Claude Opus 4.7 ve DeepSeek V4: Hangi Modeli Kullanmalısınız?

Bir sonraki projeniz için Claude Opus 4.7 ile DeepSeek V4 arasında karar veriyorsanız, seçim gerçek bir dengeden geçiyor: Anthropic’in kapalı, cilalı amiral gemisi ile DeepSeek’in açık ağırlıklı, agresif fiyatlı meydan okuyucusu. Her ikisi de Nisan 2026’da birkaç gün arayla çıktı ve ikisi de aracı kodlama ile uzun bağlamlı akıl yürütmede sınır seviyesine yakın performans iddia ediyor.

Bu karşılaştırmayı ilginç kılan nokta, DeepSeek V4’ün, aracı kıyaslamalarında Opus 4.7 ile aynı masada makul şekilde yer alan ilk açık ağırlıklı model olması. Öte yandan, Opus 4.7; görev bütçeleri, xhigh çaba seviyesi ve Claude Code’da yeni /ultrareview komutu gibi, DeepSeek’in henüz denklerini sunamadığı özelliklerle geliyor.

Bu yazıda Claude Opus 4.7 ve DeepSeek V4’ü beş temel boyutta karşılaştıracağım: kodlama ve aracı iş akışları, akıl yürütme ve bilgi görevleri, çok modluluk ve araç kullanımı, fiyatlandırma ve açık ağırlık erişimi. Modellerin her biri için daha derin incelemeler için bağımsız rehberlerimize de bakabilirsiniz: DeepSeek V4 ve Claude Opus 4.7.

Claude Opus 4.7 Nedir?

Claude Opus 4.7, Anthropic’in 16 Nisan 2026’da yayımlanan en yeni amiral gemisi modelidir. Özellikle yazılım mühendisliği ve yüksek çözünürlüklü görsel görevler üzerinde durarak, karmaşık ve uzun soluklu aracı iş akışları için tasarlanmıştır. Model, uzun kenarı 2.576 piksele kadar (yaklaşık 3,75 megapiksel) görüntüleri kabul eder; bu, önceki Claude modellerinin desteklediğinin üç katından fazladır.

Yayında, high ile max arasında konumlanan yeni bir xhigh çaba seviyesi, uzun çalışmalarda belirteç harcamasını kontrol etmek için herkese açık betada görev bütçeleri ve Claude Code’da özel kod inceleme seansları için bir /ultrareview eğik çizgi komutu tanıtılıyor. Anthropic ayrıca, Opus 4.7’nin Project Glasswing girişimlerinin bir parçası olarak gerçek zamanlı siber güvenlik önlemleriyle sunulan ilk model olduğunu, bu yönüyle daha geniş bir Mythos sınıfı yayından önce güvenlik özellikleri için bir test aracı görevi gördüğünü belirtiyor.

Opus 4.7’yi iş başında görmek için, Claude Opus 4.7 Pratik Kıyaslama Eğitimimize göz atın; burada Opus 4.7’nin öz-eleştiri hafızasının kodlama performansını iyileştirip iyileştirmediğini test ediyoruz. Ayrıca Claude Opus 4.7 API Eğitimi ile Anthropic API kullanarak bir sayısallaştırma uygulaması oluşturma adımlarını bulabilirsiniz. Diğer amiral gemisi modellerle karşılaştırmasını görmek için Gemini 3.1 Pro ve GPT-5.5 ile yaptığımız karşılaştırmalara da bakabilirsiniz.

DeepSeek V4 Nedir?

DeepSeek V4, Çinli yapay zeka laboratuvarı DeepSeek’in 24 Nisan 2026’da yayımladığı bir önizleme sürümüdür. İki varyantla gelir: Toplam 1,6 trilyon parametre ve 49 milyar etkin parametreye sahip V4-Pro ile toplam 284 milyar ve 13 milyar etkin parametreye sahip V4-Flash. Her ikisi de Uzman Karışımı (MoE) mimarisi kullanır ve tüm hizmetlerde varsayılan olarak 1 milyon belirteçlik bağlam penceresi ile gelir.

