Qwen vs DeepSeek vs GLM: Çin'in Açık Ağırlıklı Büyük Üçlüsü (2026)

Qwen vs DeepSeek vs GLM: Çin'in Açık Ağırlıklı Büyük Üçlüsü (2026)

Son doğrulama: 14 Temmuz 2026. Model sürümleri (Qwen3.6, DeepSeek V4, GLM-5.2), fiyatlar ve lisanslar, bu yazı yayına girdiği gün resmi kanallardan yeniden kontrol edildi.

Qwen vs DeepSeek vs GLM, Claude ve GPT ile boy ölçüşebilecek Çin menşeli açık ağırlıklı bir model ararken geliştiricilerin arama motoruna yazdığı tam da bu üçlü. Bunlardan birini, GLM-5.2'yi (model dizesi GLM-5.2[1m]), üç hafta boyunca 72$/ay karşılığında ana kodlama modelimiz olarak çalıştırdık. DeepSeek V4, SWE-bench Verified'de bildirilen ~%80,6 skoruyla öne çıkıyor. Qwen3.6 ise buradaki en izin verici lisans olan Apache 2.0 altında sunuluyor. Üç laboratuvar, birbirinden çok farklı üç bahis. İşte gerçekte nasıl karşılaştıklarını gösteren teknik özellik tablosu, her sayının kimin tarafından bildirildiğini işaretleyen bir benchmark tablosu ve gerçek bir üretim testiyle birlikte.

Agentic kodlama ve uzun ufuklu ajanlar için tercihimiz GLM-5.2 (üç hafta üretimde çalıştırdık). En ucuz token ve ölçekte RAG için fiyatta kazanan DeepSeek V4 Flash. Yerel kendi kendine barındırma ve en izin verici lisans için ise Qwen3 (Apache 2.0) en geniş ve en hafif ayak izine sahip.

Kısa cevap:

• Qwen, DeepSeek ve GLM tek bir model değil, üç ayrı şirket (Alibaba, DeepSeek, Zhipu/Z.ai).
• Token başına en ucuzu: DeepSeek V4 Flash (M başına 0,14$ giriş / 0,28$ çıkış; cache-hit 0,0028$).
• Elle test edilmiş en iyi kodlama seçimi: GLM-5.2 (Claude Code'da üç hafta çalıştırdık); en izin verici lisans: Qwen (Apache 2.0).
• Üçü de artık kabaca 1M bağlama ulaşıyor, model bazında nüanslarla (Qwen'in açık modelleri değişkenlik gösteriyor).

Hızlı bir netlik notu: üç ayrı şirket, üç isimli tek bir model değil. DeepSeek'in daha eski R1 "distill Qwen" checkpoint'leri bambaşka, daha eski bir konu.

Bir Bakışta Qwen vs DeepSeek vs GLM

Üç aile, birbirine zıt tasarım bahisleri yapıyor. Qwen (Alibaba) en geniş ürün yelpazesine, en hafif kendi kendine barındırma ayak izine ve Apache 2.0 lisansına sahip. DeepSeek (DeepSeek) devasa Mixture-of-Experts modelleri üzerine kurulu iki kademeli bir fiyat-performans oyunu. GLM-5.2 (Zhipu/Z.ai) ise kodlama ve uzun ufuklu ajan konusunda uzmanlaşmış model. İşte teknik özellik tablosu, yan yana.

İki not. Qwen, açık modellerini kapalı, yalnızca API üzerinden erişilebilen "Max" amiral gemisinden ayırıyor, bu yüzden hangisinden bahsettiğinizi açıkça belirtin. Ve DeepSeek V4'ün parametre sayıları resmi değil, blog kaynaklı bildirimler, "bildirilen" etiketini taşımalarının nedeni de bu.

Qwen, DeepSeek ve GLM Benchmarklarda Nasıl Karşılaştırılıyor?

Hiçbir model her benchmark'ı kazanmıyor, o yüzden sıralamaya değil kümeye bakın. Kodlamada GLM-5.2 uzun ufuklu ajan görevlerinde önde giderken, DeepSeek V4 Pro toplam kodlama skorlarında zirvede. Akıl yürütmede ikisi de AIME'yi doygunluğa yakın bir noktaya itiyor. Genel zeka endekslerinde GLM, açık ağırlıklı modeller arasında orta sıralarda. Farklı test altyapıları modeller arası sayıları elmayla armut kıyaslamasına çeviriyor, o yüzden aşağıdaki her skorun yanında kimin yayınladığı belirtiliyor.

