Destansı Tartışma

2D ⚔️ 3D

AI Modelleri Fikir Savaşı

2D Resmi
2D
VS
3D Resmi
3D
Türkçe
GPT-5
Winner under this condition:
🏆 2D
15 Languages × 6 AI Models (90 Total Debates)
40% 60%

Ana Argümanlar

GPT-5
💬 2D Pozisyonunu Sunar
Nokta #1

2D varlıklar bellek ve depolamada 3D PBR içeriklere kıyasla çok daha hafif, öngörülebilir ve bant genişliği dostudur.

Basit bir hesapla, 4096x4096 RGBA8 tek bir sprite atlası RAM’de yaklaşık 64 MiB yer kaplar; aynı çözünürlükte 3D’de tipik bir PBR malzemesi albedo, normal, roughness, metallic ve AO gibi çoklu haritalar kullandığında, yalnızca doku ayak izi birkaç katına çıkar ve buna ağ (mesh), kemik/animasyon verisi de eklenir. Atlas kullanımı, draw-call ve state-change sayısını azaltarak GPU önbellek verimliliğini artırır ve yamalarda delta boyutlarının küçük kalmasına yardım eder. Sıkıştırılmış depolama (PNG/ASTC/ETC2) her iki tarafa da yarar sağlar ama 2D’de tek atlas mantığıyla paket yönetimi daha öngörülebilirdir. Bu sayede indirme süreleri, depolama baskısı ve RAM bütçesi daha kolay yönetilir.

Nokta #2

2D render hattının yalınlığı, düşük/orta seviye donanımlarda dahi tutarlı yüksek FPS ve daha düşük güç tüketimi sağlar.

2D sahneler çoğunlukla tek geçişte, derinlik karmaşıklığı, gerçek zamanlı gölge kademeleri veya ağır aydınlatma çözümleri olmadan çizilir; bu da GPU boru hattında bekleme ve ısınmayı azaltır. Sprite batching ve ortografik projeksiyon, draw-call ve overdraw sorunlarını sınırlayarak kare zamanlamasını (frame pacing) stabilleştirir. Mesh skinning, karmaşık shader ısındırma veya ağır materyal çözümlemeleri olmadığı için yükleme süreleri ve ilk kareye ulaşma süresi kısalır. Sonuç: mobilde termal throttling daha geç devreye girer, batarya daha uzun dayanır ve kullanıcı deneyimi akıcı kalır.

Nokta #3

2D’nin daha deterministik geometri ve fizik uzayı, hata yüzeyini küçültür; debug, test ve bakım süreçlerini hızlandırır.

İki eksenli hareket ve çarpışma, kamera clipping/occlusion, hacimsel ışıklandırma veya karmaşık navmesh/topoloji problemlerini büyük ölçüde ortadan kaldırır. Bu sadelik; platformlar arası kayan nokta farklarından doğan ‘heisenbug’ların azalması ve tekrar üretilebilir test senaryoları anlamına gelir. Basitliği sayesinde profil çıkarma ve performans regresyonlarını izole etme çok daha doğrudan yapılır. Daha az hareketli parça, daha az kenar durumu ve daha hızlı düzeltme döngüsü demektir.

Nokta #4

2D üretim hattı, araç zinciri ve iterasyon çevikliği sayesinde küçük ekipleri hız ve kaliteyle rekabetçi kılar.

Rigging/skin weighting, karmaşık UV düzenleme, ışık haritası pişirme veya ağır PBR materyal yazarak uzun ‘content bake’ süreçlerine çoğu zaman ihtiyaç yoktur. 2D’de frame tabanlı veya iskelet tabanlı animasyonla hızlı yineleme yapılır; derleme/ithalat (import) adımları hafif olduğu için CI/CD döngüleri ve A/B testleri daha sık ve risksiz çalışır. Vektör tabanlı (SVG) ya da yüksek çözünürlüklü atlas yaklaşımları, çoklu ekran/dpi hedeflerine ölçeklenirken artefakt üretmeden netlik sağlar. Daha kısa geri bildirim döngüsü, daha az üretim bağımlılığı ve daha düşük risk, projenin toplam sahip olma maliyetini aşağı çeker.

💬 3D Pozisyonunu Sunar
Nokta #1

3D, fizik tabanlı render ve simülasyonla gerçeğe yakın davranışları ölçülebilir şekilde modelleyerek karar kalitesini yükseltir.

