Qwen3-Max-Thinking: Dünyanın En Büyük LLM’iyle Uygulamalı Çalışma

Qwen3-Max-Thinking, Kasım 2025’te kamuya açıldı. Düşünme modunu etkinleştirdiğinizde, model yanıt vermeden önce muhakemesini gösterir. Matematik problemleri, mantık bulmacaları ve karmaşık kod üzerinden nasıl çalıştığını görebilirsiniz. Modelin 1 trilyondan fazla parametresi vardır ve 262 bin tokene kadar işleyebilir.

Bu eğitimde API erişimini kuracak, düşünme modunu farklı problemler üzerinde test edecek ve aynı istemi Qwen3-Max-Thinking, GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5 üzerinden çalıştıran bir Streamlit uygulaması oluşturacaksınız. Her modelin probleme nasıl yaklaştığını ve düşünme modunun ne zaman fayda sağladığını göreceksiniz. İşte uygulamanın ön izlemesi:

Qwen3-Max-Thinking nedir?

Qwen3 Max Thinking, 5 Eylül 2025’te yayımlanan Alibaba Cloud’un Qwen3-Max modelinin bir uygulamasıdır. Adındaki "thinking" (düşünme) ifadesi, modelin yanıt vermeden önce adım adım muhakeme sürecini görünür kıldığı özel bir moda atıfta bulunur.

Modelin matematik ve muhakeme kıyaslamalarındaki performansı bu özelliğin ne sağladığını gösterir. Araç kullanımı (hesaplamaları çalıştırmak için kod yorumlayıcıları gibi) ve ölçekli çalışma zamanı hesaplama ile birleştirildiğinde, çok adımlı muhakeme gerektiren ileri düzey lise matematiğini test eden American Invitational Mathematics Examination olan AIME25’te %100 puan aldı. Ayrıca karmaşık problem çözmeyi ölçen Harvard-MIT Math Tournament (HMMT)’te de %100’e ulaştı. Bu kıyaslamalar, kalıp eşleştirme veya ezberden ziyade gerçek muhakeme yeteneğini test eder.

Çalışma zamanı hesaplama nasıl çalışır

Çalışma zamanı hesaplama, modelin olağanüstü kıyaslama performansını bu şekilde elde eder. Model yalnızca eğitim sırasında (öğrendiğinde) değil, çıkarım sırasında da (bir API çağrısı yaptığınızda ve model yanıt ürettiğinde) hesaplama kaynaklarını kullanır. Araç kullanımıyla birleştirildiğinde model, muhakemesini doğrulayabilir ve çalışmasını harici kaynaklara karşı kontrol edebilir.

Qwen3-Max-Thinking, GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5 ile nasıl karşılaştırılır

Qwen3, bazı kıyaslamalarda GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5 ile başa baş gitse de (AIME25 gibi), modeller başka alanlarda farklılaşır. SWE-bench Verified ile ölçülen yazılım mühendisliği görevlerinde lider %77,2 ile Claude’dur; onu %72,8 ile GPT-5 ve %69,6 ile Qwen3 izler. GPT-5, Qwen3’ün 262 binine ve Claude’un 200 binine kıyasla 400 bin token ile en büyük bağlam penceresini sunar.

Fiyat avantajı ise giriş/çıkış için milyon token başına 1,20 ABD doları / 6,00 ABD doları ile Qwen3’ündür; bu, GPT-5’in (1,25 ABD doları / 10,00 ABD doları) yaklaşık yarısı ve Claude’dan (3,00 ABD doları / 15,00 ABD doları) 2,5 kat daha ucuzdur. Düşünme modu, açık muhakeme adımlarını göstermesiyle Qwen3’ü ayrıştırır.

Model hâlâ ön izleme ve eğitim aşamasında olduğundan, tüm görevler için kapsamlı kıyaslama sonuçları Alibaba nihai sürümü yayımladığında mevcut olacaktır.

Ancak kıyaslamalar hikâyenin tamamı değildir. Modelin nasıl performans gösterdiğini hissetmek için, ilerleyen bir bölümde GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5 ile karşılaştırmak üzere bir karşılaştırma uygulaması oluşturacağız.

Qwen3-Max-Thinking API Erişimini Ayarlama

Qwen3 Max Thinking’i kullanmadan önce, Python 3.8 veya üstü, pip ve Alibaba Cloud’a kayıt için bir kredi kartına ihtiyacınız olacak. İlk hesap oluşturduğunuzda ücretsiz bir kullanım limiti alırsınız, ancak yine de ödeme bilgisi sağlamanız gerekir.

