Qwen3-Coder-Next’i Yerelde Çalıştırın: Bir Analitik Panoyu Vibe Coding ile Oluşturun

Qwen3-Coder-Next, Qwen ekibinin, temsilci tabanlı programlama ve yerel geliştirici iş akışları için tasarladığı bir açık ağırlıklı kodlama modelidir. Uzun bağlam ve karmaşık çok adımlı görev desteğiyle modern kodlama ve araç kullanımı kıyaslamalarında güçlü performansı korurken verimli kalmak için seyrek uzman karışımı (MoE) tasarımını kullanır.

Qwen3-Coder-Next’i özellikle heyecan verici kılan şey, en üst düzey kapalı modellere kıyasla ne kadar rekabetçi olduğudur. Erken değerlendirmeler, Claude Sonnet 4.5 gibi sistemlere yakın performans seviyelerine ulaşabildiğini gösteriyor; üstelik pahalı barındırılan API’lere bağlı kalmadan, kurulumunuz, gizlilik ve hız üzerinde tam kontrolle yerelde çalıştırabiliyorsunuz.

Kaynak: Qwen/Qwen3-Coder-Next

Bu eğitimde, llama.cpp’yi kaynaktan derleyecek, Qwen3-Coder-Next’i llama.cpp çıkarım sunucusuyla yerelde çalıştıracak, ardından Qwen Code CLI’ye bağlayacağız. Son olarak, basit bir veri analitiği panosunu vibe coding ile oluşturacağız.

Qwen3-Coder-Next Donanım ve Yazılım Önkoşulları

Qwen3-Coder-Next’i yerelde çalıştırmadan önce, llama.cpp’yi derlemek ve GGUF modellerini çalıştırmak için gereken standart derleme araçlarına sahip, çalışan bir Linux geliştirme kurulumuna ihtiyacınız olacak.

Sistem paketlerine ek olarak, aşağıdakilere de sahip olduğunuzdan emin olun:

• Python (>= 3.11) destekleyici betikler ve yerel iş akışları için
• Node.js + npm (Node 20+) Qwen Code CLI’yi kurmak için
• Doğru NVIDIA GPU sürücüleri
• Tam GPU hızlandırması için yapılandırılmış CUDA Toolkit

Sisteminizi güncelleyerek ve temel bağımlılıkları kurarak başlayın:

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y build-essential cmake curl git libcurl4-openssl-devAltyapı:

Eğer CUDA hızlandırması kullanmayı planlıyorsanız, NVIDIA GPU’nuzun düzgün algılandığını doğrulayın:

nvidia-smiAltyapı:

Bizim örneğimizde, NVIDIA RTX 3090 ve 24GB VRAM kullanıyoruz. Qwen3-Coder-Next daha büyük kantizasyonlar için bundan fazla belleğe ihtiyaç duyduğundan, kalan model ağırlıkları otomatik olarak sistem RAM’ine aktarılır; bu da modelin yine de yerelde iyi performansla çalışmasını sağlar.

Qwen3-Coder-Next’i sorunsuz çalıştırmak için donanımınızın yaklaşık şu bellek hedeflerini karşılaması gerekir:

• 46GB RAM / VRAM / birleşik bellek, 4-bit GGUF çıkarımı için önerilir.
• ~85GB bellek, 8-bit varyantlar için gereklidir.

46GB’ınız yoksa, yine de daha küçük kantize sürümleri (örneğin 3-bit) çalıştırabilirsiniz.

Basit bir kural olarak:

Disk + RAM + VRAM ≥ kant boyutu

Kantın tamamı belleğe sığarsa, hızlı yerel performans bekleyebilirsiniz. Aksi halde, model aktarım yaparak yine çalışır ama çıkarım daha yavaş olur.

