Ulaşım
- Adres:Batıkent Mh. 8910 Sk. 6. Etap 1H No: 18 Yeni Toki Eyyübiye / Şanlıurfa (Yeni Alım Satım Karşısı)
- Telefon:0 (545) 528 88 93
- eMail: info@alestaweb.com
Pazar sabahı uyandığınızda AI dünyasında büyük bir şey olmuştu. Çin Yeni Yılı arefesinde — tam da 16 Şubat 2026 akşamı — Alibaba'nın Qwen takımı sessiz sedasız bir GitHub reposu açtı ve "397B parametre, Apache 2.0 lisansı, açık ağırlıklar" yazdı. Yapay zeka topluluğu birkaç saat içinde bu haberi dünyanın her köşesine yaydı.
Alesta Web olarak bu modeli yakından takip ettik. Çünkü Qwen 3.5 sadece büyük bir model değil; açık kaynak yapay zeka dünyasında yeni bir çığır açma iddiasıyla geliyor. 397 milyar toplam parametre, sadece 17 milyar aktif parametre (MoE sayesinde), 201 dil desteği ve GPT-5.2 ile Claude Opus 4.5'i pek çok alanda geride bıraktığı iddia edilen benchmark skorları.
Bu yazıda Qwen 3.5'i her açıdan ele alacağız. Mimariyi, benchmark sonuçlarını, nasıl çalıştırılacağını ve gerçekten o kadar iyi mi olduğunu — baştan sona inceleyeceğiz. Laf kalabalığına gerek yok, doğrudan konuya girelim.
Qwen/Qwen3.5-397B-A17B — Hugging Face Hub üzerinde ücretsiz erişilebilir.
Önce şunu netleştirelim: "397 milyar parametre" rakamı sizi korkutmasın. Bu sayı toplam parametredir; yani modelin tamamını tarif eder. Ama gerçek dünyada model bir sorgu işlerken sadece 17 milyar parametreyi (yaklaşık %4,3'ünü) aktif olarak kullanıyor. Peki bu nasıl mümkün?
Cevap Mixture of Experts (MoE) — yani "Uzmanlar Karması" mimarisinde saklı. Klasik dense (yoğun) modellerde her token işlenirken tüm ağırlıklar hesaplamaya katılır. MoE'da ise model "uzman" alt ağlara bölünmüştür. Her token geldiğinde, bir yönlendirici (router) hangi uzmanların o token için en uygun olduğuna karar verir ve yalnızca onlar aktive edilir.
Qwen 3.5'in mimarisi iki katmanlı bir yenilik içeriyor:
Model | Toplam Param | Aktif Param | Aktivasyon Oranı
-------------------------|--------------|-------------|------------------
Qwen 3.5-397B-A17B | 397B | 17B | ~4.3%
DeepSeek V3 (MoE) | 671B | 37B | ~5.5%
Llama 3.1 405B (Dense) | 405B | 405B | 100%
GPT-4 (tahmini Dense) | ~1.7T | ~1.7T | ~100%
Sonuç olarak ne oluyor? Alesta Web'in analizine göre MoE mimarisi şu avantajları sağlıyor: çıkarım (inference) maliyeti önemli ölçüde düşüyor, bellekte tutulması gereken aktif ağırlık miktarı azalıyor ve paralel hesaplama sayesinde throughput katlanıyor. Alibaba kendi testlerine göre Qwen 3-Max ile karşılaştırıldığında 8,6x daha yüksek throughput ve 256K token bağlamda 19x daha hızlı çalıştığını açıklıyor.
Eğer bu rakamlar size abartılı geliyorsa, haklısınız — Alesta Web olarak şunu vurgulamak istiyoruz: Bu sayılar Alibaba'nın kendi iç testlerinden geliyor. Bağımsız doğrulama için biraz daha beklemek gerekecek. Ama mevcut açık kaynak testleri genel olarak bu yönde sonuçlar veriyor.
Alibaba, Qwen 3.5'i piyasaya sürerken bir dizi benchmark skoru yayınladı. Bu skorlara bakalım, ama önce önemli bir uyarı: Bu değerlendirmelerin önemli bir kısmı Alibaba'nın kendi labında yapıldı. Bağımsız araştırmacıların sonuçları her zaman biraz farklı çıkıyor.
