Kodlama İçin En İyi LLM'ler – Haziran 2025

Kapsamlı Eğitim Rehberi

Büyük dil modelleri (LLM’ler), Haziran 2025 itibarıyla insanların yazılım geliştirme şeklini değiştirdi. Bu yapay zeka araçları sayesinde kodu çok daha hızlı üretebilir, hataları bulabilir ve kodunuzu geliştirebilirsiniz. Son bilimsel araştırmalar, Amerika Birleşik Devletleri’ndeki profesyonel geliştiricilerin yaklaşık %30’unun düzenli olarak AI destekli kodlama araçlarını kullandığını gösteriyor. Bu oran, bu araçların günlük programlama çalışmalarının bir parçası haline ne kadar hızlı geldiğini ortaya koyuyor.

LLM’ler, gelişmiş “transformer” mimarileri kullanır. Büyük kod koleksiyonlarından öğrenirler ve size faydalı öneriler sunar, hataları düzeltir ve kodunuzu daha verimli hale getirirler. Zor programlama problemlerini çözmek, tekrarlayan işleri otomatikleştirmek ve projelerinizi hızlandırmak için onları kullanabilirsiniz.

Bu rehberde, kodlama için en iyi LLM’lerin incelemelerini bulacaksınız. Net karşılaştırmalar, pratik ipuçları ve en yeni bilimsel bulgular yer alıyor. Bu bilgiler, öğrencilerin, hobicilerin ve profesyonellerin programlama projeleri için en iyi AI aracını seçmesine yardımcı olur.

Kodlama İçin LLM’leri Anlamak

Kodlama İçin LLM Nedir ve Nasıl Çalışır?

Kodlama için Büyük Dil Modelleri (LLM’ler), hem programlama kodu hem de yazılı dil ile çalışmak üzere tasarlanmış yapay zeka araçlarıdır. Bu modeller, “transformer” adı verilen derin sinir ağlarını kullanır. Transformer’lar milyarlarca ayarlanabilir değere (parametre) sahiptir ve büyük veri koleksiyonları üzerinde eğitilir. Bu veriler; kamuya açık projelerden alınan kaynak kodlar, teknik rehberler ve yazılı açıklamalar içerir.

LLM’ler, hem metni hem de programlama talimatlarını “embedding” adı verilen matematiksel biçimlere çevirerek işler. Eğitimi sırasında bu modeller, birçok programlama dilinde tekrar eden desenleri, mantığı ve yapıları algılar. Bu eğitim sayesinde, LLM’ler bir sonraki kod satırını önerebilir, hataları bulabilir, kodu daha anlaşılır şekilde yeniden yazabilir ve ayrıntılı açıklamalar sunabilir. Transformer yapısı, modelin kodun ve dokümantasyonun farklı bölümleri arasındaki bağlantıları görebilmesini sağlayan “attention” (dikkat) özelliğini kullanır. Bu yaklaşım, sonuçların net ve kullanıcının amacına uygun olmasına yardımcı olur.

Modern kodlama LLM’leri birçok programlama dilini tanır. Birden fazla dosyaya yayılan projelerin bağlamını anlayabilirler. Bu modelleri geliştirme araçlarına bağlayarak kod tamamlama, hata bulma ve faydalı notlar oluşturma gibi işlerde kullanabilirsiniz. Model boyutundaki, eğitim verisi çeşitliliğindeki ve uzmanlaşmış eğitim yöntemlerindeki gelişmeler, bu modellerin geliştiricilere daha doğru ve faydalı destek vermesini sağlar. LLM’leri kullanarak yazılım oluştururken hızınızı ve doğruluğunuzu artırabilirsiniz.

Kodlama İçin En İyi LLM’ler: Haziran 2025 Sürümü

Önde Gelen Tescilli Kodlama LLM’leri

GPT-4.5 Turbo (OpenAI)
GPT-4.5 Turbo, Haziran 2025 testlerinde kodlama doğruluğu, bağlam yönetimi ve eklenti desteği açısından en üst sırada yer alıyor. Gelişmiş hata ayıklama araçlarını kullanabilir, 256.000 tokene kadar büyük bir bağlam penceresinde çalışabilir ve Python, JavaScript, C++ gibi dillerde güvenilir kod üretebilirsiniz. Birçok işletme ve eğitim kurumu, kod açıklama, kodun yeniden düzenlenmesi ve birden fazla veri türü veya formatı içeren kodun analizinde bu modeli tercih ediyor.

