Choose your path
请提供需要翻译的具体文本内容，并注明目标语言（例如：土耳其语）；我将在严格保留原有结构与技术元素的前提下进行翻译。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Kodlama ve akıl yürütme için, ajan temelli yazılım çalışmaları adına önce DeepSeek V4.1 Flash, kalıcı depo aracıları için Kimi K3, kodla görsel veya belge kanıtlarını harmanlayan mühendislik görevleri için Qwen3.8-Max ve savunmacı güvenlik incelemesi için GLM 5.3 ile başlayın—sonra manşet nitelikler yerine tek bir sabit depo testiyle kazananı seçin.
| Model | Önce şu işler için kullanın | Kodlama ve akıl yürütme göstergesi | Karar notu |
|---|
| DeepSeek V4.1 Flash deepseek-v4.1-flash | Depo onarımı, terminal aracılar, kod üretimi ve görsel hata ayıklama | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; GPQA Diamond: 90.9 | Resmi sonuçlar maksimum-çaba yapılandırması kullanır; üretimde kullanacağınız çaba düzeyinde maliyet ve başarı oranını doğrulayın. |
| Kimi K3 kimi-k3 | Uzun süre çalışan depo aracıları ve arama ağırlıklı mühendislik iş akışları | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; BrowseComp: 91.2 | Rakamlar satıcı bildirimi olup diğer satırlarla birebir aynı değerlendirme ayarlarından gelmeyebilir. |
| Qwen3.8-Max qwen3.8-max | Ekran görüntüleri, PDF’ler, diyagramlar veya video kanıtlarına dayanan kod inceleme/hata ayıklama | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7; PaperBench: 93.0 | Güçlü belge ve terminal sinyalleri, zor depo onarımında aynı sonucu garanti etmez. |
| GLM 5.3 glm-5.3 | Savunmacı kod inceleme, zafiyet keşfi ve güvenlik triyajı | CyberGym: 84.5%; ExploitBench: 54.4% | Güvenlik kıyasları dar bir kullanım alanını destekler; genel kodlama liderliğini kanıtlamaz. |
Bu kısa liste, ilk kararda fiyatı, giriş biçimini ve azami bağlamı bilerek dışarıda bırakır. Bunlar dağıtım kısıtlarıdır; ilk filtre, modelin aynı test iskeleti altında doğru yamalar üretip üretmediği, doğru kontrol akışını izleyip izlemediği, araçları güvenle kullanıp kullanmadığı ve gerekçesini açıklayıp açıklamadığıdır.
DeepSeek V4.1 Flash, bu karşılaştırmada kodlama-öncelikli DeepSeek adaydır. resmi model kartında, maksimum çaba değerlendirmesi Terminal-Bench 2.1’de 90.6, DeepSWE v1.1’de 74.2, NL2Repo-Bench’te 65.4 ve Codeforces derecelendirmesinde 3471 bildirir. Bu sonuçlar, depo onarımı, terminal etkileşimi ve kod tabanı üretimini önce test edilecek doğru iş yükleri yapar. Kendi CI’nızı geçeceğini kanıtlamazlar; bu nedenle yalnızca kod tarzını değil, çalıştırılabilir yamaları ve insan düzeltme süresini puanlayın.
Akıl yürütme için, aynı resmi sürüm reasoning_effort=100 ile GPQA Diamond’da 90.9 ve MathArena Apex’te 65.6 bildirir. Bu, çok adımlı hata ayıklama, hipotez oluşturma ve araç tabanlı incelemeyi destekler; aynı zamanda çaba ayarının her karşılaştırma kaydında yer alması gerektiğini gösterir. Üretimde kullanmayı beklediğiniz daha düşük çaba düzeyinde ikinci bir test çalıştırın; aksi halde kıyas sonucu ile devreye alacağınız gecikme veya maliyet profili farklı sistemleri tarif eder.
Kimi K3, birden çok depo işlemi boyunca planı tutarlı tutması gereken kodlama aracılarında en güçlü adaydır. Yayınlanan göstergeleri arasında TerminalBench 2.1’de 88.3, FrontierSWE’de 81.2 ve ProgramBench’te 77.8 yer alır; aynı model sayfası arama odaklı akıl yürütme için BrowseComp’ta 91.2 ve DeepSearchQA’da 95.0 raporlar. İnceleme, düzenleme, çalıştırma ve başarısız bir girişimden kurtarma gerektiren bir görevle test edin. Yüksek bir puan faydalı kanıttır, ancak uzun koşu boyunca kısıtları koruyup korumadığını yalnızca kendi aracı iskeletiniz gösterebilir.
