# Türkçe LLM Karşılaştırması 2026: GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3, Llama 4 ve Yerli Modeller — Tam Benchmark

> Source: https://sukruyusufkaya.com/blog/turkce-llm-benchmark-2026
> Updated: 2026-08-23T23:52:58.713Z
> Type: blog
> Category: yapay-zeka
**TLDR:** Türkçe için en kapsamlı 2026 LLM karşılaştırması: MMLU-TR, Belebele-TR, TruthfulQA-TR, Türkçe HumanEval, MGSM-TR ve hallucination testleri. GPT-5, Claude Opus 4.7, Gemini 3, Mistral Large 3, Llama 4, DeepSeek V3, Qwen 2.5 ve yerli modeller (Cezeri, BERTurk, Trendyol-LLM) skor tablosu, kullanım senaryosu eşleştirme ve şeffaf metodoloji.

<callout-box data-variant="info" data-title="Metodoloji ve Veri Kaynağı Uyarısı">

Bu rehberdeki skorlar kamuya açık benchmark sonuçlarından (Open LLM Leaderboard, Hugging Face Türkçe değerlendirmeleri, Stanford HELM ve sağlayıcıların kendi yayımladığı raporlar) ve canlı kurumsal projelerden anonimleştirilmiş gözlemlerden derlenmiştir. Skorlar yöntem/sürüm/prompt'a göre %2-5 oynayabilir. Kendi use-case'iniz için karar vermeden önce kendi eval setinizle test etmenizi öneririm. Skor tabloları çeyreklik olarak güncellenir.

</callout-box>

<tldr data-summary='["2026 itibarıyla Türkçe genel performansta lider sıralama: Claude Opus 4.7 ≈ GPT-5 > Gemini 3 > Mistral Large 3 > DeepSeek V3 > Llama 4 70B > Qwen 2.5 72B.","Yerli modeller (Cezeri, KanarYa, BERTurk, Trendyol-LLM) genel yarıştan geride ama domain-spesifik görevlerde (e-ticaret, Türkçe NLP) rekabetçi.","Kod üretiminde Claude Opus 4.7 açık ara önde; matematik ve akıl yürütmede GPT-5; multimodal görevlerde Gemini 3 lider.","Hallucination oranında en güvenilir: Claude Opus 4.7 ve GPT-5; en yüksek hata: küçük açık modeller (Llama 8B, Mistral 7B).","Maliyet-performans kazananı: GPT-5 mini, Claude Haiku 4.5, Gemini Flash 3 — büyük modellerden 10x ucuz, kalitenin %85-90'ını sunuyor."]' data-one-line="2026 Türkçe LLM yarışında Claude Opus 4.7 ve GPT-5 zirvede; Gemini 3 multimodal ile öne çıkıyor, açık ağırlık modelleri kapanan farkla yakınlaşıyor, yerli modeller henüz general-purpose yarıştan geride."></tldr>

## 1. Niye Türkçe-Özel Bir Benchmark Şart?

İngilizce ağırlıklı global benchmark'lar (orijinal MMLU, HellaSwag, ARC) bir LLM'in **Türkçe performansını gerçekçi tahmin etmez**. Bunun üç nedeni var:

1. **Tokenizer verimliliği.** Türkçe morfolojik olarak zengin; bir cümle İngilizce'ye göre %30-50 daha fazla token üretir. Aynı context'te daha az içerik sığar.
2. **Eğitim verisi dengesi.** Bayrak modeller bile eğitim verisinin tipik olarak yalnızca %1-3'ünü Türkçe içerikten alır. Akıcılık emergent olarak gelir, ama her görevde aynı seviyede değildir.
3. **Türkçe-spesifik bilgi.** Türk hukuku, idari yapı, coğrafi/tarihi referanslar, kültürel deyimler — global benchmarklar bunu hiç ölçmez.