Claude 4 Sonnet (Anthropic)
Claude 4 Sonnet, ayrıntılı kod mantığı sunar ve güvenli kodlama çözümleri önerir. Bağımsız kuruluşların testleri, algoritmik problemler ve kod inceleme görevlerinde iyi performans gösterdiğini, diğer birçok modele göre daha az hata veya “halüsinasyon” yaptığını ortaya koyuyor. Sohbete dayalı tarzı sayesinde, yeni kodlama kavramlarını öğrenmek veya becerilerinizi geliştirmek istediğinizde sorunları adım adım çözmenize yardımcı olur.

Gemini 2.5 Pro (Google)
Gemini 2.5 Pro, hıza odaklanır ve birçok programlama dilini destekler. Hızlı kod tamamlama ve yeni ya da daha az bilinen dillerle çalışma konusunda güvenilirdir. Çok büyük kod tabanlarında arama yapmanız gerektiğinde iyi çalışır ve Google’ın bulut servisleriyle sorunsuz entegre olarak bulut tabanlı projeler için uygundur.

En İyi Açık Kaynak Kodlama LLM’leri

LLaMA 4 (Meta)
LLaMA 4, modeli kendi bilgisayarınızda özelleştirip çalıştırmanıza olanak tanır; bu da verileriniz ve modelin nasıl öğrendiği üzerinde kontrol sağlar. Bilimsel çalışmalar, özellikle gizlilik ihtiyacı olan veya kendi projeleriniz için modeli ince ayar yapmak istediğinizde, Python, Java ve Rust kodu üretirken iyi performans gösterdiğini ortaya koyuyor.

DeepSeek R1
DeepSeek R1, veri bilimi ve arka uç otomasyonuna odaklanır. SQL, Python ve veri işleme betikleriyle en iyi şekilde çalışır. Performans testleri, analiz görevleri için güçlü sonuçlar verdiğini gösteriyor ve araştırma ile veri mühendisliğinde popüler bir seçim olmasını sağlıyor.

Mistral Mixtral
Mixtral, bilgisayar kaynaklarını verimli kullanması ve hızlı yanıt sağlamasıyla öne çıkar. Özellikle küçük sunucularda çok iyi çalışır ve hafif ya da uç cihazlar için iyi bir tercihtir. Hızlı bağlam değiştirme özelliği sayesinde, hızlı prototip oluşturma gibi esneklik ve hız gerektiren projelerde kullanılabilir.

Özet Tablo: 2025’in En İyi Kodlama LLM’leri

Haziran 2025 tarihli bilimsel testler ve kullanıcı yorumları, bu modelleri kodlama görevleri için en iyi seçenekler olarak doğruluyor. Her model, farklı geliştirici türleri ve proje ihtiyaçları için tasarlanmış özellikler sunar.

LLM Kodlama Performansı: Kıyaslamalar ve Gerçek Dünya Testleri

Kodlama İçin Bilimsel Kıyaslamalar

LLM kodlama kıyaslamaları, modelleri değerlendirmek için HumanEval, SWE-bench ve MMLU gibi standart test setlerini kullanır. Bu testler; modellerin kod üretme, hata düzeltme ve birden fazla programlama dilinde çalışma doğruluğunu ölçer. Örneğin, GPT-4.5 Turbo, HumanEval testinde yaklaşık %88 pass@1 oranına ulaşır; bu da çoğu zaman ilk denemede doğru kod üretebildiğini gösterir. Claude 4 Opus, SWE-bench gerçek kod testinde %72,5 ile en yüksek skora sahiptir ve çok adımlı geliştirici görevlerinde güçlü sonuçlar verir. Google’ın Gemini 2.5 Pro modeli, HumanEval testinde %99’a kadar skor elde eder ve büyük (bir milyon tokenin üzerinde) bağlam penceresini kullanarak akıl yürütme görevlerinde iyi performans gösterir.

