Qwen3 vs DeepSeek R1: 2026'da Hangi Model Kazanıyor?

Açık kaynaklı muhakeme modelleri her şeyi değiştirdi. DeepSeek R1, 2025 yılında bu akımın öncüsü oldu. Şimdi ise Qwen3, birçok geliştirici için en iyi seçenek haline geldi.

Kodlama veya otomasyon için yerel modeller çalıştırıyorsanız, aralarında bir seçim yapmanız gerekecek. İşte karşılaştırmaları:

Temel Fark

DeepSeek R1 bir muhakeme modelidir. Her bir sorgu için bir düşünce zinciri (chain-of-thought) süreci kullanır. Kapatma düğmesi yoktur. Bu da onu yavaşlatır. Bir yanıt için 30 ila 90 saniye bekleyebilirsiniz. Araştırma için harikadır ancak hızlı sohbet için uygun değildir.

Qwen3 ise farklıdır. Çift modlu bir düşünme sistemi kullanır. Modelin ne zaman düşüneceğine siz karar verirsiniz.

  • Düşünme modu açık: DeepSeek R1 gibi derin muhakeme alırsınız.
  • Düşünme modu kapalı: 5 saniyenin altında hızlı yanıtlar alırsınız.

Bu esneklik, Qwen3'ü günlük kullanım için daha iyi bir araç haline getiriyor.

Performans ve Benchmarklar

Qwen3-235B-A22B, DeepSeek R1 karşısında iyi performans gösteriyor. Birçok testte Qwen3; matematik, kodlama ve ajan görevlerinde öne geçiyor.

  • ArenaHard: Qwen3 95.6 puan alıyor. DeepSeek R1 91.8 puan alıyor.
  • Kodlama: Qwen3-32B, CodeForces Elo üzerinde GPT-4o'dan daha yüksek puan alıyor.
  • Matematik: DeepSeek R1, saf matematiksel mantık konusunda hala küçük bir avantaja sahip.

Donanım Gereksinimleri

Bunları çalıştırmak için bir süper bilgisayara ihtiyacınız yok.

  • DeepSeek R1 (14B distill): 12 GB GPU gerektirir.
  • Qwen3-8B: 6 GB VRAM ile çalışır. Bir MacBook Air'de çalışabilir.
  • Qwen3-32B: Tek bir RTX 4090 üzerinde çalışır.

Lisanslama

  • DeepSeek R1: MIT Lisansı'nı kullanır. Herhangi bir kısıtlamanız yoktur.
  • Qwen3: 35B'ye kadar olan modeller için Apache 2.0 kullanır. 100 milyon kullanıcınız varsa, daha büyük modeller için ticari bir anlaşma gereklidir.

Hangisini kullanmalısınız?

Şu durumlarda DeepSeek R1'i seçin:

  • Çalışmanız tamamen matematik veya resmi mantık üzerineyse.
  • Sınırsız MIT lisansı istiyorsanız.
  • Yavaş ve derin muhakeme için beklemek sizin için sorun değilse.

Şu durumlarda Qwen3'ü seçin:

  • Hızlı ve derin modlar arasında geçiş yapmanız gerekiyorsa.
  • Araç kullanan ajanlar geliştiriyorsanız.
  • Çok dilli desteğe ihtiyacınız varsa (Qwen3, 119 dili destekler).
  • Küçük uç cihazlardan büyük sunuculara kadar ölçeklenebilen bir model istiyorsanız.

Son Karar

DeepSeek R1 bir uzmandır. Qwen3 ise genel amaçlı bir modeldir. Çoğu günlük görev için, düşünme modunu açıp kapatabilme yeteneği Qwen3'ü kazanan yapıyor.

Yerel olarak hangi modeli çalıştırıyorsunuz? Düşünme modunu kullanıyor musunuz? Yorumlarda bana bildirin.

Kaynak: https://dev.to/qainsights/qwen3-vs-deepseek-r1-which-open-source-reasoning-model-should-you-use-in-2026-370

İsteğe bağlı öğrenme topluluğu: https://t.me/GyaanSetuAi