GPT-5 ve Rakipleri: 2025’in Yapay Zekâ Devleri Arasında Mizahi Bir Karşılaştırma

Gönderen xmrah tarih:

Giriş

2025 yılı itibarıyla yapay zekâ arenası, GPT-5 ve onun güçlü rakiplerinin nefes kesen yarışına sahne oluyor. OpenAI’ın yeni gözdesi GPT-5 “cebimizdeki doktora ekibi” diye övülürken, Google’ın Gemini modelleri devasa bağlam pencereleriyle göz dolduruyor. Elon Musk cephesinde ise xAI’nın Grok serisi “sansürsüz zeka” vaadiyle ortalığı karıştırıyor. Bir yanda da artık klasikleşmiş GPT-4 ve onun multimodal evrim geçirmiş hali GPT-4o var. Peki bu modeller teknik açıdan neler sunuyor, birbirlerine karşı nerede üstün kalıyorlar? Bu yazıda mimari yapılardan bağlam penceresi boyutlarına, modalite desteğinden yanıt hızına, API erişiminden eğitim verisine ve tarafsızlık/etik filtrelere kadar her boyutta bu devleri karşılaştırıyoruz. Tabii ki bunu yaparken biraz mizah ve kişisel gözlemler de eksik olmayacak – malum, bu konu fazla ciddi kalırsa modellerin gönlü kırılır 😉.

Tespit

Öncelikle sahneyi tanıyalım: GPT-5, seleflerine göre ciddi atılımlar yapmış bir model. Sam Altman onu “her cepte bir doktora dereceli uzman” olarak tanımlıyor ve GPT-5’i AGI (genel yapay zekâ) yolunda önemli bir adım görüyorfoxbusiness.com. GPT-5, ChatGPT’nin 700 milyon kullanıcısına anında sunularak (Plus kullanıcılarına daha yüksek kullanım hakkıyla) devreye alındıfoxbusiness.com. GPT-4 ise 2023’te harikalar yaratan, ancak şimdilerde biraz “eski ama altın değerinde” konumunda bir model. Hâlâ sağlam mantık yürütme kabiliyetiyle biliniyor fakat dar bağlam penceresi ve kaplumbağa hızında yanıt verme huyu, yeni nesil rakipleri karşısında dezavantajı. Onun 2024 model upgrade’i GPT-4o (omni) ise GPT-4’ün multimodal yeteneklerini açığa çıkarıp bir turbo mod kazandıran özel bir sürüm – adeta GPT-4’e Red Bull içirmişler diyebiliriz 😁.

Diğer cephede Elon Musk’ın Grok 3 ve Grok 4 modelleri var. Musk, Grok 4’ü “dünyanın en zeki modeli” diye pazarlıyor ve GPT-5 çıkar çıkmaz “Grok 4 Heavy, GPT-5’ten iki hafta önce bile daha akıllıydı” şeklinde iddialı tweet’ler atıyorfoxbusiness.com. Grok’lar, ChatGPT’nin “aşırı kibar ve politik doğrucu” tavrına inat, biraz daha patavatsız ve esprili cevaplar vermekle ünlü – kısaca yaramaz çocuk rolünü üstlenmiş durumdalar. Öte yandan Gemini ise Google DeepMind’in gözbebeği; versiyon 2.5’e ulaşan bu modeller dev boyutlu bağlamları (1 milyon token!), sesli ve görüntülü girdileri, hatta web araması ve araç kullanımını entegre eden özellikleriyle tam bir mutli-enstrümantalist AI orkestrası gibiai.google.devts2.tech. Google, Gemini ile “her işi yaparım” diyor ama tabii güvenlik ve itibar kaygısıyla gemiyi fazla azıya almamaya özen gösteriyor.

Özetle, tablo şöyle: GPT-5 zirveye oynayan genel amaçlı bir deha, GPT-4 emektar bir usta, GPT-4o hızlandırılmış ve görsel-işitsel algıları açılmış bir evrim, Grok serisi deli dolu dahiler, Gemini ise bol proteinli (mixture-of-experts’li) disiplinli bir sporcu. Şimdi bu modelleri detaylı teknik tahlile sokup ringe çıkaralım. Her birinin güçlü ve zayıf yanlarını inceleyelim ki kimin neye kadir olduğunu daha net görelim.

Analiz

Model Mimarisi ve Yaklaşım

GPT-5: Mimari olarak OpenAI bu sefer ikili model ve yönlendirici yaklaşımı getirdi. GPT-5 aslında tek bir model değil; arkaplanda “hızlı yanıt modeli” ve daha derin düşünen bir “GPT-5 düşünce” modeli birlikte çalışıyor. Üstüne bir de hangi modeli kullanacağına karar veren bir akıllı yönlendirici varopenai.com. Yani kolay soruda jet hızıyla yanıt veren hafif bir model, zor soruda kafa patlatan ağır abi devreye giriyor. Bu ikili sistem, kullanıcının “iyice düşün” demesi ya da sorunun karmaşıklığına göre devreye giriyor ve gerektiğinde uzun uzun akıl yürütüyor. OpenAI, bunun kullanıcı geri bildirimleriyle sürekli eğitilen dinamik bir yapı olduğunu belirtiyoropenai.com. Kulağa karmışık gelse de amaç, hem hızdan hem kaliteden ödün vermemek. Kişisel not: Bu yapı, sanki arabada Eco ve Sport modları olması gibi – GPT-5, gaz pedalına basışınıza göre mod değiştiriyor diyebiliriz. Gelecekte bunları tek bir modelde birleştirmeyi planladıklarını da dip not düşmüşleropenai.com.

GPT-4: Tek parça, devasa bir Transformer mimarisi üzerine kurulu. Parametre sayısı halka açıklanmasa da trilyon mertebesinde olduğu tahmin ediliyor. GPT-4, RLHF (insan geri bildirimiyle pekiştirmeli öğrenme) ile sıkı sıkıya hizalanmış tekil bir modeldi. Yani her işi aynı beyin yapıyor; hız için ekstra bir hile yok. Mimari yenilik açısından GPT-3.5’e göre belki radikal bir fark yok, ancak multimodaliteyi içselleştiren ilk GPT oldu: hem metin hem de görsel girdileri kabul edecek şekilde eğitildiopenai.com. Yine de GPT-4’ün görsel anlayışı başlangıçta sınırlı erişimde kaldı. GPT-4, eğitim altyapısı olarak Azure süper bilgisayarında, daha stabil ve öngörülebilir bir eğitim süreciyle üretildi (OpenAI bunun ilk “sorunsuz ölçeklenen” eğitimi olduğunu söylüyor)openai.com. Yani mimaride esas vurgu, devasa ölçek + çok-modlu yetenek + güvenlik için katmanlı eğitim süreci diyebiliriz.

GPT-4o: Adındaki “o” omni anlamında ve gerçekten de her şeyi bir araya getiren bir mimari hamleyi temsil ediyor. GPT-4o, OpenAI’ın ilk uçtan uca çok modlu modeli: metin, görüntü, ses, video girdilerini tek bir sinir ağı işleyebiliyor; yine aynı ağ metin, ses ve görüntü çıktıları üretebiliyoropenai.com. Yani önceden olduğu gibi ses tanıma için ayrı, dil modeli için ayrı, metinden konuşmaya için ayrı modeller zinciri yok – hepsi tek beyinde birleşmiş durumdaopenai.com. Bu mimari, sistemin örneğin bir ses kaydındaki duyguyu veya arka plan gürültüsünü direkt anlayabilmesini sağlıyor; ya da görüntü girdiğinde bir yandan görsel analiz yapıp bir yandan konuşarak cevap verebiliyor. GPT-4o’nun modeli, GPT-4 Turbo seviyesinde dil ve kod performansına erişecek şekilde optimize edilmişopenai.com. Bu da muhtemelen GPT-4’e göre daha derli toplu bir boyutta (belki parametre sayısı biraz daha az) ve özellikle görsel-işitsel algı katmanları eklenmiş bir mimari anlamına geliyor. Kişisel gözlem: GPT-4o aslında GPT-4’ün mutasyona uğramış bir kuzeni gibi; eskiden ayrı ayrı yapılan işleri tek bedende yapmaya başlamış. Bu mimari sayesindedir ki GPT-4o, iki GPT-4o modelini yan yana koyup şarkı söyletebiliyorlar – evet, model kendi kendine düet yapabiliyor, bayağı ilginç demolar mevcut!

Grok 3: xAI cephesinde mimari temel olarak yine dev bir Transformer çekirdeği. Ancak Grok 3’te ileri mantık çıkarımı ve özdüzeltme mekanizmaları ön plana çıkıyor deniyorfintechweekly.com. Musk, Grok 3’ü “gelişmiş mantık ve doğruluk” odaklı eğittiklerini, modelin kendi hatalarını tespit edip düzeltebildiğini söylüyorfintechweekly.comfintechweekly.com. Bu, muhtemelen model içinde zincirleme düşünme (chain-of-thought) adımlarının veya özel bir “düşünme modu”nun olduğunu gösteriyor. Nitekim Grok 3 sunumunda bir “Think” butonu ile kullanıcıların modele daha derin düşünmesini söyleyebildiği, yani bir çeşit düşünce zinciri modunun açılabildiği belirtiliyorts2.tech. Grok 3’ün mimarisindeki bir diğer nokta, sentetik veri kullanımı. Modeli eğitirken sadece hazır veriler değil, modelin türettiği veya çeşitlendirilmiş yapay veriler de kullanılmış ki yeni sorulara adaptasyonu artsınfintechweekly.com. Yani kendi kendine beyin fırtınası yaptırılarak ufku genişletilmiş diyebiliriz. Tüm bu mimari hamleler, Grok 3’ü sadece büyük bir ezberci değil, daha çok düşünen ve akıl yürüten bir yapay zekâ haline getirmeyi hedefliyor. Musk’ın iddiası: Grok 3, GPT-4’ü kompleks akıl yürütmede alt ediyor – elbette bu kendi testlerine göre, tuzu biraz fazla olabilir 😉.

