Bir agentic coding modeli seçmek 2026’da klasik “GPT-4 al” kararı değil. Artık cephede 6-8 ciddi aday var, her biri farklı boyut, mimari, benchmark profili ve donanım gereksinimiyle. Ve yanlış seçim, sadece yavaş inference değil — agent’ın uzun trajectory’lerde takılması, tool call hatası, terminal komutunun bozuk çıkması demek.
Bu yazıda 6 leading kod/terminal modelini karşılaştırıyoruz: DeepSeek V4 Flash 0731, Tencent Hy3, Laguna S 2.1, MiniMax M3, Qwen 3.6 27B, Laguna XS 2.1. Her birini Terminal-Bench 2.1, SWE-bench Verified/Multilingual/Pro, DeepSWE, NL2Repo, Toolathlon-Verified metrikleri üzerinde inceliyoruz. Sonunda donanım-özel öneri veriyoruz.
Kısa özet baştan:
- Tek DGX Spark (128 GB) için en iyi: Laguna S 2.1.
- Çift DGX Spark (256 GB) için en iyi: DeepSeek V4 Flash 0731.
- Tek RTX 5090 (32 GB) için en iyi: Qwen 3.6 27B.
Terminal / long-horizon software agent benchmark’ları
Terminal-Bench 2.1, agent’ın shell erişimi ile makine/repo inceleme, komut çalıştırma, hata debug ve iteratif ilerleme kapasitesini ölçüyor. En gerçek dünya kod ajanı senaryosuna en yakın metrik.
| Model | Terminal-Bench 2.1 | DeepSWE | NL2Repo | Toolathlon-V |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | 82.7 🥇 | 54.4 🥇 | 54.2 🥇 | 70.3 🥇 |
| Tencent Hy3 | 71.7 | 28.0 | ~45.6 | ~48.5 |
| Laguna S 2.1 | 70.2 | 40.4 | — | 49.7 |
| MiniMax M3 | 66.0 | — | ~42.1 | — |
| Qwen 3.6 27B | 51.3 | — | 36.2 | — |
| Laguna XS 2.1 | 33.4 | — | — | — |
DeepSeek V4 Flash 0731’in avantajı burada net. Sadece Terminal-Bench’te değil, dört ayrı long-horizon metrikte lider. Ve önemli bir doğrulama: DeepSWE benchmark’ında bağımsız (mini-swe-agent scaffold) değerlendirme de V4 Flash 0731’i ~%53’te tutuyor. Yani vendor-harness avantajı değil, gerçek yetenek.
Hy3 ve Laguna S 2.1, TB 2.1’de birbirine çok yakın (71.7 vs 70.2). Ama DeepSWE’de Laguna S, Hy3’ü ezici şekilde geçiyor (40.4 vs 28.0). Bu, Laguna S’in uzun trajectory’lerde daha stabil olduğunun işareti.
Repository-level bug fixing / SWE-bench
SWE-bench, GitHub issue verilip patch üretme senaryosunu ölçüyor. “Klasik” kod ajanı kapasitesi.
| Model | SWE Verified | SWE Multilingual | SWE-Pro |
|---|---|---|---|
| MiniMax M3 | 80.5 🥇 | — | 59.0 |
| Tencent Hy3 | 78.0 | 75.8 | 57.9 |
| Laguna S 2.1 | — | 78.5 🥇 | 59.4 🥇 |
| Qwen 3.6 27B | 77.2 | 71.3 | 53.5 |
| Laguna XS 2.1 | 70.9 | 63.1 | 47.6 |
| DeepSeek V4 Flash 0731 | — | — | — |
MiniMax M3, SWE Verified’te lider (80.5). Terminal-Bench’teki 4. sırasına rağmen “anla-diagnose-patch” senaryosunda güçlü.
Laguna S 2.1, SWE Multilingual ve SWE-Pro’da lider. Yani hem çok-dilli hem professional-grade codebase’lerde en iyi.
DeepSeek’in boş hücreleri “sıfır” değil. DeepSeek 0731 için publish edilmiş değerler yok — DeepSeek, klasik SWE Verified/Pro rakamları yerine yeni agentic benchmark’lara odaklandı. Eski V4 Flash sürümünün skorlarını buraya koymak yanıltıcı olur.
Mimari ve efficiency
Benchmark rakamları tek başına yanıltıcı olabilir. Aynı skor, farklı boyutta modellerden gelirse anlamı değişir.
| Model | Yaklaşık mimari | Aktif parametre/token | Terminal 2.1 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | Büyük MoE, ~284B | ~13B | 82.7 |
| Tencent Hy3 | 295B MoE | 21B | 71.7 |
| Laguna S 2.1 | 118B MoE | 8B | 70.2 |
| MiniMax M3 | ~428B MoE | ~23B | 66.0 |
| Qwen 3.6 27B | 27B dense | 27B | 51.3 |
| Laguna XS 2.1 | 33B MoE | 3B | 33.4 |
Verimlilik lensinden bakınca tablonun anlamı değişiyor:
Laguna S 2.1’in gerçek başarısı ortaya çıkıyor. Sadece 8B aktif parametre ile 70.2 TB 2.1 skoru. MiniMax M3 (23B aktif) ve Hy3 (21B aktif) benzer skorlar için 2-3x daha fazla aktif parametre kullanıyor. Poolside’ın engineering’i takdire şayan.