Ana iddia yapısal verimliliktir. DeepSeek, V4-Pro’nun 1M belirteçlik bağlam senaryosunda selefi V3.2’ye kıyasla tek belirteç çıkarımı için yalnızca FLOPS’un %27’sine ve KV önbelleğinin %10’una ihtiyaç duyduğunu söylüyor. Her iki model de MIT Lisansı altında açık ağırlıklıdır ve Hugging Face’te mevcuttur. API, hem OpenAI hem de Anthropic API biçimlerini destekler ve her iki model de düşünmeli ve düşünmesiz modlar sunar.

DeepSeek V4’ün mimarisi, kıyaslamaları ve erişim seçeneklerinin tam dökümü için DeepSeek V4 rehberimize bakın. Ayrıca DeepSeek V4 ve GPT-5.5 karşılaştırmamızı mutlaka okuyun.

Claude Opus 4.7 ve DeepSeek V4: Birebir Karşılaştırma

Detaylara girmeden önce hızlı bir referans. Tablo, her iki modelde de karar açısından en önemli boyutları kapsıyor.

Kodlama ve aracı iş akışları

Aracı kodlama, iki model arasındaki farkın en belirgin olduğu boyut. Açık kaynaklı Python depolarındaki gerçek GitHub sorunlarının çözümünü test eden SWE-bench Pro’da Opus 4.7, DeepSeek V4-Pro’nun %55,4’üne karşı %64,3 puan alıyor. Bu, üretim düzeyinde kodlama yeteneği için yaygın bir vekil kabul edilen bir kıyaslamada neredeyse 9 puanlık bir fark.

Terminal-Bench 2.0’da tablo daha yakın. Opus 4.7 %69,4, DeepSeek V4-Pro %67,9 alıyor; fark yaklaşık 1,5 puan. Her iki model de bu kıyaslamada açık ara lider olan GPT-5.5’in %82,7’sinin anlamlı biçimde gerisinde.

Opus 4.7 ayrıca DeepSeek V4’ün henüz yakalayamadığı özel aracı araçlarla geliyor. xhigh çaba seviyesi, belirteç harcamasını kontrol eden görev bütçeleri ve Claude Code’daki /ultrareview üretim odaklı özellikler. DeepSeek V4, Claude Code, OpenClaw ve OpenCode ile entegrasyon iddia ediyor ve DeepSeek, kendi dahili aracı kodlamasında V4-Pro’yu zaten çalıştırdığını söylüyor. Ancak Claude Code’u hâlihazırda kullanan ekipler için Opus 4.7 etrafındaki ekosistem daha olgun.

Depo düzeyinde mühendislik işleri için Opus 4.7 daha güçlü bir tercih. SWE-bench Pro farkı gerçek ve etrafındaki aracı araçlar daha gelişmiş. DeepSeek V4-Pro terminal görevlerinde rekabetçi, ancak daha zor kodlama kıyaslamasındaki farkı kapatmıyor.

Akıl yürütme ve bilgi görevleri

Bilim ve matematikte yüksek lisans düzeyi akıl yürütmeyi test eden GPQA Diamond’da Opus 4.7 %94,2, DeepSeek V4-Pro %90,1 puan alıyor. Her ikisi de güçlü, ancak GPQA Diamond sınır seviyesinde giderek doygunlaştığından 4 puanlık fark dikkat çekici. Aynı kıyaslamada Gemini 3.1 Pro %94,3 alıyor; dolayısıyla Opus 4.7 ile Gemini pratikte başa baş, DeepSeek ise biraz geride.

MMLU-Pro’da DeepSeek V4-Pro-Max %87,5 alıyor; bu, daha eski sınır modellerle rekabetçi. Matematik için GSM8K’da %92,6 alıyor. Bunlar açık ağırlıklı bir model için güçlü sonuçlar; ancak Anthropic, Opus 4.7’nin MMLU-Pro skorunu sürüm notlarında yayımlamıyor; bu da doğrudan bir karşılaştırmayı zorlaştırıyor.