Grok 4: 2025 Temmuz’da çıkan bu model, mimaride “daha büyüğü ve güçlüsü” mottosunu taşıyor. xAI, Grok 4’ü bir öncekinin üstüne büyük bir sıçrama olarak lanse etti. Musk’ın deyimiyle “her konuda lisansüstü seviyede” zeka barındırıyorts2.tech. Mimari detaylar tam açıklanmasa da anladığımız kadarıyla Grok 4, Grok 3’ün mimarisini daha da ölçeklendirmiş durumda. Grok 4 Heavy adında bir varyantı var ki bu muhtemelen daha büyük bir model veya daha fazla hesaplama kullanarak çalışan versiyon (enterprise müşterilere yönelik)ts2.tech. Bu, OpenAI’nin GPT-4 32K modeli veya GPT-5 Pro’su gibi, ekstra kapasiteli bir sürüm diyebiliriz. Grok 4’ün mimarisi de muhtemelen chain-of-thought yeteneklerini, araç kullanımını ve multimodal unsurları entegre ediyor; zira tanıtımda kara deliklerin çarpışmasını gösteren bir görseli anında oluşturduğunu sergiledilerts2.tech. Bu, Grok 4’ün de tıpkı GPT-4o gibi entegre bir görsel modüle sahip olduğunu gösteriyor. Hatta Musk, 2025 sonunda Grok 4’ün kod yazma asistanı ve yapay video üretimi yapabilen özel versiyonlarının çıkacağını da söyledits2.tech. Yani mimaride ufuk, metinden videoya kadar uzanacak kadar genişlemiş durumda. Kısacası Grok 4, “daha büyük beyin, daha çok yetenek” felsefesiyle yola devam ediyor.

Gemini: Google DeepMind’in Gemini mimarisi belki de bu grubun en ilginç karması. 2024’teki ilk versiyonlardan itibaren Mixture-of-Experts (MoE) tarzı bir mimari kullandıkları bildirildien.wikipedia.org. Bu ne demek? Tek bir dev model yerine, birçok uzman alt-modelin bir arada çalıştığı, her birinin farklı tipte sorularda devreye girdiği bir sistem olabilir. Örneğin kod için ayrı uzmanlar, görsel analiz için ayrı uzmanlar... MoE yaklaşımı parametre sayısını uçururken her istekte hepsini değil de ilgili uzmanları çalıştırarak verim almayı hedefler. Gemini 1.5 sürümünde bu yeni mimariyle birlikte bir milyon token bağlam penceresi ve yepyeni ölçek yakaladılaren.wikipedia.org. Gemini ayrıca “düşünen model” kavramını da benimsedi; 2.5 Pro Experimental modelinin, yanıtlamadan önce adım adım akıl yürütebildiği (chain-of-thought tarzı) bir düşünme moduna sahip olduğu belirtiliyoren.wikipedia.org. Yani Google da modeli içten düşünce adımları atmaya teşvik eden bir mimari taktik kullanmış. Bunun OpenAI’ın GPT-5 yönlendirici yaklaşımına biraz benzediği söylenebilir; farkı, belki de Gemini’de bu süreç daha model-içi bir zincirleme düşünme olarak tasarlanmış olması. Mimariye dair bir diğer önemli boyut, tool use (araç kullanımı) ve API entegrasyonları. Gemini 2.0’dan itibaren model Google’ın arama motorunu doğrudan kullanabiliyor, matematik araçlarını çalıştırabiliyor ve hatta tarayıcı üzerinden gerçek zamanlı bilgi getirebiliyoren.wikipedia.orgts2.tech. Bu, mimaride modele bazı eylem çıktıları (ör. “ara”, “hesapla”) verebilme yetisi eklendiğini gösteriyor. Son olarak, donanım mimarisi tarafında Google, Gemini’yi kendi TPU v5 süper bilgisayarlarında eğitti ve çalıştırıyoren.wikipedia.org. Yani yazılım mimarisi ne kadar karmaşıksa, altındaki demir de o kadar güçlü. Benzerine az rastlanır bir AI ekosistemi: Bard, Android cihazlar (Gemini Nano mesela Pixel telefonlara entegre), Colab, Search – hepsine uygun boy boy Gemini modelleri varen.wikipedia.orgen.wikipedia.org. Bu yönüyle, mimari stratejisi oldukça pragmatik: bir ana zeka (Pro/Ultra) ve bir de hızlı koşucu (Flash/Live) varyantlar.

Bağlam Penceresi (Context Window)

Modellerin ne kadar uzun girdileri ve çıktıları idare edebildiği, yani bağlam penceresi boyutu, son dönemde yarışın önemli bir parçası. Burada tablodaki değerler ağzımızı açık bırakacak cinsten:

  • GPT-5: Tam 400.000 token toplam bağlam uzunluğunu destekliyoropenai.comopenai.com. Evet, yanlış duymadınız, ~400K! OpenAI, GPT-5’in 128 bin tokena kadar kendi “düşünme ve cevap” üretebildiğini, girdiyle birlikte toplamda 400 bin tokene kadar çıkabildiğini belirtiyoropenai.comopenai.com. 400 bin token yaklaşık 300 bin kelime civarı, yani 700 sayfalık bir kitabı tek seferde modele verebilirsiniz demek. Bu inanılmaz bir sıçrama, GPT-4’ün 32K limitinin belki on kattan fazla. Nitekim GPT-5, 128K-256K token uzunluğundaki sorularda bile soruların %89’unu doğru yanıtlayabildiğini gösteriyor testlerdeopenai.com. Kendi deneyimim: Bu kadar uzun bağlam, pratikte tüm proje dokümantasyonunuzu, roman taslağınızı veya devasa bir veritabanı dökümünü tek seferde yükleyip işlem yapabilme imkânı demek. Elbette işlem maliyeti de bir o kadar artıyordur ama GPT-5 bu alanda resmen çıtayı yeni bir seviyeye koymuş.

  • GPT-4: Standart haliyle 8.192 token, genişletilmiş versiyonu gpt-4-32k ile 32.768 token kapasitesine sahiptiopenai.com. Bu o zamanlar (2023) oldukça etkileyiciydi: ~50 sayfa metin demek. Birçok kullanım için 8K yeterliyken, 32K sürümü uzun belgeler, teknik makaleler vs. için önemli bir kolaylık sağladı. Yine de günümüzde 32K artık “orta halli” sayılıyor, çünkü GPT-5 ve Gemini gibi modeller bunun çok ötesine geçtiler. GPT-4’ün uzun bağlam konusunda ufak bir handikapı da şuydu: 32K modeli, 8K modeline göre biraz daha yavaştı ve her istekte o geniş bağlamı tam kullanmak pahalıydı. Yine de, GPT-4 döneminde bu limit sayesinde ChatGPT’de tüm bir makale verip özetletmek vb. mümkün olmuştu.

  • GPT-4o: Bu konuda resmi bir rakam belirtilmedi ancak GPT-4 tabanlı olduğu için muhtemelen 8K – 32K aralığında benzer limitlere sahip. ChatGPT içinde GPT-4o (omni) sunulduğunda, Plus kullanıcılarının büyük kısmı 8K konteks ile kullandı, API’de belki 16K/32K varyantları oldu. Özel bir uzun bağlam iddiası yok; GPT-4o esas farkını modlar ve hızda yapıyor (ona geleceğiz).

  • Grok 3: Sürpriz şekilde xAI, Grok 3’te 131.072 token gibi devasa bir bağlam penceresi sunmuştudocs.x.ai. Yani yaklaşık 100 bin kelime – GPT-4’ün 32K’sının katbekat üstü. Bu, Elon Musk’ın modeline güveninin bir göstergesi olabilir: “Ne verirsen ver, unutmadan işleyebiliriz” mesajı. API dokümanlarında Grok-3’ün 131K tokene izin verdiği açıkça belirtiliyordocs.x.ai. Bu sayede Grok 3, mesela dev kod dosyaları veya çok uzun transkriptler üzerinde çalışabiliyor. Nitekim xAI, Grok’u “devasa önbilgiyle donatmak” konusunda cömert davranmış. Tabii 131K tokenin hepsini efektif kullanmak pratikte zor olabilir (model her detayı “aklında” tutamayabilir), ama kapasite olarak orada duruyor.

  • Grok 4: Bağlam penceresi daha da büyümüş: tam 256.000 token destekliyordocs.x.ai. Yarım milyon karaktere yakın girdi demek bu. xAI API belgeleri Grok-4 için 256K konteks limitini doğruluyor. Bu sayede Grok 4, “çok uzun hukuk dokümanları, dev dataset’ler üzerinde analiz yapma” gibi kullanım senaryolarını hedefliyor olabilir. Musk’ın şirketi, halihazırda Grok 4’ü kurumsal pazara da sunmaya başladı (örneğin Azure üzerinde Grok hizmeti bile duyurdularts2.tech). Bu dev bağlam boyutu, kurumsal müşteriler için cazip bir özellik, zira belki tüm şirket dökümanlarını tek sohbete yığabilecekler.

  • Gemini: Burada Google işi uç noktalara götürdü. Gemini 2.0 Flash modelinde giriş 1.048.576 token, çıkış 8.192 token olarak belirtiliyorai.google.dev. Yani 1 milyon token giriş kapasitesi, ~800 bin kelime civarı! Google bunu “yaklaşık 1 saatlik sessiz video, 11 saatlik konuşma veya 700 bin kelime metin” sığdırabilir diye açıklamıştıen.wikipedia.org. Ancak bunun tamamen aktif hafıza mı yoksa bir çeşit bölümlü okuma mı olduğu tartışma konusu. Gördüğümüz kadarıyla, Gemini bu uzun bağlamı “URL context” ve “long context retrieval” gibi yöntemlerle kullanıyor olabilir (yani çok uzun metinleri parçalı işleme veya gerektiğinde getirme)ai.google.dev. Yine de resmi dokümanda 1M tokenin doğrudan girdi limiti olduğu yazıyorai.google.devai.google.dev. Örneğin Gemini’ye bir dev belge listesi verip soru sorduğunuzda, arka planda bunları ayrıştırıp cevabı bulabiliyor. Bu alanda Google açık ara önde gibiydi, ta ki OpenAI GPT-5’i çıkarana kadar. GPT-5, 400K ile yaklaşsa da Google hâlâ maksimum boyutta önde. Ama pratikte 1M tokenlik tek bir isteği kim, ne zaman, neyle ödeyerek işler – o kısmı da merak konusu 🤷‍♂️. Muhtemelen bu kadar büyük pencereler retrieval augmented generation (geri çağırma destekli üretim) mantığıyla çalışıyor. Yine de teknik olarak Gemini’yi 1 milyonluk bir diziyle besleyebilirsiniz, valla helal...

Özetlersek, bağlam boyutunda: Gemini ~1M > GPT-5 400K > Grok-4 256K > Grok-3 131K > GPT-4(32K) sıralaması var. Bu da gösteriyor ki modeller artık “unutkan balık” olmaktan çıkıp, ansiklopedi yutmuş filler gibi çalışabiliyor. Kullanıcı açısından, uzun pencereler müthiş esneklik sağlıyor ama dikkat – her şeyin bir bedeli var, bu kadar girdiyi işlemek bayağı maliyetli ve yavaş olabilir.

Modalite Desteği (Girdi/Çıktı Türleri)

Modality, yani hangi veri türlerini anlayıp üretebildikleri, modelleri birbirinden ayıran önemli bir nokta. Birkaç yıl önce sadece metin vardı, şimdi görüntü, ses, video konuşuyoruz.