DeepSeek V4 Flash 0731 dev bir MoE ama 13B aktif’te çalışıyor. Toplam parametre çok yüksek (disk üzerinde) ama runtime memory bandwidth ve compute talebi orta seviye.
Qwen 3.6 27B, dense mimarisi ile MoE modellerden farklı bir kategoride. Küçük ama tümü aktif. Bir avantaj: quantization pathleri daha olgun, RTX-class GPU üzerinde çalışması daha pratik.
Laguna XS 2.1, sadece 3B aktif parametre ile %70.9 SWE Verified. Efficiency olarak “phenomenal” ama Terminal-Bench’te zayıf — uzun trajectory’lere adapte edilmemiş.
DGX Spark için pratik değerlendirme
NVIDIA DGX Spark, 2026’nın workstation AI ürünü. GB10 Grace Blackwell superchip. 128 GB unified memory. Fiyat ~$4,000.
Local model deployment için memory kritik faktör. Model + KV cache + tool state + buffer, hepsi RAM’de yer kaplıyor.
Tek DGX Spark (128 GB):
| Model | Sığıyor mu? | Notlar |
|---|---|---|
| Laguna XS 2.1 (33B/3B) | Evet (rahat) | INT8’de ~33 GB. Bol yer. |
| Qwen 3.6 27B (27B dense) | Evet (rahat) | INT8’de ~27 GB. |
| Laguna S 2.1 (118B/8B) | Evet (agresif quantization ile) | INT4’te ~59 GB. KV cache için 60+ GB. |
| MiniMax M3 (428B/23B) | Hayır | INT4’te bile ~214 GB. |
| Hy3 (295B/21B) | Hayır | INT4’te ~148 GB. Marjinal, ama KV cache alanı kalmıyor. |
| DeepSeek V4 Flash 0731 (284B) | Hayır | INT4’te ~142 GB. |
Tek DGX Spark için en iyi: Laguna S 2.1. Neden?
- Terminal-Bench 2.1’de 70.2 puan (Qwen’in 51.3’ünden 19 puan üstün).
- SWE-Pro’da 59.4 (Qwen’in 53.5’inden 6 puan üstün).
- 128 GB’a INT4 quantization ile sığıyor.
- Sadece 8B aktif parametre — inference hızı ~30-50 token/s bekleniyor.
- Long-horizon trajectory’lerde en stabil small-active modellerinden biri.
Yani DGX Spark satın alıp local coding agent kurmak isteyen bir geliştirici için, Laguna S 2.1 açık ara birinci tercih.
Çift DGX Spark (256 GB):
| Model | Sığıyor mu? | Notlar |
|---|---|---|
| DeepSeek V4 Flash 0731 | Evet | INT4’te ~142 GB. KV cache için 100+ GB kaldı. |
| Hy3 (295B/21B) | Evet | INT4’te ~148 GB. Rahat sığıyor. |
| MiniMax M3 (428B/23B) | Marjinal | INT4’te ~214 GB. KV cache alanı sıkışık. |
Çift DGX Spark için en iyi: DeepSeek V4 Flash 0731. Neden?
- Tüm agentic benchmark’larda lider (TB 2.1: 82.7, DeepSWE: 54.4, NL2Repo: 54.2, Toolathlon-V: 70.3).
- Bağımsız DeepSWE değerlendirmesinde bile ~%53 — vendor-harness avantajı değil.
- 256 GB ile INT4 rahat çalışıyor, KV cache için 100+ GB yer var (uzun trajectory’ler için kritik).
- 13B aktif parametre — inference hızı iyi.
Alternatif olarak Hy3 de mantıklı ama DeepSeek’in tüm agent benchmark’larındaki liderliği net.
RTX 5090 (32 GB) için tek doğru cevap: Qwen 3.6 27B
32 GB VRAM sınırında büyük MoE modelleri çalıştırmak imkansız. Bu segmentte gerçek seçenekler:
| Model | Sığıyor mu? | Notlar |
|---|---|---|
| Qwen 3.6 27B (dense) | Evet | INT4’te ~14 GB, INT8’de ~27 GB. Rahat. |
| Laguna XS 2.1 (33B/3B) | Evet | INT8’de ~33 GB, INT4’te ~17 GB. |
| Laguna S 2.1 (118B/8B) | Hayır | INT4’te bile ~59 GB. |
| Hy3, M3, DeepSeek | Hayır | Hepsi 100+ GB. |
Tek RTX 5090 için en iyi: Qwen 3.6 27B. Neden?
- Terminal-Bench 2.1’de 51.3 — XS 2.1’in 33.4’ünden 18 puan üstün.