Lejant: [SR] = sağlayıcı tarafından kendi bildirimi. [3P] = üçüncü taraf skor tablosu, bağımsız derleyici veya kendi elle testimiz. n/a hücresi, sağlayıcının karşılaştırılabilir bir skor yayınlamadığı anlamına gelir, sıfır anlamına gelmez.

2026'da Çin menşeli açık ağırlıklı benchmarklara dair dürüst okuma şu: hiçbir model her satırı kazanmıyor ve göz alıcı sayıların yarısı kendi bildirimi. Qwen3.6-27B'nin %77,2'si tek bir blogdan geliyor, DeepSeek'in ~%80,6'sı ise "doğrulanmamış bir scaffold" kullanmış, o yüzden ikisine de temkinli yaklaşın. Kendi testlerimizde içerik çiftliği sayıları yerine SWE-bench skor tablosuna ve Artificial Analysis'e güveniyoruz, çünkü tek başına bir scaffold değişikliği bile skoru birkaç puan oynatabiliyor. Bir model yalnızca kendi karnesini gösteriyorsa, ona bir tık daha az güvenin.

DeepSeek V4: Fiyat-Performans Kralı

Her milyon token'ın önemli olduğu durumlarda tercih DeepSeek V4. İki kademeyle geliyor: akıl yürütme ve agentic işler için V4 Pro, hızlı, ucuz ve yüksek hacimli çağrılar için V4 Flash. Yapısal avantajı cache fiyatlandırması. İş yükünüz aynı bağlamı tekrar tekrar okuyorsa (bir RAG pipeline'ı ya da sistem promptunu sürekli yeniden gönderen bir ajan gibi) cache-hit oranı onu burada açık farkla en ucuz seçenek yapıyor.

DeepSeek V4, 24 Nisan 2026'da önizleme olarak piyasaya sürüldü. Bildirilen mimari: V4 Pro için 1,6T / 49B aktif MoE, V4 Flash için 284B / 13B, ikisi de resmi olarak doğrulanmış değil, blog kaynaklı. Ağırlıklar Hugging Face'te (deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash) MIT lisansıyla duruyor, resmi bağlam penceresi 1M.

Cache-hit ekonomisinin gerçek oturduğu yer burası: V4 Flash, cache miss durumunda M başına 0,14$ giriş ücreti alıyor ama cache hit'te yalnızca 0,0028$, çıkışta ise 0,28$. Aynı doküman deposunu sürekli yumruklayan bir RAG servisi için bu fark oyunun tamamı demek. Tam rakamlar resmi DeepSeek fiyatlandırma sayfasında.

Kimsenin işaret etmediği bir güncellik mayını: hâlâ deepseek-chat veya deepseek-reasoner'ı çağırıyorsanız, bu endpoint'ler 24 Temmuz 2026, saat 15:59 UTC'de kullanımdan kaldırılıyor. Şimdi deepseek-v4-pro veya deepseek-v4-flash'a geçin, çünkü bu son tarih bu yazının yayınından yalnızca on gün sonrasına denk geliyor.

Maliyete duyarlı, API öncelikli ürünler için, özellikle ağır tekrarlanan bağlamı olan her şey için DeepSeek V4'ü seçin. Tek bir workstation'da kendi kendine barındıracağınız model değil; büyük MoE, küme sınıfı donanım istiyor.

Qwen3: En Geniş Aile, En İyi Kendi Kendine Barındırma Ayak İzi

Qwen3, kendi donanımınızda çalıştıracağınız model. Üçünün en geniş ailesi, açık modelleri buradaki en izin verici lisans olan Apache 2.0'ı taşıyor ve yoğun kademesi tek bir GPU için yeterince hafif. Ayrıca çok dillilik gibi yalnızca kodlamaya odaklanan karşılaştırmaların tamamen atladığı eksenlerde de en güçlüsü.

Ürün yelpazesi derin. Açık tarafta Qwen3.6-27B (yoğun), Qwen3.6-35B-A3B (MoE) ve zirvesinde Qwen3-Coder-Next'in (80B-A3B, 256K bağlam) olduğu kodlama hattı var. Ayrıca Qwen3-Max, kapalı ve yalnızca API üzerinden erişilebilen bir amiral gemisi, o yüzden açık ağırlıklarla karıştırmayın. Sürümler ve Apache 2.0 şartları Qwen3-Coder GitHub deposunda ve Qwen ekibinin blogunda yer alıyor.