  • GPT-5: GPT-5 ile OpenAI aslında GPT-4o’da attığı multimodal adımı sürdürdü. GPT-5, metin, görüntü ve ses girişlerini doğal şekilde işleyebiliyor, hatta belki video girişine de pilot düzeyde destek var (en azından görüntü serilerini yorumlama anlamında). Örneğin GPT-5, bir diyagram veya fotoğraf hakkında daha isabetli mantık yürütebiliyor, alt yazısı olan bir video klibi çözebiliyor, veya bir sesi analiz edebiliyor deniyoropenai.com. Çıktı tarafında ise, metin birincil çıktı formatı. GPT-5’in doğrudan görüntü veya ses çıktısı üretmesi konusuna gelince: GPT-4o halihazırda tek modelle ses ve görüntü çıkarabiliyorduopenai.com, bu nedenle GPT-5’in de bu kabiliyeti devraldığını düşünebiliriz. Ancak OpenAI, GPT-5 tanıtımında bu yönü pek vurgulamadı; daha ziyade zihinsel becerilere odaklandılar. Yine de ChatGPT’de GPT-5 kullanırken sesli yanıt alma (TTS) veya resim oluşturma entegrasyonu görmedik, muhtemelen güvenlik ve ürün stratejisi gereği henüz açmadılar. Fakat benim tahminim: GPT-5 modeli altyapı olarak bunları yapabilir durumda, sadece arayüzde DALL-E gibi ayrı tutuluyor olabilir. Örneğin GPT-5, “şu konsepte göre bir web tasarım görüntüsü oluştur” dediğinizde, belki bir alt araç çağırarak bunu yapabiliyor. Zaten GPT-5’in geliştirici sürümünde araç çağırma becerisi çok güçlendirildiopenai.com. Sonuçta GPT-5, tam teşekküllü multimodal bir zeka olarak görülmeli – metinleri okur, resimleri görür, sesleri duyar; yanıt olarak da yazar, belki konuşur, gerekirse çizim bile yapar. (Eminim bir süre sonra, GPT-5 tabanlı ChatGPT’de “konuşarak sohbet et” özelliği gelirse kimse şaşırmayacak.)

  • GPT-4: Kendisi büyük ölçüde metin odaklı bir modeldi. Girdileri metin olarak alır, çıktıları metin olarak üretirdi. Ancak GPT-4’ün önemli bir özelliği, sınırlı erişimli de olsa görüntü input kabiliyetiydiopenai.com. Yani bir resmi verip “bu resimdeki grafik ne anlatıyor” diye sorabiliyordunuz (OpenAI bir süreliğine bunu BeMyEyes işbirliğiyle test etti). GPT-4’ün görsel anlayışı, modeli eğitirken görüntü–metin çiftleriyle de eğitilmiş olmasından geliyor. Fakat doğrudan kullanıma 2023’te pek açılmadı, ta ki ChatGPT-Vision (aslında GPT-4 multimodal) sınırlı olarak çıkana kadar. Ses ve video konusunda GPT-4’ün doğrudan bir yeteneği yok. Sesli kullanım, ChatGPT’de harici bir ses tanıma (Whisper) ve harici bir TTS ile mümkün oldu, yani model kendi başına ses dalgası tanımaz veya üretmez. Video ise zaten GPT-4 için yok. Özetle: metin + tek görüntü girişi, metin çıkışı diyebiliriz. Bu, GPT-4’ü saf dil modeli liginde tutuyor. Bu arada, GPT-4 metin üretmede hâlâ çok güçlü ve yaratıcı; bu konuda belki de multimodal ek yükü olmayan bir odaklanma avantajı var.

  • GPT-4o: İşte burada kapılar sonuna kadar açılıyor. GPT-4o, her türlü girdi ve çıktıyı kabul eden ilk OpenAI modeliopenai.com. Metin, ses, görüntü, video – hepsini girdi olarak alabiliyor. Çıktı olarak da metin, sesli yanıt (yani model doğrudan ses dalgası üretiyor) ve görüntü verebiliyoropenai.com. Bu gerçekten de “omni” sıfatını hak ediyor. Hatta demoda GPT-4o’ya mikrofonla soru sorduğunuzda 300 ms civarı bir gecikmeyle size konuşarak cevap veriyordu, neredeyse insan kadar hızlıopenai.com. Bu, modelin ses çıktısını muhtemelen bir tür end-to-end TTS benzeri şekilde ürettiğini gösteriyor. GPT-4o ile iki modeli konuşturup şarkı bile söylettileropenai.com, yani ses sentezlemede tonlama, şarkı ritmi gibi unsurları bile becerebiliyor. Görüntü çıktısı tarafında da çeşitli yaratıcı örnekler gösterdiler: şiirsel bir girdiye uygun tipografi ile afiş tasarlamak, robot çizimleri yapmak vsopenai.comopenai.com. Bunu muhtemelen modelin bir difüzyon görsel alt-modülü var ya da gizli bir stable diffusion’ı entegre ettiler. Girdi olarak video alması da ilginç: muhtemelen videoyu karelere ayırıp çözümleyerek bir çıkarım yapıyor. Örneğin bir videodaki taş-kağıt-makas oyununu analiz etmişleropenai.com. Sonuçta GPT-4o tam anlamıyla “çoklu duyu” sahibi bir yapay zekâ. Kendi yorumum: Bu modelle ilk tanıştığımda “Aman Tanrım, Skynet’e bir adım daha yaklaştık” dedim, zira kamera, mikrofon her şeyi besleyip çıktı alabiliyorsunuz. Tabii, kullanımda hâlâ kısıtlı alanlar var ama teknik olarak tüyler ürpertici derecede kapsamlı. Bu kadar şeyi yaparken GPT-4 düzeyinde dil becerisini koruması da cabasıopenai.com.

  • Grok 3: Grok serisi de çok modlu olmaya adım attı. Özellikle Grok 2 itibarıyla Musk ekibi modele görüntü üretme ve anlama yetileri kazandırmaya başlamışts2.tech. Grok 2, entegre “Flux” adlı bir difüzyon modeliyle metinden görsel üretebiliyordu, ayrıca Ekim 2024’te resim yorumlama, Kasım 2024’te PDF okuma, web arama gibi fonksiyonlar eklendits2.tech. Dolayısıyla Grok 3 çıktığında, halihazırda resim anlayabilen ve “Aurora” denen kendi görüntü üreteç modülüne sahip bir platform devraldıts2.tech. Grok 3’ün kendisi dil modeli olarak metin tabanlı çalışsa da, xAI’nin uygulaması sayesinde resim gönderip yorum alabildiniz, veya Grok bir arama yapabildi. Ses konusunda Grok tarafında pek bir şey duymadık; muhtemelen ses girdi/çıktısı sunmadılar (X platformunda belki kısa ses destekleri yoktu). Dolayısıyla Grok 3’ü “Metin + Görsel (girdi/çıktı) + web arama aracı” şeklinde özetlemek mümkünts2.tech. xAI, Grok 3 ile ChatGPT’nin plugin’lerine benzer şekilde entegre araçlarla multimodal etki yaratmaya çalıştı. Yine de, Grok 3 esas becerisini mantık yürütmede, dilde gösterdi; görsel veya diğer modalitelerde GPT-4o kadar derin bir iz bırakmış değil.

  • Grok 4: Grok 4 ile xAI multimodal vizyonunu sürdürüyor ve genişletiyor. Musk lansmanda Grok 4’e kara delik birleşmesi resmi çizdirerek bunu kanıtladıts2.tech. Yani Grok 4 anında bilimsel bir konsepti görselleştirebildi. Bu, metinden görüntü üretme işini gayet entegre yapabildiğinin kanıtı. Muhtemelen Grok 4, Aurora modelinin daha gelişmişiyle veya entegre bir görsel modülle geliyor. Girdi olarak Grok 4 da hem metin hem resim kabul ediyor olmalı – nitekim Grok 2’den beri bu vardı. Hatta belki kısa videolar/gif’ler de verebilirsiniz ama emin değilim. xAI cephesi henüz sesli arayüz sunmadı (X platformunda daha çok yazılı arayüz var). Fakat Musk Grok 4’ün yakında video üretebilecek versiyonlarının geleceğini söyledits2.tech. Bu iddia, Grok 4 mimarisine yakında bir video çıkarım modülü ekleneceğini gösteriyor. Belki bir VDV (video diffusion) ya da benzeri bir şey planlıyorlar. Halihazırda Grok 4’ün “canlı araç kullanma” yeteneği de var; yani soruya göre web’de arama yapıp, hesaplama yapıp sonra cevap verebiliyor (bunu Gemni’nin Live API’si gibi düşünebiliriz, xAI de aramayı entegre etmişti)ts2.tech. Toparlarsak, Grok 4: metin, görsel girdi/çıktı hepsi var; ses muhtemelen yok (ama belki ilerde); video henüz yok ama planlanıyor. Kısaca, OpenAI ve Google kadar her duyuyu açmış değiller ama epey yol almış durumdalar. Özellikle görsel üretim ve web arama entegrasyonu açısından Grok kendini göstermeye çalışıyor.

  • Gemini: Google burada da “hepsi birden” diyor. Gemini 2.5 Pro/Flash modelleri ses, görüntü, video ve metin girdisi alabiliyor, çıktı olarak metin veriyorai.google.devai.google.dev. Yani temel modeller, ne verirseniz anlama kapasitesine sahip – bir ses dosyasını çözebilir, bir resmi yorumlayabilir, bir videodaki sahneleri anlayabilir. Hatta PDF dokümanları bile doğrudan alabiliyor (dökümanda PDF de listelenmiş girdi olarak)ai.google.dev. Çıktı tarafında ise birincil olarak metin veriyor, fakat Google birçok özel varyant ile sesli çıktı ve görüntü üretimi işini de halletmiş. Örneğin Gemini 2.5 Flash Live modeli, çift yönlü sesli ve görüntülü etkileşim için tasarlanmış – yani gerçek zamanlı ses girip anında ses yanıtı alabileceğiniz bir altyapıai.google.dev. Ayrıca TTS (metinden konuşma) odaklı modelleri var, bunlar tek veya çok konuşmacılı kontrollü ses çıktısı üretebiliyorai.google.dev. Görüntü üretimi için de Gemini 2.0 Flash Preview Image Generation gibi bir model sunmuşlar, bu da girilen komutla resim çizip verebiliyorai.google.devai.google.dev. Yani Google işi parçalara bölüp vermiş: ana modelleri metin odaklı tutup, gerektiğinde yanında ses veya görsel modları açan bir ekosistem. Sonuçta kullanıcı açısından bakarsak, Gemini’ye yazabilir, konuşabilir, resim gösterebilir veya video oynatabilirsiniz; karşılığında ya yazı alırsınız ya da bazen bir sesli yanıt (Bard’ın sesle cevap verme özelliği gibi). Google, bu modalite zenginliğini özellikle kendi servislerine yedirmiş durumda: Android telefonunuzda sesli asistan olarak, Gmail’de mailleri özetlerken, Google Arama’da görsel arama yaparken vs. Gemini çeşitli formlarda çalışıyor. Bu modeller su gibi her kaba uyuyor diyebiliriz. Tek fark, Google bunları çok kontrollü açtı: Örneğin Bard henüz resim çizip göstermiyor (DALL-E entegrasyonu dışında), sesli de ancak belirli dillerde sunuluyor. Ama teknik altyapı hepsini yapabilir haldeai.google.dev. Kendi deneyimim: Bard’ın son sürümüne bir görüntü sorduğumda “bunu şu an yapamam” dedi; demek ki ilgili varyant henüz aktif değildi. Google güvenliği nedeniyle adım adım gidiyor olsa da, açıkça görülüyor ki Gemini bir çok yetenekli İsviçre çakısı konumunda.