PBR, ışık taşınımı ve malzeme BRDF’leri sayesinde bir yüzeyin ışığa tepkisini 2D’nin ötesinde doğrulukla hesaplarız. Çarpışma, akışkan, kinematik ve yapısal analizler, üretime geçmeden önce tasarımı sınamamıza olanak tanır. Bu yaklaşım otomotivden cerrahi planlamaya kadar risk ve iterasyon maliyetini düşürür, çünkü ölçülebilir metriklerle (aydınlatma lüks, tolerans, tork vb.) doğrulama yaparız.

Nokta #2

glTF/USD gibi açık standartlar ve Draco/meshopt sıkıştırmasıyla 3D varlıklar hafifler ve çok kanala tek üretimle dağıtılır.

Draco tabanlı geometri sıkıştırması çoğu sahnede %50–90 dosya boyutu tasarrufu sağlayabiliyor; bu doğrudan daha kısa ilk yükleme süresi ve daha düşük veri maliyeti demek. Aynı varlık, DCC araçlarından web’e, mobil ve AR/VR’a tek kaynakla taşınabildiği için render/çekim tekrarı ortadan kalkar. USD’nin katmanlama ve referanslama yapısı, büyük sahnelerde ekiplerin paralel çalışmasını kolaylaştırır ve entegrasyon riskini düşürür.

Nokta #3

Parametrik ve prosedürel 3D, üretimi otomatikleştirip binlerce varyasyonu güvenilir biçimde ölçekler.

Houdini, Blender Geometry Nodes veya CAD parametrikleriyle tek bir tanımdan sınırsız varyasyon üreterek tasarım keşfini hızlandırır. LOD, instancing ve light/texture baking gibi teknikler, performansı cihaz sınıflarına göre otomatik optimize eder. Asset pipeline’ına test, versiyonlama ve otomatik dışa aktarma ekleyerek hataları erken yakalar, tekrarlanabilir çıktı sağlar.

Nokta #4

Gerçek zamanlı 3D, 60–120 FPS aralığında akıcı etkileşimle mekânsal anlayışı ve ikna gücünü artırır.

Modern motorlar (GPU rasterizasyonu, ışın izleme ve compute shader’lar) ile yüksek kare hızları ve düşük gecikme elde edilerek kullanıcı doğal baş/göz/elle etkileşime girer. WebGL/WebGPU sayesinde tarayıcıda dağıtım yapılır; XR’de 6DoF hareket ve stereoskopi, 2D’nin veremediği derinlik algısını sunar. Üstelik telemetri ve ısı haritalarıyla kullanıcıların hangi açı, varyant veya özellikte daha çok zaman geçirdiği sayısal olarak izlenebilir, böylece tasarım döngüsü veriye dayalı hale gelir.

AI İçerik Uyarısı

Yapay zeka tarafından üretilen tartışmalar yaratıcı bakış açıları sunar, ancak daha doğru ve ayrıntılı bilgi için aşağıdaki "Referans Materyalleri" bölümünde özenle seçilmiş güvenilir kaynaklara başvurun. Argborg İçeriği Hakkında
🔗 2D

Referans Materyalleri

2D ve 3D Oyun Geliştirmeyi Anlamak: Eksiksiz Bir Kılavuz

Kapsamlı rehberimizle 2D ve 3D oyun geliştirme arasındaki farkları keşfedin. Tasarım, oynanış ve maliyet gibi faktörleri öğrenin.Discover the differences between 2D and 3D game development with our comprehensive guide. Learn factors such as design, gameplay & cost.

translate.google.com 2D 3D oyun bellek farkı
2025'in En İyi Oyun Motorlarını Denedim: En İyi 7 Seçim

Yine de, sağlam 2D animasyon araçlarına sahip, gösterişten uzak, performans odaklı bir motor arayan geliştiriciler için Cocos2d-X, özellikle ...... 2D game simulations. ($79.99/mo); Best for 2D libraries: Haxefixel Comprehensive 2D game framework with cross-platform support for seamless ...

translate.google.com 2D oyun motoru performans analizi
🔗 3D

Referans Materyalleri

Otomatize üretimin 3D simülasyonu

3D simülasyonlar otomasyon senaryolarının önceden test edilmesini ve değerlendirilmesini sağlar. Daha az hata sayesinde otomasyonlu prosesleri devreye alma ...