Gerçek Dünya Kodlama Performansı

Bu modelleri gerçek projelerde kullandığınızda, GPT-4.5 Turbo ve Claude 4 Opus gibi tescilli modeller yüksek doğruluk, güçlü hata ayıklama araçları ve büyük projeleri iyi yönetme özellikleri sunar. Gemini 2.5 Pro hızlı yanıt verir ve büyük kod tabanları ile yeni programlama dillerinde iyi performans gösterir. 10 milyon tokene kadar bağlam penceresi olan açık kaynaklı LLaMA 4 Maverick, özelleştirme ve gizlilik için tercih edilir; ancak HumanEval skoru (yaklaşık %62) en iyi tescilli modellerin gerisindedir. DeepSeek R1, bir başka açık kaynaklı seçenek olarak, bazı genel testlerde GPT-4’ün kodlama ve matematik sonuçlarını yakalar ve veri bilimi ile analitikte popülerdir. 7 milyar parametreli Mistral Mixtral, benzer boyuttaki diğer modelleri geride bırakır ve verimli, kaynak dostu durumlar için seçilir.

Karşılaştırmalı İçgörüler

• Doğruluk: Gemini 2.5 Pro ve GPT-4.5 Turbo en yüksek doğruluğa ulaşır. Claude 4, karmaşık gerçek dünya kodlama senaryolarında iyi performans gösterir.
• Bağlam Yönetimi: LLaMA 4 ve Gemini 2.5 Pro, en büyük bağlam pencerelerine sahiptir; bu da geniş kod tabanları ve dokümantasyonu yönetmelerine olanak tanır.
• Hız: Gemini 2.5 Flash-Lite saniyede 800’den fazla token üretebilir ve hızlı prototiplemeyi destekler.
• Özelleştirme: LLaMA 4 ve DeepSeek R1 gibi açık kaynaklı modeller ince ayar yapılıp yerel olarak dağıtılabilir. Bu yaklaşım, gizlilik ve özel proje ihtiyaçlarını destekler.

Kullanıcı Geri Bildirimi ve Alan Güçleri

Kullanıcı raporları, tescilli LLM’lerin kutudan çıkar çıkmaz iyi çalıştığını ve neredeyse hiç kurulum gerektirmediğini gösteriyor. Daha fazla esneklik, kontrol veya gizlilik gerektiğinde açık kaynaklı modeller tercih ediliyor. DeepSeek R1 ve GPT-4.5 Turbo, arka uç ve veri bilimi rollerinde başarılı bulunuyor. Claude 4 ve LLaMA 4, karmaşık bağlamlarla başa çıkabilme yetenekleriyle ön uç ve eğitsel kodlama projeleri için güçlü seçeneklerdir.

Açık Kaynak ve Tescilli LLM’ler: Kodlama İçin Hangisi Daha İyi?

Kodlama Uygulamalarında Temel Farklılıklar

LLaMA 4 ve DeepSeek R1 gibi açık kaynaklı büyük dil modellerini (LLM) kullandığınızda, modelin koduna ve ağırlıklarına erişim elde edersiniz. Bu erişim, modeli özelleştirmenize, nasıl çalıştığını tam olarak görmenize ve kendi sistemlerinizde çalıştırmanıza olanak tanır. Bu özellikler; projenizin güçlü gizlilik gerektirdiği, belirli düzenlemelere uymak zorunda kaldığı veya özel iş akışları kullandığı durumlarda faydalı olur. Açık kaynaklı modeller daha fazla esneklik ve kontrol sunar. Ayrıca, tekrarlayan lisans ücretlerinden kaçınır ve tek bir tedarikçiye bağımlı olmazsınız.

