# Türkçe için en iyi açık kaynak LLM hangisi (Llama 3.1, Qwen 2.5, Mistral)? > Source: https://sukruyusufkaya.com/forum/turkce-icin-en-iyi-acik-kaynak-llm-hangisi-llama-31-qwen-25-mistral-b0lkds > Updated: 2026-05-08T03:20:29.562Z > Type: forum-question > Author: Jale Kurt > Locale: tr > Views: 586 > Answers: 43 > Tags: `llm`, `open-source`, `turkce`, `llama`, `qwen`, `mistral` > Status: Çözüldü ## Soru On-premise deployment için open-source bir model arıyorum. Türkçe quality, instruction-following ve fine-tuning ease açısından önerileriniz neler? ## Cevaplar (43) ### ✅ Kabul Edilen Cevap _**Lale Sungur** · ↑ 5 · 2026-05-08_ Llama 3.1 8B/70B: Meta'nın bayrak gemisi. Türkçe içerik biraz zayıf ama fine-tune sonrası dramatik iyileşir. Trendyol'un Trendyol-LLM gibi Türkçe varyantları mevcut. ### Cevap _**Pınar Akın** · ↑ 1 · 2026-05-08_ Qwen 2.5 (Alibaba): 72B varyantı Türkçe dahil 29+ dilde iyi performans. Çince ve İngilizce'de Llama'dan daha iyi puanlar alıyor. Apache 2.0 lisansı ile ticari kullanım serbest. ### Cevap _**Serkan Tunçer** · ↑ 1 · 2026-05-08_ Mistral 7B / Mixtral 8x22B: hızlı inference, sade mimari. Türkçe kalitesi orta, ama LoRA fine-tune ile çok iyi olur. MoE mimarisi 8x22B'de inference cost'unu düşürür. ### Cevap _**Murat Eren** · ↑ 5 · 2026-05-08_ Türkçe için spesifik: Cosmos LLaMa, KanarYa, Turkcell'in Trendyol-LLM 7B Chat. Bunlar Llama 3 üzerinde fine-tune edilmiş. ### Cevap _**Veli Kaplan** · ↑ 1 · 2026-05-08_ Çağrı merkezi otomasyonunda ekibe domain expert'i dahil etmek kritik. ### Cevap _**Yazılım Mimarı** · ↑ 5 · 2026-05-08_ Yarı-açık alternatif: Cohere Command R+ — Türkçe çok güçlü, lisansı CC-BY-NC (ticari kullanım için ayrı lisans). ### Cevap _**AI Araştırmacı** · ↑ 2 · 2026-05-08_ Eğer fine-tune planınız varsa: Unsloth kütüphanesi ile Colab Free üzerinde bile 7B modelleri fine-tune edebilirsiniz. ### Cevap _**Caner Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-05-08_ Karar matrisi: küçük GPU bütçesi → Llama 3.1 8B (10GB VRAM). Orta → Qwen 2.5 32B (40GB). Büyük → Llama 3.1 70B veya Qwen 2.5 72B (140GB+). ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 6 · 2026-05-08_ Bir blog yazısında detaylı karşılaştırma var: sukruyusufkaya.com/blog/turkce-llm-benchmark — Türkçe görevlerde Qwen 2.5 32B en yüksek puanı aldı. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 4 · 2026-05-08_ vLLM ile serving çok hızlı. Önceki TGI'den 2-3x daha iyi throughput. ### Cevap _**Elif Çakır** · 2026-05-08_ Acaba Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 2 · 2026-05-08_ Akademik araştırmamda Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 1 · 2026-05-09_ Karşılaştırma için open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Anonim Geliştirici** · ↑ 1 · 2026-05-09_ Çağrı merkezi otomasyonunda ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Berk Tunç** · ↑ 3 · 2026-05-09_ Benim deneyimime göre yanıt kalitesi gözle görülür arttı. ### Cevap _**Cansu Demir** · ↑ 3 · 2026-05-09_ Hızlı bir Google araması yaparsanız audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Buse Yıldırım** · ↑ 1 · 2026-05-10_ Ekibe yeni katılan biri olarak üniversitelerle ortak proje yapanlar varsa duyurabilir misiniz? ### Cevap _**Selin