Opus 4.7, Humanity’s Last Exam’de gerçekten parlıyor; bilim, matematik ve beşeri bilimlerde yüksek lisans düzeyinde sorulardan oluşan bu derlemede araçsız %46,9 ve araçlarla %54,7 alıyor. Araçsız liderlik tablosunda birinci, araçlarla ise GPT-5.5’in Pro varyantının (%58,7) ardından ikinci sırada. DeepSeek V4 Pro ise araçlı sürümde %48,2 ile anlamlı biçimde, ancak çok da uzakta olmayan bir şekilde geride.

En zor akıl yürütme görevleri için Opus 4.7’nin daha iyi bir tercih olduğunu söylemek güvenli.

Araç kullanımı ve bilgisayar etkileşimi

Opus 4.7 bu karşılaştırmadaki her iki büyük araç kullanımı kıyaslamasında da önde. Çoklu araçlı karmaşık iş akışlarındaki performansı test eden MCP-Atlas’ta Opus 4.7 %77,3 ile tüm modeller arasında en yüksek skoru alıyor. DeepSeek V4 Pro %73,6 ile şaşırtıcı derecede yakın geliyor ve açık ağırlıklı modeller arasında en iyi skor; GLM-5.1 Thinking’i (%71,8) ikinci sıraya itiyor.

Bir modelin bir bilgisayar arayüzünü kontrol ederek görevleri tamamlama becerisini ölçen OSWorld-Verified’da Opus 4.7, Opus 4.6’daki %72,7’den %78,0’a çıktı ve GPT-5.5 (%78,7) ile denk seviyede.

DeepSeek V4, sürüm notlarında OSWorld üzerinde skor yayımlamıyor. Resmi duyuru, V4-Flash’in basit aracı görevlerde V4-Pro ile denk performans gösterdiğini ve V4-Pro’nun aracı kodlama kıyaslamalarında açık kaynakta en iyi seviyede olduğunu belirtiyor. Ancak bilgisayar kullanımı üzerine yayımlanmış sayılar olmadan bu boyutta doğrudan bir karşılaştırma yapmak zor.

Sürpriz sonuçlardan biri, aracı aramada liderliğin aslında DeepSeek V4 Pro’da olmasıydı: %83,4’lük BrowseComp skoru, Opus 4.7’yi (%79,3) geride bırakıyor ve lider GPT-5.5’in (%84,4) sadece bir puan gerisinde.

İş akışınız çoklu araç orkestrasyonu veya bilgisayar kullanım ajanlarına dayanıyorsa, Opus 4.7 kanıt düzeyi daha yüksek tercih. Ancak aracı aramaya özel kullanım durumlarında, çok daha düşük fiyatı da özellikle dikkate alındığında, DeepSeek V4 Pro daha iyi tercihtir.

Çok modlu yetenekler

Opus 4.7 görsel tarafta önemli bir sıçrama yaptı. Artık uzun kenarı 2.576 piksele kadar, yaklaşık 3,75 megapiksel görüntüleri kabul ediyor; bu, önceki Claude modellerinin çözünürlüğünün üç katından fazla. Grafik ve şekiller üzerinden görsel akıl yürütmeyi test eden CharXiv Reasoning’de Opus 4.7 araçsız %82,1 ve araçlarla %91,0 alıyor; Opus 4.6’da bu değerler %69,1 ve %84,7 idi.

DeepSeek V4’ün sürüm notları çok modlu kıyaslama skorları veya ayrıntılı görsel girdi yetenekleri içermiyor. Resmi duyuru, metin tabanlı aracı kodlama ve uzun bağlam verimliliğine odaklanıyor. Yüksek çözünürlüklü görüntü analizi, yoğun grafik okuma veya ekran görüntülerini ayrıştırması gereken bilgisayar kullanım ajanlarına dayanan iş akışlarında, mevcut kanıtlara göre Opus 4.7 net tercih.

Fiyatlandırma

DeepSeek V4 en güçlü argümanını burada yapıyor. DeepSeek V4-Pro, milyon çıktı belirteci başına $3,48 ve milyon girdi belirteci başına $1,74. Opus 4.7 ise milyon girdi belirteci başına $5,00 ve milyon çıktı belirteci başına $25,00. Yalnızca çıktı belirteçlerinde, Opus 4.7 V4-Pro’dan 7 katın üzerinde daha pahalı.