- SWE Verified 77.2 — XS 2.1’in 70.9’undan üstün.
- Dense mimari, quantization ekosistemi (GGUF, exl2, NF4) çok olgun.
- Vision + video multimodal desteği (bonus).
- 32 GB’a INT8 rahatça sığıyor, KV cache için de yer var.
Laguna XS 2.1’in çekiciliği inference hızı (sadece 3B aktif = çok hızlı). Ama coding agent için Terminal-Bench 2.1’de 33.4 skor, uzun trajectory’lerde ciddi sorun yaşayacak.
Yani Qwen 3.6 27B, 32 GB VRAM sınıfında açık ara tercih. Ta ki Poolside “Laguna XS 3.0” benzeri uzun-trajectory optimize versiyonu çıkarana kadar.
Rakamlar hakkında dikkatli olma uyarısı
Benchmark methodology her modelde farklı:
- DeepSeek kendi harness’ını kullanıyor.
- Poolside kendi “pool” agent harness’ını.
- MiniMax Terminus-style değerlendirme.
- Qwen Harbor/Terminus-2 (3 saat timeout, 32 CPU, 48 GB RAM, 80K token limiti).
Poolside kendi karşılaştırma tablosunda açıkça uyarıyor: “vendor, benchmark-author veya third-party sonuçlarının maksimumu” kullanılıyor, her modeli aynı harness ile yeniden çalıştırma yok. Bu, cross-vendor karşılaştırmayı biraz belirsiz kılıyor.
Bu yüzden DeepSeek V4 Flash 0731’in bağımsız DeepSWE değerlendirmesi (mini-swe-agent scaffold ile ~%53) çok değerli — harness-independent doğrulama. Diğer modeller için benzer bağımsız verilere ihtiyaç var.
Pratik ranking özet
Terminal-heavy agentic coding için (commands, tool calls, recovery, repo manipulation, testing, uzun trajectory):
- DeepSeek V4 Flash 0731 — net #1. Ama 256+ GB gerektiriyor.
- Laguna S 2.1 — en verimli engineering tradeoff. 128 GB için ideal.
- Tencent Hy3 — S’e çok yakın. Ama DeepSWE’de zayıf.
- MiniMax M3 — klasik repo coding’te çok güçlü, terminal task’larda 4. sırada. SWE Verified lideri.
- Qwen 3.6 27B — 27B dense için mükemmel. RTX-class donanımın tek gerçek seçeneği.
- Laguna XS 2.1 — efficiency phenomenal (3B aktif), uzun terminal trajectory’lerde zayıf.
Donanım-model matrisi (özet)
| Donanım | VRAM/RAM | En iyi model | Neden |
|---|---|---|---|
| RTX 5090 | 32 GB | Qwen 3.6 27B | Dense, kolay quantize, olgun ekosistem, TB 2.1’de XS’e 18 puan üstün |
| Tek DGX Spark | 128 GB | Laguna S 2.1 | Verimli MoE (8B aktif), TB 2.1’de 70.2, INT4’te 128 GB’a sığar |
| Çift DGX Spark | 256 GB | DeepSeek V4 Flash 0731 | Tüm agent benchmark’larda lider, bağımsız doğrulama var |
| 4x H100/H200 sunucu | 640 GB+ | DeepSeek V4 Flash veya Hy3 veya M3 | Hepsi rahat çalışır, use case’e göre seçim |
Sonuç: donanım-özel seçim yapın
2026’da agentic coding cephesi olgun ve seçenekli. Ama “en iyi model” sorusu tek başına anlamsız — donanımınıza bağlı.
Kararınızı üç adımda yapın:
- Donanım kısıtınızı belirleyin. RTX 5090 mı, tek DGX Spark mı, çift DGX Spark mı, cluster mı?
- Use case’inizi netleştirin. Sadece “GitHub issue → patch” senaryosu için MiniMax M3 en iyi. “Uzun terminal trajectory” için DeepSeek/Laguna S öne çıkıyor.
- Benchmark rakamlarını referans olarak kullanın, tek karar mercisi değil. Kendi kod tabanınızda mini bir eval çalıştırın (10-20 gerçek task). Tabloya karşı validate edin.
Bu tabloyu 3-6 ayda bir yeniden gözden geçirmek gerek. Poolside Laguna 3.0 serisi, DeepSeek V5, Kimi K3 sonrası küçük varyantlar — hepsi tabloyu yeniden şekillendirecek. Ama şu an itibarıyla üç net cevap:
- RTX 5090 için: Qwen 3.6 27B.
- Tek DGX Spark için: Laguna S 2.1.
- Çift DGX Spark için: DeepSeek V4 Flash 0731.
Cloud API kullanacaksanız DeepSeek V4 Flash 0731 tüm ekosistemde açık ara en iyi cost/performance ($0.09/$0.18 per M token, Terminal-Bench 2.1’de 82.7). Local self-host için ise yukarıdaki üç seçenek.
Bir yanıt yazın