Kodlamada Qwen3-Coder-Next, farklı test altyapılarında %70,6-71,3 SWE-bench Verified skoru alıyor (kendi bildirimi, test-time scaling olmadan açık modeller arasında SOTA). Kendi kendine barındırma başlığı: yoğun 27B sınıfı, bildirildiğine göre yaklaşık 18GB VRAM'de çalışıyor, tek bir 24GB kart, biraz payla birlikte. Bu rakam tek bir blogdan geliyor, o yüzden kendi kurulumunuzda doğrulayın. Bu modelleri yerel olarak nasıl çalıştıracağınızı ve tek bir makineyi aştığınızda onları vLLM veya SGLang ile nasıl sunacağınızı burada bulabilirsiniz.

Qwen isimlendirmesi üçü arasında en az istikrarlı olanı, o yüzden bir bağımlılığı sabitlemeden önce güncel açık amiral gemisi ismini yeniden doğrulayın. Mütevazı donanımda yerel dağıtım, çok dillilik veya özellikle MIT yerine Apache 2.0'a ihtiyaç duyduğunuz her durum için Qwen3'ü seçin.

GLM-5.2: Kodlama ve Uzun Ufuklu Ajan Seçimi

GLM-5.2, kodlama ve uzun ufuklu ajan konusunda uzmanlaşmış model ve elimizle test ettiğimiz tek model bu. MIT lisansı altında 753B toplam / ~40B aktif bir MoE, Haziran 2026 ortasından beri 1M bağlam penceresine ve yaklaşık 131K maksimum çıkışa sahip. Agentic benchmarklarda tutarlı: SWE-bench Pro 62,1, Terminal-Bench 2.1'de 81,0, AIME'de doygunluğa yakın 99,2 ve Artificial Analysis Intelligence Index'te 51 (hepsi üçüncü taraf).

Dürüst kısım şu, ve bu yazıyı bir benchmark tekrarından ayıran güven sinyali de bu: elle test derinliğimiz yalnızca GLM'de var. GLM-5.2 Pro'yu gerçek müşteri repolarında üç hafta boyunca ana kodlama modelimiz olarak çalıştırdık, Claude Code üzerinden Z.AI'nin Anthropic-uyumlu endpoint'ine (api.z.ai/api/anthropic, model dizesi GLM-5.2[1m]) bağlanarak. Normal bir hafta, haftalık ~2.000 promptumuzun yaklaşık 1.300'ü kadardı. İki göç ağırlıklı haftada 5. günde haftalık kotaya çarptık, aşım olmayan, sert bir dur noktası. Yaklaşık bir düzine dosya boyunca gerçek bir Next.js 16 API-route refaktörünü sorunsuzca tamamladı. Maliyet: GLM Coding Plan Pro kademesinde 72$/ay, buna karşılık Claude Max için ödeyecek olduğumuz ~200$/ay. Qwen3 ve DeepSeek V4 için yayınlanmış benchmarklara ve daha kısa API nokta kontrollerine dayanıyoruz, o yüzden GLM hükmünü gerçekten yaşadığımız bir şey olarak tartın.

Geçişin kendisi üç ortam değişkeninden ibaret, bunları doğrudan Claude Code'da GLM Coding Plan'ı çalıştırdığımız 3 haftalık yazımızdan kopyalayabilirsiniz:

# Point Claude Code at GLM-5.2 via Z.AI's Anthropic-compatible endpoint
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.z.ai/api/anthropic"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-zai-key"
export ANTHROPIC_MODEL="GLM-5.2[1m]"
claude

GLM-5.2'de 72$/ay ile geçirdiğimiz üç hafta, normalde ~200$/ay ödediğimiz Claude Max'in yaptığı kodlama işini yaptı, ta ki 5. günde haftalık kotaya çarpana kadar. Tam döküm tam GLM-5.2 incelememizde ve yukarıdaki coding-plan yazısında; bu bölüm bilerek kısa tutuldu ki üçlü karşılaştırma eşit ağırlıkta kalsın. Model detayları Z.AI dokümantasyonunda.

Qwen, DeepSeek ve GLM Ne Kadar Tutuyor?

Token başına en ucuzu DeepSeek V4 Flash, GLM yalnızca token bazlı değil sabit bir abonelik (Coding Plan) satıyor, Qwen'in "Plus" kademesi ise ortada bir yerde duruyor. Üçü de ticari kullanıma uygun lisanslar taşıyor. Aşağıdaki fiyatlar 1M token başına, 14 Temmuz 2026'da alındı.

Fiyat tablosu büyük bir yeniden çerçevelemeyi gizliyor. GLM'nin Coding Plan'ı token bazlı değil, sabit bir abonelik: Lite 18$, Pro 72$, Max 160$/ay. Gün boyu kod yazıyorsanız, bu abonelik token bazlı GLM API harcamasını geride bırakıyor, üç haftalık testimizin tam da bunun üzerinden yürümesinin nedeni bu. Yalnızca ara sıra çağrı yapıyorsanız, token bazlı GLM API veya DeepSeek V4 Flash daha ucuz.

