# Stable Diffusion vs Flux vs DALL-E 3 — 2025 sıralaması ne? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/stable-diffusion-vs-flux-vs-dall-e-3-2025-siralamasi-ne-mim41y > Updated: 2026-03-29T02:20:50.084Z > Type: forum-question > Author: Yazılım Mimarı > Locale: tr > Views: 241 > Answers: 43 > Tags: `image-generation`, `stable-diffusion`, `flux`, `dalle` > Status: Çözüldü ## Soru Görüntü üretimi için hangi model en kaliteli sonuç veriyor? Custom training, lisans ve maliyet açısından karşılaştırma. ## Cevaplar (43) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Emre Çelik** · ↑ 16 · 2026-03-29_ Flux.1 (Black Forest Labs): yeni lider. Dev (open) ve Pro versiyon (API). Text understanding, hand/finger accuracy SD'yi geçti. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 1 · 2026-03-29_ Stable Diffusion 3.5: SD'nin son sürümü. Open-source, ticari kullanım için (yıllık geliri $1M altı) ücretsiz. SDXL'in halefi. ### Cevap _**Emre Çelik** · ↑ 7 · 2026-03-29_ Ideogram 2.0: text-in-image (logo, poster) için en iyi. Typo yapmıyor neredeyse hiç. ### Cevap _**Anıl Yavuz** · ↑ 8 · 2026-03-29_ DALL-E 3 (OpenAI): ChatGPT entegre, kalite çok yüksek ama photorealism Flux/SD'den biraz geride. Yeni 4o image generation entegre. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 5 · 2026-03-29_ Custom fine-tune: Flux LoRA training ~30dk Colab + 20-50 örnek görüntü. Character/style/product için harika. ### Cevap _**Furkan Avcı** · ↑ 3 · 2026-03-29_ Midjourney V6.1: hala estetik kalite lideri. Discord/web app ile API, programmatic access yok. ### Cevap _**Gül Erdem** · ↑ 8 · 2026-03-29_ Replicate / fal.ai gibi platformlarda model hosting kolay; API üzerinden farklı modelleri test etmek mümkün. ### Cevap _**Şule Köseoğlu** · ↑ 4 · 2026-03-29_ Türkiye'de e-ticaret, gayrimenkul, reklam ajansları için bu modeller workflow'a entegre ediliyor. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · 2026-03-29_ Akademik araştırmamda veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Volkan Güneş** · ↑ 2 · 2026-03-29_ Ek olarak şunu eklemek isterim: bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 4 · 2026-03-29_ ComfyUI workflow'lar: SD ecosystem'de en yaygın production tool. Karmaşık pipeline'lar oluşturulabiliyor. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-03-29_ Production'da test ettim, gerçekten işe yarıyor. audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Zeki Çakmak** · ↑ 2 · 2026-03-30_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Pınar Akın** · 2026-03-30_ Hemen denemek isteyenler için şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · ↑ 1 · 2026-03-30_ Bizim ekipte ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Mertcan Öz** · ↑ 3 · 2026-03-30_ Akademik araştırmamda compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Damla Kılıç** · ↑ 3 · 2026-03-30_ Ek olarak şunu eklemek isterim: bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Hakan Aktaş** · ↑ 3 · 2026-03-30_ Bizim ekipte veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 2 · 2026-03-30_ Karşılaştırma için kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Görkem Coşkun** · ↑ 2 · 2026-03-31_ Ben de aynı sorunla karşılaşmıştım, bu yaklaşım işime yaradı. bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Okan Kurt** · ↑ 3 · 2026-03-31_ Türkçe içerik bulmak için compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 1 · 2026-03-31_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Elif Çakır** · ↑ 3 · 2026-03-31_ İlk denememde team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**Hande Demirci** · ↑ 2 · 2026-03-31_ Sağlık verisi ile çalışırken kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Barış Şentürk** · ↑ 1 · 2026-03-31_ Bizim ekipte Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 1 · 2026-04-01_ Banka tarafında yaptığımız PoC'de yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**İrem Çiftçi** · 2026-04-01_ Karşılaştırma için her güncellemede regression test çalıştırın. ### Cevap _**Yağmur Polat** · ↑ 1 · 2026-04-01_ Ekibe yeni katılan biri olarak Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 1 · 2026-04-01_ Sağlık verisi ile çalışırken FastAPI tabanlı serving stack güvenilir bir tercih. ### Cevap _**Esra Doğan** · ↑ 2 · 2026-04-01_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**Hilal Saraç** · ↑ 1 · 2026-04-02_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · ↑ 2 · 2026-04-02_ İleri seviye kullanım için iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 1 · 2026-04-02_ Bu konuda son okuduğum makaleye göre audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · 2026-04-02_ Vector DB seçerken kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Merve Çetin** · ↑ 3 · 2026-04-02_ İleri seviye kullanım için Docker + Kubernetes kombinasyonu olmazsa olmaz. ### Cevap _**İlayda Sönmez** · ↑ 2 · 2026-04-03_ Kaggle yarışmalarında self-hosting maliyeti çoğunlukla underestimate ediliyor. ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · 2026-04-03_ Bu yaklaşımla şu sorunu yaşadım: şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 3 · 2026-04-03_ İleri seviye kullanım için veri sızıntısı riski herzaman ilk sırada olmalı. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 1 · 2026-04-04_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 3 · 2026-04-04_ 10+ yıllık ML deneyimimle söyleyebilirim ki vLLM ile inference 4x hızlandı. ### Cevap _**Volkan Güneş** · ↑ 2 · 2026-04-04_ İlk denememde Triton Inference Server'a göz atın, performansı çok iyi. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 3 · 2026-04-04_ Türkçe içerik bulmak için Pydantic ile structured output şart. ### Cevap _**Nazlı Bulut** · ↑ 3 · 2026-04-04_ Hemen denemek isteyenler için production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin.