DeepSeek V4 MIT lisansıyla SWE-bench'te zirveye oynuyor, Qwen3-Coder tüketici GPU'larında çalışıyor ve GitHub Copilot ilk açık ağırlıklı modelini ekledi. Açık modellerin frontier ile makası daralıyor.

Açık ağırlıklı (open-weight) yapay zekâ modelleri 2026'da kodlama tarafında ciddi bir olgunluğa ulaştı. Artık yalnızca ücretsiz değil, en güçlü kapalı modellere gerçekten rakip olabilen açık seçenekler var.

DeepSeek V4

DeepSeek'in V4 modelleri Nisan 2026'da MIT lisansı ile yayımlandı. V4-Pro, SWE-bench Verified testinde %80,6 puan alarak otonom kodlama için en güçlü açık modellerden biri konumuna geldi.

Qwen3-Coder: tüketici GPU'sunda

Alibaba'nın Qwen ekibinin Qwen3-Coder 30B modeli, 3,3 milyar aktif parametresiyle tüketici GPU'ları için en iyi kodlama modellerinden sayılıyor. Yaklaşık 22 GB VRAM ile çalışıyor ve HumanEval'de %88,4 gibi güçlü bir skor tutturuyor.

IDE'lere giriyorlar

  • GitHub Copilot, model seçicisine Kimi K2.7 Code'u ekledi — Copilot'ta sunulan ilk açık ağırlıklı model.
  • Cohere, Haziran 2026'da geliştiriciler ve kodlama ajanları için küçük, açık kaynak North Mini Code'u duyurdu.
  • Mistral, Lean 4 ispat mühendisliği için Leanstral 1.5'i yayımladı; NVIDIA ise GLM-5.2'yi Build üzerinde pratik bir uç nokta olarak barındırıyor.

Makas daralıyor

Açık ağırlıklı modellerin yetkinliği ABD'deki frontier laboratuvarlarına yaklaşıyor; 18 aydır tutarlı biçimde 3-6 aylık bir makas korunuyor. Bu, gizlilik veya maliyet nedeniyle kendi altyapısında model çalıştırmak isteyen ekipler için giderek daha gerçekçi bir seçenek demek.

Kaynaklar

Etiketler:yapay zekaaçık kaynakDeepSeekQwenGitHub Copilot