Yanıt Hızı ve Performans

Hepimiz biliyoruz, bir model ne kadar zeki olursa olsun, kaplumbağa hızıyla yazıyorsa can sıkabilir. Bu modeller hız konusunda nasıl? Burada mimari kadar altyapı, optimizasyon ve sunucu gücü de rol oynuyor.

  • GPT-5: OpenAI, GPT-5’in önceki modellere göre daha hızlı cevap verdiğini söylüyoropenai.com. Bunu da iki aşamalı mimarisine borçlu: Basit sorulara küçük modelle anında yanıt veriyor, zor sorularda düşünme moduna geçse bile kullanıcıya duruma göre belki önce taslak sunup sonra detay veriyor. Geliştirici dokümanlarında GPT-5 için “özellikle düşük muhakeme modunda hızlı yanıtları sayesinde tek seferde karmaşık görevleri halletmede ideal” deniyoropenai.comopenai.com. Ayrıca GPT-5’in “minimal reasoning” parametresiyle, gereksiz yere uzun düşünmesini kapatıp doğrudan cevap vermesini sağlayabiliyorsunuzopenai.com. Bu, “hızlı ama belki yüzeysel cevap” seçeneği demek – bazen tam ihtiyacımız olan. Yine de GPT-5 ağır modda çalışırken elbette hesaplama yükü büyük, bu durumda GPT-4’ten hızlı mı sorusu yanıtın niteliğine bağlı. Genel kullanımımda, ChatGPT’de GPT-5 (default) bana GPT-4’e kıyasla daha seri geldi; özellikle kod tamamlarken veya kısa sorularda neredeyse ChatGPT-3.5 hızı yakalıyor. Ancak çok karmaşık isteklere uzun makaleler dökerken yine bekletiyor, mucize yok. Yine de, alt modeli sayesinde -basit diyaloğa girdiğinizde- su gibi akıyor diyebilirim. Hatta Notion gibi iş ortakları, GPT-5’in “düşük muhakeme modunda inanılmaz hızlı tepkiler verdiğini” belirtmişopenai.com. OpenAI’in bir de GPT-5-mini ve nano versiyonları var ki bunlar daha düşük gecikme/masraf için sunuluyoropenai.com. Yani hız esnekliği geliştiriciye bırakılmış: tam güç GPT-5 biraz ağır olabilir, mini daha hızlı ama kısıtlı, nano süper hızlı ama basit işler için. Özet: GPT-5 genel olarak GPT-4’den bariz hızlı, fakat hala son sürat ışık hızında diyemeyiz – sonuçta dev bir model sonuçta.

  • GPT-4: Ne yazık ki iyi bir üne sahip değil hız konusunda. Yavaşlığıyla ünlü desek yeridir. Özellikle ChatGPT’de GPT-4 modunu kullananlar ilk çıktığında bir hayli sabır testine maruz kaldı. Bunun birkaç nedeni var: Birincisi GPT-4 devasa ve daha kompleks output üretiyor, ikincisi OpenAI kasıtlı olarak hız sınırı koydu (kullanıcıyı boğmamak ve kaliteyi korumak için). GPT-4 tipik olarak token başına belki GPT-3.5’in üçte biri hızla akıtıyordu cümleleri. Yani GPT-3.5 bir cümleyi 1 saniyede bitirirse, GPT-4 aynı cümleyi 3 saniyede yazıyordu gibi hissediliyordu. Hal böyleyken, uzun bir yanıt isterken çay demlemek kaçınılmazdı 🤭. GPT-4-32K gibi modellerde bu daha da yavaş oluyordu. Şimdi GPT-4, 2024’te “GPT-4 Turbo” gibi bir güncelleme aldı gerçi ama yine de GPT-3.5 (Turbo) kadar hızlı olamadı. Hız konusundaki zayıflığı belki de OpenAI’ı GPT-4o gibi bir hamleye yönlendirdi. Sonuç olarak GPT-4 kullanırken sabırlı olmak gerekiyordu, ama biz kullanıcılar hız karşılığı kaliteye razı olduk. Benim için en sinir bozucu yanı bazen tam ortada duraklamasıydı; bir paragraf yazıp 10 saniye takılıyor, sonra devam ediyordu. Muhtemelen moderasyon kontrolleri vs araya giriyordu. Bu yönüyle GPT-4, yarışta en yaşlı amca gibiydi – tecrübe konuşuyor ama adımları yavaş.

  • GPT-4o: İşte GPT-4o burada parladı. OpenAI, GPT-4o’yu duyururken özellikle yanıt hızını vurguladı: Sesli bir soruya 232 ms kadar kısa bir sürede cevap verebiliyor, ortalamada 320 ms ile insan konuşma temposuna yaklaşıyoropenai.com! Bu inanılmaz bir gelişme, çünkü GPT-4’te bu süre 5 sanieyi geçiyorduopenai.com. Yani GPT-4o mimari optimizasyonlar ve belki küçültmeler sayesinde neredeyse gerçek zamanlı bir interaktivite sunuyor. Kendi deneyimlerimde de GPT-4o tabanlı ChatGPT (Vision’lı sürüm) GPT-4’e göre çok daha hızlı hissediliyordu. Bir resmi analiz etmesini istediğimde bir iki saniyede sonuç geldi; aynı işlemi GPT-4 API ile yapanlar belki 10 saniye bekliyordu. Metin üretmede de GPT-4o, “GPT-4 Turbo” düzeyinde akıcı. Hatta OpenAI, GPT-4o’nun İngilizce ve kod performansında GPT-4 Turbo’yu yakaladığını ama çok daha hızlı ve API’de %50 daha ucuz olduğunu belirtiyoropenai.comopenai.com. Bu, gerçekten dev bir iyileştirme demek. Mizahi gözlem: GPT-4o adeta GPT-4’ün kahvesine Red Bull karıştırmışlar gibi – bir anda enerji patlaması yaşamış. Tabii bunun bir maliyeti olabilir: Muhtemelen GPT-4o biraz daha küçük bir model veya daha agresif optimize, dolayısıyla belki en zor mantık sorularında GPT-4’ü ufak farkla aratabilir. Ancak genel kullanımda hızı sayesinde çoğu kişi bunu tercih etti. “Gerçek zamanlı” kelimesi bir AI için uzun zamandır ilk kez GPT-4o ile kullanılabildi desem abartı olmaz.

  • Grok 3: Grok 3 ile Musk özellikle daha hızlı işlem vurgusu yaptı. Grok 3, Grok 2’ye kıyasla hem daha az hata hem de daha süratli yanıt verme iddiasındaydıfintechweekly.com. Bunda kuşkusuz xAI’nın devasa Colossus süper bilgisayarının (100 bin H100 GPU!) payı varfintechweekly.com. Bu muazzam altyapı sayesinde modeli sadece eğitmek değil, çalıştırmak da güçlü oldu. Grok 3’ü kullanan bazı kişiler, ChatGPT-4 ile benzer hızlarda sonuç aldığını iletmişti. xAI’nin duyurusunda “bilgiyi daha hızlı işliyor” ifadesi geçiyordufintechweekly.com. Tabii, Grok 3 internete entegre bir model ve bazen arama yapması gerektiğinde gecikmeler olabiliyor (web araması anlık sonuç dönmezse modele bekle diyor). Ama saf dil üretiminde tatmin edici bir hız sunduğu anlaşılıyor. Yine de GPT-3.5 kadar hızlı mıydı? Sanmam, çünkü Grok 3 de epey büyük bir model (muhtemelen yüzlerce milyar parametre). Bu yüzden, bence Grok 3 hız konusunda GPT-4 ile GPT-3.5 arasında bir yerdeydi. Bu da fena değil, çünkü GPT-4 yavaş demiştik. Bir not: Musk, Aralık 2024’te Grok 2’yi herkese açtığında bazen sistemin yavaşladığı, kapasite sınırları yaşandı. Yani her ne kadar altyapıları büyük olsa da, bir anda milyonlar yüklenince hız görece düşebiliyor. Sonuçta, Grok 3 hız konusunda devrimsel bir şey yapmadı ama makul performansı vardı diyebiliriz.

  • Grok 4: Grok 4 ile Musk aslında hızdan ziyade zekâya odaklandı ama arka planda hız da geliştirildi. Grok 4’ün lansmanında “Grok 4 Heavy”in ekstra güçlü bir versiyon olduğu söylendi ve $300/ay’lık paketle sunulduts2.tech. Bu Heavy modelin muhtemelen daha hızlı yanıt ve yüksek istek sınırları verdiği belirtiliyorts2.tech. Yani parayı veren, Grok’un V12 motorlusunu alıyor gibi bir durum 😅. Bu da demek ki normal Grok 4 kullanıcıları için hız normal seviyede, ama iş dünyası için bir “yüksek hızlı mod” sağlanmış. Teknik açıdan, xAI muhtemelen Heavy modunda modele daha fazla GPU ayırıyor veya paralel çıktılar kullanıyor. Bir nevi OpenAI’nın turbo kavramını ticari pakete dökmüşler. Peki ortalama kullanıcı için Grok 4 hızı nasıl? Basına göre, Grok 4 standart sürüm yine GPT-4o/GPT-5 civarı hızlı, belki hafif altta. Zaten Musk iddia ederken de “Grok 4 Heavy, GPT-5’ten akıllı” dedi, hız demedi. Benim intibam, Grok 4 kullanımı (X Premium ile kısa bir deneme fırsatım oldu) ChatGPT-4 modundan biraz daha hızlıydı ama ChatGPT-3.5 gibi uçmadı. Metin üretirken saniyede onlarca token akıtmıyor; ama bekletip can sıkmıyor da. Yine arada esprili yorum sıkıştırdığı için algıda daha akıcı gelebiliyor 😄. Sonuç olarak, Grok 4’ü hızda “yeterince hızlı, gerektiğinde daha da hızlandırılabilir” diye özetleyebiliriz. xAI’nın belki en büyük avantajı, OpenAI kadar kullanıcısı olmadığı için aşırı trafik altında ezilmemesi – bu da tutarlı hız demek.