Qwen3.8-Max, kodlamanın kaynak metnin ötesine dayandığı durumlarda en ilgilidir. Terminal-Bench 2.1’de bildirilen 86.6 güçlü terminal yürütmesini gösterirken, SWE-bench Pro’daki 67.7 depo onarımında daha zorlu bir tavana işaret eder. PaperBench’te 93.0 ve IFBench’te 82.8, kodu belgeler, ekran görüntüleri, diyagramlar veya ayrıntılı talimatlarla birleştiren görevlere yönelik durumu güçlendirir. Kanıta dayalı hata ayıklama için kullanın, ancak yama doğruluğunu ve test sonuçlarını ayrı kabul kontrolleri olarak tutun.
GLM 5.3, genel bir kodlama kazananı değil, uzmanlaşmış bir güvenlik-akıl yürütme adayıdır. CyberGym’de bildirilen 84.5% ile ExploitBench’teki 54.4% açık bir desene işaret eder: zafiyet keşfi, güvenilir istismar tamamlama gücünden daha güçlüdür. Bu da savunmacı kod inceleme, saldırı yüzeyi haritalama ve veri akışı izlemeyi doğru ilk testler yapar. Benzer depo-kodlama kanıtları mevcut olana kadar bu güvenlik sonuçlarını sıradan özellik geliştirmeye genellemeyin.
Aşağıdaki sayılar kodlama, akıl yürütme veya güvenlik hakkında dar soruları yanıtlar. Satıcılar farklı iskeletler, istemler, araç iskeletleri ve akıl yürütme ayarları kullandığı için tek bir evrensel liderlik tablosu oluşturmazlar. Her sonucu bir test vakası tasarlamak için kullanın, ardından kendi ortamınızda kabul edilen yamaları ve doğrulanmış açıklamaları karşılaştırın.
| Model | Kodlama kanıtı | Akıl yürütme kanıtı | Faydalı yorum |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | Terminal-Bench 2.1: 90.6; DeepSWE v1.1: 74.2; NL2Repo-Bench: 65.4 | GPQA Diamond: 90.9; MathArena Apex: 65.6 | Önce ajan temelli kodlama ve çok adımlı hata ayıklama için test edin; her çalıştırmada reasoning_effort’u kaydedin. |
| Kimi K3 | TerminalBench 2.1: 88.3; FrontierSWE: 81.2; ProgramBench: 77.8 | BrowseComp: 91.2; DeepSearchQA: 95.0 | Plan sürekliliğinin önemli olduğu uzun süreli depo ve arama iş akışlarını test edin. |
| Qwen3.8-Max | Terminal-Bench 2.1: 86.6; SWE-bench Pro: 67.7 | PaperBench: 93.0; IFBench: 82.8 | Kodu belgeler veya görsel kanıtlarla birleştiren mühendislik görevlerini test edin. |
| GLM 5.3 | CyberGym: 84.5% | ExploitBench: 54.4% | Savunmacı zafiyet analizi için kullanın; keşif gücü istismar güvenilirliğini ima etmez. |
Her modeli aynı sistem istemi, depo anlık görüntüsü, araç şeması, zaman aşımı, yeniden deneme kuralı ve kabul testi ile çalıştırın. Test yalnızca bu kontrollerle ilgiliyse, model-özgü akıl yürütme kontrollerini belgelenen varsayılanlarda tutun.
Her görev için geçiş/başarısızlık, insan düzeltmeleri, giriş jetonları, çıktı ve akıl yürütme jetonları, gecikme, yeniden denemeler ve toplam maliyeti yakalayın. En düşük jeton fiyatına sahip model, daha fazla yeniden deneme veya inceleme gerektiriyorsa yine de daha pahalı olabilir.
Fiyatlar 14 Eylül 2026’da kontrol edilmiştir. Aşağıdaki oranlar 1M jeton başına güncel CometAPI fiyatlarıdır. Örnek, önbellek isabetleri, yeniden denemeler, araç ücretleri, vergiler veya hesaba özel indirimler olmadan 100K giriş jetonu ve 10K çıkış jetonunu kullanır. CometAPI, bu rotalar için görüntülenen resmi fiyata karşı %20 indirim listeler; DeepSeek V4.1 Flash ayrıca hafta içi 01:00–04:00 ve 06:00–10:00 UTC’de 2× istek çarpanı alabilir.
| Model | Giriş / 1M | Çıkış / 1M | 100K giriş + 10K çıkış |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V4.1 Flash | $0.12 | $0.48 | $0.0168 |
| GLM 5.3 | $1.12 | $3.528 | $0.1473 |
| Qwen3.8-Max | $1.60 | $4.80 | $0.2080 |
| Kimi K3 | $2.40 | $12.00 | $0.3600 |
Kontrol edilen taban oranlarda, DeepSeek V4.1 Flash bu karşılaştırmada örnek iş yükü için $0.0168 ile en ucuz rotadır. Eşleşen bir 2× hafta içi penceresi bu örneği $0.0336’ya yükseltir. Sıralama yine de kabul oranının arkasındadır: daha ucuz bir istek, daha fazla başarısız yama, yeniden deneme veya inceleme yaratıyorsa daha ucuz iş değildir.