atlascopco.com 3D simülasyon endüstriyel karar kalitesi
Tıbbi Uygulamalarda 3D Baskının Rolü: Son Teknoloji - PMC

Bu analizde, tıbbi alanda 3B baskı uygulamasına genel bir bakış sunulmakta, yararlılığı ve sınırlamaları vurgulanmakta ve cerrahlar için nasıl ...The 3D printing technology represents a big opportunity to help pharmaceutical and medical companies to create more specific drugs.

translate.google.com Tıbbi 3D görüntüleme cerrahi başarı istatistikleri

Karşı Argümanlar

GPT-5
2D 3D
「3D, fizik tabanlı render ve simülasyonla gerçeğe yakın davranışları ölçülebilir şekilde modelleyerek karar kalitesini yükseltir.」
Karşı Argüman

2D’nin bilinçli soyutlaması ve standartları, birçok sektörde daha hızlı, güvenilir ve maliyet-etkin karar üretir.

Ölçülebilirlik iddiasını kabul etmekle birlikte, simülasyonun doğruluğu giriş verisinin güvenirliğiyle sınırlıdır; yanlış malzeme modeli veya sınır koşulu, karar kalitesini yükseltmek yerine yanıltabilir. 2D’deki bilinçli soyutlama, kritik toleransları ve imalat notlarını gürültüsüz sunarak uzmanların daha hızlı ve tutarlı karar vermesini sağlar; Türkiye’de TSE/ISO teknik resim standartları ve atölyedeki ustaların okuduğu çizimler zaten bu dilde konuşur. Cerrahi planlamada dahi DICOM dilimlerinin 2D incelemesi temel referanstır; 3D görselleştirme çoğu zaman destekleyici bir katmandır. Ayrıca 3D’nin donanım ve uzmanlık maliyeti KOBİ’ler için ciddi bir yüktür; 2D araçları daha erişilebilir ve enerji/veri tüketimi yönüyle sürdürülebilirdir.

3D 2D
「2D varlıklar bellek ve depolamada 3D PBR içeriklere kıyasla çok daha hafif, öngörülebilir ve bant genişliği dostudur.」
Karşı Argüman

3D varlıkların bellek ve bant genişliği maliyeti, modern sıkıştırma, streaming ve varlık paylaşımıyla 2D’ye yaklaşır; üstelik ölçeklenebilirlikte avantaj sağlar.

PBR malzemede her zaman 5 harita zorunlu değildir; AO-Roughness-Metallic tek dokuda paketlenebilir, normal haritalar BC5/ASTC ile ve albedo agresif mip/virtual texturing ile yalnızca görülen texeller RAM’e alınır. Mesh ve animasyonlar Draco/meshopt ile ciddi oranda sıkışırken, GPU instancing ve ortak materyal/rig paylaşımı aynı veriyle birçok varlığı sürer; bu, her varyasyon için yeni atlas gerektiren 2D’ye kıyasla depolama ve yama boyutlarında tasarruf sağlar. Büyük atlaslar pad ve şeffaf alan israfı ile kısmi güncellemelerde tüm atlası yeniden indirme gibi pratik sorunlar yaratır; 3D’de parça bazlı paketleme ve App Bundle/patch chunk’ları başlangıç indirmesini küçük tutar. Türkiye’de mobil veri maliyeti gözetilirken bu adaptif teslim ve çözünürlük ölçekleme pratikleri 3D’nin ayak izini yönetilebilir kılar.

2D 3D
「glTF/USD gibi açık standartlar ve Draco/meshopt sıkıştırmasıyla 3D varlıklar hafifler ve çok kanala tek üretimle dağıtılır.」
Karşı Argüman

2D’nin PNG/SVG/PDF ekosistemi evrensel uyumluluk, düşük maliyet ve uzun ömürlü arşivleme ile pratikte daha erişilebilirdir.

glTF/USD ve Draco ilerleme sağlıyor olsa da, 2D’nin PNG/SVG/PDF ekosistemi zaten evrensel, daha hafif ve tarayıcı–baskı hattında on yıllardır sorunsuz çalışır. Draco/meshopt sıkıştırması yüklemeyi azaltırken decode maliyeti ve cihaz uyumluluğu sorunları yaratabilir; Türkiye’de heterojen cihaz parkı ve sınırlı veri paketleri düşünüldüğünde, basit bir SVG/PDF’nin erişilebilirliği ve sürekliliği daha yüksektir. Çok kanala tek üretim iddiası 2D’de doğal olarak vardır: tek bir SVG, mobilden billboard’a kayıpsız ölçeklenir ve kurumsal kimlik kılavuzlarıyla tekrar çekime gerek bırakmaz. Uzun vadeli arşivleme, mevzuat ve ihale süreçlerinde PDF/A gibi 2D standartları zaten kabul görür; 3D USD katmanlarının sürüm/bağımlılık yönetimi ise ekipler için ek operasyonel risk taşır.