Alibaba Cloud’a kaydolun ve Model Studio’yu etkinleştirin

Şuraya gidin: Alibaba Cloud ve bir hesap oluşturun. Kayıt sırasında iki bölge arasında seçim yapacaksınız: Uluslararası (Singapur) veya Çin (Pekin). Anakara Çin dışındaki çoğu okuyucu Uluslararası bölgeyi seçmelidir.

Bu seçim önemlidir çünkü her bölgenin birbirinin yerine kullanılamayan kendi API uç noktası ve anahtarı vardır.

Kayıttan sonra konsolda Model Studio’ya gidin. API anahtarları oluşturabilmeden önce hizmeti etkinleştirmeniz gerekir. Daha ayrıntılı ekran görüntüleri ve açıklamalar isterseniz, Qwen (Alibaba Cloud) eğitimi tam hesap kurulum sürecini adım adım anlatır.

API anahtarınızı oluşturun ve güvenliğini sağlayın

Model Studio etkinleştirildikten sonra, konsolda API Keys bölümüne gidin. Yeni bir anahtar oluşturun ve hemen kopyalayın. Alibaba Cloud anahtarı yalnızca bir kez gösterir.

Anahtarınızı kodunuzdan ayrı tutmak için bir .env dosyasında saklayın ve bu dosyayı yanlışlıkla sürüm kontrolüne API anahtarınızı eklememek için .gitignore’a dahil edin.

Python paketlerini yükleyin ve ortamı yapılandırın

Qwen3 Max Thinking, OpenAI uyumlu bir API kullanır, bu nedenle standart OpenAI Python SDK’sını kullanabilirsiniz. Ortam değişkeni yönetimi için python-dotenv ile birlikte yükleyin:

pip install openai python-dotenvAltyapı:

Proje dizininizde bir .env dosyası oluşturun:

DASHSCOPE_API_KEY=your_key_hereAltyapı:

your_key_here ifadesini API anahtarınızla değiştirin. Şimdi her şeyin çalıştığını doğrulamak için hızlı bir test betiği yazın:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(
   api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
   base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
   model="qwen3-max-preview",
   messages=[{"role": "user", "content": "Say hello in one sentence."}]
)

print(completion.choices[0].message.content)Altyapı:

Bu betiği çalıştırın. Geçersiz API anahtarlarıyla ilgili bir hata görürseniz, anahtarı doğru kopyaladığınızı ve bölgeniz için doğru temel URL’yi kullandığınızı tekrar kontrol edin.

Betiğin hatasız çalışması halinde aşağıdakine benzer bir çıktı görmelisiniz:

Hello! How can I assist you today?Altyapı:

Qwen3-Max Düşünme Modunu Anlama

Az önce temel bir API çağrısı yaptınız. Şimdi düşünme modunu açarak modelin sorunları adım adım nasıl çözdüğünü görün.

extra_body ile düşünme modunu etkinleştirin

Düşünme modunu açmak için, extra_body parametresi içine enable_thinking: True ekleyin. İşte adım adım muhakemeyle iyi çalışan bir istem örneği:

import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

client = OpenAI(
   api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
   base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)

completion = client.chat.completions.create(
   model="qwen3-max-preview",
   messages=[
       {"role": "user", "content": "If I have 3 apples and buy 2 more packs of 4 apples each, then give away half, how many do I have left?"}
   ],
   extra_body={"enable_thinking": True}
)

print("Reasoning:", completion.choices[0].message.reasoning_content)
print("\nFinal answer:", completion.choices[0].message.content)Altyapı:

Yanıt iki bölümden oluşur. reasoning_content alanı, modelin problemi adım adım çözdüğü iç düşünme sürecini gösterir. content alanı ise nihai yanıtı verir. Düşünme modu devre dışı olduğunda, reasoning_content None döndürür.

Çıktı şöyle görünür (muhakeme kısaltıldı):

Reasoning: The problem: "If I have 3 apples and buy 2 more packs of 4 apples each, then give away half, how many do I have left?" Starting with 3 apples. Then buy 2 packs of 4 apples each: that's 2 * 4 = 8 apples. So total after buying is 3 + 8 = 11 apples. Then give away half: half of 11 is 5.5 apples...

Final answer:
1. Start with: 3 apples.
2. Buy 2 packs of 4 apples each → 2 × 4 = 8 apples.
3. Total after buying: 3 + 8 = 11 apples.
4. Give away half: 11/2 = 5.5 apples.