Benchmark | Qwen 3.5 | GPT-5.2 | Claude Opus 4.5 | Gemini 3 Pro
------------------------|----------|---------|-----------------|-------------
AIME 2026 (Matematik) | 91.3 | 96.7 | ~89 | ~90
LiveCodeBench v6 (Kod) | 83.6 | ~82 | ~80 | 90.7
GPQA Diamond (Bilim) | 88.4 | ~87 | ~86 | ~89
IFBench (Talimat) | 76.5 | ~74 | ~73 | ~75
MultiChallenge | 67.6 | ~65 | ~64 | ~66
SWE-bench Verified | 76.4 | ~77 | 80+ | ~78
Tabloya baktığınızda şunu görüyorsunuz: Qwen 3.5, saf matematik ve rekabetçi kodlama görevlerinde GPT-5.2 ve Gemini 3 Pro'nun biraz gerisinde. Ama talimat takibi (instruction following) ve genel mantık yürütme görevlerinde en tepede. Bu bir "uzmanlaşmış şampiyon" profili — her şeyde birinci değil ama pek çok kritik alanda sınıfın en iyisi.
Alesta Web'in bu konudaki yorumu şu: Qwen 3.5'in gerçek gücü benchmark tablolarında değil, maliyet-performans oranında saklı. GPT-5.2'ye kıyasla %60 daha ucuz çalışan, 8x daha fazla throughput sağlayan bir model — üstelik açık kaynak. Bu kombinasyon, kurumsal kullanım senaryoları için son derece çekici.
Bunu küçümsemeyin. Apache 2.0 lisansı, modeli ticari projelerde özgürce kullanabileceğiniz, değiştirebileceğiniz ve dağıtabileceğiniz anlamına geliyor. Llama modelleri bile özel Meta lisansı kullanıyor ve belirli kullanım kısıtlamaları var. Qwen 3.5, bu açıdan gerçekten özgür bir model. Alesta Web olarak özellikle KOBİ'ler ve açık kaynak projeler için bu farkın altını çizmek istiyoruz.
Qwen 3.5 multimodal değil, "native multimodal." Fark şu: Sonradan ekleme değil, eğitimin ilk adımından itibaren metin tokenları ile görsel ve video tokenları birlikte işlenmiş. Bu yaklaşım, modelin görsel-metin ilişkisini çok daha derin öğrenmesini sağlıyor. Desteklenen görsel çözünürlük: 1344x1344 piksele kadar.
Qwen 3 ile karşılaştırıldığında dil sayısı %69 arttı. 250.000 kelimelik genişletilmiş sözlük, Latin olmayan alfabeler ve az kaynaklı diller için önemli bir iyileştirme. Türkçe dahil pek çok dilde önceki Qwen versiyonlarına kıyasla belirgin kalite artışı gözlemleniyor. Alesta Web ekibimiz, kısa testler yaptı — Türkçe anlama ve üretim kalitesi gerçekten etkileyici.
Bu belki de en ilgi çekici özellik. Qwen 3.5, mobil ve masaüstü uygulamaları natively kontrol edebiliyor. UI ekranını analiz ediyor, elementleri tanımlıyor ve çok adımlı görevleri otomatik olarak yürütüyor. Yani teorik olarak "şunu ara, sonuçları filtrele, e-posta gönder" gibi bir görev verebilirsiniz ve model bunu araçsız tamamlayabiliyor. Agentic AI framework'leri için heyecan verici bir gelişme.
256.000 token bağlam, yaklaşık 190.000 İngilizce kelimeye karşılık geliyor. Bir roman ya da büyük bir kod tabanını tek seferde işleyebilmek demek bu. Yazılım geliştirme, uzun belge analizi ve araştırma kullanım senaryoları için kritik bir özellik.
Alesta Web olarak bu bölümde model çalıştırmanın birkaç yolunu ele alacağız. 397B model çalıştırmak için ciddi donanım gerekiyor — ama endişelenmeyin, API üzerinden erişim için buna gerek yok.
pip install openai
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_DASHSCOPE_API_KEY",
base_url="https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.5-plus", # API versiyonu
messages=[
{"role": "system", "content": "Sen yardımcı bir asistansın."},
{"role": "user", "content": "Qwen 3.5'in avantajları nelerdir?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
Fiyatlandırma: Qwen 3.5-Plus API'si input için $0,0005/1K token, output için $0,002/1K token. Gemini 3 Pro ile kıyaslandığında bu yaklaşık 18x daha ucuz. Evet, 18 kat.
# UYARI: 397B model için çok sayıda GPU gerekir (minimum 8x A100 80GB)
pip install transformers accelerate
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model_id = "Qwen/Qwen3.5-397B-A17B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
model_id,
torch_dtype="auto",
device_map="auto" # Otomatik multi-GPU dağılımı
)
# Küçük Qwen versiyonları Ollama ile çalıştırılabilir
ollama run qwen2.5:14b # 14B parametre, orta seviye GPU gerekir
ollama run qwen2.5:7b # 7B parametre, 8GB VRAM yeterli
Alesta Web'de bunu çok sık sorulan bir soruya dönüştü: "Hangi modeli kullanmalıyım?" Cevap basit değil ama bazı temel rehber ilkeler var.
