20-100B Parametreli Modeller Yeterli mi? Lokal Kodlama Devriminin Gerçek Fiyatı

Yerel AI’da Koda Dair Bir Sır: 100B’den Az Parametre, Yeterli mi?

Reddit’de bir kullanıcı, 8GB VRAM’li bir dizüstüyle kendi kodlama dünyasını inşa etmeye çalışan binlerce geliştiricinin sesi olarak sordu: "20-100B parametreli modeller, iyi kodlama yapmak için yeterli mi?" Bu soru, sadece bir teknik tercih değil, yapay zekanın geleceğinin bir kritik noktasi. Çünkü bu sorunun cevabı, AI’nın sadece Silicon Valley’deki büyük şirketlerde değil, İstanbul’un küçük bir ofisinde, Bursa’daki bir üniversite öğrencisinde, hatta bir açık kaynak projeye katkıda bulunan bir gönüllüde yaşayabilmesiyle ilgili.

Neden 100B’den Küçük Modeller Korkutuyor?

Yakın zamana kadar, AI kodlama alanında "iyi" demek, Trilyonlarca parametreli, bulutta çalışan, milyonlarca dolarlık makinelerle çalışmak anlamına geliyordu. GPT-4, Claude 3, Gemini Ultra gibi modeller, kod üretme, hata düzeltme, optimizasyon ve hatta agentic kodlama (yani AI’nın kendi başına bir görevi planlayıp yürütmesi) konusunda insanları şaşırttı. Ama bu modellerin hepsi, genelde bir API aracılığıyla, ücretli ve merkezi bir sistemle erişilebilir. Peki ya senin cihazında, kendi bilgisayarında, Wi-Fi’ye ihtiyaç duymadan çalışan bir model olsa? 20-100B parametreli, Q4/Q8 quantize edilmiş, 128K-256K kontekstli bir model? Bu, teknik olarak "düşük" bir parametre sayısına sahip gibi görünse de, aslında bir devrim.

Reddit’ta paylaşılan modeller — Qwen3-32B, Qwen3-Coder-Next, Devstral-Small-2-24B, Kimi-Linear-48B — sadece sayılar değil, açık kaynak topluluğunun emeği. Bu modeller, bir şirketin ticari çıkarları için değil, topluluğun ihtiyacı için geliştirildi. Ve bu, çok daha derin bir anlam taşıyor: Kodlama, artık sadece büyük şirketlerin oyunu değil.

"1/3’ü Turbo’ya Basıyor" — Neden Kalan 2/3 Kalmış?

Kullanıcı, "sadece 1/3’ünün bu modellerin tam potansiyelini kullandığını" söylüyor. Neden? Çünkü teknik bilgi değil, psikolojik engel var. İnsanlar, "bu küçük modelle GPT-4 gibi kod yazamaz" diye kendi kendini ikna ediyor. Ama gerçeklik, çok daha dengeli. Qwen3-Coder-Next gibi modeller, LeetCode zor sorularını çözebiliyor, kod revizyonlarında hataları %85+ oranında tespit edebiliyor, Python’da bir API’yi Flask’a dönüştürmek için otomatik bir şablon üretebiliyor. Sadece, bu başarılar, GPT-4’ün "süper insan" gibi görünen performansı kadar göze çarpıyor değil.

Bir başka engel ise donanım korkusu. 8GB VRAM’li bir cihaz, 20B’lik bir modeli Q4 ile çalıştırmak için yeterli. Ama kullanıcı, "agentic coding" için 32GB RAM ve 24GB VRAM istiyor. Aslında, agentic kodlama, sadece büyük modellerle değil, iyi tasarlanmış promptlarla ve adım adım iş akışlarıyla da mümkün. Örneğin, bir modeli "önce analiz et, sonra öneriler ver, sonra kod yaz" diye yönlendirmek, 20B’lik bir modelle bile etkili olabiliyor.

"Freeware ve Açık Kaynak Projeler İçin Yeterli mi?" — Evet, Çok Daha Fazlası

Kullanıcı, kendi projelerinin "temel web siteleri, uygulamalar, oyunlar" olduğunu söylüyor. Bu, aslında en güçlü argüman. Çünkü büyük şirketlerin yapay zekası, büyük projeleri, kritik sistemleri, ticari ürünleri için optimize edilir. Ama küçük projeler, eğitim, açık kaynak, kişisel geliştirme — bu alanlarda, 20-100B modeller, tam olarak ne gerekiyor: esneklik, hız, gizlilik ve maliyet sıfırı.

Bir açık kaynak geliştirici, bir öğrenci, bir sadece kod yazmayı seven biri — bu insanlar için, bir modelin 100B’den büyük olması değil, kendi cihazında çalışıp, kendi verilerini paylaşmadan, kendi hızında ilerlemesi çok daha değerli. Qwen3-Coder gibi modeller, GitHub’daki bir projeyi okuyup, kodu nasıl optimize edebileceğini adım adım açıklayabiliyor. Bu, bir öğretmene, bir mentore eşdeğer.

Gelecek: Parametreler Değil, Uygulama İyiliği

2025’te, kodlama yapay zeka tartışmalarında, "parametre sayısı" değil, "kullanım kalitesi" merkezde olacak. 100B’lik bir model, bir dizi hata verebilir. Ama 30B’lik bir model, doğru adımları, doğru yapıyı, doğru mantığı verirse — o zaman o model, "iyi kodlama" için yeterli. Aslında, bu, insan beyniyle ilgili bir gerçekle aynı: 86 milyar nöronumuz var, ama sadece 10-15’i, bir karar verirken aktif oluyor. Kalanı, arka planda çalışır.

Yani cevap: Evet. 20-100B modeller, iyi kodlama için yeterli. Hatta, bazı durumlarda, daha iyi. Çünkü onlar, kontrolü senin eline veriyor. Bulutta değil, kendi cihazında. Ticari bir API’de değil, açık kaynak bir toplulukta. Ve bu, yapay zekanın gerçek demokrasiye ulaşma anı.

Ne Yapmalısın?

• Qwen3-Coder-Next veya Qwen3-32B’yi Hugging Face’den indir, Q4 quantize ile çalıştır.
• LeetCode’da bir soru seç, modeli sadece "analiz et" diyerek başlat.
• Kodunu yazdıktan sonra, "bunu nasıl optimize edebilirim?" diye sor.
• 24 saat içinde 3 farklı projede dene — sonuçları karşılaştır.

Parametre sayısı değil, deneyim seni geliştirecek. Ve belki de, bir gün, bu küçük modellerin yardımıyla yazdığın bir açık kaynak proje, dünyanın en büyük yazılımını değiştirecek.