Answer: You have 5½ apples left.Altyapı:

thinking_budget ile maliyetleri kontrol edin

Muhakeme ek token kullanır, bu nedenle maliyetleri thinking_budget parametresiyle kontrol edebilirsiniz. Bunu enable_thinking ile birlikte extra_body içine ekleyin:

completion = client.chat.completions.create(
   model="qwen3-max-preview",
   messages=[
       {"role": "user", "content": "Explain why 0.1 + 0.2 doesn't equal 0.3 in Python."}
   ],
   extra_body={
       "enable_thinking": True,
       "thinking_budget": 1000
   }
)Altyapı:

thinking_budget parametresi, modelin muhakeme için kullanabileceği azami token sayısını belirler. Basit problemler için 500-1000 token uygundur. Karmaşık çok adımlı muhakeme 2000-5000 token isteyebilir. Model bütçe sınırına ulaşırsa, muhakemeyi durdurur ve o ana kadar tamamlanan muhakemeye dayalı son bir yanıt verir.

Artık Qwen3’ün düşünme moduyla çalıştınız. GPT-5 ve Claude’un da farklı sözdizimi ve yaklaşımlarla muhakeme özellikleri vardır. Bu modellerin nasıl karşılaştırıldığını görmek için, üçünü yan yana test eden bir uygulama oluşturalım.

Çok Modelli Karşılaştırma Sohbet Uygulaması Oluşturma

Aynı istemi aynı anda Qwen3 Max Thinking, GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5’a gönderen bir Streamlit uygulaması oluşturacaksınız. Uygulama, her üç yanıtı yan yana göstererek modellerin sorunları nasıl çözdüğünü karşılaştırmanıza olanak tanır.

Tam proje kodunu bu GitHub Gist’te görebilirsiniz. 

Not: Aşağıdaki bölümler bu betiğin ayrıntılı bir dökümünü sunar; yalnızca uygulamanın sonuçlarıyla ilgileniyorsanız, bir sonraki bölüme doğrudan atlayın. Betik dökümü eğitim amaçlıdır ve benzer LLM tabanlı uygulamaları bir Streamlit arayüzüyle nasıl yapılandıracağınızı gösterir. 

Adım 1: Proje kurulumu ve bağımlılıklar

Web arayüzü için Streamlit’i ve Claude için Anthropic’in SDK’sını yükleyin. API kurulum bölümünden OpenAI SDK’sına zaten sahipsiniz.

pip install streamlit anthropicAltyapı:

model_comparison_chat.py adlı yeni bir dosya oluşturun ve içe aktarımlar ile ortam kurulumunu ekleyin:

import os
import time
from typing import Dict, List
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from dotenv import load_dotenv
import streamlit as st
from openai import OpenAI
from anthropic import Anthropic

load_dotenv()Altyapı:

Adım 2: API bağlantılarını yapılandırın

Bölüm 3’te Qwen3’ü zaten ayarladınız. Şimdi .env dosyanıza GPT-5 ve Claude API anahtarlarını ekleyin:

DASHSCOPE_API_KEY=your_alibaba_cloud_key
OPENAI_API_KEY=your_openai_key
ANTHROPIC_API_KEY=your_anthropic_keyAltyapı:

GPT-5 erişim ve fiyatlandırma ayrıntıları için GPT-5 rehberine bakın. Claude Sonnet 4.5 için Claude Sonnet 4.5 genel bakışını inceleyin.

Üç API istemcisini de başlatın:

QWEN_CLIENT = OpenAI(
   api_key=os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY"),
   base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1"
)
GPT_CLIENT = OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
CLAUDE_CLIENT = Anthropic(api_key=os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY"))Altyapı:

Adım 3: Her model için yardımcı işlevler oluşturun

Her API için ayrı işlevler yazmak yerine, üçünü de yöneten tek bir birleştirilmiş işlev kullanın. İşte Qwen3 için işlevin başlangıcı:

def call_model(model_name: str, messages: List[Dict], **kwargs) -> Dict:
   """Call any model with unified interface."""
   try:
       start_time = time.time()

       if model_name == "Qwen3 Max Thinking":
           enable_thinking = kwargs.get("enable_thinking", True)
           extra_body = {"enable_thinking": enable_thinking}

           completion = QWEN_CLIENT.chat.completions.create(
               model="qwen3-max-preview",
               messages=messages,
               extra_body=extra_body
           )
           reasoning_content = getattr(
               completion.choices[0].message,
               'reasoning_content',
               None
           )
           # Extract content and token info, then continue belowAltyapı:

