Qwen 3.5 122B, GPT-5 High’ı Yendi mi? Gerçek Performans Karşılaştırması ve AI Devriminin Sırrı

Qwen 3.5’in Sıradışı Performansı: Sadece Skorlar Değil, Bir Devrim

Geçtiğimiz hafta, AI topluluğunda bir şok dalgası dolaştı: Qwen 3.5 122B-A10B, GPT-5 High’ın MMLU-Pro ve GPQA Diamond gibi kritik benchmark’larda neredeyse eşit puanlar alırken, HLE (Humanity’s Last Exam) ve IFBench’de açık bir üstünlük kazandı. Bu sadece bir modelin daha iyi çalışması değil; Çin’in AI alanında Batı’nın monopoli üzerine kurduğu bir stratejik zaferin göstergesi.

Detaylı Benchmark Karşılaştırması: Kim Ne Yaptı?

Reddit’deki LocalLLaMA topluluğundan paylaşılan verilere göre, Qwen 3.5 122B-A10B, MMLU-Pro’da %86.7, GPQA Diamond’da %86.6, IFBench’de %76.1 skoruyla GPT-OSS 120B’yi (sırasıyla %80.8, %80.1, %69.0) açık bir şekilde yendi. Hatta GPT-5 High, MMLU-Pro’da %87.1 ile bir puan farkla önde olsa da, Qwen 3.5 122B, HLE’de %25.3 ile GPT-5 High’ın %26.5’ine çok yakın kaldı — ve araçlarla birlikte çalıştığında %47.5 skoruyla GPT-5 High’ı geride bıraktı. Bu, sadece bilgiyi hatırlamak değil, bilgiyi uygulamak yeteneğinin farkını gösteriyor.

35B versiyonu olan Qwen 3.5 35B-A3B ise, 122B’ye kıyasla biraz daha düşük performans gösterse de, GPT-OSS 120B’yi hâlâ geride bırakıyor: MMLU-Pro’da %85.3, GPQA Diamond’da %84.2, IFBench’de %70.2. Bu, Qwen serisinin ölçekleme stratejisindeki verimliliği kanıtlıyor: Küçük model bile, büyük rakiplerden daha iyi çalışıyor.

GPT-OSS 120B: Büyük Boyut, Küçük Etki

GPT-OSS 120B, 120 milyar parametreyle büyük bir model olmasına rağmen, tüm testlerde Qwen 3.5’ın altında kaldı. Bu, AI dünyasında parametre sayısının artık yeterli olmadığını kanıtlıyor. Kalite, nicelikten daha önemli. Qwen 3.5’in daha verimli mimarisi, daha iyi veri kalitesi ve belki de daha akıllı finetuning stratejileri, bu farkı yaratıyor. GPT-OSS, açık kaynaklı bir model olmasına rağmen, veri işleme ve eğitme süreçlerinde Qwen’in ardında kalmış gibi görünüyor.

GPT-5 High: Yine Önde, Ama Sadece Bir Puanla

GPT-5 High, MMLU-Pro’da en yüksek skoru alarak teknik olarak lider konumunda. Ancak bu liderlik, %87.1 ile %86.7 arasındaki 0.4 puan farkıyla sınırlı. HLE’de %26.5 skoruyla Qwen 3.5 122B’den sadece 1.2 puan önde. Bu, GPT-5’in genel bilgiye dayalı testlerde hâlâ üstün olduğunu, ancak karmaşık, çok aşamalı problemlerde (IFBench, HLE) Qwen’in daha esnek ve araç odaklı olduğunu gösteriyor. Qwen 3.5, araçları (tool use) entegre etme konusunda GPT-5’i geride bırakıyor — bu, gerçek dünya uygulamaları için kritik bir avantaj.

Neden Bu Kadar Önemli? AI’nın Yeni Dengesi

Bu sonuçlar, yalnızca bir modelin daha iyi olduğunu değil, AI’da bir güç dengesinin değiştiğini gösteriyor. ABD merkezli şirketlerin uzun süredir liderlik ettiği alan, şimdi Çinli bir şirket olan Alibaba Cloud’un Qwen serisiyle sorgulanıyor. Qwen 3.5, yalnızca teknik bir başarı değil; veri özerkliği, eğitme şeffaflığı ve açık kaynak entegrasyonu gibi değerlerin bir ürünü. Özellikle HLE ve IFBench gibi testlerde araç kullanımının öne çıkması, AI’nın sadece cevap vermekten ziyade çalışmak ve karar vermek için tasarlandığını kanıtlıyor.

Qwen 3.5 ve Uncensored AI: Bir İlişki Var mı?

Unifuncs.com’daki rapor, Qwen 3.5’in bazı versiyonlarının “uncensored AI” platformlarında kullanıldığını ve hackaigc.com gibi platformlarda NSFW içerik üretimi için tercih edildiğini belirtiyor. Bu iddia, Qwen 3.5’in eğitim verilerindeki sınırlamaların GPT-5’e kıyasla daha az katı olduğunu düşündürüyor. GPT-5, özellikle ABD ve AB’nin düzenleyici çerçeveleriyle uyumlu olarak eğitilmiş; Qwen 3.5 ise daha esnek bir veri kümesiyle eğitilmiş olabilir. Bu, teknik bir avantaj değil, etik bir tercih olabilir. Qwen 3.5, hem kendi sınırlarını aşan kullanıcılar hem de gizli birlikler için bir araç haline gelmiş olabilir.

Gelecek: Qwen 3.5’in Yolu

Qwen 3.5’in başarısı, sadece bir modelin değil, bir ekosistemin başarısı. Alibaba Cloud, bu modeli açık kaynak olarak sunarak, geliştiricilerin kendilerine özel uygulamalar geliştirmesine izin verdi. Bu, OpenAI’nin kapalı sistem yaklaşımının tam zıttı. Qwen 3.5, AI’da “kendi yapay zekanı kurgula” felsefesini öne çıkarıyor. Gelecekte, 122B gibi büyük modellerin yanı sıra, 35B gibi küçük ama verimli modellerin yerel cihazlarda çalıştırılması, AI’nın dağıtık bir yapıya dönüşmesini sağlayabilir.

Qwen 3.5, sadece bir AI modeli değil. Bir siyasi ifade. Bir teknolojik bağımsızlık sinyali. Ve belki de, AI dünyasında yeni bir dönemin başlangıcı.