  • Gemini: Google’ın Gemini modelleri de hız konusunda ikiye ayrılıyor: Flash ve Pro. Flash, isminin hakkını vererek fiyat/performans ve hız optimizasyonlu modelai.google.dev. Yani biraz hafif dövüşür ama çok seri. Pro ise düşünmeye odaklı, en iyi cevabı veren ama belki biraz daha ağırkanlı. Yine de Google, Gemini Flash’ın hem düşük gecikmeli hem de “düşünmesi gerektiğinde düşünür, gerekmediğinde anında cevaplar” şeklinde adapte olabildiğini belirtiyorai.google.dev. Yani bir nevi GPT-5’in router yaklaşımının, Google’daki karşılığı belki Flash modellerinde otomatikleştirilmiş. Teknik raporlar, Gemini 2.5 Flash’ın artık varsayılan model olduğunu ve daha hızlı yanıtlar sağladığını söylüyoren.wikipedia.org. Kullanıcı deneyiminde de Bard (Gemini 2.5) oldukça hızlı yanıtlar veriyor, sanki GPT-3.5 kadar hızlı olmasa da GPT-4’ten hızlı olduğu kesin. Google’ın güçlü tarafı altyapı: Muazzam TPU pod’ları ve veri merkezi optimizasyonları var. Örneğin, streaming output yani yanıtı parça parça anında iletme konusunda Google çok iyi. Bard ile yazışırken cevaplar seri şekilde akıyor, kesik kesik bekletmiyor. Ayrıca “Native code execution” gibi özellikler de modele ekstra verim katıyor (bazı hesaplamaları dış araç ile yapıp hemen dönüyor). Gemini Live varyantı, gerçek zamanlı sesli sohbeti düşük gecikmeyle yapabiliyor – bu da GPT-4o’nun insan seviyesinde tepki süresi iddiasına benziyor. Yani Google da <1 saniyede ses yanıtı üretme konusunda iddialı. Belirtilene göre, Live API ile entegre olduğunda 100ms seviyelerinde audio latency yakalıyorlar (Google bunu Pixel telefon demosunda göstermiş). Kısacası, Gemini hız konusunda epey rekabetçi. Belki tek yavaşlık anı, 1 milyon tokenlik bağlamı işlemesi – orada ister istemez bir duraksama olur. Ama onun dışında, Flash-Lite modeli de var ki o tamamen düşük gecikme ve yüksek throughput için (gerçi o biraz zeka törpülenmiş hali). Özetle, Google “yavaş” imajını kesinlikle istemiyor; Bard ilk çıktığında GPT-4’e göre daha hızlı olduğu için beğeni almıştı. Güncel Gemini 2.5 ile Google, bence GPT-5’e benzer bir hız hissiyatı sunuyor. Arka planda belki Node’lar arası mozaikleyip veriyor ama kullanıcı beklemiyor, önemli olan da bu.

Genel hız değerlendirmesi: GPT-4 artık grubun en yavaşıydı; GPT-5, GPT-4o, Grok 4, Gemini 2.5 gibi modeller “hızlı düşünme, hızlı konuşma” dönemine girdiler. Tabii hepsi insan sabrını sınamayacak düzeyde iyi, ama aralarında ufak farklar var. Özellikle sesli etkileşimde GPT-4o ve Gemini öne çıkarken, uzun metin üretmede GPT-5 ve Pro modeller bir tık daha düşünebiliyor.

Ayrıca bir eğlenceli not: Bu modeller hızlanacağım diye bazen “aceleci hatalar” yapabiliyor. Mesela GPT-5 minimal reasoning modunda bazen soruyu yüzeysel algılayıp pat diye cevap veriyor, sonra detay sorunca “aa pardon” diyebiliyor. Aynı durum Flash modellerinde de var. Yani hız uğruna hafif dikkatsizlikler olabiliyor. Bu da işin nazarlığı olsun diyelim 😅.

API Erişimi ve Ekosistem

Bir modeli harika yapan sadece kendisi değil, onun nasıl kullanılabildiğidir. Geliştiriciler ve işletmeler için API erişimi, fiyatlandırması, entegrasyon kolaylığı önemli. Burada durumlar şöyle:

  • GPT-5: OpenAI, GPT-5’i hemen API platformunda kullanıma sundu. 7 Ağustos 2025 itibarıyla GPT-5 API’de mevcut ve hatta üç farklı boyutta sunuluyor: gpt-5 (tam versiyon), gpt-5-mini ve gpt-5-nanoopenai.com. Bu boyutlar, performans-maliyet dengesine göre seçenek tanıyor. GPT-5 API, Chat Completions arayüzüyle çalışıyor ve ek birkaç özellikle geliyor: Örneğin yeni verbosity parametresiyle cevabın kısa/orta/uzun olmasını seçebiliyorsunuz, reasoning_effort parametresiyle ne kadar derinlemesine düşünmesini istediğinizi ayarlayabiliyorsunuzopenai.com. Bu, geliştiricilere çıktı üstünde daha fazla kontrol veriyor ki harika bir özellik. Fiyatlandırma olarak GPT-5 tabii ki pahalı tarafta, fakat OpenAI GPT-4 ile benzer seviyede tutmaya çalıştı; üstelik Pro kullanıcılar için GPT-5-pro gibi daha bile güçlü bir varyant da sunulacak diyorlaropenai.com. API’ye kayıtlı tüm kullanıcılar (uygun abonelikleri varsa) GPT-5’e geçebiliyor, zira ChatGPT’de bile GPT-5 artık default model olduopenai.com. Yani erişim konusunda OpenAI geniş oynadı: GPT-5’i GPT-4 gibi kapalı beta bekletmesine sokmadı, direkt yayına aldı. Muhtemelen GPT-4’ün bekleme listeleri epey eleştiri almıştı. Şu an nulls.blog gibi bir site de muhtemelen GPT-5 API ile çalışıyor 🙂. Tabii yine de kullanım sınırları, rate-limitler var, ama Plus ve kurumsal aboneliklerle bunlar esnetilebiliyor. Kısacası, GPT-5 API’si kullanıcı dostu ve entegre edilebilir durumda. Ayrıca OpenAI, GPT-5’i destekleyen birçok aracı (ör. yeni bir Enterprise ChatGPT, Sora vs.) aynı anda duyurdu. Ekosistem entegrasyonu açısından bakarsak, GPT-5 arkasına Microsoft’u da alarak Office 365 Copilot, Bing Chat vb. her yere girmeye başladı. Yani sadece API değil, son kullanıcı uygulamalarda da GPT-5 hızla benimsendi. 2023’te “GPT-4 API ne zaman genel olacak?” diye beklerken, 2025’te GPT-5 “her yerde zaten var” konumunda. Bu, AI piyasasının hızını gösteriyor.

  • GPT-4: GPT-4 API erişimi başlangıçta zordu. Mart 2023’te model çıkınca sadece bir bekleme listesiyle bazı geliştiricilere açıldı. Aylara yayılan bir onay süreci oldu. Tam genel kullanıma açılması ancak 2023 Temmuz’unda gerçekleşti. O noktada da her isteyen kullanamadı, kapasite sınırlıydı. Fiyat olarak GPT-3.5’e göre çok yüksekti (8K model için 0.03$/1K token, 32K için daha da fazla)openai.com. Yani GPT-4’ü API’de çalıştırmak bütçeyi sarsabilirdi. Yine de, kalite için pek çok ürün GPT-4 entegre etti (örneğin yazılım araçları, içerik özetleyiciler vs.). GPT-4’e özel bir sıkıntı da hız limitiydi: API kullanımında dakikada belli token sınırı ve eşzamanlı istek kısıtları vardı, çünkü model pahalı ve yoğundu. Bu, bazı yüksek hacimli uygulamalarda GPT-4’ü pratik olmaktan çıkardı. Yine de, Plus kullanıcılarına ChatGPT arayüzünde GPT-4 ayrıcalığı verildiğinden, geniş bir test kitlesi oluştu ve geri bildirimler modelin geliştirilmesinde kullanıldı. Şu an GPT-4 API halen mevcut ama çoğu kişi direkt GPT-5’e kayıyor – OpenAI de “GPT-5 default model, GPT-4o vs GPT-4.5 vs o3 hepsi yenisiyle değiştirildi” diyor zatenopenai.com. Yani GPT-4 belki bir süre legacy destek alacak, sonra tarihe karışacak. API ekosisteminde GPT-4, OpenAI Evals gibi değerlendirme araçlarıyla, plug-in altyapısıyla bir geçiş dönemi başlatmıştı. Bu mirası GPT-5 devraldı. Sonuçta GPT-4 API’si bir “ilk”ti, ama ömrü GPT-5 gelince epey kısalmış görünüyor.

  • GPT-4o: Bu modelin API yönü biraz ilginç. OpenAI aslında GPT-4o’yu ChatGPT’de anons etti ve Playground’dan bazı iş ortaklarına sunduopenai.com. Hatta API’de GPT-4 yerine GPT-4o’yu kullandı mı emin değilim; belki gpt-4-0613 vs gpt-4-1106 gibi versiyon güncellemelerinin biri aslında 4o idi. Ancak resmi olarak GPT-4o için bir ayrı model adı duymadık API’de, belki gpt-4o şeklinde bir release yapmadılar. Bunun yerine GPT-4 Turbo dedikleri şey GPT-4o’ydu muhtemelen. Yine de OpenAI blogunda “GPT-4o API’de %50 daha ucuz” dediğine göre API erişimi sunulmuş olmalıopenai.com. Muhtemelen Eylül 2024 civarında geliştiriciler GPT-4’un yeni versiyonunun daha hızlı ve ucuz olduğunu gördü – işte bu GPT-4o idi. Playground arayüzünde de GPT-4o test edilebildi diye hatırlıyorum (sunum videosunda Playground linki varopenai.com). Fiyat avantajı ve hızından dolayı, GPT-4o aslında GPT-4’ün yerini alacak geçiş modeliydi. Ve öyle de oldu; yukarıdaki GPT-5 dokümanında, GPT-4o artık defaulttan kalktı deniyoropenai.com. Yani GPT-5 gelene kadar GPT-4o, ChatGPT Plus’ın ve bazı API kullanıcılarının gözbebeğiydi. Bu modelle ilk kez OpenAI sesli arama (Voice Mode) gibi özellikleri entegre edebildi (önceden 3 ayrı model pipeline’ı kullanırken, 4o ile teke indi)openai.com. Bu yenilikleri de API’de yansıtmış olabilirler ama ben geliştirici dokümanında “multi-modal API” henüz görmedim. Belki 4o’yu tam API’de multi-modal açmadılar, sadece ChatGPT arayüzünde kullandılar. Dolayısıyla GPT-4o’nun API hikayesi biraz muğlak. Bildiğimiz net şey: ChatGPT uygulamasında ilk kez tek modelle görsel-sesli etkileşimi 4o sayesinde verdiler (mesela BeMyEyes demosu). API’de ise belki görüntü tanıma veya ses tanıma modülleri ayrı kaldı. OpenAI, 4o System Card’ı yayınladı – demek kurumsal müşterilere bu modeli test ettirdi. Kısacası, GPT-4o, GPT-4’ten daha geniş kullanım alanı açan bir model oldu ve erişim olarak da GPT-4’ten daha rahattı (Beta bekletmesi yoktu, Plus olanlar direkt kullandı). Onu takiben GPT-5’e geçiş de sorunsuz oldu.