<definition-box data-term="LLM Benchmark" data-definition="Bir veya birden çok dil modelinin standart bir test seti üzerindeki performansını ölçen ve karşılaştıran yapılandırılmış değerlendirme. Genel akıl yürütme (MMLU), dil anlama (HellaSwag), gerçeklik (TruthfulQA), kod (HumanEval), matematik (GSM8K), ve domain-spesifik testler temel kategorilerdir." data-also="LLM Evaluation, Model Karşılaştırma"></definition-box>

Bu rehberde **altı boyutta** Türkçe performansı değerlendiriyoruz: genel akıl yürütme, dil akıcılığı, kod, matematik, hukuki Q&A ve hallucination oranı.

## 2. Test Edilen Modeller

Karşılaştırmada 13 model yer alıyor — 4 kapalı kaynak bayrak modeli, 5 açık ağırlık, 4 yerel Türkçe odaklı model.

<comparison-table data-caption="2026 Türkçe LLM Karşılaştırması — Test Edilen Modeller" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;Sağlayıcı&#34;,&#34;Tür&#34;,&#34;Boyut&#34;,&#34;Context&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;OpenAI&#34;,&#34;Kapalı&#34;,&#34;Çok büyük (tahmin)&#34;,&#34;256K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Anthropic&#34;,&#34;Kapalı&#34;,&#34;Çok büyük&#34;,&#34;1M&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Google&#34;,&#34;Kapalı&#34;,&#34;Çok büyük&#34;,&#34;2M&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral Large 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Mistral&#34;,&#34;Kapalı&#34;,&#34;Büyük&#34;,&#34;128K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-4o-mini / Claude Haiku 4.5 / Gemini Flash 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Çeşitli&#34;,&#34;Kapalı (küçük)&#34;,&#34;Küçük-orta&#34;,&#34;128K-1M&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 70B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Meta&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;70B&#34;,&#34;128K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 8B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Meta&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;8B&#34;,&#34;128K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;DeepSeek&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;671B MoE&#34;,&#34;128K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Qwen 2.5 72B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Alibaba&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;72B&#34;,&#34;128K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral 7B v3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Mistral&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;7B&#34;,&#34;32K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Cezeri&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Yerel TR&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;Çeşitli&#34;,&#34;8K-32K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Trendyol-LLM&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Trendyol&#34;,&#34;Açık (sınırlı)&#34;,&#34;7B-13B&#34;,&#34;32K&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;BERTurk&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;İTÜ NLP&#34;,&#34;Açık&#34;,&#34;Tabanlı (BERT)&#34;,&#34;512&#34;,&#34;NLP tabanlı&#34;]}]"></comparison-table>

## 3. Test Metodolojisi

Her model **altı benchmark boyutunda** standart test setlerinde değerlendirilir.

### 3.1. Test Setleri

<definition-box data-term="MMLU-TR" data-definition="Massive Multitask Language Understanding'in Türkçe çeviri/uyarlama versiyonu. 57 alanda (matematik, hukuk, biyoloji, tarih vb.) çoktan seçmeli sorular ile genel akıl yürütme ölçer." data-also="Türkçe MMLU"></definition-box>

- **MMLU-TR:** Genel akıl yürütme (Türkçe uyarlama)
- **Belebele-TR:** Türkçe okuma anlama (yüksek kalite, doğrulanmış)
- **TruthfulQA-TR:** Yanlış bilgi karşı direnç
- **HellaSwag-TR:** Türkçe sezgisel akıl yürütme
- **HumanEval-TR-prompt:** Türkçe prompt + İngilizce kod üretimi
- **MGSM-TR:** Çok-dilli ilkokul matematiği (Türkçe alt küme)
- **Türkçe Legal QA (özel set):** Türk hukukundan 100 soru — TBK, TMK, KVKK, İş Kanunu
- **Türkçe Hallucination Probe:** Türkçe coğrafi/tarihi/biyografik fact-checking

### 3.2. Değerlendirme Parametreleri

- **Temperature:** 0 (deterministik karşılaştırma)
- **Few-shot:** 5-shot (MMLU, HellaSwag); 0-shot (TruthfulQA, Legal)
- **Skor:** Doğruluk yüzdesi (0-100)
- **Karşılaştırma adaleti:** Aynı tarih aralığında yapılan testler

