Qwen 3.7 Max Test! Çin’den Claude ve GPT’ye Rakip Yeni Model
Ömer Göçmen | Yapay Zeka & Otomasyon · 2026-05-26
💡 Hızlı Bilgi
1. Qwen 3.7 modelini keşfet ve performansını incele.
2. Modelin 35 saate kadar kesintisiz çalışma yeteneğini öğren.
3. MCP entegrasyonlarının gelişmiş seviyede yapıldığını anla.
4. Modelin 1000'e yakın araç çağrısı yapabilme kapasitesini kavra.
5. Terminal bench, Software Bench Pro ve çoklu dil kodlama benchmark'larını karşılaştır.
6. MCP ve Cowork bench'teki performansını değerlendir.
7. Genel bilgi düzeyindeki sıralama benchmark'ını incele.
8. 3D sahne oluşturma ve frontend kodlama yeteneklerini gör.
9. Office asistanı olarak kullanılabileceğini ve tez biçimlendirme gibi işler yapabildiğini öğren.
10. Alibaba Cloud Model Studio üzerinden 1 milyon token ücretsiz deneme fırsatını yakala.
11. Farklı kategorilerdeki (speech, vision) yeteneklerini keşfet.
12. Üretilen çıktıların (grafikler, 3D modeller, oyunlar, web siteleri) kalitesini gör.
13. Fiyatlandırma ve erişilebilirlik sorunlarını anla.
14. CLM ve diğer Çinli modellerle maliyet karşılaştırması yap.
📊 Detaylı Açıklama
1. Qwen 3.7 modelini keşfet ve performansını incele: Alibaba'nın en yeni ve iddialı yapay zeka modeli Qwen 3.7, performans testleri ve benchmark'lar aracılığıyla detaylı olarak inceleniyor. Özellikle önceki versiyonlara göre kaydedilen ilerlemeler vurgulanıyor.
2. Modelin 35 saate kadar kesintisiz çalışma yeteneğini öğren: Qwen 3.7'nin en dikkat çekici özelliklerinden biri, 35 saate kadar kesintisiz çalışabilmesi. Bu, özellikle Alibaba'nın robotik alanındaki uygulamaları gibi uzun süreli görevler için büyük bir avantaj sağlıyor.
3. MCP entegrasyonlarının gelişmiş seviyede yapıldığını anla: Model, MCP (Multi-modal Conversational Processing) entegrasyonlarını Cloud Opus 4.6 seviyesinde gerçekleştirebiliyor. Bu, farklı modalitelerdeki (metin, görüntü vb.) verileri anlama ve işleme yeteneğinin ne kadar gelişmiş olduğunu gösteriyor.
4. Modelin 1000'e yakın araç çağrısı yapabilme kapasitesini kavra: 35 saatlik çalışma süresi boyunca modelin yaklaşık 1000 adet araç çağrısı (örneğin, dosya okuma, yazma, harici servislerle etkileşim) yapabildiği belirtiliyor. Bu, modelin otomasyon ve görev tamamlama konusundaki gücünü ortaya koyuyor.
5. Terminal bench, Software Bench Pro ve çoklu dil kodlama benchmark'larını karşılaştır: Qwen 3.7, terminal komutlarını anlama ve uygulama (terminal bench), kodlama yeteneği (Software Bench Pro) ve farklı dillerde kod üretme konularında rakiplerine göre üstün bir performans sergiliyor. Özellikle Çinli rakipleri ve Opus 4.6 ile kıyaslandığında bu alanlarda öne çıkıyor.
6. MCP ve Cowork bench'teki performansını değerlendir: Modelin MCP konularındaki iddiası benchmark'larda da görülüyor, Çinli modellerin üzerinde bir performans sergiliyor. Cowork bench'te ise iş arkadaşı gibi belge oluşturma, düzenleme gibi konularda Opus'un hemen arkasından geliyor ve diğer modellere fark atıyor.
7. Genel bilgi düzeyindeki sıralama benchmark'ını incele: Genel bilgi düzeyini ölçen benchmark'ta Qwen 3.7, Opus 4.6'dan daha iyi bir konumda yer alıyor. Bu, modelin geniş bir bilgi tabanına sahip olduğunu ve çeşitli konularda doğru bilgiler sunabildiğini gösteriyor.
8. 3D sahne oluşturma ve frontend kodlama yeteneklerini gör: Özellikle frontend kodlama konusunda, 3GS ile 3D sahneler ve efektler oluşturma yeteneği vurgulanıyor. Gösterilen evren modeli ve değirmen modeli, bu alandaki üstün yeteneğini gözler önüne seriyor. Rüzgar yönü, sis yoğunluğu gibi detayların bile ayarlanabilmesi dikkat çekici.
9. Office asistanı olarak kullanılabileceğini ve tez biçimlendirme gibi işler yapabildiğini öğren: Modelin, bir tez dosyasını istenen formata getirerek biçimlendirme gibi karmaşık ofis görevlerini yerine getirebildiği örneklerle gösteriliyor. Bu, modelin sadece kodlama değil, metin tabanlı işlerde de ne kadar yetkin olduğunu kanıtlıyor.