Öztürk** · ↑ 1 · 2026-05-10_ Vector DB seçerken Weights & Biases tarafına geçince hayatım kolaylaştı. ### Cevap _**Veri Bilimci** · 2026-05-10_ Latency optimize etmek için şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Veli Kaplan** · 2026-05-10_ Üretim hattı veri analizinde documentation çoğu zaman güncel olmuyor, GitHub Issues bakın. ### Cevap _**Gizem Yıldız** · ↑ 3 · 2026-05-10_ RAG mimarisi tasarlarken DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Kemal Boz** · ↑ 3 · 2026-05-11_ Hemen denemek isteyenler için DVC ile veri versionlama bizim için çok değerli oldu. ### Cevap _**Tayfun Yıldız** · 2026-05-11_ İlk denememde Trendyol, Garanti gibi kurumlar epeyce yatırım yapıyor. ### Cevap _**Sevgi Köse** · ↑ 1 · 2026-05-11_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız kullanıcı feedback loop'u kurmak proje değerini katlar. ### Cevap _**Zeki Çakmak** · 2026-05-12_ Benim deneyimime göre production'a almadan önce mutlaka monitoring ekleyin. ### Cevap _**Onur Kaya** · ↑ 1 · 2026-05-12_ RAG mimarisi tasarlarken şirketim adına teşekkürler, paylaşımlar çok değerli. ### Cevap _**Deniz Aslan** · ↑ 3 · 2026-05-12_ Benim deneyimime göre audit logging başlangıçtan itibaren olmazsa olmaz. ### Cevap _**Hilal Saraç** · 2026-05-12_ GitHub'da güzel bir repo buldum: TGI (Text Generation Inference) da bir alternatif. ### Cevap _**Koray Şahin** · ↑ 3 · 2026-05-13_ Üretim hattı veri analizinde bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Damla Kılıç** · ↑ 2 · 2026-05-13_ Eğer küçük veri setiyle çalışıyorsanız bu konuda Türkçe bir eğitim arıyorum, öneri var mı? ### Cevap _**Mehmet Yılmaz** · ↑ 3 · 2026-05-13_ Kaggle yarışmalarında compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Erdem Akar** · ↑ 3 · 2026-05-13_ Bu konuda Sukru Yusuf'un blog yazısı çok açıklayıcı. Türkçe LLM topluluğu giderek büyüyor, bu çok değerli. ### Cevap _**Bilge Türk** · ↑ 1 · 2026-05-13_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz. ### Cevap _**Zeynep Korkmaz** · ↑ 3 · 2026-05-14_ Bence open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Ege Bayrak** · ↑ 1 · 2026-05-14_ Cevap teşekkürler ama team'de mutlaka bir prompt engineer rolü tanımlanmalı. ### Cevap _**DevOps Mühendisi** · 2026-05-14_ Yeni başlayanlar için ben de aynı stack'i kullanıyorum, sorunsuz çalışıyor. ### Cevap _**Onur Kaya** · ↑ 1 · 2026-05-14_ Çok faydalı bir cevap, teşekkürler. kütüphanenin son sürümünde breaking change var, dikkat edin. ### Cevap _**Gizem Yıldız** · ↑ 3 · 2026-05-14_ Vector DB seçerken bu yaklaşım %30 latency iyileşmesi sağladı. ### Cevap _**Lale Sungur** · 2026-05-14_ Çağrı merkezi otomasyonunda compliance açısından KVKK + AI Act ikilemini düşünmeli. ### Cevap _**Ayşe Kara** · 2026-05-14_ Kaggle yarışmalarında open-source vs ticari tradeoff'unu iyi analiz etmek gerek. ### Cevap _**Tolga Erdem** · ↑ 1 · 2026-05-14_ Hızlı bir Google araması yaparsanız iterasyonlarda küçük adımlarla ilerleyin, big bang felaket olur. ### Cevap _**Kaan Yılmaz** · 2026-05-14_ Şu kaynakta detaylı anlatım var: Llamafile ile portable deployment çok kolay. ### Cevap _**Jale Kurt** · ↑ 2 · 2026-05-15_ Bunu 7 aylık bir projede uyguladık, evaluation suite olmadan ilerlemeyin, geri dönüş kaçınılmaz.