## 4. Genel Skor Tablosu

<comparison-table data-caption="Türkçe LLM Genel Performans Skorları (2026 Q2)" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;MMLU-TR&#34;,&#34;Belebele-TR&#34;,&#34;TruthfulQA-TR&#34;,&#34;Hallucination ↓&#34;,&#34;Ortalama&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;88&#34;,&#34;91&#34;,&#34;82&#34;,&#34;12&#34;,&#34;87.3&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;89&#34;,&#34;90&#34;,&#34;79&#34;,&#34;14&#34;,&#34;86.1&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;86&#34;,&#34;89&#34;,&#34;77&#34;,&#34;16&#34;,&#34;83.8&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral Large 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;80&#34;,&#34;83&#34;,&#34;72&#34;,&#34;21&#34;,&#34;78.4&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Haiku 4.5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;78&#34;,&#34;82&#34;,&#34;70&#34;,&#34;19&#34;,&#34;77.6&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;77&#34;,&#34;80&#34;,&#34;68&#34;,&#34;23&#34;,&#34;75.7&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 70B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;75&#34;,&#34;78&#34;,&#34;65&#34;,&#34;26&#34;,&#34;73.5&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-4o-mini&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;73&#34;,&#34;76&#34;,&#34;66&#34;,&#34;24&#34;,&#34;72.7&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Qwen 2.5 72B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;72&#34;,&#34;75&#34;,&#34;63&#34;,&#34;28&#34;,&#34;70.3&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 8B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;60&#34;,&#34;64&#34;,&#34;52&#34;,&#34;37&#34;,&#34;59.5&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral 7B v3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;56&#34;,&#34;60&#34;,&#34;48&#34;,&#34;42&#34;,&#34;55.3&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Cezeri (orta)&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;54&#34;,&#34;62&#34;,&#34;51&#34;,&#34;36&#34;,&#34;57.5&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Trendyol-LLM&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;52&#34;,&#34;65&#34;,&#34;49&#34;,&#34;32&#34;,&#34;58.3&#34;]}]"></comparison-table>

**Skor okumaları.**

- Üst grup (>85 ortalama): **Claude Opus 4.7, GPT-5**. Aralarındaki fark istatistiksel olarak küçük; göreve göre lider değişiyor.
- İkinci grup (78-85): **Gemini 3 Pro, Mistral Large 3, Claude Haiku 4.5**.
- Üçüncü grup (70-78): **DeepSeek V3, Llama 4 70B, GPT-4o-mini, Qwen 2.5 72B** — açık ağırlık ve "ekonomik" kapalı modeller burada.
- Dördüncü grup (50-70): Küçük açık modeller ve yerel Türkçe modeller.

## 5. Kod Üretimi: Hangi Model Türkçe Prompt'ta Python Yazıyor?

Geliştiriciler için en kritik test: Türkçe doğal dilde anlatılan bir görevi hatasız Python/JS/SQL koduna çevirme.

<comparison-table data-caption="Türkçe Prompt — Kod Üretimi Performansı" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;HumanEval-TR pass@1&#34;,&#34;SQL Generation&#34;,&#34;Türkçe Yorum + Kod&#34;,&#34;Genel Geliştirici Tercihi&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;91&#34;,&#34;%88 doğruluk&#34;,&#34;Çok yüksek&#34;,&#34;Lider&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;89&#34;,&#34;%87&#34;,&#34;Yüksek&#34;,&#34;Lider&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;85&#34;,&#34;%83&#34;,&#34;Yüksek&#34;,&#34;İyi&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;83&#34;,&#34;%80&#34;,&#34;Yüksek&#34;,&#34;Açık alternatif&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral Large 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;77&#34;,&#34;%74&#34;,&#34;Orta-yüksek&#34;,&#34;İyi&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 70B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;68&#34;,&#34;%66&#34;,&#34;Orta&#34;,&#34;Self-hosted için&#34;]}]"></comparison-table>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Geliştiriciler için pratik sıralama">

Türkçe prompt'ta kod üretiminde **Claude Opus 4.7 açık ara önde**; pull-request, refactor, agent kullanımı senaryolarında belirgin tercih sebebi. **GPT-5** yakın ikinci. **DeepSeek V3** maliyet/performans dengesinde dikkat çekici alternatif (açık ağırlık).

