2026 Yapay Zeka Kodlama Arenası Lider Tablosu

Kodlama Lider Tablosu

Aşağıdaki her model, gerçek geliştiricilerin hangi modelin daha iyi kod yazdığını seçtiği kör kafa kafaya karşılaştırmalar yoluyla Kodlama Arenası'nda test edilmiştir. Bu, 6 Şubat 2026 — arenanın şimdiye kadar ürettiği en çeşitli ve rekabetçi anlık görüntü, dört kıtaya yayılan 12 organizasyon ve 60 model ile.

Anthropic'in Dörtlü Taç Kilidi

Bu modelleri günlük olarak kullanmanın nasıl bir şey olduğu konusunda dürüst olayım. Düşünme modundaki Claude Opus 4.5, riskler en yüksek olduğunda — dağıtılmış bir sistemin karmaşık bir yeniden düzenlemesi, elli dosyada dalgalanacak mimari bir karar — ulaştığım model olmaya devam ediyor. Sadece kod üretmez. Sonuçlar hakkında akıl yürütür. Bir saat boyunca bakıp göremediğim eşzamanlı Go kodundaki bir yarış durumunu tanımladığını izledim. Bu tür bir mimari farkındalık, #1 numarayı tutmasının ve yakın zamanda bu pozisyonu bırakmasını beklemememin nedenidir.

Bu ayın asıl hikayesi, #2 numarada sahneye çıkan Claude Opus 4.6. Bu bir düşünme varyantı değil — standart mod ve şimdiden geçen ayın 2.si olan (Sonnet 4.5 Thinking, şimdi #3) modelden daha iyi performans gösteriyor. İlk testlerimde, 4.6 belirsiz gereksinimleri ele almada belirgin şekilde daha iyi bir performans gösteriyor. Spesifikasyonunuz yetersiz olduğunda — ki gerçek dünyada her zaman öyledir — 4.6 daha keskin açıklayıcı sorular sorar ve daha savunulabilir varsayımlar yapar. Anthropic'in bu iterasyonda ham üretim hızından ziyade çıkarım kalitesine odaklandığı görülüyor ve arena sonuçları bunu doğruluyor.

Dikkate değer bir model: düşünme varyantları, düşünmeyen muadillerinden tutarlı bir şekilde daha iyi performans gösteriyor. Opus 4.5 Thinking (#1)'e karşı düşünmeyen (#4). Sonnet 4.5 Thinking (#3)'e karşı düşünmeyen (#9). Opus 4.1 Thinking (#7)'ye karşı düşünmeyen (#12). Akıl yürütme maliyeti — genellikle yanıt başına 3 ila 8 saniye ek süre — karmaşık görevler için anlamlı derecede daha iyi koda dönüşür. İş akışınız gecikmeyi absorbe edebiliyorsa, düşünme modu neredeyse her zaman buna değer. Ancak Claude 4.6'nın düşünme modu olmadan #2 numaraya ulaşması, Anthropic'in aradaki farkı yalnızca mimari yoluyla kapattığını gösteriyor — ve bu teknolojinin nereye gittiğini izleyen herkes için daha ilginç gelişme bu.

Anthropic buradan nereye gidiyor? Bu iterasyon hızında — kabaca her 6 ila 8 haftada bir önemli sürüm — 2. çeyrek bitmeden bir Claude 4.7 veya yeni bir Sonnet varyantı beklerdim. İyileştirme eğrisi devam ederse, soru Anthropic'in #1'i tutup tutmayacağı değil. Başka birinin ilk 3'ü kırıp kıramayacağı.

Moonshot Partiyi Basıyor

Bunun geldiğini görmedim. Moonshot, Kimi K2 varyantlarının 20'ler ve 30'lar civarında dolaştığı kodlama arenasında aylardır yetkin ama dikkat çekmeyen bir varlıktı. Sonra K2.5 düştü ve temel bir şeyin değiştiği hemen anlaşıldı. Onu standart bataryamdan geçirdim — karmaşık durum yönetimine sahip bir React bileşeni, bir Rust sahiplik bulmacası, üç birleştirilmiş tabloda bir SQL sorgu optimizasyonu — ve sonuçlar şaşırtıcıydı. K2.5 Instant'ın yanıt kalitesi, üretmesi iki kat daha uzun süren modellerle rekabet etti ve düşünme varyantı, geçen aya kadar yalnızca Claude'dan tutarlı bir şekilde gördüğüm türden sistematik akıl yürütmeyi gösterdi.

K2.5'i özellikle ilginç kılan şey, #6 numarada oturan "anlık" (instant) varyanttır. Düşünme modlarının üst sıralara hakim olduğu bir çağda, işte akıl yürütme maliyeti olmadan ilk 10 performansına ulaşan bir model. Gecikmeye duyarlı iş akışları için — otomatik tamamlama, satır içi öneriler, hızlı yineleme döngüleri — bu önemli bir farklılaştırıcıdır. Boru hatlarına birden fazla model entegre eden geliştiriciler not almalı: K2.5 Instant, şu anda mevcut olan yüksek kaliteli kod üretimine giden en hızlı yol olabilir.