GPT-5 farklı çalışır; yapılandırılabilir muhakeme çabası seviyeleri olan responses API’sini kullanır (aynı işlev devamı):

       elif model_name == "GPT-5":
           reasoning_effort = kwargs.get("reasoning_effort", "medium")

           response = GPT_CLIENT.responses.create(
               model="gpt-5",
               input=messages,
               reasoning={
                   "effort": reasoning_effort,
                   "summary": "auto"
               }
           )
           # Extract response data, then continue belowAltyapı:

GPT-5’in dört muhakeme çabası seviyesi vardır: minimal, low, medium ve high. Daha yüksek çaba daha iyi kalite, ancak daha yavaş yanıtlar ve daha yüksek maliyet demektir.

Claude Sonnet 4.5 ise başka bir yaklaşım benimser (aynı işlev devamı):

       else:  # Claude Sonnet 4.5
           enable_thinking = kwargs.get("enable_thinking", True)
           params = {
               "model": "claude-sonnet-4-5",
               "max_tokens": 10000,
               "messages": messages
           }
           if enable_thinking:
               params["thinking"] = {
                   "type": "enabled",
                   "budget_tokens": 5000
               }

           message = CLAUDE_CLIENT.messages.create(**params)
           # Parse thinking blocks from response, then continue belowAltyapı:

Not: Claude’un düşünme modu Qwen3’ten farklı çalışır. Ayrı bir reasoning_content yerine, Claude yanıt içeriğine dahil ettiğiniz ve ayıklamanız gereken düşünme bloklarını içerir. Modelleri karşılaştırırken bu önemli bir farktır.

Üç model dalı, aynı yapıyı döndürmek üzere birleşir (işlev sonu):

    return {
               "content": content_text,
               "reasoning_content": thinking_text,
               "response_time": time.time() - start_time,
               "tokens_used": {
                   "input": input_tokens,
                   "output": output_tokens,
                   "total": total_tokens
               },
               "error": None
           }

   except Exception as e:
       return {
           "content": None,
           "reasoning_content": None,
           "response_time": 0,
           "tokens_used": {"input": 0, "output": 0, "total": 0},
           "error": f"{model_name} Error: {str(e)}"
       }Altyapı:

Bu standartlaştırılmış dönüş biçimi, herhangi bir modelden gelen yanıtları aynı kodla kolayca görüntülemeyi sağlar.

Adım 4: Streamlit arayüzünü oluşturun

Artık her modelin API’sinin nasıl çalıştığını anladığınıza göre, web arayüzünü oluşturun. Temel Streamlit sayfa yapılandırmasıyla başlayın:

def main():
   st.set_page_config(
       page_title="Multi-Model Comparison Chat",
       page_icon="🤖",
       layout="wide",
       initial_sidebar_state="expanded"
   )

   st.session_state.setdefault("messages", [])
   st.session_state.setdefault("model_responses", [])Altyapı:

Oturum durumu, kullanıcı etkileşimleri sonrası Streamlit sayfası yenilense bile sohbet geçmişini ve model yanıtlarını izler.

Başlığı ve düşünme modu yapılandırması için kenar çubuğu denetimlerini ekleyin:

st.title("🤖 Multi-Model Comparison Chat")
   st.markdown("""
   Compare **Qwen3 Max Thinking**, **GPT-5**, and **Claude Sonnet 4.5** side-by-side.
   All three models support reasoning modes - see how they approach problems differently.
   """)

   with st.sidebar:
       st.header("⚙️ Settings")

       st.subheader("Thinking Mode")
       qwen_thinking = st.checkbox("Enable Qwen3 Thinking", value=True)
       gpt5_reasoning = st.selectbox(
           "GPT-5 Reasoning Effort",
           options=["minimal", "low", "medium", "high"],
           index=2
       )
       claude_thinking = st.checkbox("Enable Claude Thinking", value=True)Altyapı:

API durum göstergelerini ekleyin:

st.subheader("API Status")
       st.markdown(f"""
       - Qwen3: {"✅" if os.getenv("DASHSCOPE_API_KEY") else "❌"}
       - GPT-5: {"✅" if os.getenv("OPENAI_API_KEY") else "❌"}
       - Claude: {"✅" if os.getenv("ANTHROPIC_API_KEY") else "❌"}
       """)Altyapı:

Bu, hangi API anahtarlarının yapılandırıldığını gösterir. Kırmızı X işaretleri görürseniz .env dosyanızı kontrol edin.