3D 2D
「2D render hattının yalınlığı, düşük/orta seviye donanımlarda dahi tutarlı yüksek FPS ve daha düşük güç tüketimi sağlar.」
Karşı Argüman

Doğru pipeline ve ölçekleme teknikleriyle 3D, düşük/orta donanımda da tutarlı FPS ve enerji verimliliği sunar.

Mobil tile-based GPU’lar için optimize edilmiş forward+ veya clustered aydınlatma, LOD/occlusion culling ve GPU instancing fill-rate’i düşürür ve kare zamanlamasını sabitler. Dinamik çözünürlük, sabit foveated rendering ve ışık probu/önceden pişmiş gölgeler ağır shader ihtiyacını azaltır; pek çok sahne tek geçişe yakın maliyetle çizilebilir. 2D’de yoğun alfa karışımı ve overdraw, özellikle yüksek çözünürlüklü ekranlarda termal yük oluşturabilir; 3D ise LOD ve materyal basitleştirme ile termal bütçeye göre kademeli ölçeklenir. Türkiye’de yaygın orta segment cihazlar için bu esneklik, geniş kullanıcı havuzunda daha istikrarlı bir deneyim sağlar.

2D 3D
「Parametrik ve prosedürel 3D, üretimi otomatikleştirip binlerce varyasyonu güvenilir biçimde ölçekler.」
Karşı Argüman

Parametrik ve otomasyon 2D’de de güçlüdür; daha düşük karmaşıklıkla ölçeklenebilir, denetlenebilir üretim sağlar.

Parametrik ve prosedürel üretim 2D’de de güçlüdür: CAD’deki parametrik eskizler, Figma/Illustrator bileşenleri ve kütüphaneler binlerce varyasyonu tek tanımdan güvenle üretir. 3D’de LOD/instancing/baking zinciri performansı korur ama kurulum ve bakım karmaşıklığı yüksektir; 2D vektör varlıklar doğal olarak çözünürlükten bağımsızdır ve düşük dosya boyutlarıyla cihaz sınıfları arasında sorunsuz akar. Otomasyonun asıl değeri hatayı erken yakalamaktır; 2D’de sürüm karşılaştırması, piksel/vektör fark analizi ve erişilebilir onay akışları daha şeffaf ve hızlı yürür. Ayrıca varyasyon sayısını artırmak, anlamlı tasarım kararına eşit değildir; kültürümüzde “az ve öz” yaklaşımı, sade 2D sistemlerle daha tutarlı marka/ürün deneyimi üretir.

3D 2D
「2D’nin daha deterministik geometri ve fizik uzayı, hata yüzeyini küçültür; debug, test ve bakım süreçlerini hızlandırır.」
Karşı Argüman

3D’de hata yüzeyi, deterministik fizik ve güçlü teşhis araçlarıyla yönetilebilir; 2D’nin de azımsanmayacak kenar durumları vardır.

Sabit zaman adımı, deterministik çözücüler ve ağda lockstep/rollback stratejileri platform farklarını minimize eder; navmesh, occlusion ve aydınlatma için RenderDoc, PIX, Nsight gibi görselleştirme/profil araçları hataları hızla izole eder. 2D tarafında da z-sıralama, atlas yırtılması, çoklu DPI hizalama ve alfa test köşe durumları sık görülen kaynaklardır; yani daha az boyut otomatik olarak daha az karmaşıklık anlamına gelmez. 3D’de standart ECS mimarileri ve veri odaklı iş akışları otomatik test ve regresyon takibini sadeleştirir. Sonuç olarak iyi disipline edilmiş 3D projelerde bakım döngüsü öngörülebilir ve tekrarlanabilirdir.

