Qwen (Qwen (Alibaba Dil Modeli Ailesi))

Qwen, Alibaba tarafından geliştirilen ve QwQ'nun da parçası olduğu açık kaynaklı büyük dil modeli ailesidir.

Qwen (telaffuz: "Chwen"), Alibaba Group'un DAMO Academy birimi tarafından geliştirilen açık kaynaklı büyük dil modelleri ailesidir. 2023 yılında kamuoyuyla paylaşılan Qwen serisi, hem yoğun (dense) hem de Mixture-of-Experts (MoE) mimarileri kullanarak metin anlama, kod üretimi, matematiksel akıl yürütme ve çok modlu (görüntü, video, ses) işleme yetenekleri sunar. 2026 itibarıyla en güncel modeller Qwen3.7 Max ve Qwen3.7 Plus olup 1 milyon token bağlam penceresi sunmaktadır. Qwen serisi; karmaşık problemler için adım adım düşünen "düşünme modu" (thinking mode) ile hızlı yanıt gerektiren görevler için "diyalog modu" (non-thinking mode) arasında geçiş yapabilme özelliğine sahiptir. Qwen ailesi kapsamında özellikle akıl yürütme odaklı QwQ modelleri, kod yazmaya özel Qwen-Coder, görsel algılama için Qwen-VL, ses işleme için Qwen-Audio ve matematik için Qwen-Math gibi özelleşmiş varyantlar bulunmaktadır. Modeller Apache 2.0 veya Qwen lisansı altında Hugging Face'te yayımlanmaktadır. Türkçe dahil çok sayıda dili destekleyen Qwen, Hugging Face Open LLM Leaderboard başta olmak üzere birçok kıyaslamada Meta'nın Llama serisiyle rekabet edebilir puanlar almıştır.

account_tree Qwen Ailesi Nasıl Çalışır?

Qwen modelleri, Transformer mimarisi temel alınarak eğitilmiştir. Büyük modellerde Mixture-of-Experts (MoE) kullanılarak toplam parametre sayısı yüksek tutulurken her çıkarım için yalnızca bir alt grup "uzman" katmanı aktive edilir; bu da hem kapasite hem verimlilik sağlar. Qwen3.7 ailesi, geleneksel LLM'lerin aksine iki ayrı modda çalışabilir: thinking mode'da model bir soruna önce iç monolog yürüterek (chain-of-thought) adım adım çözüm üretir; non-thinking mode'da ise hızlı ve doğrudan yanıt verir. Kullanıcı bu iki mod arasında sistem promptuyla ya da özel bir sistem etiketi aracılığıyla geçiş yapabilir. Çok modlu varyantlarda (Qwen-VL, Qwen-Audio) görüntü ve ses girişleri ayrı kodlayıcılarla vektöre dönüştürülüp dil modeline enjekte edilir. Bu sayede model, tek bir prompt içinde metin, görüntü ve sesi birlikte anlayıp yanıt üretebilir.

Qwen Model Varyantları

psychology QwQ

Qwen ailesinin akıl yürütme odaklı dalı. Uzun zincirli düşünce (chain-of-thought) ile matematik, mantık ve kod problemlerinde derinlemesine çözüm üretir.

code Qwen-Coder

Kod üretimi ve yazılım geliştirme için optimize edilmiş varyant. Birden fazla programlama dilinde kod yazmayı, hata ayıklamayı ve açıklamayı destekler.

image Qwen-VL

Görüntü ve metin girdisini aynı anda işleyen çok modlu varyant. Görüntü açıklama, OCR ve görsel soru-cevap görevlerinde kullanılır.

mic Qwen-Audio

Ses ve konuşma anlama için tasarlanmış varyant. Transkripsiyon, ses sınıflandırma ve konuşma tabanlı soru-cevap destekler.

quiz Sıkça Sorulan Sorular

  • check_circle Qwen ile QwQ arasındaki fark nedir?: Qwen, Alibaba'nın genel amaçlı LLM ailesi için kullanılan üst şemsiye isimdir. QwQ ise bu ailenin özellikle karmaşık akıl yürütme, matematik ve kod problemleri için tasarlanmış özelleşmiş dalıdır. QwQ, uzun iç monolog (düşünme zinciri) üretme konusunda optimize edilmiştir.
  • check_circle Qwen modelleri Türkçeyi destekliyor mu?: Evet, Qwen modelleri Türkçe dahil pek çok dili destekler. Ancak modeller İngilizce ve Çince verilerle ağırlıklı olarak eğitildiğinden Türkçe performansı GPT-4 veya Claude gibi büyük kapalı kaynak modellerle kıyaslandığında değişkenlik gösterebilir.
  • check_circle Qwen modelleri ticari olarak kullanılabilir mi?: Qwen modellerinin büyük bölümü Apache 2.0 veya Qwen Community License altında dağıtılır. Küçük ve orta ölçekli modeller genellikle ticari kullanıma açıkken büyük modellerde (örneğin 72B+) Alibaba'nın özel lisans koşulları geçerli olabilir. Lisans dosyasını Hugging Face üzerinden kontrol etmek gerekir.
  • check_circle Qwen modelleri yerelde çalıştırılabilir mi?: Evet. Hugging Face üzerinden indirilebilen Qwen modelleri, Ollama, LM Studio veya llama.cpp gibi araçlarla yerel donanımda çalıştırılabilir. 7B modeli 8 GB VRAM ile, 14B modeli ise 16 GB VRAM ile rahatlıkla çalışır. Büyük modeller (72B) için kuantizasyon (GGUF, AWQ) gerekebilir.