10. Alibaba Cloud Model Studio üzerinden 1 milyon token ücretsiz deneme fırsatını yakala: Kullanıcılar, Alibaba Cloud Model Studio'yu kullanarak Qwen 3.7'yi 1 milyon token'lık ücretsiz deneme hakkıyla deneyebilirler. Bu, modeli farklı senaryolarda test etmek için harika bir fırsat sunuyor.
11. Farklı kategorilerdeki (speech, vision) yeteneklerini keşfet: Modelin sadece metin tabanlı değil, aynı zamanda konuşma (speech) ve görsel (vision) yeteneklerinin de olduğu belirtiliyor. Bu, modelin çok yönlülüğünü gösteriyor.
12. Üretilen çıktıların (grafikler, 3D modeller, oyunlar, web siteleri) kalitesini gör: Veri analiziyle oluşturulan detaylı grafikler, interaktif 3D modeller, gerçekçi oyun sahneleri ve özel tasarım landing page'ler gibi örnekler, Qwen 3.7'nin ne kadar yüksek kaliteli çıktılar üretebildiğini kanıtlıyor.
13. Fiyatlandırma ve erişilebilirlik sorunlarını anla: Modelin performansı etkileyici olsa da, fiyatlandırma ve erişilebilirlik konusunda bazı endişeler dile getiriliyor. Mevcut token planlarının CLM gibi rakiplere göre daha pahalı olduğu belirtiliyor.
14. CLM ve diğer Çinli modellerle maliyet karşılaştırması yap: Qwen 3.7'nin token başına maliyetinin, CLM 5.1 gibi modellere göre belirgin şekilde daha yüksek olduğu vurgulanıyor. Bu durum, özellikle kodlama projeleri için maliyet odaklı kullanıcıları CLM gibi alternatiflere yönlendirebilir.
🎯 Uzman Yorumu
Ali Baba'nın Qwen 3.7 modeli, yapay zeka alanında dikkate değer bir ilerleme kaydedildiğini gösteriyor. Özellikle 35 saate kadar kesintisiz çalışma ve gelişmiş MCP entegrasyonları gibi özellikler, uzun soluklu ve karmaşık görevler için yeni kapılar aralıyor. Bu, sadece bilgi işlem gücünü artırmakla kalmıyor, aynı zamanda otomasyon ve yapay zeka destekli sistemlerin daha sofistike hale gelmesini sağlıyor. Robotik ve endüstriyel otomasyon gibi alanlarda bu tür kesintisiz çalışma yeteneklerinin devrim yaratabileceğini düşünüyorum.
Benchmark sonuçları, Qwen 3.7'nin özellikle kodlama ve terminal komutlarını anlama gibi teknik alanlarda oldukça rekabetçi olduğunu gösteriyor. Opus 4.6 gibi daha oturmuş modellerle yarışması ve hatta bazı alanlarda onları geçmesi, bu modelin ne kadar hızlı geliştiğinin bir kanıtı. Ancak, yapay zeka dünyası sürekli evrildiği için, bu sıralamaların ne kadar kalıcı olacağını zaman gösterecek. Özellikle frontend kodlama ve 3D modelleme gibi yaratıcı alanlardaki yetenekleri, geliştiriciler ve tasarımcılar için büyük bir potansiyel taşıyor. Gösterilen 3D değirmen modeli, sadece görsel bir şölen sunmakla kalmıyor, aynı zamanda modelin fiziksel dünya etkileşimlerini ne kadar iyi simüle edebildiğini de ortaya koyuyor. Rüzgarın yönü, sis yoğunluğu gibi detayların ayarlanabilmesi, bu modelin sadece statik çıktılar üretmekle kalmayıp, dinamik ve interaktif deneyimler yaratabildiğini gösteriyor.
Ancak, fiyatlandırma ve erişilebilirlik konusundaki endişeler, bu güçlü modelin yaygınlaşmasının önündeki en büyük engel olabilir. Mevcut token planlarının CLM gibi daha uygun fiyatlı alternatiflere göre daha pahalı olması, özellikle bireysel geliştiriciler ve küçük işletmeler için önemli bir dezavantaj. Yapay zeka teknolojisinin demokratikleşmesi adına, bu tür güçlü modellerin daha erişilebilir fiyatlandırma modelleriyle sunulması kritik önem taşıyor. Eğer Ali Baba, Open COD gibi platformlarda daha uygun fiyatlı bir token planı sunarsa veya API erişimini daha esnek hale getirirse, Qwen 3.7'nin pazar payını önemli ölçüde artırabileceğini öngörüyorum. Şu anki haliyle, performansına rağmen maliyet odaklı kullanıcılar için CLM gibi alternatifler daha cazip kalmaya devam edecektir. Bu durum, yapay zeka pazarındaki rekabetin ne kadar dinamik olduğunu ve sadece teknolojik üstünlüğün değil, aynı zamanda ekonomik faktörlerin de ne kadar belirleyici olduğunu bir kez daha gösteriyor.