CUDA Desteğiyle llama.cpp Kurulumu

Qwen3-Coder-Next’i yerelde çalıştırmadan önce hızlı bir çıkarım motoruna ihtiyacımız var. Bugün en popüler seçenek, hafif GGUF çıkarımı ve kolayca çalıştırılabilir yerel sunucu sağlayan llama.cpp’dir.

En hızlı kurulum için, llama.cpp macOS, Linux ve Windows için (CUDA etkin derlemeler dahil) hazır derlemeler sunar. Bunları doğrudan resmi GitHub sürüm sayfasından indirebilirsiniz: Release b7936 · ggml-org/llama.cpp. 

Hazır derlemeyle kurulumda, llama.cpp CLI araçlarını anında çalıştırabilir veya hiçbir şeyi kendiniz derlemeden çıkarım sunucusunu başlatabilirsiniz.

Bu eğitimde, birkaç önemli nedenle hazır derlemelere güvenmek yerine llama.cpp’yi elle derleyeceğiz:

• GitHub deposundan en güncel güncellemeler ve hata düzeltmeleri
• Linux sistemler için optimize edilmiş tam CUDA desteği
• Özel GPU’nuz ve ortamınıza uyarlanmış daha iyi performans
• Yeni kant biçimleri ve model çıktı kalitesindeki son iyileştirmeler için gerekli

En son CUDA iyileştirmeleri ve hata düzeltmeleri dahil olmak üzere, en güncel sürümle çalıştığımızdan emin olmak için resmi llama.cpp kaynak kodunu doğrudan GitHub’dan indirerek başlayalım:

git clone https://github.com/ggml-org/llama.cpp
cd llama.cppAltyapı:

Bu noktada, projeyi sıfırdan derlemek için gereken her şeyi içeren llama.cpp dizininin içinde olmalısınız.

Sırada, CMake ile derleme sistemini yapılandırmak var. Bu adım, gerekli derleme dosyalarını üretir ve CUDA üzerinden GPU hızlandırmayı etkinleştirir:

cmake /workspace/llama.cpp -B /workspace/llama.cpp/build -DGGML_CUDA=ON -DBUILD_SHARED_LIBS=OFFAltyapı:

Şimdi gerçek çıkarım sunucusu ikili dosyasını derliyoruz. Bu bileşen, Qwen3-Coder-Next’i yerelde barındıracak ve kodlama araçları ile CLI entegrasyonları için bir API uç noktası sunacak:

cmake --build /workspace/llama.cpp/build -j --clean-first --target llama-serverAltyapı:

Derleme tamamlandıktan sonra çalıştırılabilir dosyalar build/bin/ dizinine kaydedilir. Bunları ana proje klasöründen daha kolay çalıştırmak için şu şekilde kopyalayabilirsiniz:

cp /workspace/llama.cpp/build/bin/llama-server /workspace/llama.cpp/llama-serverAltyapı:

Qwen3-Coder-Next Modelini İndirme

Artık llama.cpp kurulduğuna göre, sıradaki adım Hugging Face’ten Qwen3-Coder-Next GGUF modelini indirmek.

Başlamadan önce, Hugging Face araçları ve aktarım yardımcılarının buna bağlı olması nedeniyle güncel bir Python kurulumu (>= 3.11) olduğundan emin olun.

Büyük GGUF dosyalarını verimli şekilde indirmek için, Hugging Face Hub istemcisini yüksek hızlı Xet ve transfer arka uçlarıyla birlikte kullanacağız:

pip install -U "huggingface_hub[hf_xet]" hf-xet hf_transferAltyapı:

Şimdi Hugging Face’in optimize edilmiş transfer arka ucunu etkinleştirin:

export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1Altyapı:

Artık Qwen3-Coder-Next’in Unsloth dinamik GGUF sürümünü indirebiliriz. Bu eğitimde özellikle UD-Q4_K_XL kantizasyonunu alacağız.