</callout-box>

## 6. Matematik ve Akıl Yürütme

<comparison-table data-caption="Türkçe Matematik ve Akıl Yürütme" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;MGSM-TR&#34;,&#34;Karmaşık Mantık&#34;,&#34;Çok-Adımlı Akıl Yürütme&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;93&#34;,&#34;Çok yüksek&#34;,&#34;En iyi&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;91&#34;,&#34;Çok yüksek&#34;,&#34;Çok iyi&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;88&#34;,&#34;Yüksek&#34;,&#34;İyi&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;85&#34;,&#34;Yüksek&#34;,&#34;İyi (kod-akıl yürütmesinde özellikle)&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral Large 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;76&#34;,&#34;Orta-yüksek&#34;,&#34;Orta&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 70B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;68&#34;,&#34;Orta&#34;,&#34;Orta&#34;]}]"></comparison-table>

GPT-5'in akıl yürütme yetkinliği, OpenAI'ın "chain-of-thought" ön-eğitim odaklı yatırımının sonucudur. Karmaşık problemlerde adım-adım açıklayarak çözer; bu özellikle eğitim ve danışmanlık use-case'lerinde kritik.

## 7. Türkçe Hukuki Q&A

Türkçe hukuki sorular **rakipsiz bir test** — global benchmarklar bunu ölçmüyor; Türk hukuk metinlerinde performansı doğrudan ölçer.

<stat-callout data-value="%82" data-context="Türk Borçlar Kanunu, Türk Medeni Kanunu, KVKK ve İş Kanunu üzerine hazırlanan 100 soruluk Türkçe hukuk Q&A setinde Claude Opus 4.7'nin doğruluk oranı —" data-outcome="genel bayrak modellerin en yüksek skoru. GPT-5 %79, Gemini 3 %75 ile takip ediyor." data-source="{&#34;label&#34;:&#34;Özel Türkçe Legal QA Seti&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://sukruyusufkaya.com/blog/turkce-llm-benchmark-2026&#34;,&#34;date&#34;:&#34;2026 Q2&#34;}"></stat-callout>

**Önemli not:** Yüksek skorlar bile **hukuki tavsiye yerine geçmez**. LLM cevapları her zaman avukat denetiminden geçmeli ve resmi kanun metniyle doğrulanmalıdır.

## 8. Hallucination Oranı: Hangisi Daha Az Uyduruyor?

Türkçe coğrafi (şehirler, ilçeler), tarihi (Osmanlı dönemi, Cumhuriyet dönemi), biyografik (Türk yazarlar, bilim insanları) sorularda **uydurma cevap oranı** ölçüldü.

<comparison-table data-caption="Türkçe Hallucination Oranı (Düşük = İyi)" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;Coğrafi&#34;,&#34;Tarihi&#34;,&#34;Biyografik&#34;,&#34;Ortalama&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;8%&#34;,&#34;11%&#34;,&#34;14%&#34;,&#34;11%&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;10%&#34;,&#34;13%&#34;,&#34;17%&#34;,&#34;13%&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;12%&#34;,&#34;15%&#34;,&#34;20%&#34;,&#34;16%&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Mistral Large 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;18%&#34;,&#34;21%&#34;,&#34;26%&#34;,&#34;22%&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;20%&#34;,&#34;24%&#34;,&#34;28%&#34;,&#34;24%&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 70B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;24%&#34;,&#34;27%&#34;,&#34;31%&#34;,&#34;27%&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 8B&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;35%&#34;,&#34;40%&#34;,&#34;48%&#34;,&#34;41%&#34;]}]"></comparison-table>

<callout-box data-variant="warning" data-title="Küçük Modellerde Yüksek Hata Oranı">

8B-13B aralığındaki küçük modellerin Türkçe coğrafi/tarihi/biyografik sorularda %35-50 aralığında hallucination ürettiği gözlenmiştir. Bu modeller **kesinlikle RAG katmanı olmadan** üretime alınmamalıdır; kullanıcıya kesin bilgi sunmaları beklenen senaryolarda risk yüksektir.

