Kodda En İyi Yapay Zeka Hangisi?
Kod yazarken hangi yapay zekâ modeli daha başarılı? Modelleri kod kalitesi, maliyet ve kullanım senaryosuna göre puanlayıp kendi deneyimimizle sıraladık.
3 dakikalık okuma
Son dönemlerde herkes gibi bizde bazı geliştirmelerimizi artık Yapay Zekalarla entegrali şekilde yapıyoruz. SEO Nedir olarak kapsamlı bir araştırma yaptık ve yapay zekaları kodlamalar konusunda derecelendirerek sıraladık. Deneyimlerinizi bizlere iletişim kısmından iletirseniz bu içeriği daimi olarak güncellemek istiyoruz.
IDE olarak son dönemlerde Cursor + VS Code Copilot kullanıyoruz.
Kod Konusunda En İyi Yapay Zekalar
| Sıra | Model | Geliştirici | Puan | Öne çıkanlar ve notlar |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Google Gemini 2.5 Pro | 90 | Yüksek kod üretim kalitesi, geniş yetenek yelpazesi, Google ekosistemi entegrasyonu, ücretsiz bireysel plan, kurumsal gizlilik, 1M+ token bağlam penceresi, güçlü muhakeme | |
| 2 | Anthropic Claude Sonnet 4 | Anthropic | 87 | Üstün kodlama ve muhakeme, gelişmiş yönlendirilebilirlik, ajan senaryolarında başarılı, yüksek SWE-bench performansı, Yüksek maliyet, yüksek token tüketimi, doğrudan topluluk desteği sınırlı |
| 3 | Anthropic Claude Opus 4 | Anthropic | 86 | Karmaşık problem çözme, ajan yetenekleri, gerçek dünya kodlama performansı, multimodalite, yüksek doğruluk, uzun süreli görevlerde tutarlı performans, Çok yüksek maliyet |
| 4 | Anthropic Claude 3.7 Sonnet | Anthropic | 85 | Gerçek dünya kodlama görevlerinde sınıfının en iyisi, planlama, hata ayıklama, bakım, sistem mimarisi, 128K token çıkış kapasitesi, Yüksek maliyet |
| 5 | Tabnine (Tescilli Modeller) | Tabnine | 85 | Yüksek gizlilik ve güvenlik odaklılık, kişiselleştirme, tescilli kod tabanından öğrenme, geniş dil desteği, tüm büyük IDE'lerle entegrasyon, Bazı kullanıcı yorumlarında kaynak tüketimi ve ara sıra alakasız öneriler, Hassas ve tescilli kod tabanlarıyla çalışan şirketler |
| 6 | Meta Code Llama (70B Instruct) | Meta | 84 | Tamamen ücretsiz ve açık kaynak, yerel olarak çalıştırılabilir, iyi temel kod üretimi ve hata ayıklama, 100k token bağlam, Doğrudan IDE entegrasyonu için ek kurulum gerekliliği, ticari çözümlere göre daha az gelişmiş yetenekler, Gizlilik bilinci yüksek geliştiriciler |
| 7 | Meta Llama 4 Maverick | Meta | 83 | Natively multimodal, yüksek verimlilik, düşük maliyet, güçlü görsel mantık, uzman görüntü anlama, çok dilli, uzun bağlam (10M token) |
| 8 | Anthropic Claude 3.5 Sonnet | Anthropic | 80 | HumanEval'de 100% başarı, GitHub Copilot içinde erişilebilir, iyi güvenlik özellikleri, SWE-bench performansı diğer Claude modellerine göre daha düşük, daha temel yetenekler, Hızlı prototipleme, temel kod tamamlama |
| 9 | DeepSeek R1 | DeepSeek | 80 | Karşılaştırılabilir kodlama/mantık puanları, açık kaynak, self-hosting, iyi LiveCodeBench performansı, Daha az bilinen bir model olması, topluluk desteğinin ticari modellere göre daha sınırlı olması, Açık kaynak çözümler arayanlar |
| 10 | OpenAI GPT-4.1 | OpenAI | 79 | Karmaşık görevler, güvenilir kod diff'leri, gelişmiş frontend kodlama, talimat takibi, iyi SWE-bench performansı, Kapalı kaynak, buluta veri gönderimi gerekliliği |
| 11 | Qwen | Alibaba | 76 | Açık kaynak, yerel barındırma seçenekleri, kendi kod depolarıyla eğitilebilir, Doğrudan IDE entegrasyonu için ek kurulum gerekliliği, daha az yaygın kullanım, Açık kaynak çözümler arayanlar, kendi veri setleriyle model eğitmek isteyenler |
| 12 | Amazon Q Developer (Temel LLM) | AWS | 73 | AWS ekosistemiyle derin entegrasyon, güçlü güvenlik taraması, ajan yetenekleri, CLI desteği, kurumsal gizlilik, Daha düşük benchmark puanları, çıktı kalitesi konusunda karışık yorumlar |
| 13 | OpenAI GPT-4o | OpenAI | 70 | Hızlı, akıllı, esnek, multimodal (diyagramlar, ekran görüntüleri), hızlı prototipleme, Daha düşük kodlama benchmark puanları |
| 14 | Mistral 3.1 (24B) | Mistral | 70 | Açık kaynak, yerel barındırma potansiyeli, iyi SWE-bench performansı, Genel amaçlı bir LLM olması nedeniyle kodlamaya özel yeteneklerde sınırlama, daha az spesifik destek, Açık kaynak çözümler arayanlar, genel amaçlı YZ yetenekleri gerektiren projeler |
| 15 | Gemma 3 (27B) | 69 | Açık kaynak, yerel barındırma potansiyeli, Genel amaçlı bir LLM olması nedeniyle kodlamaya özel yeteneklerde sınırlama, daha az spesifik destek, Açık kaynak çözümler arayanlar, genel amaçlı YZ yetenekleri gerektiren projeler | |
| 16 | Grok 4 | xAI | 69 | İyi SWE-bench performansı, Kapalı kaynak (varsayım), daha az bilinen yetenekler, sınırlı entegrasyon bilgisi, Yüksek performanslı genel amaçlı YZ arayanlar, xAI ekosistemine ilgi duyanlar |
| 17 | Codestral (Mistral) | Mistral | 67 | 80+ programlama dilinde çok dilli akıcılık, kod üretimi, Daha yeni bir model olması nedeniyle sınırlı benchmark verisi, Tabnine gibi araçlar aracılığıyla erişim, Çok dilli projeler, yeni ve deneysel kodlama görevleri |
| 18 | Stable Code 3B | Stability AI | 62 | Kod tamamlama odaklı, daha küçük boyutlu, Sınırlı yetenekler (sadece kod tamamlama), daha az kapsamlı, Temel kod tamamlama ihtiyaçları olan geliştiriciler, kaynak kısıtlaması olan ortamlar |
Tablo, kaynak veriden düzeltilerek yeniden oluşturuldu; hücreler içe aktarımda virgülden bölünmüştü.
Buradaki değer, bulgular ve bilgiler yapay zekaların resmi sitelerinden ve tarafsız araştırma kuruluşlarından alınmıştır.
Yazan
Hakan Alp TürkerSEO Expert
Kapadokya Üniversitesi’nde eğitimini tamamladıktan sonra SEO konusunda kendini geliştiren Hakan Alp Türker, SN üzerine gelen SEO çalışmalarını üstlenmektedir.
