Llama vs Qwen: Meta ve Alibaba Açık Modelleri

Meta'nın Llama'sı ve Alibaba'nın Qwen'i

Llama, Meta'nın açık ağırlıklı yapay zeka model ailesidir. Qwen ise Alibaba'nın geliştirdiği model ailesidir. Her ikisi de Hugging Face üzerinden indirilebilir modeller sunar ve yapay zekayı kendi donanımında çalıştırmak isteyen geliştiriciler tarafından yaygın olarak kullanılır. Ancak iki aile 2025'ten bu yana farklı yollar izledi: Meta'nın en yeni Llama sürümü hâlâ Nisan 2025 çıkışlı Llama 4 iken, Qwen bazıları açık ağırlıklı, bazıları ise yalnızca barındırılan servis olarak yeni nesiller sunmaya devam etti.

Bu sayfada, Ekim 2026 itibarıyla iki aileyi karşılaştırıyoruz. Sitemiz yalnızca Llama modellerini çalıştırır; Qwen modelleri sohbetimizde yer almamaktadır.

Bir bakışta Llama ve Qwen karşılaştırması

	Llama 4	Qwen (3.6 açık, 3.7 barındırılan)
Geliştirici	Meta	Alibaba
En son açık ağırlıklar	Llama 4 Scout ve Maverick (Nisan 2025)	Qwen3.6-35B-A3B ve Qwen3.6-27B (Nisan 2026)
En son barındırılan modeller	Daha yeni bir Llama yok	Qwen3.7 Max, Plus ve Flash (Mayıs–Temmuz 2026)
Girdi türleri	Metin ve görseller	Qwen3.6: metin, görsel ve video; Qwen3.7 modele göre değişir
Bağlam penceresi	Scout 10M, Maverick 1M (model kartları)	Qwen3.6-27B: yerel olarak 262.144, yaklaşık 1M'a kadar genişletilebilir
Düşünme modu	Ayrı bir mod yok	Qwen3.6 varsayılan olarak düşünür; kapatılabilir
Lisans	Llama 4 Community License	Qwen3.6 açık modelleri için Apache 2.0
1M token başına API fiyatı (girdi / çıktı)	Maverick $0.1875 / $0.6525; Scout $0.10 / $0.30	Qwen3.7 Flash $0.03 / $0.13; Plus $0.32 / $1.28; Max $1.475 / $4.425

Fiyatlar OpenRouter Ekim 2026 liste fiyatlarıdır.

Açık modeller: Llama 4 ve Qwen3.6

Qwen'in en yeni açık ağırlıklı modelleri, Nisan 2026'da Apache 2.0 lisansıyla yayımlanan Qwen3.6-35B-A3B ve Qwen3.6-27B'dir. Qwen3.6-27B model kartı; görsel kodlayıcıya sahip 27 milyar parametreli bir dil modelini, yaklaşık bir milyona genişletilebilen 262.144 token'lık yerel bağlamı ve kodlama ile ajan odaklı görevlere olan yatkınlığını öne çıkarır. Model kartındaki örnekler görsel ve video girdilerini de içerir. Model varsayılan olarak yanıt vermeden önce düşünür; geliştiriciler doğrudan yanıtlar için bu özelliği kapatabilir.

Llama 4 Scout ve Maverick, her biri 17 milyar aktif parametreye ve sırasıyla 109 milyar ile 400 milyar toplam parametreye sahip uzmanlar karması (MoE) modelleridir. Metin ve görselleri işler, resmi olarak 12 dili destekler ve Ağustos 2024'e kadar uzanan eğitim verilerine sahiptir. Qwen3.6'dan bir yıl daha eskidirler ve düşünme modları bulunmaz.

Pratikteki temel fark boyuttur. Qwen3.6-27B, Llama 4 Scout'a göre indirme boyutu açısından çok daha küçüktür; bu sayede standart donanımlara daha kolay sığar ve daha günceldir. Llama 4, özellikle Maverick ile çok daha yüksek bir toplam kapasiteye sahiptir ancak kendi başınıza çalıştırmak için güçlü bir donanım gerektirir.

Barındırılan modeller: Qwen3.7

Alibaba'nın en yeni Qwen3.7 modelleri API'ler üzerinden sunulur. OpenRouter üzerinde Qwen3.7 Max, metin ve ajan görevleri için amiral gemisi konumundadır; Qwen3.7 Plus daha uygun bir fiyata görsel girdi desteği ekler; Qwen3.7 Flash ise metin, görsel ve videoları kabul eden düşük maliyetli bir modeldir. Üç model de 1.000.000 token'lık bağlam penceresiyle listelenmiştir. Qwen3.7 için indirilebilir açık ağırlıklar bulunmamaktadır. Meta tarafında ise bunlarla karşılaştırılabilecek daha yeni bir barındırılan Llama modeli yoktur: Meta'nın kendi Llama API önizlemesi Temmuz 2026'da kapandı ve daha yeni modelleri Muse adını taşıyor; bu modeller de sohbetimizde yer almamaktadır.