Moonshot'ın yörüngesi, bahara girerken en yakından izlediğim şey. Eğer K2.5 bu kadar iyiyse, K3 podyumu gerçekten tehdit edebilir. Şirketin araştırma hızı, eğitim yaklaşımlarında verimli bir damara ulaştıklarını gösteriyor ve sonuçlar şu anda Anthropic dışındaki diğer tüm laboratuvarlardan daha hızlı birleşiyor. Kodlama görevleri için Çin yapay zeka laboratuvarlarını ikinci sınıf olarak görmezden gelen geliştiriciler için — ve altı ay önce ben de onlardan biriydim — ön kabullerinizi güncelleme zamanı.

Google, xAI ve OpenAI: Orta Masa Savaşı

Bir yıl önce bana 2026'nın başlarında #5 ile #20 arasındaki pozisyonlar için hangi laboratuvarların savaşacağını sorsaydınız, size vereceğim liste bu olmazdı. Yine de işte buradayız: dünyanın en iyi kaynaklara sahip üç yapay zeka organizasyonu şiddetli bir orta masa rekabetine kilitlenmişken, Pekin'den bir girişim onların önünde iki koltuk işgal ediyor.

Gemini 3 Pro #5 numarayı tutuyor ve hala kodlama işleri için hafife alındığını düşünüyorum. Google'ın modeli her zaman çok dilli (polyglot) görevlerde en güçlüsü olmuştur — aynı konuşma içinde minimum bağlam karışıklığı ile Python, TypeScript ve SQL arasında geçiş yapmak gibi. #11 ve #13'teki Flash varyantları, hızlı iskele (scaffolding) kurulumu için benim tercihim olmaya devam ediyor. Prototip oluştururken ve beş dakika içinde üç farklı uygulamaya ihtiyacım olduğunda, Flash'ın hız avantajı somuttur ve kalite tavanı yineleme için yeterince yüksektir. Google'ın zirvede eksik olan yanını, günlük iş akışlarında önemli olan pratik çok yönlülükle telafi ediyor.

Grok 4.1 Thinking #10 numarada, bu arenadaki en az takdir edilen modeldir. xAI farklı bir kişiliğe sahip bir şey inşa etti: minimum giriş, istenmeyen mimari dersleri yok, sadece temiz çalıştırılabilir kod. Tasarım kararlarımı zaten verdiğimde ve sadık bir uygulamaya ihtiyacım olduğunda, Grok, odayı okuyan bir eş programcı (pair programmer) gibi hissettiren bir verimlilikle teslimat yapar. İlk 60'ta dört xAI modeli, her biri kendi nişini tutarlı bir şekilde vuruyor.

Küresel Laboratuvar Devrimi

İlk 10'dan uzaklaşın ve hikaye tek bir modelden daha büyük bir şeye dönüşür. En az altı ülkeden on iki farklı organizasyon artık rekabetçi kodlama yapay zekası sunuyor. Bu on sekiz ay önce düşünülemezdi ve model seçimi hakkında nasıl düşünmemiz gerektiğine dair her şeyi değiştiriyor.

DeepSeek, #27'de V3.2 Exp Thinking liderliğinde ilk 60'a sekiz model yerleştiriyor. Stratejileri açıkça hacim ve çeşitlilik: farklı kullanım durumları ve maliyet noktaları için standart, düşünme, deneysel ve terminus varyantları. API bütçelerini ölçekli yöneten ekipler için DeepSeek'in maliyet-performans oranı endüstrideki en iyi oran olmaya devam ediyor. V3.2 ailelerini toplu kod üretimi ve otomatik test iskeleleri için kapsamlı bir şekilde kullandım — yüksek hacimde tutarlı kaliteye ihtiyaç duyduğunuz ve premium ücretler ödemenin bütçeyi sarsacağı görevler. V3.2 serisi bu iş akışlarını güvenilir bir şekilde ele alır ve ölçekteki bu güvenilirlik kendi başına bir mükemmellik biçimidir.

Alibaba'nın Qwen ailesi farklı bir nedenden dolayı büyüleyici. İlk 60'ta yedi model, ancak asıl yenilik çeşitlilikte: Genel kodlama için Qwen3-Max, #54'te amaca yönelik bir kodlama uzmanı olarak Qwen3 Coder ve #40 ve #50'de sadece metin tabanlı bir kodlama arenasında yarışan bir vizyon-dil modeli olan Qwen3-VL. Bu son nokta dikkat çekmeyi hak ediyor. Kod üretirken diyagramları, ekran görüntülerini ve UI maketlerini okuyabilen çok modlu modeller, yapay zeka destekli geliştirmenin bir sonraki sınırını temsil ediyor. Bir tasarımcı size bir Figma ekran görüntüsü verip "bunu yap" dediğinde, hedefi görebilen bir model, yalnızca metin açıklamasını okuyabilen bir modele göre yapısal bir avantaja sahiptir. Alibaba bu yeteneği zaten sunuyor.