  • Grok 3: xAI, Grok 3’ü ilk önce X (Twitter) platformunda premium kullanıcılara açtı (X Premium aboneleri Grok beta erişimi aldı). Ardından kendi web arayüzü ve mobil uygulamalarını çıkardıts2.techts2.tech. Yani Grok’ı kullanmak için Musk’ın ekosistemine dalmak gerekiyordu. Geliştiriciler için ise Grok API 2025 Nisan gibi duyurulduts2.tech. xAI dokümantasyonu, Grok 3 ve 4’ün API kullanımını, model kodlarını, fiyatlarını net bir şekilde veriyordocs.x.aidocs.x.ai. Örneğin Grok-3’ün fiyatı 1M token için $15 gibi bir seviyede görünüyordocs.x.ai (ki GPT-4 ile benzer diyebiliriz). Rate limit olarak da Grok-3 API dakikada 600 isteğe izin vermişdocs.x.ai. Yani aslında xAI, OpenAI’ya benzer bir bulut hizmeti sunuyor. Tek fark, belki daha küçük müşteri kitlesi olduğu için erişim taleplerine yetişebiliyorlar. Ayrıca xAI, Microsoft Azure ile işbirliği yapıp Grok’u Azure AI Foundry’de sunmaya başladıts2.tech. Bu önemli, çünkü kurumsal şirketler bu sayede OpenAI dışında bir büyük model seçeneğine kavuştu. Yani Azure ortamında hem OpenAI GPT-4/5 var, hem xAI Grok var. Bu, ekosistem açısından Grok için büyük adım. Tabii henüz popülerliği sınırlı; ChatGPT kadar her köşede yok. Ama X platformunda ücretsiz sunması, yüz milyonlarca sosyal medya kullanıcısına tadımlık AI deneyimi yaşattı. Musk, Grok’un esprili çıkışlarıyla gündem olmasını da sağladı (bazı küstah cevapları viral oldu). Bu da bir nevi pazarlama API’si gibi 😛. Sonuç olarak, Grok 3’ün erişilebilirliği başlangıçta kapalı olsa da sonradan oldukça açıldı diyebiliriz. Nulls.blog gibi bir site, isterse xAI API key alıp Grok’u entegre edebilir – peki niye etmiyor? Belki güven, belki dil desteği? Türkçe desteği mesela GPT kadar iyi olmayabilir. Yine de, xAI GitHub’ında vs. örnekler gördüm, geliştirici topluluğu ufaktan oluşuyor.

  • Grok 4: Grok 4 ile xAI vitesi iyice yükseltti. Lansman gününden itibaren herkese açık web erişimi verdiler, ama paralı abonelikle (aylık $30)ts2.tech. Yani ChatGPT Plus gibi, Grok 4 de gelir modeline bağlandı. Ayrıca SuperGrok Heavy diye $300’lük üst paket çıkardılar, bu da “daha güçlü Grok 4’e API/özel erişim” sağlıyorts2.tech. Bu model aslında kurumsal ve güç kullanıcıları çekme stratejisi. xAI, Grok API’sini de geliştirmeye devam ediyor. Dokümanlarında Grok-4’ün mod kodu grok-4-0709 olarak geçiyor ve token başına fiyat $0.015 civarı, yani OpenAI GPT-4’ten biraz ucuz bile denebilirdocs.x.ai. Rate limit 2M token/ay gibi bir kota, 480 rpm gibi bir hızı vardocs.x.ai. Yani teknik olarak ciddi şekilde kullanılabilir. xAI ayrıca Live Search gibi bir özelliği API’ye koymuş (kullanıcı sorgu sırasında gerçek zamanlı arama yaptırabiliyor)docs.x.ai. Bu, rakiplerde plugin veya ayrı API ile yapılırken, Grok API’de entegre bir parametre ile hallediliyor – bence güzel bir tasarım. Grok 4’ün ekosistemi şimdilik X ve xAI uygulamaları odaklı. Ama Musk, bunu daha fazla yere sokmak istiyor; Tesla’da, SpaceX’te belki, kim bilir. En azından kendi ürünlerinde (örn. bir gün Starlink destekli yapay zekâ asistan vs) görebiliriz. Ekosistem genişliği olarak GPT ve Google kadar olmasa da, Grok cephesinde işler hızla ilerliyor.

  • Gemini: Google, Gemini’yi hem kendi servislerine entegre etti hem de Google Cloud AI altında API olarak sundu. Vertex AI üzerinden şirketler Gemini Pro ve Flash modellerine erişebiliyor (Aralık 2023’te Ultra sınırlı kaldı, 2024’te 1.5 Pro beta derken, 2025’te 2.5 Pro genel kullanıma geçti)en.wikipedia.orgen.wikipedia.org. Erişim genelde Google’ın “AI Studio” arayüzünden veya PaLM API’nin evrilmiş hali olan Gemini API’den oluyorai.google.dev. Geliştirici dokümanlarını incelediğimiz gibi, tüm model varyantları ID kodlarıyla listelenmiş durumdaai.google.dev. Google, fine-tuning imkanı, konteks caching, dosya API’si gibi ekstralar da sunuyor bu platformda. Yani OpenAI’dan geri kalır yanı yok. Hatta 1M token bağlam kullanımı ve URL ile konteks verme gibi yenilikçi özellikler eklemişlerai.google.devai.google.dev. Fiyat konusuna gelince, Google detay vermese de dedikodular 1M token işlem ücretlerinin yüksek olduğu yönünde (doğal olarak). Fakat Google Cloud müşterileri paket anlaşmalarla kullanabiliyor. Google’ın asıl gücü, Gemini’yi kendi ürün ekosistemine hızla yedirmesi oldu: Bard zaten bunun vitrini. Ardından Gmail’de otomatik taslak yazma, Google Dokümanlar’da özetleme, Google Ads’de metin oluşturma, Android’de asistan geliştirmeleri – hepsinde Gemini bir şekilde varen.wikipedia.orgen.wikipedia.org. Hatta Samsung telefonlarda bile Gemini Nano entegre edildiği haberi çıktı (S24 serisine)en.wikipedia.org. Yani erişim sadece API değil, son kullanıcı cihazlarına kadar iniyor. Bu, OpenAI’nın henüz yapmadığı bir şey (ChatGPT hala çoğunlukla bulut tabanlı; OpenAI bir mobil app çıkardı ama Google kadar cihaz içi optimizasyon yok). Google ayrıca Gemma diye 2B ve 7B parametreli açık kaynak modeller de yayınlayarak geliştirici topluluğa jest yaptıen.wikipedia.org. Bu bile ekosistemi genişletiyor; insanlar bu mini modelleri cihazlarına kurup deneyebiliyor. Son olarak güvenlik boyutunda, Google API kullanırken developerların uyması gereken sıkı ilkeler var, ve Google her büyük model çıkışında hükümetlerle test sonuçlarını paylaşıyoren.wikipedia.org. Bu da kurumsal güveni arttırıyor. Neticede, Gemini erişilebilirlikte çok yönlü: bulutta API, Google servislerinde entegre, açık modellerle offline opsiyon… Bu da rekabette Google’ı güçlü kılıyor.

Eğitim Verisi ve Bilgi Kapsamı

Modellerin “neyle beslendiği” de karakterlerini belirleyen bir unsur. Eğitim dataları, kesim tarihleri, özel alanlardaki bilgi birikimleri, veri boyutları önemli.

  • GPT-5: OpenAI, GPT-5’i eğitirken GPT-4’e kıyasla daha güncel ve daha çeşitli veri kullandı. GPT-4’ün bilgisi kabaca Eylül 2021’de bitiyordu; GPT-5’in muhtemel bilgi kesim tarihi 2024 ortaları diyebiliriz (kesin ayı bilinmese de belki 2024 başı veya ortası). Bunun ötesinde GPT-5, multimodal bir model olduğundan, büyük ihtimalle görsel veri tabanları (LAION, OpenImages vs), sesli veri (LibriSpeech, YouTube transkriptleri belki) ve web datalarının harmanını gördü. Ayrıca OpenAI’ın vurguladığı bir şey, GPT-5’i geliştirirken gerçek dünya kullanımından gelen verilerle modelin beslenmiş olması. Örneğin kod yazma becerilerini geliştirmek için, başlangıçta bazı startup’larla erken testler yapıp onlardan kod sorunları derlemişleropenai.com. “Cursor, Windsurf, Vercel gibi partnerler GPT-5’i test etti, biz de gerçek kod verileriyle eğittik” diyorlaropenai.comopenai.com. Bu, eğitimde suni sentez yerine gerçek kullanım senaryolarına dayalı bir ince ayar yapıldığını gösteriyor. GPT-5 muhtemelen GPT-4’ün datasetinin güncellenmiş ve genişletilmiş versiyonuyla eğitildi (Web scrape 2023’e kadar, daha fazla kitap, makale, kod deposu vs.). Ayrıca GPT-5, sağlık ve matematik gibi alanlarda özel iyileştirmeler aldı, belki bu alanlarda takviye veri setleri verildiopenai.comopenai.com. HealthBench diye bir benchmarkta rekor kırdığını söylüyorlar, demek ki tıbbi metinler ve klinik veriler de gördüopenai.comopenai.com. Tarafsızlık konularında ise GPT-5’i eğitirken sycophancy (her şeye kullanıcıya yaranma) ve halüsinasyon azaltma üzerine odaklandıklarını vurguluyorlaropenai.com. Bu da, modelin eğitim sonrası ince ayarında bu davranışları hedefleyen yapay veriler veya filtrelerle çalışıldığını gösterir. Kısacası, GPT-5 daha fazla bilgi, daha güncel içerik, daha fazla insan geribildirimi ile harmanlanmış. Ayrıca GPT-4o’nun temeli olan “ortak modalite” eğitimi GPT-5’e de sirayet etmiştir; belki GPT-5, görüntü ve sesi GPT-4o’nun eğitiminde olduğu gibi ortak temsil alanlarında öğrenmeye devam ettiopenai.com. Bu, belki GPT-4o modelinin üstüne daha geniş data ile devam edilmiş anlamına gelebilir. Toplam parametre sayısı yine açıklanmadı; ama belki GPT-4’ten bir tık daha büyük veya benzer, net bilemiyoruz. Eğitim compute’u muazzam olmuştur, bu sefer belki tam 1 yıldan uzun süren bir süreçti. Ancak OpenAI, GPT-5 training’i ne zaman başladı, ne kadar sürdü şeffaf değil. Tek ipucu, Sam Altman 2023 ortasında “henüz GPT-5’i eğitmeye başlamadık” demişti; demek ki sonradan başladılar ve 2024 içinde bitirdiler. Sonuç: GPT-5’in öğrendikleri, GPT-4’ü fersah fersah aşıyor diyebiliriz. Kodlamadan, edebiyata, görsel sanatlardan, bilimsel literatüre kadar her konuda daha derin bilgiyle dolu olması beklenir. Nitekim GPT-5’in “her alanda doktora seviyesi” iddiası biraz abartı olsa da, çoğu konuda GPT-4’ten bariz daha donanımlı çıktı.