DeepSeek V4-Flash ise daha da ucuz: milyon girdi belirteci başına $0,14 ve milyon çıktı belirteci başına $0,28. V4-Flash’in akıl yürütme yeteneklerinin yeterli olduğu yüksek hacimli iş yüklerinde, Opus 4.7’ye kıyasla maliyet farkı dramatik. DeepSeek V4 rehberimiz, V4-Flash’in fiyat bakımından GPT-5.4 Nano gibi küçük modelleri bile ciddi şekilde geride bıraktığını not ediyor.

Opus 4.7 fiyatlandırmasıyla ilgili önemli bir uyarı var. Model, aynı girdiyi içerik türüne bağlı olarak Opus 4.6’ya kıyasla yaklaşık 1,0 ila 1,35 kat daha fazla belirtece eşleyen yeni bir belirteçleyici ile geliyor. Daha yüksek çaba seviyelerinde ayrıca daha fazla çıktı belirteci üretir. Anthropic, belirteç başına fiyatın doğrudan maliyete dönüştüğünü varsaymadan önce gerçek trafikte fiili belirteç kullanımını ölçmeyi öneriyor.

Opus 4.7 ile V4-Pro arasındaki kıyas farkının kabul edilebilir olduğu yüksek hacimli aracı hatlar çalıştıran ekipler için DeepSeek V4-Pro’nun fiyatlandırması ciddi bir argüman. Çıktı belirteci maliyet farkı, uzun soluklu aracı iş akışlarının ekonomisini değiştirecek kadar büyük.

Açık ağırlık erişimi ve dağıtım esnekliği

DeepSeek V4, MIT Lisansı altında açık ağırlıklıdır. Hem V4-Pro hem de V4-Flash ağırlıkları Hugging Face’te mevcuttur. V4-Pro, 865 GB’lık bir indirmedir; bu, tüketici donanımını dışlar, ancak kendi altyapısıyla kendin barındırma yapabilecek ekipler için MIT Lisansı, API bağımlılığını ortadan kaldırır ve dağıtım üzerinde tam kontrol sağlar.

Opus 4.7 kapalıdır. Claude API, Amazon Bedrock, Google Cloud Vertex AI ve Microsoft Foundry üzerinden kullanılabilir. Kendi kendine barındırma seçeneği yoktur. Düzenlemeye tabi sektörler veya katı veri yerleşimi gereksinimleri olan ekipler için yalnızca bulut seçeneği gerçek bir kısıttır; ancak üç büyük bulut sağlayıcısında mevcut olması, çıkarımın nerede çalıştığı konusunda bir miktar esneklik sağlar.

DeepSeek ayrıca hem OpenAI hem de Anthropic API biçimlerini destekler; bu da mevcut kodu V4-Pro’ya taşırken genellikle yalnızca model parametresi güncellemesi gerekeceği anlamına gelir. Eski deepseek-chat ve deepseek-reasoner uç noktaları 24 Temmuz 2026’da kullanımdan kaldırılıyor; bu yüzden bunları kullanan ekipler deepseek-v4-flash veya deepseek-v4-pro’ya geçiş planlamalı.

Claude Opus 4.7 mi, DeepSeek V4 mü Ne Zaman Seçilmeli

Karar çoğunlukla üç faktöre dayanıyor: zor kodlama görevlerindeki kıyas farkının sizin için ne kadar önemli olduğu, açık ağırlık erişiminin bir gereklilik olup olmadığı ve ölçekli durumda belirteç bütçenizin nasıl göründüğü.

Şunlar geçerliyse Claude Opus 4.7’yi seçin...