Lisanslama

Qwen3.6 açık modellerinde kullanılan Apache 2.0, bildirimleri korumak dışında çok az koşul içeren standart bir açık kaynak lisansıdır. Llama 4 Community License da ticari kullanıma izin verir; ancak kabul edilebilir kullanım politikasını, "Built with Llama" atfını, ince ayar yapılmış modeller için adlandırma kuralını, 700 milyon aylık aktif kullanıcı sınırını ve çok modlu modeller için AB kısıtlamasını şart koşar. Ayrıntılar için sade dille lisans rehberimize göz atabilirsiniz. Minimum hukuki yükümlülük isteyen şirketler için Qwen'in açık modelleri daha yalındır.

Diller

Llama 4 resmi olarak 12 dili destekler: Almanca, Arapça, Endonezce, Fransızca, Hintçe, İngilizce, İspanyolca, İtalyanca, Portekizce, Tagalogca, Tayca ve Vietnamca. Qwen de pek çok dilde yaygın şekilde kullanılır. Diliniz ne olursa olsun en güvenilir test oldukça basittir: Her iki modele de ilgili dilde gerçek görevler verin ve yanıtları karşılaştırın. Sitemizdeki sohbet üzerinden bunu Llama ile ücretsiz olarak yapabilirsiniz.

Maliyet

Barındırılan modellerde, 1 milyon token başına $0.03 girdi ve $0.13 çıktı maliyetiyle Qwen3.7 Flash, listelenen en yetenekli ve en uygun fiyatlı modeller arasındadır. $0.10 ve $0.30 maliyetindeki Llama 4 Scout ile $0.1875 ve $0.6525 maliyetindeki Maverick; Qwen3.7 Flash ile $0.32 ve $1.28 olarak listelenen Qwen3.7 Plus arasında yer alır (OpenRouter Ekim 2026 liste fiyatları). Düşünme modlarının her yanıta fazladan token eklediğini ve bunun gerçek maliyeti etkilediğini unutmayın. Her iki ailenin açık modellerini kendi donanımınızda çalıştırmanın ise token başına herhangi bir maliyeti yoktur.

Pratikte nasıl karar verilmeli?

İhtiyaç duyduğunuz birkaç gerçek görevi belirleyin ve bunları her iki model ailesinde de deneyin. Kendi sunucunuzda barındırmayı planlıyorsanız donanımınızda Qwen3.6-27B ile Llama 4 Scout'u karşılaştırın ve her birinin bellek kullanımını inceleyin. Bir API kullanacaksanız Llama 4 ile Qwen3.7 Flash ve Plus'ı kalite ve yanıt başına maliyet açısından karşılaştırın; düşünme modlarının ek token ürettiğini aklınızda bulundurun. Ayrıca lisans şartlarını ürününüzü sunma yönteminizle karşılaştırarak kontrol edin.

Şu durumlarda Llama'yı tercih edin:

Düşünme aşaması olmadan hızlı ve doğrudan yanıtlar istiyorsanız;
Ollama ve LM Studio gibi araçlarda Meta'nın kanıtlanmış uzun vadeli ekosistem desteğine ihtiyaç duyuyorsanız;
Llama 4'ün desteklediği 12 dilden birinde çalışıyorsanız;
Hemen şimdi çevrim içi ortamda ücretsiz sohbet etmek istiyorsanız (bunu sitemizde yapabilirsiniz).

Sohbetimizde Llama 4 Maverick'i deneyin

Şu durumlarda Qwen'i tercih edin:

Apache 2.0 lisansı altında daha güncel bir açık ağırlıklı model istiyorsanız;
Görselleri işleyebilen daha küçük bir modele ya da video işleme desteğine ihtiyaç duyuyorsanız;
Zorlu problemler için düşünme moduna ihtiyaç duyuyorsanız;
Qwen3.7 Flash ile son derece düşük API maliyetleri hedefliyorsanız.

Ayrıca Llama vs DeepSeek ve Llama vs Mistral karşılaştırmalarımızı inceleyebilir veya Llama 4 Scout hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

Sıkça Sorulan Sorular

Qwen açık kaynaklı mı?

Qwen3.6 açık modelleri Apache 2.0 lisansını kullanır. Daha yeni olan Qwen3.7 modelleri ise API'ler üzerinden sunulmaktadır ve indirilebilir açık ağırlıkları bulunmamaktadır.

Llama mı yoksa Qwen mi daha yeni?

Qwen daha yenidir. Açık Qwen3.6 modelleri Nisan 2026, barındırılan Qwen3.7 modelleri ise 2026 ortası çıkışlıdır; Llama 4 ise Nisan 2025'te yayımlanmıştır.

Llama.Online sohbetinde Qwen kullanabilir miyim?

Hayır. Sohbetimizde yalnızca Llama modelleri çalışır. Qwen modelleri burada sunulmamaktadır.

Kendi bilgisayarımda hangisi daha iyi çalışır?

Qwen3.6-27B, Llama 4 Scout'a göre çok daha küçüktür; bu nedenle daha geniş bir cihaz yelpazesine uygundur. Llama tarafında ise yerel kullanım için en pratik seçenek Llama 3.1 8B'dir.