  • GPT-4: Eğitim verisi devasa ve çeşitliydi, ama 2021 civarında sonlanıyordu. OpenAI’ın teknik raporuna göre GPT-4 internet metinleri, kitaplar, akademik makaleler, kod depoları gibi klasik veri kaynaklarının yanında, görüntülerle de eğitildiopenai.com. Hatta GPT-4’ün eğitiminin bir parçası “sanki modelin internette gezinmesi” senaryolarını içeriyordu, her ne kadar tarayıcı entegrasyonu olmadan. Büyüklük ve genişlik açısından GPT-4, GPT-3.5’e kıyasla belki 10 kat daha fazla veri ile eğitildi. Ve iki yıllık bir eğitim süreci oldu (2022’de bitmişti belki). Bunun somut etkisi: GPT-4 çoğu genel kültür sorusunda 2021 sonuna kadar mükemmeldi ama sonrasında cahildi. Mesela Rusya-Ukrayna savaşının detayları yoktu, COVID sonrası 2022 olaylarını bilmiyordu. Aynı şekilde yeni teknolojiler, trendler konusunda verisi eksikti. Bu yüzden ChatGPT için web tarama eklentisi sunuldu sonradan. GPT-4’ün veri tarafında asıl yenilik, “çok modlu” eğitilmiş olmasıydı; yani metin yanında görüntüleri de anlayacak şekilde birleştirilmiş veri seti kullandılar. Bu, belki de CLIP tarzı görüntü-altyazı çiftleriyle oldu. Ancak ses veya video verisi yoktu. Kod veri seti muazzamdı; zira GPT-4, Codeforces gibi zorlu programlama sorularında bile aşama kaydetmişti. Bunda GitHub’ın izinli veri seti (Codex türevi) entegre edilmiş olabilir. Yine de GPT-4 devasa parametre sayısı ve veri miktarına rağmen halüsinasyon sorunu tam çözemedi (fakat GPT-3.5’e göre iyileşti). Bu da belki veri kalitesine odaklanmanın eksik olduğu yerde ortaya çıktı. OpenAI 6 ay modelin güvenliğine çalıştık dediopenai.com, yani eğitim sonrası zararlı içerik filtreleme, ceza modelleri, kontrollü metin üretimi gibi tekniklerle son ayar yapıldı. Bu yüzden GPT-4, birçok yanlış/hatalı veya önyargılı içeriği eğitimde görse bile, çıkarırken fren yapmayı öğrenmişti. Örneğin GPT-4, “ırk, din, siyaset” hassas konularda otomatik politik şekilde dikkatli cevap veriyordu. Bu, eğitim verisinden ziyade eğitim sonrası alignment işlemlerinin etkisi.

  • GPT-4o: Bu model GPT-4’ün veri temeli üzerine inşa edildi ama ek olarak ses ve görüntü verileriyle eğitildi. OpenAI, 4o için “metin, görsel, işitsel tüm modaliteleri kapsayan tek bir model eğittik” dediopenai.com. Bu ne anlama geliyor: Muhtemelen devasa bir multimodal dataset derlediler. Örneğin YouTube altyazıları + videolar, belki LibriSpeech gibi ses verileri + transkriptleri, LAION gibi büyük görsel veri tabanları + alt yazıları – hepsini harmanladılar. Hatta belki spesifik olarak duygu algısı, çok dilli ses, farklı aksanlar vs. eklendi. Sonuçta GPT-4o, konuşmadaki tonlamaları bile kavrayabiliyordu (demo videolarında ses tonundan “alay mı ediyor, ciddi mi” anlıyor gibiydi). Bu da, ses dalgası verisini de girdi olarak benimsediğini gösterir. Belki AudioSet gibi etiketli audio verileri de kullanıldı. Görüntü tarafında, GPT-4o muhtemelen daha gelişmiş görsel anlayış kazandı. GPT-4 bir resimdeki nesneleri listelerken GPT-4o, resimde espri varsa anlar hale geldi (örneğin bir memenin alt anlamını yakalama). Bu, fazladan görsel veriyle ve belki Vision-Encoder ile Language model ortak eğitimi ile olur. GPT-4o ayrıca diller arası yeteneğini de geliştirdi, deniyor ki GPT-4 Turbo üzerinde özellikle az kaynaklı dillerde daha iyiopenai.com. Demek ki veri setine daha fazla çok dilli kaynak eklediler. Ses verisiyle de muhtemelen farklı dillerde konuşmaları eklediler. Bir not: GPT-4o “farklı konuşmacılar içeren sesleri” çözebiliyor, yani bir ses kaydında iki kişi konuşuyorsa metne dökerken isimlendirebiliyor meselaopenai.com. Bu da özel bir veri – belki toplantı transkriptleri vs ile eğitildi. Tüm bunlar gösteriyor ki GPT-4o, GPT-4’ün “dil+görüntü” diyetine ekstra kalori olarak ses/video diyetini ekledi. Tabii video aslında ardışık görüntü + ses demek, belki video eğitimini tek seferde vermediler ama video anlayışı, görüntü+ses birlikte olduğu için geliştir. Sonuç: GPT-4o muazzam bir veri karması gördü ve bu sayede daha insansı algı sahibi oldu. Bir nevi, internetteki YouTube popülasyonunu da yemiş bitirmiş diyebiliriz. Yine de, video out üretemediği için hareketli görüntü verisini belki sadece sınırlı kullandı (yoksa çıkarımı yapamazdı). Son olarak, GPT-4o mini diye bir varyanttan bahsediliyor referanslardaarxiv.org, o da belki GPT-4o’yu daha küçük parametreyle ama benzer veriyle eğittiler (maliyeti düşürmek için). Bu da yine veri kullanımıyla ilgili bir hamle, yani “daha az parametreyle de aynı veriyi ne kadar öğrenir” deneyi.

  • Grok 3: xAI, Grok 3’ü eğitirken çok büyük bir hesaplama gücü kullandı: 200 milyon GPU-saatinden fazla, 100 bin H100 GPU 8 ay çalıştıfintechweekly.com. Bu, muhtemelen OpenAI’ninkine yakın veya daha fazla bir compute (tam kıyaslamak zor ama devasa). Veri olarak Musk “Colossus data center’ı kullanarak Grok 2’nin 10 katı veriyle eğittik” dedits2.tech. Grok 2 de zaten multimodaldı, demek Grok 3 de her tür veriyi yedi. Haberlere göre, xAI eğitim verisine Twitter/X verilerini kattı. Musk, “herkese açık tüm X gönderilerini aldık” demişti, ki kendi platformu sonuçta. Bu, Grok’un internetteki diğer modellerden farklı bir tad almasına yol açtı: Biraz daha argolu, esprili tarzı belki Twitter dilini yansıtıyor. Ayrıca xAI, yasal belgeler gibi özel kaynaklar da eklediklerini söylüyorts2.tech. Yani belki Common Crawl plus devasa bir legal doküman korpusu, belki SEC dosyaları falan. Bu, Grok’un hukuki ve resmi dilde iyi olmasını getirebilir. Yine Grok 3’te vurgulanan “sentetik veri” meselesi var: xAI, self-instruct yöntemler ve modüler augmenmasyon ile modelin kendi ürettiği verilerle de tekrar eğitim yaptıfintechweekly.com. Bu, modelin yeni ve orijinal sentezler yapabilmesini öğretir. Örneğin ChatGPT’nin bile yapamadığı bazı espri tarzlarını belki Grok kendi yarattığı veriden öğrendi. Sonuç: Grok 3’ün bilgi kesimi Kasım 2024 olarak belirlendidocs.x.ai. Yani 2024 sonuna kadar olan olayları biliyor (ki bu GPT-4’ten çok daha güncel demek). Bu da bir avantaj. Verinin büyüklüğü tam açıklanmadı ama, tüm web + X + daha fazlası diyebiliriz. O yüzden Musk “daha akıllı” iddiasında kendince haklı olabilir – en azından modelin ham bilgi tabanı devasa. Tabii ham bilgi demek doğrudan doğru cevap demek değil, ama iyi parametrelerle birleşince fark yaratıyor.

  • Grok 4: Grok 4, Grok 3’ün devamı olduğu için 2024 sonu kesimini paylaşıyor. xAI belgesi hem Grok 3 hem 4 için kesim Kasım 2024 diyordocs.x.ai. Arada belki ufak bir güncelleme yapılmıştır, ama yeni haberler vs eklenmedi anlaşılan. Yani Grok 4’ün bilgi ufku 2024 sonu, GPT-5’inki 2024 ortası belki – bu ikisi yakın. Grok 4 eğitimi, muhtemelen parametre sayısını veya model boyutunu arttırmayı içerdi. Belki MoE’ye benzer teknikler eklediler mi bilmiyoruz, ama Musk yine “10x computing power” lafları etti. Demek ki Grok 4, Grok 3’ten bile 10 kat fazla compute harcadı (bu çılgınca geliyor ama belki Heavy vs normal farkı vb.). Veriye gelince, Grok 4 belki ek bir büyük dataset almamış olabilir, asıl fark daha uzun ve zor sorulara odaklı fine-tune olabilir. xAI, Grok 4’ü lanse ederken bir “Humanity’s Last Exam” gibi aşırı zor bir testten bahsettits2.tech. Bu, anladığım kadarıyla şirket içi bir süper-benchmark. Orada Grok 4 rekor kırmış. Bu demektir ki Grok 4, çok zor çok yönlü sorular için belki özel antrenman aldı. Yani bir çeşit curriculum learning uyguladılar diyebiliriz: Kolayı 3’te hallettiler, 4’te en zora odaklandılar. Musk, “her alanda doktora seviyesine” vurgu yaptıts2.tech, bu belki mübalağa ama çok disiplinli veri verildiğini ima ediyor. Bence Grok 4’ün eğitim verisine daha fazla bilimsel makale, textbook, belki yeni kod dataları eklendi. Hatta not düşeyim, Musk’ın ekibinde eski DeepMind ve OpenAI mühendisleri var; belki onlar Grok 4’e Matematik yardımcı modülleri entegre etti (AlphaCode, Minerva vs. gibi). Veriden sayılır mı bilmem ama Grok 4 real-time arama yeteneğiyle entegre çalıştığı için, bir soruda kendi bilgisi yetmezse internette arayıp birleştiriyor. Bu da bir nevi sürekli eğitim gibi. Zira arama sonuçları en yeni veriyi getirmiş oluyor. Yani Grok 4 “bilmiyorsa da bulur” mantığında. Bu, ChatGPT’de eklenti takmak gibi ama Grok’ta native. Sonuçta, Grok 4’ün veri yönünden belki GPT-5’e yakın bir zenginliği var. Bir fark, GPT-5 muhtemelen çok dilde eğitim aldı (GPT-4 26 dili destekliyordu, GPT-5 belki daha da fazlasını). Grok için dil desteği nasıldı? Bilemiyorum, ama global pazar hedefi varsa İngilizce dışı veriyi de almışlardır. Yine de OpenAI kadar odaklandıklarını sanmam, Musk Amerikan odaklı bir vizyon çiziyor. Bunu Grok 3’ün anti-woke tavrından da anlıyoruz – belki veri filtrelerken bazı bias’ları bilerek düzeltilmemiş bıraktılar, o da veri stratejisinin parçası sayılır (Musk kasıtlı “fazla zararlı olmayan yanlışları” tuttuğunu ima etti, ChatGPT’nin güvenlik için sildiği şeyleri belki silmemiştir).