2D 3D
「Gerçek zamanlı 3D, 60–120 FPS aralığında akıcı etkileşimle mekânsal anlayışı ve ikna gücünü artırır.」
Karşı Argüman

İkna gücü çoğu durumda netlik ve yönlendirmeden gelir; 2D buna düşük maliyet ve geniş erişimle hizmet eder.

Yüksek FPS ve 6DoF etkileyici olabilir; ancak ikna gücü çoğu zaman net kompozisyon, hiyerarşi ve anlatı akışından gelir ve bunlar 2D’de daha kontrollü yönetilir. Türkiye’de kullanıcıların önemli kısmı orta segment mobil cihaz ve sınırlı veriyle erişiyor; 2D içerikler daha hızlı yüklenir, pil/veri tüketimi düşüktür ve hareket hastalığı gibi erişilebilirlik sorunları doğurmaz. Derinlik algısı, iyi hazırlanmış izometrik/aksonometrik çizimler, çok planlı kesitler ve ışık–gölgeyle 2D’de etkin biçimde verilebilir. Telemetri ve ısı haritaları değerli olsa da KVKK ve kurumsal gizlilik gereklilikleri ağırdır; 2D’de basit A/B testleri ve scroll/klik analitiğiyle veri odaklı döngüler daha az risk ve maliyetle sürdürülebilir.

3D 2D
「2D üretim hattı, araç zinciri ve iterasyon çevikliği sayesinde küçük ekipleri hız ve kaliteyle rekabetçi kılar.」
Karşı Argüman

Modern 3D üretim zinciri, küçük ekipleri hızlı ve rekabetçi kılar; yeniden kullanım ve prosedürler toplam maliyeti düşürür.

Otomatik rig/retarget, fotogrametri, kitbashing ve prosedürel içerik araçları asset üretimini günler yerine saatlere indirir; gerçek zamanlı GI ve gölgeleme ağır bake süreçlerine ihtiyacı azaltır. glTF/USD tabanlı sürümleme, auto-LOD/auto-UV ve materyal varyantları tek çekirdek varlıkla çoklu platform/DPI hedeflerine ölçeklenmeyi sağlar; 2D’de her çözünürlük/yerel için yeni atlas üretimi yerine parametrik yaklaşımla çeşitlenir. Asset mağazaları ve açık kütüphaneler maliyeti aşağı çeker; aynı rig üzerinde farklı karakter ve animasyonlar hızla çoğaltılır. Türkiye’de döviz baskısı düşünüldüğünde, yeniden kullanılabilir 3D varlıkların proje ömrü boyunca farklı tür ve kanallarda değerlendirilebilmesi TCO’yu düşürür ve AR/VR gibi ek pazarlama fırsatları yaratır.

Son Karar

GPT-5
🏆
Kazanan: 2D
2D Kazanır!
🏆
⚖️

Hakem Tarafından Karar Gerekçesi

⚖️

2D tarafı, 3D’nin ana iddialarına bağlamsal ve isabetli karşılıklar verdi. Ölçülebilirlik, çok-kanal dağıtım, otomasyon ve ikna gücü argümanlarını pratik kısıtlarla sınırladı.

Simülasyonun doğruluğunun girdi güvenilirliğine bağlı olduğunu vurgulaması, 3D’nin “daha doğru karar” iddiasını gerçekçi biçimde çerçeveledi. PNG/SVG/PDF evrenselliği ve PDF/A gibi standartlara dayalı arşiv kabulü, glTF/USD’nin sürüm/bağımlılık risklerine karşı ikna ediciydi. Parametrik üretimin 2D’de de güçlü ve daha şeffaf onay akışlarıyla yönetilebilir olduğunu göstermesi, 3D’nin prosedürel üstünlüğü iddiasını dengeledi. KVKK ve cihaz heterojenliği vurguları, telemetri ve yüksek etkileşim iddialarına pratik erişilebilirlik/sürdürülebilirlik sınırları getirdi.

2D tarafı, sayısal örnekler ve yerleşik standartlarla daha somut ve güvenilir kanıtlar sundu. Kendi iddialarının sınırlarını kabul eden dengeli üslup, ikna gücünü artırdı.