Faydalı bir üretim metriği şudur:
Kabul edilen görev başına maliyet = model jetonları + araç çağrıları + yeniden denemeler + yedek harcama + insan inceleme maliyeti.
CometAPI, dört modelden oluşan kısa listeye tek bir API anahtarı, tek bir OpenAI uyumlu temel URL—https://api.cometapi.com/v1—ve tek bir faturalama iş akışı verir. Bu, aynı kodlama-ve-akıl-yürütme iskeletini her rotaya karşı dört sağlayıcı entegrasyonu sürdürmeden çalıştırmayı pratik hale getirir.
https://api.cometapi.com/v1. olarak ayarlayın.deepseek-v4.1-flash, kimi-k3, qwen3.8-max ve glm-5.3 arasında değiştirirken görevi, depo anlık görüntüsünü, kabul testlerini ve istek şeklini sabit tutun. Her sonuçla birlikte modele özgü akıl yürütme ayarlarını ve araç davranışını kaydedin./v1 ekleyin ve güncel model kimliğini katalogdan birebir kopyalayın.Çoğu geliştirici ekibi için, DeepSeek V4.1 Flash resmi sürümünün güçlü terminal, depo ve akıl yürütme sonuçları yayınlaması nedeniyle ilk genel kodlama-ve-akıl-yürütme testidir. Plan sürekliliği başlıca risk olduğunda Kimi K3’ü, mühendislik kanıtları belgelere veya görsel girdilere dayandığında Qwen3.8-Max’i ve görev savunmacı güvenlik analizi olduğunda GLM 5.3’ü ekleyin.
Açık ağırlık bir tedarik şartı ise, DeepSeek V4.1 Flash yayınlanmış bir kontrol noktası ve MIT lisansına sahiptir. Kimi K3, Qwen3.8-Max ve GLM 5.3’ü, dağıtmayı düşündüğünüz tam kontrol noktası ve lisans yayın günü bağımsız olarak doğrulanana kadar barındırılan karşılaştırma rotaları olarak değerlendirin.
Geniş bir kodlama-ve-akıl-yürütme değerlendirmesi için DeepSeek V4.1 Flash ile başlayın, uzun süreli depo aracılarında Kimi K3’ü, kanıta dayalı çok modlu mühendislikte Qwen3.8-Max’i ve savunmacı güvenlik incelemesinde GLM 5.3’ü kullanın. En iyi üretim rotası, sabit depo testlerinizi en az düzeltme ile geçen modeldir.
14 Eylül 2026 itibarıyla, DeepSeek V4.1 Flash bu karşılaştırmada en düşük yayınlanmış CometAPI taban oranlarına sahiptir. Hafta içi zamana bağlı çarpanlar, fiili istek maliyetini değiştirebilir; dağıtımdan önce canlı model sayfasını kontrol edin.
CometAPI üzerinde barındırılan API erişimi doğrulanmıştır, ancak indirilebilir bir kontrol noktası ve lisans 26 Ağustos 2026 tarihinde bu yazı için doğrulanmamıştır. Bu yapıtlar yayınlanana kadar kendi kendine barındırılabilir olarak etiketlemeyin.
Açık ağırlık sürümü duyuruldu, ancak mevcut CometAPI sayfası kamuya açık yapıtın planlandığını belirtiyor. Ağırlıklar ve lisans doğrulanana kadar API ile erişilebilir olarak değerlendirin ve kendi barındırmayı bekleme listesinde tutun.
DeepSeek V4.1 Flash metin ve görsel kabul eder, Qwen3.8-Max ise metin, görsel, PDF ve video girişi için listelenmiştir. Bu yetenekleri yalnızca kodlama görevi gerçekten görsel veya belge kanıtına bağlı olduğunda kullanın; üretim desteğini belgelemeye geçmeden önce tam CometAPI rotasını test edin.
Genellikle evet. CometAPI temel URL’sini ve API anahtarını koruyun, ardından model değerini değiştirin. Üretim öncesi model-özgü parametreleri, çok modlu yükleri, akıl yürütme kontrollerini ve araç davranışını yeniden test edin.
Açık ağırlık, eğitilmiş parametrelerin belirli bir lisans altında indirilebilir olduğu anlamına gelir. Açık kaynak, eğitim kodu, veri bilgisi ve tekrarlanabilirliği de içerebilen daha geniş bir iddiadır. Pazarlama ifadelerine güvenmek yerine gerçek kontrol noktası ve lisansı doğrulayın.