• Çalışmanız zor yazılım mühendisliği görevlerine odaklanıyorsa. V4-Pro’ya karşı SWE-bench Pro’da 8,9 puanlık fark bu karşılaştırmadaki en büyük tek ayrıştırıcı ve Cursor (CursorBench’te %70’e karşı %58) ve Rakuten (Opus 4.6’dan 3 kat fazla üretim görevi çözüldü) dahil birçok üçüncü taraf testte de tutarlı.
• Bilgisayar kullanımına dayanan üretim aracı sistemleri kuruyorsanız. Opus 4.7 MCP-Atlas’ta %77,3 ile lider ve DeepSeek V4’ün hiçbir skor yayımlamadığı OSWorld-Verified’da %78,0 ile güçlü.
• Yüksek çözünürlüklü görsellik hattınızın bir parçasıysa. 3,75 megapiksel desteğine sıçrama ve CharXiv Reasoning’de 13 puanlık artış, yoğun grafik çıkarımı ve karmaşık ekran görüntülerini okuyan bilgisayar kullanım ajanları gibi kullanım durumlarının önünü açıyor.
• Zaten Claude Code kullanıyorsanız ve görev bütçeleri, xhigh çaba ve /ultrareview dahil tam aracı araç yığınını istiyorsanız.

Şunlar geçerliyse DeepSeek V4’ü seçin...

• Maliyet birincil kısıtsa. Opus 4.7’ye kıyasla milyon çıktı belirteci başına $3,48 ile V4-Pro, çıktı ağırlıklı iş yüklerinde dramatik şekilde daha ucuz. Milyon çıktı belirteci başına $0,28 olan V4-Flash ise bütçe açısından tamamen farklı bir ligde.
• Kendi barındırmalı veya izole dağıtıma ihtiyacınız varsa. MIT Lisansı ve Hugging Face mevcudiyeti V4’ü burada tek seçenek yapıyor; Opus 4.7 yalnızca bulutta.
• Model ağırlıklarını ince ayar yapmak veya değiştirmek istiyorsanız. MIT Lisansı buna izin verir; Anthropic’in şartları vermez.
• Yüksek hacimli hatlar çalıştırıyorsanız ve Opus 4.7’nin ekonomisi ölçekte çalışmıyorsa, en zor görevlerde bir miktar performans ödününü kabul etmeye hazırsınız.

Son Düşünceler

Bütçe kısıtı olmadan üretim aracı kodlama işi için tek bir model seçecek olsam, Opus 4.7’yi (veya GPT-5.5’i) kullanırım. SWE-bench Pro farkı gerçek, araç kullanımı kıyaslamaları karşılaştırmanın en iyisi ve Claude Code etrafındaki aracı araçlar daha gelişmiş. Yalnızca görsel taraftaki iyileştirmeler bile, 1,15MP’den 3,75MP desteğine ve CharXiv’de 13 puan artışa çıkmak, çok modlu iş akışları için anlamlı bir yükseltme.

Öte yandan, DeepSeek V4-Pro, gördüğüm üzere kapalı bir sınır modeline en inandırıcı açık ağırlıklı rakip. Ölçekte fiyat argümanı göz ardı edilemez: günde milyonlarca çıktı belirteci çalıştırıyorsanız, milyon belirteç başına $3,48 ile $25,00 arasındaki fark, neyin ekonomik olarak mümkün olduğunu değiştirir. Ve MIT Lisansı, dağıtım esnekliğine ihtiyaç duyan veya ince ayar yapmak isteyen ekipler için gerçekten değerlidir.

Pratik önerim: Hata sayısını ve gözetim ihtiyacını doğrudan azaltan, en zor kodlama ve aracı görevler için Opus 4.7’yi kullanın. Maliyet önemliyken ve görev karmaşıklığı orta seviyedeyken DeepSeek V4-Pro’yu kullanın. Maliyeti asgari düzeyde tutmanız gereken yüksek hacimli, daha düşük riskli iş yükleri için V4-Flash’i tercih edin. Çoğu durumda modeller aslında aynı kullanıcı için doğrudan rekabet etmiyor.

Bu modellerle bizzat çalışmak ve gerçek iş akışları kurmak istiyorsanız, sınır modellerle aracı sistemler nasıl kurulur ve dağıtılır konusunu ele alan AI Agent Fundamentals yetkinlik yolumuzla başlamanızı öneririm. Hem Opus 4.7 hem de DeepSeek V4’te işe yarayan komut mühendisliği için Understanding Prompt Engineering kursumuz iyi bir başlangıç noktasıdır.