Pi 5’te Kod Yazan Yapay Zeka: Devstral ve Qwen3, Donanım Sınırlarını Yeniden Tanımlıyor

Donanım sınırları artık kodlama sınırları değil

Geçtiğimiz hafta, r/LocalLLaMA topluluğunda bir patlama yaşandı: ByteShape, iki yeni açık kaynak kodlama modelini aynı anda sundu — ve bu kez sadece NVIDIA GPU’ları değil, 35 dolarlık bir Raspberry Pi 5’te bile çalıştırılabilir hale getirdi. Devstral Small 2 24B ve Qwen3 Coder 30B, yapay zekanın yazılım geliştirme alanında bir dönüm noktası olarak öne çıkıyor. Bu iki model, yalnızca performans değil, erişilebilirlik kavramını da yeniden tanımlıyor.

Devstral Small 2 24B: GPU’ların Kralı, Ama Sadece Onların

Devstral Small 2 24B, RTX 4090 veya 5090 gibi yüksek performanslı grafik kartlarıyla çalışan bir ‘yazılım asılsı’ olarak tanımlanıyor. 24 milyar parametrelik bu model, özellikle kod üretimi, hata düzeltme ve karmaşık algoritmalar oluşturma konularında şaşırtıcı bir doğruluk oranına sahip. Ancak burada kritik bir detay var: bu model, yalnızca yoğun hesaplama gücüne sahip donanımlarda ‘doğru şekilde’ çalışabiliyor. Geliştiriciler, modelin ‘kalite cliff’ adı verilen bir noktada — yaklaşık 2.30 bit per weight (bpw) quantization seviyesinde — ani bir performans düşüşü yaşadığını gözlemledi. Bu, modelin daha düşük bitlik quantization’da (örneğin 2.0 bpw) çalıştırıldığında kod üretimi çok daha az güvenilir hale geldiğini gösteriyor. Ancak ShapeLearn adlı özel optimize edici teknoloji, bu çöküşü engelliyor. Yani Devstral, sadece güçlü donanımlarda değil, aynı zamanda doğru şekilde ayarlandığında en yüksek kalitede çalışıyor.

Qwen3 Coder 30B: Her Donanımda Çalışan Sihirbaz

Peki ya bir geliştirici, bir NVIDIA GPU’su değil, sadece bir Raspberry Pi 5 (16GB RAM) ile çalışıyor? İşte tam da bu noktada Qwen3 Coder 30B devreye giriyor. 30 milyar parametrelik bu model, 90% BF16 kalitesiyle, Pi 5 üzerinde 9 token/saniye hızında çalışıyor. Bu, 1000 karakterlik bir kod bloğunu 10 saniyede tamamlayabilecek bir hız. Birçok geliştirici için bu, ‘çalışıyor’ değil, ‘kullanılabilir’ demek. Qwen3, özellikle düşük bellekli cihazlarda optimize edilmiş bir arşitektüre sahip. KV (Key-Value) önbelleği verimli bir şekilde yönetiliyor, modelin boyutu büyük olmasına rağmen, bellek kullanımını minimuma indiriyor. Bu, onu bir Raspberry Pi’den bir Android telefonuna kadar her yerde çalıştırılabilir hale getiriyor.

Neden Bu Kadar Önemli? Erişilebilirlik Devrimi

Yapay zeka modelleri, son yıllarda yalnızca teknoloji devlerinin elindeydi. OpenAI, Google, Anthropic gibi şirketler, büyük modeli kendi sunucularında tutuyor, kullanıcılar API’ler aracılığıyla erişiyor. Bu, kodlama eğitimi alanındaki küçük geliştiriciler, okullar, gelişmekte olan ülkeler ve bireysel projeler için maliyetli ve sınırlayıcıydu. Şimdi, Devstral ve Qwen3 gibi açık kaynak modeller, bu engeli kaldırıyor. Bir öğrenci, bir Pi 5 ile Python’da bir web scraper yazmayı, bir şirketin küçük bir ekibi ise yerel sunucuda bir CI/CD pipeline’ı otomatikleştirmeyi öğrenebiliyor. Bu, yapay zekanın ‘kodlama asistanı’ olarak değil, ‘kodlama ortağı’ olarak yaygınlaşması anlamına geliyor.

Karşılaştırma: Hangi Modeli Seçmelisin?

• RTX 40/50 serisi GPU’na sahipsen: Devstral Small 2 24B’yi tercih et. Kod kalitesi, karmaşıklık ve akıcılık açısından çok daha yüksek. Özellikle büyük projelerde veya derin analiz gerektiren kodlarda fark edilebilir.
• Pi 5, M1 MacBook, 8GB RAM’li bir laptop ya da eski bir masaüstü bilgisayarın varsa: Qwen3 Coder 30B senin için. 9 TPS’de bile, çok sayıda geliştirici, bu modelin ürettiği kodun ‘insansı’ bir akışa sahip olduğunu söylüyor. Hata düzeltmeleri, yorum satırları, hatta test senaryoları bile çok daha doğal.
• Her ikisi de açık kaynak: Hem Devstral hem Qwen3, Apache 2.0 lisansı altında serbestçe indirilebilir ve ticari kullanım için uygun. Bu, bir şirketin kod tabanını özel bir AI ile geliştirmesine izin veriyor — ve bunu bulutta değil, kendi sunucusunda.

Gelecek: Her Masaüstüde Bir Kodlama Asistanı

Devstral ve Qwen3’in birlikte sunduğu mesaj çok net: yapay zeka artık sadece büyük şirketlerin oyunu değil. Bir geliştirici, bir öğretmen, bir genç öğrenci — herkesin elindeki donanım, artık kod üretiminin sınırlarını belirlemiyor. Bu iki model, ‘yeterli donanım’ kavramını yok ediyor. Bir gün, kodlama eğitiminde öğrenciler, ‘Hangi GPU’ya sahipsin?’ yerine ‘Hangi AI modelini kullandın?’ diye soracak. Bu, yazılım geliştirme tarihinin en büyük demokratik dönüşümlerinden biri. ByteShape, sadece iki model değil, bir felsefe sunuyor: Her donanım, her geliştiriciye layık.