GPT-4.5 Turbo ve Gemini 2.5 Pro gibi tescilli LLM’ler ise yüksek performans ve kolay entegrasyona odaklanır. Düzenli güncellemelerle gelir, geniş veri yelpazesiyle eğitilmişlerdir ve özel müşteri hizmeti sunarlar. Bu modeller genellikle daha iyi kodlama doğruluğu elde eder ve doğal dili baştan itibaren daha etkili anlar. Ayrıca, büyük ölçekli projeleri destekler ve daha az kurulum gerektirir; bu da güvenilir sonuçları minimum çaba ile isteyen şirket ve ekipler için avantaj sağlar.

Bilimsel ve Pratik Açılardan Değerlendirme

Son kıyaslama araştırmaları (arXiv:2406.13713v2), tescilli LLM’lerin farklı programlama dillerinde kod üretimi, karmaşık hata ayıklama sorunlarının çözümü ve büyük kurumsal projelerin yönetimi gibi görevlerde genellikle daha iyi sonuçlar aldığını gösteriyor. Yine de, açık kaynaklı LLM’ler, özellikle kendi alanınızdan veriyle ince ayar yapıldığında, belirli alanlarda iyi performans gösterebilir. Açık kaynaklı modelleri güvenli sunucularda çalıştırmak, veri sızıntısı riskini azaltabilir; bu da özellikle hassas bilgi içeren projeler için önemlidir.

Doğru Yaklaşımı Seçmek

Modeli özelleştirmeniz, maliyetleri kontrol etmek istemeniz veya özel verilerle çalışmanız gerekiyorsa açık kaynaklı LLM’leri seçin. Güçlü performansa hemen ihtiyaç duyuyorsanız, güvenilir desteğe ihtiyacınız varsa veya çözümlerinizi hızla kurmanız gerekiyorsa tescilli LLM’ler daha uygundur. En iyi seçenek, projenizin gereksinimlerine, uymanız gereken kurallara ve sahip olduğunuz kaynaklara bağlıdır. Bazı kuruluşlar her iki türü birden kullanır: ekstra özen isteyen görevler için açık kaynaklı modeller, genel kodlama çalışmaları için tescilli modeller. Böylece esneklik ile güçlü yetenekleri birleştirebilirsiniz.

Kodlama Projelerinizde LLM’leri Nasıl Kullanabilirsiniz?

LLM’leri Kodlama İş Akışınıza Entegre Etmek

LLM’leri (büyük dil modelleri) tekrarlayan kodlama görevlerini otomatikleştirmek, kod parçacıkları üretmek ve hata ayıklamayı farklı programlama dillerinde hızlandırmak için kullanabilirsiniz. Başlamak için, Visual Studio Code, JetBrains veya herhangi bir bulut tabanlı editör gibi tercih ettiğiniz entegre geliştirme ortamına (IDE) resmi bir eklenti veya uzantı ekleyin. Daha fazla kontrol isterseniz veya gelişmiş iş akışları kurmanız gerekiyorsa, LLM’ye doğrudan API’si üzerinden bağlanabilirsiniz. Bu yaklaşım, özel otomasyon araçları ve betikler oluşturmanıza imkan tanır.

Etkili Kullanım İçin Pratik Adımlar

1. IDE Uzantılarını veya API’leri Kullanın:
   Kodlama ortamınıza Copilot, Claude, Gemini veya açık kaynaklı araçlar gibi LLM destekli eklentileri doğrudan kurun. Bu araçlar, gerçek zamanlı kod önerileri sunar, kodunuzu yeniden düzenlemenize yardımcı olur ve çalışırken satır içi dokümantasyon sağlar.

2. Hedefe Yönelik Komutlar Hazırlayın:
   LLM’nin çıktısının kalitesi, isteğinizi ne kadar açık tanımladığınıza bağlıdır. Ne istediğinizi net belirtin, gerekli kod bağlamını ekleyin ve odaklı çözümler isteyin. Örneğin, “bu hatayı düzelt” demek yerine, girdiyi, beklenen çıktıyı ve ilgili kod bölümünü paylaşın.