Adım 5: Karşılaştırma mantığını uygulayın

def call_models_parallel(messages: List[Dict], selected_models: List[str], qwen_thinking: bool, gpt5_reasoning: str, claude_thinking: bool) -> Dict[str, Dict]:
   """Call multiple models in parallel."""
   model_kwargs = {
       "Qwen3 Max Thinking": {"enable_thinking": qwen_thinking},
       "GPT-5": {"reasoning_effort": gpt5_reasoning},
       "Claude Sonnet 4.5": {"enable_thinking": claude_thinking}
   }

   with ThreadPoolExecutor(max_workers=3) as executor:
       futures = {
           executor.submit(call_model, m, messages, **model_kwargs[m]): m
           for m in selected_models if m in model_kwargs
       }
       return {futures[f]: f.result() for f in as_completed(futures)}Altyapı:

Her modeli sırayla beklemek yerine, paralel yürütme üçünü birden aynı anda çağırır ve toplam bekleme süresini azaltır.

Bunu sohbet arayüzünüze entegre edin ve yanıtları yan yana görüntüleyin:

if prompt := st.chat_input("Ask a question to all models..."):
       st.session_state.messages.append({"role": "user", "content": prompt})

       with st.spinner("🤔 Models are thinking..."):
           responses = call_models_parallel(
               st.session_state.messages,
               ["Qwen3 Max Thinking", "GPT-5", "Claude Sonnet 4.5"],
               qwen_thinking,
               gpt5_reasoning,
               claude_thinking
           )

       cols = st.columns(3)
       for idx, (model_name, response_data) in enumerate(responses.items()):
           with cols[idx]:
               st.markdown(f"### {model_name}")
               if response_data["reasoning_content"]:
                   with st.expander("🧠 Thinking Process", expanded=False):
                       st.markdown(response_data["reasoning_content"])
               st.markdown(response_data["content"])Altyapı:

Bu, her model için birer sütun olmak üzere üç sütun oluşturur. Düşünme süreci varsayılan olarak kapalıdır, böylece kullanıcılar nihai yanıtlara odaklanabilir.

Adım 6: Test edin ve iyileştirin

Uygulamayı şu komutla çalıştırın:

streamlit run model_comparison_chat.pyAltyapı:

API bağlantılarınızın çalıştığını ve paralel yürütmenin işlediğini doğrulamak için “2+2 kaç eder?” gibi basit bir kontrol sorusuyla başlayın.

Temel işlevselliğin çalıştığını doğruladıktan sonra, modellerin farklı muhakeme yaklaşımlarını ortaya koyan karmaşık istemlerle test etmeye hazırsınız.

Uygulamayı Karmaşık İstemlerle Test Etme

Karşılaştırma uygulaması çalışırken, daha zor problemlerle test edin. Farklı modellerin bunlara nasıl yaklaştığını görmek için aşağıdaki istemleri uygulamanızda deneyin.

Test istemleri

Her modelin nasıl düşündüğüne dair belirgin örüntüler gösteren üç istem burada.

Test 1: İleri düzey matematiksel muhakeme

Dairesel bir pizza 8 eşit dilime kesiliyor. Alice 3 dilim yiyor, ardından Bob kalanların yarısını yiyor. Sonra Charlie 1 dilim alıyor ve son olarak Dana kalan dilimlerin %40’ını yiyor. Kaç dilim kaldı? Ayrıca, orijinal pizzanın çapı 16 inç ise, tüketilen pizzanın toplam alanı (inç kare cinsinden) nedir?

Test 2: Çok adımlı mantıksal muhakeme

Beş arkadaş - Amy, Ben, Clara, David ve Emma - bir

sinema salonunda bir sırada oturuyor. Şu koşullar sağlanmalıdır:

1. Amy, Ben’in yanında oturmalıdır

2. Clara, David’in yanında oturamaz

3. Emma uçlardan birinde oturmalıdır

4. Ben uçlarda oturamaz. Bu kısıtlar verildiğinde, soldan sağa tüm olası oturma düzenlerini listeleyin.

Test 3: Kısıtlarla kod üretimi

Verilen bir dizgede en uzun palindromik alt dizgeyi bulan bir Python işlevi yazın; ancak şu özel gereksinimlerle:

1. Zaman karmaşıklığı O(n²) veya daha iyi olmalıdır

2. Unicode karakterlerini doğru şekilde ele almalıdır

3. Aynı uzunlukta birden fazla palindrom varsa ilk görüleni döndürmelidir

4. Örneklerle birlikte ayrıntılı docstring ekleyin

5. Tip ipuçları ekleyin

6. Kenar durumları ele alın (boş dizge, tek karakter, palindrome yok).

Ayrıca algoritma seçiminizi açıklayın

ve neden karmaşıklık gereksinimini karşıladığını belirtin.