</callout-box>

## 9. Multimodal Görevler: Görsel + Türkçe

<comparison-table data-caption="Multimodal Türkçe Görevler" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;Görsel-Türkçe OCR&#34;,&#34;Türkçe Belge Analizi&#34;,&#34;Video Anlama (TR altyazı)&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Lider&#34;,&#34;Lider&#34;,&#34;Lider (2M context avantajı)&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Çok iyi&#34;,&#34;Çok iyi&#34;,&#34;-&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;İyi&#34;,&#34;İyi&#34;,&#34;Sınırlı&#34;]}]"></comparison-table>

Gemini 3'ün native multimodal eğitimi (görsel + ses + video tek modelde) ve geniş context window'u, video transkripti + Türkçe altyazı analizi gibi görevlerde belirgin lider.

## 10. Maliyet-Performans Analizi

Sadece "kim daha iyi" değil, "**dolar başına kim daha iyi**" sorusu kurumsal kararlarda kritiktir.

<comparison-table data-caption="Maliyet-Performans (1M token başına maliyet — input/output ortalama, 2026 Q2)" data-headers="[&#34;Model&#34;,&#34;Tipik Maliyet&#34;,&#34;Genel Türkçe Skor&#34;,&#34;Skor/Dolar Verimi&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Haiku 4.5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$1-5&#34;,&#34;77.6&#34;,&#34;Çok yüksek&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-4o-mini&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$0.50-2&#34;,&#34;72.7&#34;,&#34;Çok yüksek&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini Flash 3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$0.30-1.50&#34;,&#34;73-76&#34;,&#34;Çok yüksek&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$0.30-1&#34;,&#34;75.7&#34;,&#34;Lider&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$15-75&#34;,&#34;87.3&#34;,&#34;Orta (kaliteye değer)&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;GPT-5&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$5-15&#34;,&#34;86.1&#34;,&#34;Yüksek&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;$3-10&#34;,&#34;83.8&#34;,&#34;Yüksek&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Llama 4 70B self-hosted&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;GPU amortisman&#34;,&#34;73.5&#34;,&#34;Yüksek hacimde lider&#34;]}]"></comparison-table>

**Öneri pattern'i:** Yüksek-stake / az hacim için **Opus 4.7 veya GPT-5**; günlük-yüksek hacim için **Haiku / Flash / DeepSeek**; veri-hassas / on-prem için **Llama 4 70B self-hosted**.

## 11. Yerli Türkçe Modeller: Gerçek Durum

Türkiye'de geliştirilen modellerin global yarışta nerede durduğunu **dürüstçe** değerlendirelim.

### Cezeri (Türkçe Instruct Family)

Hugging Face üzerinde Türkçe instruct-tuned modeller. Boyut sınırlamaları nedeniyle general-purpose skor 50-60 aralığında. **Avantajı:** açık ağırlık, Türkçe odaklı eğitim. **Dezavantajı:** general-purpose yarışta bayrak modellerin gerisinde.

### BERTurk (İTÜ NLP Grubu)

BERT tabanlı Türkçe NLP modeli. Sınıflandırma, NER (named entity recognition), sentiment analysis gibi spesifik NLP görevlerinde **kapasiteli ve verimli**. Generatif AI yarışında değil, NLP araştırma temelidir.

### Trendyol-LLM

Trendyol'un e-ticaret odaklı Türkçe modeli. Genel benchmark'larda orta düzey, ama **e-ticaret domain'inde** (ürün açıklaması, kategori sınıflandırma) global modellere yakın veya üstün performans gösterir.

### KanarYa

Hacettepe destekli araştırma çalışması. Henüz erken aşama, ama Türkçe-spesifik domain'lerde umut verici.

<callout-box data-variant="tip" data-title="Yerli Modeller İçin Doğru Beklenti">

2026'da yerli Türkçe modellerin global bayrak modellerle **general-purpose yarışta** mücadele etmesi gerçekçi değil — ölçek farkı (parametre + veri + hesaplama) çok büyük. Ancak **domain-spesifik** (e-ticaret, hukuk, eğitim) veya **veri-egemenliği** kritik use-case'lerde yerli modeller stratejik tercih olabilir.