3. Sohbetle Geri Bildirim Vererek Yineleyin:
   LLM ile her etkileşimi süregelen bir konuşmanın parçası olarak ele alın. Komutlarınızı geliştirin, çözümün farklı sürümlerini isteyin ve gereksinimlerinizi açıkça anlatın. Birden fazla alışveriş, modelin kodlama tarzınızı ve standartlarınızı daha iyi benimsemesine yardımcı olur.

4. Üretilen Kodu Doğrulayın ve Test Edin:
   LLM’nin ürettiği her kodu mutlaka test edin ve gözden geçirin. Birim testleri çalıştırın ve kod incelemesi yaparak hata veya güvenlik sorunlarını tespit edin. Araştırmalar, LLM’lerin daha hızlı çalışmanıza yardımcı olabileceğini gösteriyor; ancak çıktıyı dikkatlice kontrol etmelisiniz (Willison, 2025).

5. Tekrarlayan Şablonları Otomatikleştirin:
   LLM’leri, hazır kod şablonları oluşturmak, dokümantasyon yazmak veya kodu bir dilden diğerine dönüştürmek gibi rutin kodlama işleri için kullanın. Bu adımları otomatikleştirmek, projenizin zorlu kısımlarına odaklanmanız için size daha fazla zaman kazandırır.

6. Kapsamı ve Karmaşıklığı Kontrol Edin:
   LLM’den aynı anda büyük özellikler istemek yerine küçük ve belirli değişiklikler talep edin. Bu yaklaşım, hata veya beklenmedik sonuç riskini azaltır ve deneyimli kullanıcıların en iyi uygulamalarına uygundur (Carter, 2025).

En İyi Uygulamalar ve Sık Yapılan Hatalar

• En İyi Uygulamalar:

  • Detaylı ve yeterli bağlam içeren komutlar yazın.
  • LLM eklentilerinizi güncel tutun ve güvenlik ayarlarını düzenli olarak kontrol edin.
  • LLM’leri destek olarak kullanın, ancak daima kodu anlayın ve sonuçları eleştirel değerlendirin.

• Sık Yapılan Hatalar:

  • LLM tarafından üretilen kodu test etmeden veya incelemeden kullanmak.
  • LLM’lere o kadar fazla güvenmek ki, kendi kodlama becerilerinizi geliştirmeyi bırakmak.
  • LLM’lerin eğitim verisi güncel değilse, API veya kütüphanelerdeki son değişiklikleri bilmediğini unutmak.

Bilimsel Kıyaslamaları Değerlendirin

Dil modellerini karşılaştırmak için yaygın kıyaslamaları kullanabilirsiniz. Başlıca kıyaslamalardan bazıları şunlardır:

• HumanEval modeli, Python görevleri için doğru kod yazma yeteneğini ölçer.
• MBPP, temel kodlama becerilerini test eder.
• SWE-Bench, modellerin GitHub’daki gerçek sorunları nasıl çözdüğünü inceler.
• LiveCodeBench, modelin kodu onarma ve hataları ele alma kapasitesine bakar.
• Spider 2.0, karmaşık SQL ve veritabanı sorularına odaklanır.

Bu testlerde yüksek skorlar genellikle modelin daha doğru kod yazabildiği, daha zor sorunları çözebildiği ve karmaşık görevleri yönetebildiği anlamına gelir.

Kodlama LLM’si Seçimi İçin Hızlı Kontrol Listesi

• Proje ihtiyaçlarınızı ve gizlilik gereksinimlerinizi listeleyin.
• Kıyaslama skorlarını karşılaştırın (ör. HumanEval ve SWE-Bench).
• Maksimum bağlam penceresi boyutunu kontrol edin.
• Yanıt hızı, maliyet ve dağıtım seçeneklerini değerlendirin.
• Modelin geliştirme araçlarınızla uyumlu olduğundan emin olun.
• Topluluk geri bildirimlerini okuyun.
• Modeli ana işinizde kullanmadan önce test edin.

Bir kodlama LLM’si seçerken, modelin özelliklerini teknik hedefleriniz, gizlilik ihtiyaçlarınız ve iş akışınızla eşleştirin. Bu yaklaşım, sizin için uygun bir AI kodlama partneri bulmanıza yardımcı olur.