Bu, şu unsurlar arasında mükemmel bir denge sağladığı için harika bir varsayılan seçimdir:

• Model kalitesi (çok güçlü kodlama performansı)
• Çıkarım hızı (yerel vibe coding iş akışları için yeterince hızlı)
• Bellek verimliliği (RAM aktarımıyla üst düzey tüketici GPU’larına sığar)

Q4 biçimi, modelin 4-bit hassasiyete sıkıştırıldığı anlamına gelir; bu da tam FP16 ağırlıklara göre çok daha hafif olmasını sağlarken etkileyici çıktı kalitesini korur. 

hf download unsloth/Qwen3-Coder-Next-GGUF \
  --local-dir /workspace/models/qwen3-coder-next \
  --include "*UD-Q4_K_XL*"Altyapı:

Komut çalıştıktan sonra model dosyaları yerel dizininize indirilmeye başlayacaktır.

Yüksek hızlı bir ağda bu genellikle yalnızca birkaç dakika sürer. İndirme tamamlandığında, yerel çıkarım için llama-server’a yüklemeye hazır GGUF modeline sahip olacaksınız.

Qwen3-Coder-Next Çıkarım Sunucusunu Çalıştırma

GGUF modeli indirildikten sonra, Qwen3-Coder-Next’i llama-server arka ucu ile yerelde başlatabiliriz. Bu, kodlama araçları ve CLI’ların bağlanabileceği OpenAI uyumlu bir API sunucusunu çalıştırır.

Aşağıdaki komutu çalıştırın:

./llama-server \
  --model "/workspace/models/qwen3-coder-next/Qwen3-Coder-Next-UD-Q4_K_XL.gguf" \
  --alias "Qwen3-Coder-Next" \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8080 \
  --threads 32 \
  --threads-batch 32 \
  --ctx-size 20000\
  --batch-size  1024\ 
  --ubatch-size 256 \
  --jinja \
  --flash-attn on \
  --temp 0.7 \
  --top-p 0.9 \
  --min-p 0.05 \
  --fit on \
  --swa offAltyapı:

Temel Argümanların Açıklaması:

• --model: İndirilen Qwen3-Coder-Next GGUF kontrol noktası yolu
• --alias: API istemcilerinde gösterilen kullanıcı dostu model adı
• --host 0.0.0.0: Sunucuyu tüm ağ arayüzlerinde erişilebilir kılar (uzaktan erişim için kullanışlı)
• --port 8080: Çıkarım API’sini 8080 portunda çalıştırır
• --threads 32: En yüksek verim için 32 CPU iş parçacığı kullanır
• --threads-batch 32: Daha hızlı token üretimi için toplu işlemeyi paralelleştirir
• --ctx-size 20000: Uzun kodlama oturumları için büyük bir bağlam penceresi (~20K token) ayarlar
• --batch-size 1024: Çıkarım sırasında GPU kullanımını iyileştirir
• --ubatch-size 256: Daha akıcı performans için mikro-toplamayı kontrol eder
• --jinja: Talimat tarzı modeller için gereken sohbet şablonlamasını etkinleştirir
• --flash-attn on: Uzun bağlam çıkarımını hızlandırmak için Flash Attention’ı etkinleştirir
• --temp 0.7: Çıktıları odaklı, ancak vibe coding için hâlâ yaratıcı tutar
• --top-p 0.9: Dengeli çeşitlilik için çekirdek örnekleme
• --min-p 0.05: Çok düşük olasılıklı token’ları filtreleyerek daha temiz tamamlama sağlar
• --fit on: Katmanları otomatik olarak VRAM’e yerleştirir ve kalanını RAM’e aktarır
• --swa off: Kaydırmalı pencere dikkatini devre dışı bırakır (tam bağlamlı görevler için daha iyi)

Sunucu başlatıldığında, o terminal penceresinde çalışır durumda bırakın. Ardından, yeni bir terminal sekmesi veya oturumu açın ve sunucuyu durdurmadan API’yi test edin.

