Qwen 3.8 Flash Next (129 GB), DeepSeek V4.1 Flash 1017 (187 GB+203 GB Engram)’dan daha iyi
Reddit topluluğu, Qwen3.8‑Flash‑Next‑W4A16‑FP8PLE modelini DeepSeek‑V4.1‑Flash‑1017‑dsx‑2.6bit modeliyle karşılaştırdı ve Qwen’in hem tam puan alarak hem de çok daha kısa sürede doğru sonuçlar verdiğini gösterdi. Bu bulgular, açık kaynak LLM kullanıcıları için Qwen’in tercih edilmesi gerektiğine işaret ediyor.
Özetle
- 1
Qwen3.8‑Flash‑Next, BenchKit testinde tam 25/25 puan alarak DeepSeek'in 23/25 puanını geçti.
- 2
HumanEval sorularında Qwen, DeepSeek'ten çok daha kısa sürede (18,8s ve 34,5s) doğru yanıtlar verdi.
- 3
DeepSeek, ikinci HumanEval görevinde 297,7 saniye boyunca yanıt veremedi ve başarısız oldu.
Reddit’in LocalLLaMA topluluğu, iki popüler açık kaynak büyük dil modelini (LLM) aynı koşullarda test etmek için modifiye edilmiş BenchKit aracını kullandı. Testlerde Qwen3.8‑Flash‑Next‑W4A16‑FP8PLE modeli, "xhigh reasoning" ayarıyla 25 üzerinden tam 25 puan alırken, DeepSeek‑V4.1‑Flash‑1017‑dsx‑2.6bit modeli aynı benchmarkta 23 puan topladı.
Ayrıca, HumanEval benchmarkının 22. sorusu (Python fonksiyonunu tamamlamak) üzerinden yapılan denemelerde Qwen sadece 18,8 saniyede doğru fonksiyon gövdesini üretti. DeepSeek ise aynı soruyu yanıtlamak için 127,9 saniye harcadı ve sonunda döngü hatasıyla sonlandırıldı. İkinci bir HumanEval sorusunda (en büyük bölen) DeepSeek 297,7 saniye boyunca yanıt veremedi ve başarısız oldu; Qwen ise 34,5 saniyede doğru çözümü sundu.
Bu sonuçlar, Qwen modelinin hem doğruluk hem de yanıt süresi açısından DeepSeek modeline kıyasla belirgin bir üstünlük sağladığını ortaya koyuyor. Kullanıcılar, özellikle düşük gecikme ve yüksek güvenilirlik gerektiren uygulamalarda Qwen’i tercih etmeyi düşünebilir.
Topluluk üyesi /u/whiteh4cker, bu bulguların sadece sınırlı bir örneklem olduğunu kabul etse de, mevcut veriler Qwen’in mevcut senaryolarda daha verimli bir seçenek olduğunu net bir şekilde gösteriyor.
Yöney yorumu
Qwen'in hem doğruluk hem de yanıt süresi açısından DeepSeek'i geride bırakması, düşük gecikme ve yüksek güvenilirlik isteyen uygulamalarda açık kaynak modellerin tercih edilme eğilimini güçlendirecek.
Haberdeki skorlar
Bu skorların kaynak metinde birebir geçtiği doğrulandı. Bilinen testlerin sonuçları Benchmark sıralamalarına da eklenir.
- Qwen3.8-Flash-Next-W4A16-FP8PLEBenchKit custom benchmark (xhigh reasoning) · xhigh reasoning25 points
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017-dsx-2.6bitBenchKit custom benchmark (xhigh reasoning) · xhigh reasoning23 points
- Qwen3.8-Flash-Next-W4A16-FP8PLEHumanEval (question 22: filter_integers) · 18.8 seconds1 correctness
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017-dsx-2.6bitHumanEval (question 22: filter_integers) · 127.9 seconds0 correctness
Bu haber Reddit LocalLLaMA kaynağından derlenip Türkçeye aktarıldı. Ayrıntılar ve orijinal metin için oka tıklayın.