Sonuçlar

Üç model de tüm problemleri doğru çözdü. Performansları şöyleydi:

Qwen3, Claude’dan 10 kat daha uzun sürüyor ve 3–4 kat daha fazla token kullanıyor.

Qwen3’ün yaklaşımı

Her şeyi dikkate alır. Pizza probleminde kesirli dilimlerin mantıklı olup olmadığını sorguladı, matematiğin tam sayılara yuvarlanması gerekip gerekmediğini düşündü, hesaplamaları defalarca doğruladı ve yanıtı kesinleştirmeden önce alternatif yorumları inceledi. 

Boyunca “ya şöyleyse” ve “belki de böyledir” diye düşündüğünü görürsünüz. Oturma probleminde her olasılık için “Ben buraya oturursa Amy nereye gidebilir” şeklinde ilerledi. 

Palindrom çözümü; neden o algoritmayı alternatiflerine tercih ettiğine, Unicode kenar durumlarını nasıl ele aldığına ve ayrıntılı karmaşıklık çözümlemelerine dair derin bir analizle geldi. Sürekli yüksek sesle düşünüp işini tekrar tekrar kontrol eden birini izlemek gibi.

GPT-5’in yaklaşımı

Yapılı ve yöntemlidir. Her problemi ortaya koydu, adım adım ilerledi ve sonuçları doğruladı. Daha az keşif, daha çok icra. 

Oturma bulmacasında önce Emma’yı bir uca yerleştirdi, sonra kuralları kontrol ederek konumları doldurdu. 

Palindrom kodu, algoritma seçimine dair net bir muhakeme ve sağlam dokümantasyonla geldi. Çok geri izleme yapmadan bir planı uygular. Düşünmeyi anlamanız için yeterli ayrıntı verir, ama kendinden sürekli şüphe etmez.

Claude’un yaklaşımı 

Hızlı hareket eder. Çözüm yolunu çabuk belirler ve temizce uygular. Oturma probleminde vakaları (Emma 1. pozisyonda vs 5. pozisyonda) ayırdı ve her birini işledi. Palindrom kodu temiz ve iyi belgeliydi, fakat daha hızlı sonuca vardı. Çalışmasını gösterir ama oyalanmaz. Düşünmeyi görürsünüz, fakat özlüdür.

Pratik çıkarım: Bir çözüme giden her değerlendirmeyi görmek istediğinizde Qwen3’ü kullanın. Ayrıntılı düşünme, modelden öğrenirken veya karmaşık kararları doğrularken yardımcı olur. Hız önemliyse ve her adımı görmeden doğru cevabı bulacağına güveniyorsanız Claude’u kullanın. İki uç arasında bir denge istiyorsanız GPT-5’i tercih edin.

Not: Bu testler üç modelin tüm yeteneklerini tam olarak yansıtmaz. Farklı istemlerle sonuçlarınız değişebilir.

Sonuç

Bu eğitimde, Qwen3 Max Thinking’i nasıl kuracağınızı gösterdim, düşünme modunu farklı problem türlerinde test ettim ve istemleri Qwen3, GPT-5 ve Claude Sonnet 4.5 üzerinden yan yana çalıştıran bir karşılaştırma uygulaması oluşturdum. 

Ana içgörü, her modelin farklı senaryolarda güçlü yönleri olduğudur. Qwen3, ayrıntılı muhakemeye ve her adımı anlamaya ihtiyaç duyduğunuzda öne çıkar. Claude hız ve temiz uygulamada kazanır. GPT-5 ise iki yaklaşımı dengeler.

Kendi problemlerinizle bu modelleri test etmek için karşılaştırma uygulamanızı kullanın. Farklı görevlerle denedikçe, ihtiyaçlarınıza en uygun modelin hangisi olduğuna dair bir sezgi geliştireceksiniz.

Qwen3 ve çok modelli geliştirme konusunda derinleşmek için, birden çok model API’sini yönetmeye yönelik OpenRouter eğitimine göz atın veya çevrimdışı geliştirme için küçük Qwen3 modellerini Ollama ile yerelde çalıştırmayı öğrenin.