Z.ai'nin GLM-4.7'si #20'de sessizce etkileyici, ilk 60'a yayılan üç modelle. Baidu'nun ERNIE 5.0-0110'u #18'de sağlam duruyor ve geçen ayki çıkışın bir tesadüf olmadığını doğruluyor. Ve sonra jokerler var: #25'te Meituan'ın LongCat'i — evet, yemek teslimat platformu — ve listeyi #60'ta kapatan Xiaomi'nin Mimo V2 Flash'ı. Bir telefon üreticisi küresel ilk 60'a giren bir kodlama modeli piyasaya sürdüğünde, endüstrinin rekabet dinamikleri temelden değişmiştir. Giriş engelleri düşüyor ve yetenek havuzu küresel.

Bu İş Nereye Gidiyor

Bu lider tablolarını bükülme noktalarını tanıyacak kadar uzun süredir takip ediyorum ve Şubat 2026 bunlardan biri. İşte verilerin önümüzdeki altı ay hakkında bize ne söylediğine dair inancım.

Düşünme modları vazgeçilmez olacak. İlk 15 modelin sekizi açıkça "düşünme" veya "akıl yürütme" varyantlarıdır. Performans primi, her iki modu da sunan her model ailesinde tutarlı ve ölçülebilirdir. 2026 ortasına kadar, düşünmeyen varyantların — Claude 4.6 ve K2.5 Instant gibi yalnızca mimari yoluyla düşünme düzeyinde kaliteye ulaşan modellerin dikkate değer istisnası dışında — büyük ölçüde ilk 20'den kaybolmasını bekliyorum. Araçlarınız akışlı düşünme token'larını desteklemiyorsa, yükseltme zamanı gelmiştir.

Yetenek farkı sıkışıyor. #1'den #60'a kadar olan fark 90 puandır — yaklaşık %6. Bu listedeki her model üretim kodu gönderebilir. Anlamlı farklar, ham yetenekten ziyade giderek daha fazla uzmanlaşma, hız, maliyet ve ekosistem uyumu ile ilgilidir. Bu geliştiriciler için harika bir haber: model seçiminiz, onu iş akışınıza ne kadar iyi entegre ettiğinizden daha az önemlidir. Kazanan strateji "en iyi" modeli seçmekten ziyade, her görev için doğru modeli kullanan bir boru hattı inşa etmekle ilgilidir.

Uzmanların Karışımı (Mixture-of-Experts - MoE) verimlilik savaşını kazanıyor. Qwen3-235B-A22B ve Qwen3-Next-80B-A3B gibi modeller, her sorgu için yalnızca bir kısmını etkinleştirirken yüz milyarlarca parametre sayısı sunar. Bu mimari, daha küçük laboratuvarların kalitede devlerle rekabet etmesine izin verirken, çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde düşük tutar. Seyrek mimariler için eğitim teknikleri olgunlaştıkça sıralamalarda tırmanan daha fazla MoE modeli izleyin. Bir sonraki #1 model en büyüğü olmayabilir — hangi parametreleri etkinleştireceği konusunda en akıllısı olabilir.

Moonshot izlenmesi gereken yörüngedir. Geçtiğimiz üç ayda hiçbir laboratuvar Moonshot kadar hızlı gelişmedi. K2'den K2.5'e sıçrama, genellikle iki kat daha uzun süren türden bir nesilsel sıçramayı temsil eder. Araştırma boru hatları bu hızda devam ederse, Q2 veya Q3'teki bir K3 sürümü podyumu gerçekçi bir şekilde zorlayabilir. Onlar 2026'nın sürpriz atı.

Vizyon-dil modelleri çizgiyi bulanıklaştıracak. Qwen3-VL zaten sadece metin tabanlı bir kodlama arenasında yarışıyor ve saygın bir şekilde yer alıyor. Geliştirme giderek metin spesifikasyonlarının yanı sıra maketleri, tel kafesleri ve ekran görüntülerini okumayı içerdiğinden, her iki modaliteyi de doğal olarak işleyen modeller yapısal bir avantaja sahip olacaktır. Bu, çoğu geliştiricinin henüz iş akışlarına entegre etmediği gelişmekte olan bir yetenektir ve bunu yapanlar ön uç ve tam yığın çalışmalarında gerçek bir avantaja sahip olacaklardır.

Kodlama Araç Setiniz, Yeniden İnşa Edildi

İki yıllık günlük kullanım ve yapay zeka ile birlikte yazılan binlerce commit'ten sonra, bu ayın verilerinin yalnızca güçlendirdiği bir kalıba yerleştim: en iyi geliştiriciler tek bir model seçmez — bir repertuar oluştururlar. Mevcut manzaraya dayanarak benimkini nasıl tahsis edeceğim aşağıdadır.