Yeni terminalden, kullanılabilir modelleri sorgulayarak her şeyin çalıştığını doğrulayabilirsiniz:

curl http://127.0.0.1:8080/v1/modelsAltyapı:

Sunucu düzgün çalışıyorsa, yanıtta Qwen3-Coder-Next görmelisiniz; bu da yerel çıkarım uç noktanızın kullanıma hazır olduğu anlamına gelir.

Yerel Qwen3-Coder-Next API Uç Noktasına Web Arayüzüyle Erişim

Çıkarım sunucusu çalışır durumdayken, Qwen3-Coder-Next ile yerleşik llama.cpp Web UI üzerinden de doğrudan etkileşime girebilirsiniz.

Tarayıcınızı açın ve şunu ziyaret edin: http://127.0.0.1:8080.

Bu, istemleri hızlıca test edip modelin doğru yanıt verdiğini doğrulayabileceğiniz basit bir ChatGPT tarzı arayüz başlatır.

Örneğin, modele pratik bir şey üretmesini isteyerek başlayın; basit bir Python alım-satım botu gibi.

Birkaç saniye içinde, çalışan kod ve net uygulama adımlarıyla tam bir yanıt alırsınız.

Özellikle etkileyici olan hız. Kurulumumuzda Qwen3-Coder-Next saniyede yaklaşık 44 token üretiyor; bu da yerel kodlamayı gerçek zamanlı vibe coding iş akışları için fazlasıyla hızlı ve son derece akıcı hissettiriyor.

Qwen Code CLI’yi Kurma ve Yapılandırma

Artık yerel çıkarım sunucusu http://127.0.0.1:8080/v1 üzerinde çalıştığına göre, bunu Qwen Code CLI’ye bağlayabiliriz. Bu, yerel Qwen3-Coder-Next modelinizle OpenAI uyumlu API üzerinden konuşan hafif bir terminal tabanlı kodlama asistanı sağlar.

Qwen Code CLI, Node tabanlı bir araçtır; bu yüzden şunlara ihtiyacınız var:

• Node.js 20+
• npm (Ubuntu/Debian’da Node.js ile birlikte otomatik kurulur)

Node.js’i NodeSource üzerinden kurun (doğru sürümü edinmek için önerilir):

sudo apt update
sudo apt install -y curl ca-certificates
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_20.x | sudo -E bash -
sudo apt install -y nodejsAltyapı:

Şimdi Qwen Code CLI’yi global olarak kurun:

npm install -g @qwen-code/qwen-code@latestAltyapı:

Doğru kurulduğunu doğrulayın:

qwen --version Altyapı:

0.9.0Altyapı:

Qwen CLI, OpenAI tarzı ortam değişkenleri bekler. Ona şunları söyleyen basit bir yapılandırma dosyası oluşturacağız:

• Sahte bir API anahtarı kullan (yerelde çalıştığımız için)
• İstekleri llama-server’a, 8080 portundan gönder
• --alias ile ayarladığımız model adını birebir kullan

Yapılandırma dizinini ve .env dosyasını oluşturun:

mkdir -p ~/.qwen
cat > ~/.qwen/.env <<'EOF'
OPENAI_API_KEY="dummy"
OPENAI_BASE_URL="http://127.0.0.1:8080/v1"
OPENAI_MODEL="Qwen3-Coder-Next"
EOFAltyapı:

Şimdi Qwen Code’u başlatın:

qwen Altyapı:

Bu noktada, CLI’niz yerel Qwen3-Coder-Next sunucunuza bağlıdır; yani her istem, barındırılan bir API yerine yerelde çalışır.

Qwen3-Coder-Next ile Analitik Panoyu Vibe Coding

Artık her şey yerelde çalıştığına göre, vibe coding ile Qwen Code CLI kullanarak basit bir analitik panosu oluşturmaya başlayabiliriz.

