Blog'a Dön
LLM · Teknik Karşılaştırma
Türkçe LLM Karşılaştırma 2026: Açık Kaynak Modellerin Performansı
"Türkçe AI yapacağım" diyenlerin ilk sorusu: hangi model? Llama, Mistral, Qwen, Granite — Türkçe performansı, donanım, fine-tuning.
Özet
2026'da açık kaynak LLM olgunlaştı. Türkçe için en iyiler: Llama 3.x (geniş ekosistem), Qwen 2.5 (Asya odaklı ama Türkçe güçlü), Mistral (Avrupa, verimli), IBM Granite (kurumsal). Genel için 8B-13B, derinlik için 70B+. Fine-tuning ile %25-40 performans artışı.
Açık Kaynak LLM Çağı
KOBİ + kurumsal için fayda:
- Veri yurt dışına çıkmaz (on-premise, KVKK doğal uyum)
- Maliyet öngörülebilir (token başı değil, donanım amortismanı)
- Sınırsız kullanım (yoğun kullanımda 5-10x ucuz)
- Özelleştirme tam (fine-tuning ile sektörel + kurumsal dil)
- Bağımlılık yok (sağlayıcı politika değişimi etkilemez)
Karşılaştırma Tablosu
| Model | Geliştirici | Boyut | Lisans | Türkçe |
|---|---|---|---|---|
| Llama 3.x | Meta | 1B-405B | Llama Lisansı | ⭐⭐⭐⭐ |
| Qwen 2.5 | Alibaba | 0.5B-72B | Apache 2.0 | ⭐⭐⭐⭐ |
| Mistral | Mistral AI | 7B-141B | Apache 2.0 | ⭐⭐⭐ |
| IBM Granite | IBM | 2B-34B | Apache 2.0 | ⭐⭐⭐ |
| Phi | Microsoft | 4B-14B | MIT | ⭐⭐⭐ |
| DeepSeek V3 | DeepSeek | 7B-685B | Açık ağırlık | ⭐⭐⭐ |
Hangi Boyut, Hangi Use Case?
1B-3B (Çok Küçük): Tüketici GPU (16GB), edge cihaz, basit chatbot. Türkçe sınırlı.
7B-13B (Küçük-Orta): Tek GPU (24-48GB L40S/A100), genel chatbot, RAG, müşteri hizmet. ₺800K-1.5M donanım.
30B-72B (Büyük): Multi-GPU (2-4×A100/H100), kompleks RAG, multi-agent. ₺8-25M donanım.
100B+ (Frontier): Cluster (8+H100/H200), araştırma. ₺50M+ donanım.
Türkçe Fine-Tuning Sonuçları
| Görev | Out-of-Box | Fine-tuned | İyileşme |
|---|---|---|---|
| Türkçe metin özeti | %72 | %88 | +%16 |
| Sentiment analizi | %75 | %91 | +%16 |
| Sarkazm tespiti | %42 | %71 | +%29 |
| Türkiye kültür bağlamı | %55 | %84 | +%29 |
Sonuç: Türkçe fine-tuning kurumsal kullanım için şart.
Fine-Tuning Yöntemleri
- Full Fine-Tuning: Tüm parametreler güncellenir. En güçlü, en pahalı. ₺500K-5M.
- LoRA: Adapter katmanları. %85-95 full FT'e yakın, %90 daha ucuz. ₺50K-500K.
- QLoRA: 4-bit quantization + LoRA. Tüketici GPU'da. ₺20K-200K.
- Prompt Tuning: Soft prompt eğitilir. En ucuz, sınırlı.
Hibrit Mimari (En Yaygın 2026)
Kullanıcı Talebi
↓
Router (basit/karmaşık)
↓
[Basit] → On-prem küçük (Llama 8B) — hızlı + ucuz
[Orta] → On-prem orta (Llama 70B) — dengeli
[Karmaşık] → Bulut frontier API — pahalı ama gerekliAvantaj: %80 işlem on-premise (ucuz + KVKK), %20 bulut (yüksek kalite).