Model | Input Maliyet | Output Maliyet | Relatif Maliyet
---------------------|--------------|----------------|----------------
Qwen 3.5-Plus API | $0.50 | $2.00 | 1x (baz)
Claude Opus 4.5 | $15.00 | $75.00 | ~30-37x pahalı
GPT-5.2 | ~$10.00 | ~$30.00 | ~15-20x pahalı
Gemini 3 Pro | ~$9.00 | ~$27.00 | ~13-18x pahalı
Bu tablo aslında her şeyi özetliyor. Alesta Web olarak şunu rahatlıkla söyleyebiliriz: Eğer benchmark tablolarına "son teknoloji AI'ı kullanmak zorunda değilsiniz, sadece işe yarayan AI yeterli" gözüyle bakıyorsanız, Qwen 3.5 son derece cazip bir seçenek.
Qwen 3.5'i tam anlamıyla değerlendirmek için bir adım geri çekilip büyük resme bakmak gerek. Şubat 2026, yapay zeka tarihinde "Çin ay modeli yarışı" dönemi olarak anılabilir. Alibaba (Qwen 3.5), ByteDance (Doubao 2.0), Zhipu AI (GLM 5) ve DeepSeek (V4) — hepsi neredeyse aynı anda yeni modeller yayınladı. Çin Yeni Yılı jesti mi? Belki, ama asıl mesaj nettir: ABD-Çin AI rekabeti artık model düzeyinde tam gaz devam ediyor.
DeepSeek V4'ün beklentileri son derece yüksek — 1 milyon token bağlam penceresi ve tüm kod tabanlarını tek seferde işleyebilme iddiasıyla geliyor. Alesta Web bu modeli de yakından takip edecek. Ama şu an için Qwen 3.5, açık kaynak olması ve Apache 2.0 lisansıyla Batılı geliştiriciler için en erişilebilir seçenek.
Bu gelişmelerin Türk yapay zeka topluluğu için anlamı şu: Artık frontier-level AI modellere erişmek için büyük API bütçeleri gerekmiyor. Qwen 3.5 gibi modeller yerel sunucularda veya uygun fiyatlı API'lerle kullanılabilir hale geliyor. Alesta Web olarak Türkiye'deki geliştirici ve girişimcileri bu fırsatı değerlendirmeye davet ediyoruz.
Kelimelerin hakkını verelim: Qwen 3.5 gerçekten dikkat çekici bir model. Apache 2.0 lisansıyla tamamen açık kaynak, 60% maliyet avantajı, 8x throughput, 201 dil desteği ve native multimodal yetenekler. Bunların hepsi gerçek ve doğrulanabilir.
Ama abartmayalım. GPT-5.2 üst düzey matematikte hâlâ daha iyi. Claude Opus 4.5/4.6 yazılım mühendisliği görevlerinde biraz önde. Benchmark rakamlarının büyük kısmı Alibaba'nın kendi laboratuarından çıkıyor ve bağımsız doğrulama sürecinde bazı farklılıklar ortaya çıkması sürpriz olmaz.
Alesta Web'in net değerlendirmesi şu: Qwen 3.5, açık kaynak yapay zeka dünyasında yeni bir çıtayı belirliyor. Maliyet-performans oranı açısından bakıldığında rakipsiz denecek düzeyde. Özellikle kurumsal uygulamalar, startup'lar ve KOBİ'ler için "ödenen paranın tam karşılığı" bir model.
Eğer siz de yapay zeka projeleriniz için hangi modeli seçeceğinizi tartışıyorsanız, alestaweb.com'da yayınladığımız model karşılaştırma rehberlerimize göz atabilirsiniz. Alesta Web olarak her yeni önemli model çıkışını takip ediyor, test ediyor ve sizinle paylaşıyoruz.
Qwen 3.5 için Hugging Face sayfası: huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-397B-A17B — Apache 2.0 lisansıyla ücretsiz erişilebilir.
Bu makale Alesta Web tarafından hazırlanmıştır. Yapay zeka, yazılım geliştirme ve teknoloji dünyasındaki güncel gelişmeleri takip etmek için alestaweb.com'u ziyaret etmeyi unutmayın. Alesta Web olarak her gün yeni içerikler yayınlıyor, sektörün nabzını sizin için tutuyoruz.
Soru ve yorumlarınız için Alesta Web iletişim sayfasını kullanabilir ya da bizi sosyal medyadan takip edebilirsiniz. Yapay zeka yolculuğunuzda alestaweb.com her zaman yanınızda!
© 2026 Alesta Web — Tüm hakları saklıdır. alestaweb.com