Lisanslama konusunda: DeepSeek ve GLM MIT, Qwen ise Apache 2.0. Üçü de ticari kullanıma uygun. Yeniden dağıtım planlıyorsanız veya açık patent şartlarına ihtiyacınız varsa Apache 2.0 en izin vericisi, o yüzden dağıtacağınız checkpoint için tam lisansı Hugging Face model kartında doğrulayın.

Şimdi bir Çin modeli alıcısını gerçekten uykusuz bırakan soruya gelelim: veri barındırma yeri. Bunlar Çinli sağlayıcılar. Veriyi kendi yargı bölgenizde tutabilir misiniz? Kendi kendine barındırıyorsanız evet: açık ağırlıklar artı MIT veya Apache 2.0 lisansı, herhangi birini AB'de (veya kendi bölgenizin) altyapısında çalıştırabileceğiniz ve hiçbir isteğin ağınızdan çıkmayacağı anlamına geliyor. Barındırılan API'nin tam tersi geçerli: veriniz sağlayıcıya gidiyor ve GLM incelememiz, barındırılan endpoint için özellikle Z.ai'nin Çin'de barındırma ve saklama şartlarını işaret ediyor. O yüzden sıkı AB barındırma veya uyumluluk için kendi kendine barındırın; bunun için en kolayı da Qwen. (Ve evet, deepseek-chat / deepseek-reasoner, 24 Temmuz 2026 saat 15:59 UTC'de hâlâ kullanımdan kaldırılıyor.)

Hangisini Seçmelisiniz?

Tek bir kazanan yok, o yüzden modeli işe göre eşleştirin. Aşağıda kullanım senaryosuna göre karar matrisi var. Kısa versiyon: agentic kodlama için GLM-5.2, en ucuz token için DeepSeek V4 Flash, en zorlu akıl yürütme için DeepSeek V4 Pro veya GLM, yerel kendi kendine barındırma, çok dillilik ve veri barındırma yeri için Qwen3.

Peki neden Kimi yok? Haklı bir soru, çünkü Kimi K2.6 (Moonshot) gerçek ve güçlü: BenchLM onu Çinli modeller arasında 2. sıraya koyuyor (genel 81, kodlama 88,7). Sınırı üçte çizdik çünkü "qwen vs deepseek vs glm" insanların tam olarak aradığı küme ve temiz bir üçlü karşılaştırma faydalı kalıyor. Daha uzun bir kısa liste istiyorsanız Kimi doğal dördüncü seçim ve Llama ile Mistral'in yanında daha geniş açık kaynaklı LLM sıralamasında yerini alıyor. Tek dürüst bir paragraf, dört yönlü bir dağınıklık değil.

Sıkça Sorulan Sorular

Qwen, DeepSeek ve GLM aynı şey mi?

Hayır. Üç farklı şirketten geliyorlar: Qwen'i Alibaba yapıyor, DeepSeek V4'ü DeepSeek yapıyor, GLM'yi ise Zhipu/Z.ai yapıyor. Kafa karışıklığı genelde DeepSeek'in daha eski R1 "distill Qwen" checkpoint'lerine dayanıyor, bunlar DeepSeek akıl yürütmesinin Qwen temel modellerine damıtılmış haliydi. Bunlar, günümüzün bağımsız amiral gemilerinden ayrı, daha eski bir konu.

2026'da kodlama için en iyisi hangisi?

Barındırılan mı yoksa kendi kendine barındırılan mı olduğuna bağlı. Elle test edilmiş agentic kodlama için tercihimiz, üç haftalık üretim testinden sonra GLM-5.2. DeepSeek V4 Pro, toplam BenchLM kodlama skorunda (89,8) zirvede. Kendi kendine barındırabileceğiniz en güçlü model için Qwen3-Coder-Next, açık SWE-bench Verified'de %70,6-71,3 ile önde. Üçü de gerçekten kullanılabilir.

Token başına en ucuzu hangisi?

Açık ara DeepSeek V4 Flash. Cache miss durumunda M başına 0,14$ giriş, cache hit'te 0,0028$ ve çıkışta 0,28$ (resmi, 14 Temmuz 2026). RAG veya sistem promptunu tekrar tekrar okuyan ajanlar gibi tekrarlanan bağlamlı iş yükleri için cache-hit oranı onu bu karşılaştırmadaki her şeyden daha ucuz yapıyor.

