yanıt süresini, token kullanımını ve çıktı kalitesini kaydedin.
- İstekleri yeniden kullanılabilir test senaryosu olarak saklayın.
- Model güncellendiğinde aynı testleri tekrar çalıştırın.
Basit bir test matrisi şöyle olabilir:
Test 1: Kısa kod düzeltme
Test 2: Uzun belge özeti
Test 3: Çok dosyalı refactor planı
Test 4: Araç çağrılı aracı görevi
Test 5: Kullanıcı destek yanıtı
Her test için şu alanları kaydedin:
model
prompt_tokens
completion_tokens
total_latency_ms
time_to_first_token_ms
cost_estimate
quality_score
failure_notes
Bu yaklaşım, liderlik tablosu tahmini yerine kendi üretim verinizle karar vermenizi sağlar. İlk çok modelli karşılaştırmanızı kurmak için Apidog’u indirin.
Sonuç
Tek bir kazanan yok. Doğru model, kullanım senaryonuza göre değişir.
- GPT-5.5, en yüksek ham Yapay Analiz puanına sahip, SWE-bench Verified’da önde ve token verimliliği güçlü. Kodlama aracıları ve maliyete duyarlı otomasyon için en iyi başlangıç noktasıdır.
- Claude Opus 4.7, LM Arena insan tercihi kalitesinde önde, SWE-bench Pro’da güçlü ve geniş bulut erişimine sahip. Büyük kod tabanı mühendisliği ve kullanıcı odaklı ürünler için en güvenli tercihlerden biridir.
- Qwen3.7-Max-Preview, Yapay Analiz genel liderlik tablosunda #1 olarak listeleniyor, 1M token bağlam sunuyor ve fiyatlandırma netleştiğinde düşük maliyetli olabilir. Ancak bugün önizleme modelidir; üretim için dikkatli değerlendirilmelidir.
- “Qwen #1” başlığı doğru ama eksik: Qwen genel listede birinci görünürken, GPT-5.5 daha yüksek ham puana sahiptir.
- Kıyaslama ve Elo değerleri hızlı değişir. Karar vermeden önce canlı tabloları ve kendi test sonuçlarınızı kontrol edin.
En doğru karar, gerçek istemlerinizde, gerçek token karışımınızda ve gerçek gecikme bütçenizde kazanan modeldir. Üç modeli Apidog’da aynı isteklerle yan yana test etmek, yalnızca liderlik tablolarına bakmaktan çok daha güvenilir sonuç verir.
Top comments (0)