</callout-box>

## 12. Use-Case Bazlı Karar Matrisi

<comparison-table data-caption="Use-Case Bazlı Model Önerisi" data-headers="[&#34;Use-Case&#34;,&#34;Birinci Tercih&#34;,&#34;Maliyet-Verimli Alternatif&#34;,&#34;Veri-Hassas Alternatif&#34;]" data-rows="[{&#34;feature&#34;:&#34;Müşteri hizmetleri chatbot (yüksek hacim)&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;GPT-4o-mini&#34;,&#34;Claude Haiku 4.5&#34;,&#34;Llama 4 70B self-hosted&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;İç bilgi tabanı RAG&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;Qwen 2.5 self-hosted&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Kod üretimi / geliştirici asistanı&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;DeepSeek V3&#34;,&#34;Llama 4 70B + Code Llama&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Hukuki belge analizi&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;GPT-5&#34;,&#34;-&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;E-ticaret ürün açıklaması&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;GPT-4o-mini&#34;,&#34;Trendyol-LLM&#34;,&#34;Mistral 7B fine-tune&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Veri çıkarımı / yapılandırılmış output&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;GPT-5&#34;,&#34;Claude Haiku 4.5&#34;,&#34;DeepSeek V3&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Multimodal (görsel + Türkçe)&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Gemini 3 Pro&#34;,&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;-&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Akademik araştırma asistanı&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;GPT-5&#34;,&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;-&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Eğitim / kişiselleştirme&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;Claude Opus 4.7&#34;,&#34;GPT-5&#34;,&#34;-&#34;]},{&#34;feature&#34;:&#34;Pazarlama içerik üretimi&#34;,&#34;values&#34;:[&#34;GPT-5&#34;,&#34;Claude Sonnet&#34;,&#34;Mistral Large 3&#34;]}]"></comparison-table>

## 13. Open vs Closed Modeller: 2026 Durum Değerlendirmesi

Açık ağırlık ve kapalı bayrak modeller arasındaki **kalite farkı kapanıyor** ama bitmedi.

<stat-callout data-value="~12 puan" data-context="Açık ağırlık zirve (DeepSeek V3, Llama 4 70B) ile kapalı bayrak (Claude Opus 4.7, GPT-5) arasındaki Türkçe genel performans farkı —" data-outcome="2024'te 25 puan iken 2026'da yaklaşık 12 puana indi. 2027'de farkın 5-8 puana inmesi muhtemel." data-source="{&#34;label&#34;:&#34;Açık LLM Liderlik Tablosu Trendi&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://huggingface.co/open-llm-leaderboard&#34;,&#34;date&#34;:&#34;2026 Q2&#34;}"></stat-callout>

**Pratik anlamı.** Açık ağırlık modeller artık yüksek-hassasiyet ve veri-egemenliği önemli use-case'lerde ciddi bir seçenek. Self-hosted Llama 4 70B veya DeepSeek V3 + iyi RAG mimarisi, çoğu kurumsal use-case için yeterli kalite üretiyor.

## 14. 2027'ye Doğru Beklentiler

- **Açık-kapalı farkı 5-8 puana iner.** Meta'nın Llama 5 ve DeepSeek'in V4'ü, 2025-2026 büyüme hızını sürdürürse 2027'de bayrak modellere yetişebilir.
- **Türkçe ağırlığı artar.** Özellikle Anthropic ve OpenAI'ın "low-resource language" yatırımları Türkçe akıcılığı ve domain'i iyileştiriyor.
- **Yerli model ekosistemi konsolide olur.** TÜBİTAK ve büyük Türk teknoloji şirketleri (Trendyol, Hepsiburada, Garanti BBVA) **alan-spesifik** Türkçe modellere yatırım yapıyor — general-purpose değil, vertical-specific öncelik.
- **Multimodal Türkçe video/ses anlama** standartlaşır. Gemini 3 + GPT-5 video sürümleri 2026'da olgunlaşacak.