Qwen, DeepSeek ve GLM'yi kendi donanımımda kendi kendime barındırabilir miyim?

Evet, üçü de açık ağırlıklar yayınlıyor. Qwen'in yoğun 27B'si en hafifi ve bildirildiğine göre yaklaşık 18GB VRAM'de çalışıyor, yani tek bir 24GB kart yeterli. DeepSeek V4 ve GLM-5.2, küme sınıfı donanım isteyen büyük Mixture-of-Experts modelleri. Tek bir makineyi aştığınızda hangisini kullanırsanız kullanın vLLM veya SGLang ile sunun.

En büyük bağlam penceresi hangisinde?

Üçü de yaklaşık 1M token civarında kümeleniyor ama detayı düzleştirmeyin. DeepSeek V4 resmi olarak 1M, GLM-5.2 ise Haziran 2026 ortasında 1M'ye ulaştı. Qwen'in açık modelleri değişkenlik gösteriyor: Qwen3-Coder-Next 256K yerel, bazı barındırılan "Plus" kademeleri ise kabaca 1M'ye ulaşıyor. Varsaymak yerine dağıtacağınız spesifik checkpoint'i kontrol edin.

GLM-5.2, kodlamada Claude veya GPT kadar iyi mi?

Benchmarklarda yakın (SWE-bench Pro 62,1'e karşı Claude Opus 4.8'de yaklaşık 69) ve pratikte aradaki farkın gösterdiğinden daha yakın. Üç haftalık testimizde GLM-5.2, Claude Max için ödediğimiz ~200$/aya karşı 72$/ay ile kodlama işimizin çoğunu yaptı. Ödün ise yoğun haftalarda bizi 5. günde durduran sert bir haftalık kota.

Peki ya Kimi K2.6, neden üçlüden biri değil?

Kimi (Moonshot) gerçek ve güçlü. BenchLM onu genelde Çinli modeller arasında 2. sıraya (81) ve kodlamada 88,7'ye koyuyor. İnsanların aradığı tam üçlü çerçeveyi koruduk, o yüzden Kimi başlık kümesine girmedi. Bunu bir eksiklik değil, daha uzun bir açık ağırlıklı kısa listede doğal dördüncü seçim olarak düşünün.

Hangi lisansı ticari olarak kullanabilirim?

Üçünü de. DeepSeek ve GLM, MIT altında geliyor, Qwen'in açık modelleri ise Apache 2.0 altında. Bunların hepsi ticari kullanıma uygun. Apache 2.0, açık patent şartlarıyla en izin vericisi, bu da yeniden dağıtım için önemli olabilir. Dağıtacağınız tam modelin lisansını her zaman Hugging Face model kartında doğrulayın.

Qwen'e karşı DeepSeek V4, API tabanlı bir ürün için hangisini seçmeliyim?

Maliyete duyarlı, yüksek hacimli veya RAG ağırlıklı ürünler için cache-hit fiyat avantajı sayesinde DeepSeek V4. Çok dillilik genişliğine veya özellikle Apache 2.0 lisansına ihtiyacınız varsa Qwen. İkisi de API üzerinden erişilebilir ve ikisi de kendi kendine barındırılabilir, o yüzden karar verici faktörler genelde token hacminiz ve lisans kısıtlamalarınız oluyor.

Nihai Karar

Qwen vs DeepSeek vs GLM'den tek bir kazanan çıkarmaya zorlamayın. Onları kademelendirin, sonra işe göre seçin:

• Agentic kodlama ve uzun ufuklu ajanlar için GLM-5.2. Üç hafta boyunca 72$/ay ile çalıştırdığımız model bu, ve yerini hak etti.
• En ucuz token ve ölçekte RAG için DeepSeek V4 Flash, buradaki hiçbir şeyin yakalayamadığı bir cache-hit fiyatıyla.
• Mütevazı donanımda yerel kendi kendine barındırma, çok dillilik ve en izin verici lisans (Apache 2.0) için Qwen3.

Daha büyük ders şu: sıralamaya değil benchmark kümesine bakın ve kendi bildirimi sayıları bir tık indirimli değerlendirin. Bu alanda güncellik, kelime sayısından daha önemli, çünkü üçü de neredeyse aylık bir ritimle yeni sürümler çıkarıyor.

Modeli seçmek kolay kısmı. Onu fallback'ler, maliyet limitleri ve eval gate'leriyle bir üretim yığınına bağlamak, ekiplerin takıldığı yer. Techsy'de yaptığımız da bu, gerçek trafik altında ayakta kalan açık ağırlıklı bir modeli üretim ajan yığınına bağlama işi.