Önce yeni bir proje klasörü oluşturun ve içine geçin:

mkdir dashboardcd dashboardAltyapı:

Ardından, bu dizinde Qwen CLI’yi başlatın:

qwenAltyapı:

Şimdi modele açık ve basit bir talimat verin; örneğin:

“Sahte verilerle (satışlar, kullanıcılar, gelir, churn) bir HTML analitik panosu oluştur, KPI kartları, etkileşimli bir tablo ve en az bir grafik göster, tarih aralığı ve kategori filtreleri ekle.”

Birkaç saniye içinde Qwen3-Coder-Next gereksinimleri anlar, koda geçmeden önce görevi yapılandırılmış bir plana ayırır.

Kontrol listesini tamamladıktan sonra model, aşağıdakiler dahil tek seferde tam çalışan bir pano üretti:

• index.html
• style.css
• script.js

Tarayıcınızda index.html dosyasını açtığınızda, modern, iyi yapılandırılmış bir pano; temiz stiller, KPI kartları ve gerçekçi yer tutucu metriklerle sizi karşılar. 

Filtreler, tablo etkileşimleri ve indirme seçenekleri kutudan çıktığı gibi sorunsuz çalışır.

Aşağı doğru ilerlerken, pano ayrıca yaklaşık 150 sahte kayıttan oluşan ayrıntılı işlem verilerini de içerir; bu da onu gerçek bir analitik ürün gibi hissettirir.

Her olası görselleştirmeyi üretmese de (örneğin, zaman içinde gelir grafiği iyi bir ek olurdu), yerelde çalışan kantize bir modelin özünde tek seferde işlevsel bir pano üretebilmesi yine de son derece etkileyici. 

Genel olarak, istemden çalışan çıktıya tüm kurulum yalnızca birkaç dakika sürdü.

Son Düşünceler

Dürüst olmak gerekirse, Qwen3-Coder-Next deneyimim biraz karışıktı.

Kâğıt üzerinde, değerlendirmeler onu Claude Sonnet 4.5 gibi sınır düzeyi modellere yakın göstermekte ve 80B MoE kodlama modelini yerelde çalıştırma fikri gerçekten heyecan verici. 

Bu eğitimde, CUDA desteğiyle llama.cpp’yi derledik, Unsloth GGUF kantını indirdik, yerel bir çıkarım sunucusu başlattık ve hatta dakikalar içinde çalışan bir analitik panoyu vibe coding ile oluşturduk. Yerel hız ve tepki verme açısından, özellikle açık ağırlıklı bir kurulum için etkileyiciydi.

Ancak pratikte, bazı kıyaslamaların ima ettiği “Sonnet seviyesinde” güvenilirliği tutarlı biçimde görmedim. Modeli opencode gibi daha karmaşık temsilci ortamlarında kullanmak için birkaç saat harcadım ve araç hataları, kararsız üretimler ve ara sıra döngüye giren çıktılar gibi sorunlarla karşılaştım.

İlginç bir şekilde, daha basit bir iş akışına Qwen Code CLI ile geçtiğimde model çok daha güvenilir hissettirdi. Bu ortamda, doğrudan kodlama görevleri, hızlı prototipleme ve vibe coding oturumları için iyi performans gösterdi. Akıcı, hızlıydı ve yerelde gerçekten keyifliydi.

Benim çıkarımım: Qwen3-Coder-Next kesinlikle denemeye değer; özellikle de bulut API’leri olmadan güçlü bir yerel kodlama asistanı istiyorsanız. Ancak, üretim seviyesinde kodlama temsilcileri için tam bir ikame olarak henüz önermem; llama.cpp ayarlarını hata ayıklamaya, ince ayar yapmaya ve performansı donanımınıza optimize etmeye zaman ayırmaya hazırsanız farklı.

İş akışlarınızda yapay zekâ ile çalışmak hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, Geliştiriciler için Yapay Zekâ Destekli Kodlama kursuna göz atmanızı öneririm.