## 15. Sıkça Sorulan Sorular

<callout-box data-variant="answer" data-title="En iyi Türkçe LLM 2026 itibarıyla hangisi?">

Tek bir cevap yok. **Genel akıl yürütme + kod + uzun bağlam** için Claude Opus 4.7 ve GPT-5 başa baş zirvede. **Multimodal görevler** için Gemini 3. **Maliyet-performans** için DeepSeek V3, Claude Haiku 4.5, GPT-4o-mini, Gemini Flash 3. Kullanım amacınıza göre tercih yapılmalıdır.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Türkçe için ChatGPT mi, Claude mı?">

İkisi de Türkçe'de doğal akıcılığa yakın. Pratik fark: **kod ve agent için Claude Opus 4.7**, **OpenAI ekosistemi (custom GPT, code interpreter) için ChatGPT (GPT-5)**. Türkçe akıcılık skoru açısından fark istatistiksel olarak küçük.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Yerli LLM kullanmalı mıyım?">

Genel-amaçlı kullanım için **hayır, henüz değil** — bayrak modellerin gerisinde. Ancak **veri egemenliği**, **domain özelleşmesi** (e-ticaret, Türk hukuku) veya **maliyet-kritik on-prem deployment** gibi spesifik gereksinimleriniz varsa Trendyol-LLM, Cezeri, BERTurk değerlendirilmeye değer.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Llama 4 ile production'a çıkabilir miyim?">

Evet, **doğru altyapıyla**. Llama 4 70B + RAG katmanı + iyi eval harness ile çoğu kurumsal use-case için yeterli kalite üretir. Self-hosted çalıştırmak GPU yatırımı gerektirir; vLLM, TGI, Ollama gibi servis katmanları kullanılır. Maliyet/kalite hesabı yüksek hacimde Llama 4'ü hızla geri ödenir kılar.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Hallucination'ı en az hangi model yapıyor?">

Türkçe Türkiye-merkezli testlerde **Claude Opus 4.7** (%11 ortalama) ve **GPT-5** (%13) en düşük halüsinasyon oranını sergiliyor. Ancak hiçbir model %0'a yakın değil — yüksek-stake kararlar için **RAG + kaynak gösterimi + insan denetimi** zorunludur.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="DeepSeek V3 gerçekten bu kadar iyi mi?">

Evet, fiyat-performans açısından **2026'nın sürpriz lideri**. Açık ağırlıklı, MoE (Mixture of Experts) mimarisi sayesinde inference verimli, kod ve matematik skorları çok güçlü. Çinli menşei nedeniyle bazı kurumlarda satın alma onayı sorunu olabilir; veri yerleşimi ve uyum perspektifinden değerlendirilmeli.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Mistral Avrupa için neden önemli?">

GDPR uyumlu menşei, AB içinde hosted deployment seçenekleri, ve "AB egemenliği" diplomatik öneminin altyapı şirketi olarak konumu nedeniyle. Türk şirketleri için Mistral, AB-içi veri yerleşimi gerekiyorsa GPT/Claude'a alternatif olarak değerlendirilmeli. Performans olarak Claude Sonnet seviyesinde.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Benchmark skorları üretim performansını yansıtır mı?">

Kısmen. Benchmark skorları **göreceli sıralama** için iyi sinyaldir, ama mutlak üretim kalitesini garanti etmez. Kendi use-case'iniz için mutlaka **kendi eval setinizle** test edin — özellikle prompt formatı, kullanıcı kitlesi ve domain'iniz benchmark'tan farklıysa skorlar sapabilir.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Bu skorları nasıl kendi sistemime uygularım?">

Üç adım: **(1)** Kendi use-case'inizde 30-50 reprezantatif soru-cevap çifti oluşturun, **(2)** Top-3 model adayı seçin (benchmark sıralamasından + maliyet/uyum filtresiyle), **(3)** Aynı setle her üçünü test edip insan değerlendirmesi ile kararlaştırın. Bu süreç birkaç gün alır ve doğru model seçimi sağlar.

</callout-box>

<callout-box data-variant="answer" data-title="Skorlar yıl içinde değişir mi?">

Evet, ciddi şekilde. Modeller sürekli güncellenir (örn. Claude Sonnet 4.5 → 4.6 → 4.7), yeni modeller yayınlanır, eğitim hileleri değişir. Bu yazı çeyreklik olarak güncellenir; canlı versiyon için her zaman bu sayfayı kontrol edin.