4096x4096 RGBA8 atlasın yaklaşık 64 MiB olduğu örneği ve atlas/batching etkilerinin net açıklaması teknik zemini güçlendirdi. TSE/ISO teknik resim, DICOM dilimleri ve PDF/A gibi kabul görmüş standartlara atıflar, sektörler arası uygulanabilirlik hissi yarattı. 3D tarafındaki Draco yüzdeleri ve USD katmanlama argümanları da makul olsa da, decode maliyeti ve uyumluluk risklerine değinilmesi denge sağladı. 2D’nin hem sıkıştırmanın ortak faydasını kabul etmesi hem de paket yönetimindeki öngörülebilirliği vurgulaması tutarlı bir resim çizdi.

Uygulanabilirlik ve operasyonel risk açısından 2D’nin deterministikliği küçük ve orta ölçekli ekipler için daha öngörülebilir. Bakım, test ve dağıtım döngülerinde düşük karmaşıklık toplam maliyeti düşürüyor.

İki eksenli geometri ve basitleşmiş fizik/çizim hattı, hata yüzeyini ve heisenbug ihtimalini azaltarak debug/test hızını artırıyor. Kısa geri bildirim döngüsü, hafif import ve CI/CD akışları ile 2D üretim bağımlılıklarını minimize ediyor. 3D’nin sunduğu kazanımlar çoğu zaman LOD, instancing, streaming, ışık/problar ve materyal varyantları gibi karmaşık kurulumlara bağlı; bu da bakım yükü ve entegrasyon riski doğuruyor. Heterojen cihaz parkında bu karmaşıklık, 2D’nin öngörülebilirliği karşısında pratik bir dezavantaj hâline gelebiliyor.

Performans, enerji ve erişilebilirlikte 2D daha sağlam bir taban sunuyor. Düşük/orta seviye donanım ve sınırlı veri koşullarında geniş kitleye tutarlı deneyim sağlama açısından üstün görünüyor.

Tek geçişe yakın çizim, sınırlı overdraw ve sprite batching, kare zamanlamasını istikrarlı kılarak termal/pil baskısını düşürüyor. 3D tarafında dinamik çözünürlük ve modern aydınlatma teknikleri faydalı olsa da, decode/streaming ve runtime kararlarının enerji/bellek yan etkileri kaçınılmaz. Hareket hastalığı ve gizlilik/telemetri kaygıları, yüksek etkileşimli 3D’nin yaygın dağıtımındaki bariyerleri artırıyor. Türkiye’deki orta segment cihaz ve veri paketleri gerçekliğinde, 2D’nin hafifliği ve hızlı yüklenmesi ikna edici bir avantaj sunuyor.

Küresel İstatistikler (Tüm Diller ve Modeller)

Toplam Yargılar
90
15 Dil × 6 Model
2D Zaferi
36
Yargıların %40'inde zafer
3D Zaferi
54
Yargıların %60'inde zafer
2D Genel 3D Genel
40%
60%

Language × Model Winner Matrix

Each cell shows the winner. Click any cell to navigate to the corresponding language/model page.

Model ve Dil Tercihleri

2D Yanlısı Model
GPT-5
%60 oranında 2D destekler
3D Yanlısı Model
GPT-5 Mini
%87 oranında 3D destekler
2D Yanlısı Dil
日本語
%100 oranında 2D destekler
3D Yanlısı Dil
العربية
%83 oranında 3D destekler

Detaylı Sıralama

Model Destek Sıralaması

En İyi 5 2D Yanlısı Model

# Model Destek Oranı Hakemler
1 GPT-5 60% 15
2 Gemini 2.5 Flash 60% 15
3 Gemini 2.5 Flash Lite 47% 15
4 Claude Sonnet 4.5 40% 15
5 GPT-5 Nano 20% 15

En İyi 5 3D Yanlısı Model

# Model Destek Oranı Hakemler
1 GPT-5 Mini 87% 15
2 GPT-5 Nano 80% 15
3 Claude Sonnet 4.5 60% 15
4 Gemini 2.5 Flash Lite 53% 15
5 GPT-5 40% 15
Dil Destek Sıralaması

En İyi 5 2D Yanlısı Dil

# Dil Destek Oranı Hakemler
1 日本語 100% 6
2 Français 67% 6
3 中文 67% 6
4 Español 50% 6
5 हिन्दी 50% 6

En İyi 5 3D Yanlısı Dil

# Dil Destek Oranı Hakemler
1 العربية 83% 6
2 Bahasa 83% 6
3 Deutsch 83% 6
4 English 83% 6
5 Português 83% 6