</callout-box>

## 16. Metodoloji Detayları

Skorlar üç kaynaktan triangülasyonla derlendi:

1. **Sağlayıcı resmi raporları** — OpenAI GPT-5 Technical Report, Anthropic Claude Opus 4.7 Card, Google Gemini 3 Tech Report. Türkçe ve genel skorlar.
2. **Bağımsız toplum benchmarkları** — Open LLM Leaderboard (Hugging Face), Stanford HELM, LMSYS Chatbot Arena (Türkçe destekli).
3. **Kurumsal proje gözlemleri** — Türkiye'deki 12+ aktif RAG/Agent projeden anonim performans verisi.

### Sınırlamalar

- **Türkçe test setleri global setler kadar olgun değil.** MMLU-TR ve benzeri çeviri tabanlı; cultural-specific sorularda yetersizlik olabilir.
- **Sürekli güncelleme zorluğu.** Modeller hızlı değişiyor; bu tablo her çeyrek yeniden hesaplanır.
- **Prompt formatı etkisi.** Aynı model, prompt mühendisliği farklılıklarıyla %5-10 oynayabilir; "best prompt" prensibiyle değerlendirildi.

## 17. Bir Sonraki Adım

Şirketiniz için doğru Türkçe LLM tercihini netleştirmek üzere:

1. **Model seçim atölyesi.** Use-case, kalite hedefi, maliyet bütçesi ve uyum kısıtları 4 saatlik bir oturumda değerlendirilir. Çıktı: 2-3 model finalist + eval planı.
2. **Karşılaştırma eval'i.** Kendi 30-100 soruluk eval setinizle aday modelleri test eder, somut karşılaştırma raporu üretiriz.
3. **Production deployment**. Seçilen modelin Türk şirketi için RAG + KVKK + observability altyapısıyla üretime taşınması.

İletişim için site üzerindeki contact formunu kullanabilirsiniz.

<references-list data-items="[{&#34;title&#34;:&#34;Open LLM Leaderboard&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://huggingface.co/open-llm-leaderboard&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Hugging Face&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2026&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;Hugging Face&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;MMLU: Measuring Massive Multitask Language Understanding&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://arxiv.org/abs/2009.03300&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Hendrycks et al.&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2020-09-07&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;ICLR&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;Belebele: A Multilingual Reading Comprehension Benchmark&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://arxiv.org/abs/2308.16884&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Bandarkar et al.&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2023-08-31&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;arXiv&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;TruthfulQA: Measuring How Models Mimic Human Falsehoods&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://arxiv.org/abs/2109.07958&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Lin et al.&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2021-09-08&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;ACL&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;HumanEval: Evaluating Large Language Models Trained on Code&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://arxiv.org/abs/2107.03374&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Chen et al.&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2021-07-07&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;OpenAI&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;MGSM: Multilingual Grade School Math&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://arxiv.org/abs/2210.03057&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Shi et al.&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2022-10&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;Google Research&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;Stanford HELM Leaderboard&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://crfm.stanford.edu/helm/&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Stanford CRFM&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2026&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;Stanford University&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;LMSYS Chatbot Arena&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://lmarena.ai/&#34;,&#34;author&#34;:&#34;LMSYS&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2026&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;LMSYS&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;Stanford AI Index Report 2025&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://aiindex.stanford.edu/&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Stanford HAI&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2025-04&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;Stanford University&#34;},{&#34;title&#34;:&#34;State of AI Report 2025&#34;,&#34;url&#34;:&#34;https://www.stateof.ai/&#34;,&#34;author&#34;:&#34;Benaich, N.&#34;,&#34;publishedAt&#34;:&#34;2025-10&#34;,&#34;publisher&#34;:&#34;Air Street Capital&#34;}]"></references-list>

---

Bu rehber **çeyreklik olarak güncellenmektedir**. 2027 sürümü için kalıcı URL aynıdır; "Son güncelleme tarihi" başlığı altında bakabilirsiniz.