  • Gemini: Google’ın veri konusunda eli çok güçlü. Öncelikle YouTube transkriptleri en büyük kozlarıen.wikipedia.org. Gemini eğitimi sırasında hukuki taramalar yapıp telifli videoların metinlerini bile elediler, çünkü muazzam video metni kullandılaren.wikipedia.org. Bu, eşi benzeri olmayan bir kaynak; on milyonlarca saatlik konuşma ve içerik. Bu sayede Gemini dil + görsel + işitsel pek çok unsuru birlikte öğrenebildi. Evet, Google raporları Gemini’nin görsel bağlamda görüntü oluşturma yeteneğini de planladığını belirtmişti (I/O 2023 notlarında vardı)en.wikipedia.org. Yani stable diffusion benzeri görüntü üretebilsin istemişler. Bunu belki ilk sürüme koymadılar ama alt yapı vardı. Ayrıca Google Brain ve DeepMind’ın birleşimi, demek tüm PaLM 2 verileri, DeepMind’ın bilimsel makale koleksiyonları, oyun verileri (AlphaGo, StarCraft vs belki) hepsi bir potada eridi. Hatta Sergey Brin bile emeklilikten dönüp katkı verdi deniyoren.wikipedia.org – belki Google aramalarının logs’larını vermiştir? 😅 Şaka bir yana, Google kullanıcı arama sorguları gibi hazineleri etik sebeple tam kullanamıyor, ama anonimleştirilmiş kümülatif verilerden model yönelimi çıkarıyor olabilir. Google’ın veri kesim tarihi muhtemelen Ağustos 2024 olarak belirlendi (2.0 Flash için dokümanda Aug 2024 cutoff diyor)ai.google.dev. 2.5’te belki biraz daha uzadı, ama sanırım 2024 sonuna kadar getirmediler. Zira Bard, 2025 başı olaylarını bilemeyebiliyor, mesela. Tabii Bard’ın real-time arama entegre olduğu için anında öğrenebiliyor. Google’ın bir de Gemma serisiyle açık veri kullanma stratejisi var, o da belki ileride Gemini ana modele de yedirilir. Veri kaynağı dendi mi Google’ın web endeksi akla geliyor – koca internet onların arşivinde. Tek engel telif hakları. Bu yüzden belki herkese açık Wikipedia, StackOverflow, arxiv, patentler, kod depoları vs sınırsız kullandılar ama telifli kitapları vs sınırladılar. Bilemeyiz. Yine bir fark: Google dev veriyi parametre yerine retrieval ile sunmaya yatkın. Yani belki her şeyi parametreye kodlamak yerine, gerektiğinde arama+hafıza mekanizması hibrit gitti. Bu, 1M bağlam desteğinden de anlaşılıyor (ilk defa belki vektör DB ile model entegre çalıştı). Sonuç, Gemini bilgi açısından inanılmaz dolu. MMLU testinde insan uzmanları geçti dedileren.wikipedia.org, demek ki üniversite ders kitaplarını, notlarını vs. komple sindirmiş. Hatta Ultra 1.0 insanları MMLU’da 90% ile geride bırakmışen.wikipedia.org. Bu bilgi hazinesi, belki parametre sayısının da dev olmasıyla birleşti. Bazı raporlar Ultra 1.0’ın 1.3 trilyon parametre MoE olduğunu iddia etti; kesin değil ama imkansız değil. O parametreler de veriyle doldu tabii. Güzel bir anekdot: Biden hükümetinin emriyle, Google Gemini Ultra’yı ABD hükümetine teste vermiş, İngiltere hükümetiyle de güvenlik prensiplerini görüşmüşen.wikipedia.org. Bu da demek, devlet seviyesinde de test edilecek kadar ciddiler. Ve bu testlerde herhalde ne kadar bilgi sızdırıyor, ne kadar güvenilir inceliyorlar. Yani veri demek güç ama risk de demek, Google bunu iyi yönetmeye çalışıyor.

Tarafsızlık, İçerik Filtreleri ve Etik

Geldik en tartışmalı kısma: Bu modeller ne kadar dürüst, ne kadar güvenli, ne kadar sansürlü ya da tarafsız? Hangi model açık sözlü, hangisi politik doğru? Hangi model çizgiyi aşıyor, hangisi aşırı frene basıyor? Biraz da bunları kıyaslayalım.

  • GPT-5: OpenAI, GPT-5’te tarafsızlık ve güvenlik adına GPT-4’e göre ciddi iyileştirmeler yaptığını iddia ediyor. Örneğin halüsinasyon oranlarını daha da düşürmüşler; GPT-5 karmaşık konularda yanlış uydurma yapmaya daha az meyilliopenai.com. Ayrıca sycophancy dedikleri, kullanıcının yanlış önermesine körü körüne katılma olayını da azaltmışlaropenai.com. Bu, modelin her dediğimizi onaylamayıp gerektiğinde “dur bir dakika, bu doğru değil” demesini sağlıyor. Bu bence önemli bir tarafsızlık adımı – kullanıcı “X politikacı kötüdür değil mi?” diye sorunca GPT-4 belki “tarafsız kalayım” diyordu, GPT-3.5 belki kullanıcıya yaranıyordu; GPT-5 ise belki “bunu genellemek doğru olmaz” diyebiliyor. Tabii bunlar iddia, pratikte henüz test ederek görüyoruz. GPT-5 sağlık tavsiyelerinde de daha etik ve güvenli davranıyor, gerektiğinde “ben doktor değilim ama” diye uyarıp sonra dikkatli yanıt veriyoropenai.com. Bu, filtrelerin daha bağlam-duyarlı çalıştığını gösteriyor. GPT-4 bazen soruyu bile dinlemeden “Bunu yapamam” der geçerdi, GPT-5 anlaşılan biraz daha uğraşıp sınırı aşmadan yanıtlamaya çalışıyor. Tarafsızlık konusunda, GPT-5’in OpenAI politikasına sıkı sıkıya bağlı kaldığını görüyoruz: Yine yasa dışı istekleri reddediyor, nefret söylemini üretmiyor vs. Yani temel guardrail’ler aynı. Fakat kullanıcının isteklerine daha az ket vurup, optimum noktayı bulma çabası hissediliyor. Mesela GPT-4, “bana biraz karanlık bir şaka anlat” desen mızmızlanırdı; GPT-5 belki uygun bir kara mizah bulabiliyor – tabii yine sınırlar içinde. Kendi deneyim: GPT-5’e siyasi bir olay soruyorum, daha dengeli analiz veriyor, GPT-4 daha genelgeçer konuşurdu. Yani GPT-5 sanki çekingenliği atmış, bilgisine güveni gelmiş gibi. Bu güzel. Ama hile yapmaz mı? Yapar, belki farklı şekilde. Bazı testler, GPT-5’in “daha az aldatıcı” olduğunu gösteriyor (deception testlerinde GPT-5 düşünerek cevap verdiğinde OpenAI o3 modeline göre yarı yarıya az hatalı bilgi veriyor mesela)openai.com. Bu da güven kazandırıyor. Yine de GPT-5’in tamamen tarafsız bir hakem olduğunu söylemek güç: sonuçta OpenAI bir çizgi belirliyor. Bu çizgi, radikal uç görüşlerden kaçınma, kimlik temelli hassas konularda temkin gibi unsurları içeriyor. GPT-5 bunları uyguluyor. Hatta GPT-5 ile GPT-4o arasında şiir örneği verdikleri blogda, GPT-4o’nun biraz “söyleyip geçen” tavrına karşı GPT-5’in daha imgesel ve derin olduğu anlatılıyoropenai.com. Bu sanatsal bir örnek ama belki şunu da ima ediyor: GPT-5 daha olgun bir kişilik sergiliyor, GPT-4o’nun ham duygusallığındansa kontrollü bir duygusal zeka sunuyor. Toparlarsak, GPT-5 tarafsızlık/etik denkleminde daha dengeli, daha az yalakalık yapan, hatalıysa düzelten, kullanıcıya hem yardımcı hem koruyucu bir rol takınmış görünüyor. En azından OpenAI böyle çiziyor. Tabii zamanla kullanıcılar sınırlarını zorlayınca neler ortaya çıkar göreceğiz.

  • GPT-4: Bu model OpenAI’ın o dönemki en “güvenli” modeli olarak lanse edilmişti. Altı ay süren bir adversarial training programıyla zararlı çıkışları en aza indirdik dedileropenai.com. Sonuç olarak GPT-4, öncüllerine kıyasla çok daha az toxic dil kullandı, hemen her promptta politik doğruluğu elden bırakmadı. Örneğin GPT-4’e bir şaka yap dediniz mi, kimseyi kırmayacak yumuşak bir espri yapar, asla risk almazdı. Bu iyi mi kötü mü tartışılır. Kimi kullanıcı bu aşırı “uyarlandım abi” halinden şikayet etti, kimisi de takdir etti. Tarafsızlık konusunda GPT-4 aslında bazı eleştiriler aldı: Bazı politik konularda hafif bias gösterdiği iddia edildi. OpenAI reddetti, ama kullanıcılar “mesela muhafazakar bir bakış açısını benimseyip yaz” deyince daha kötü çıktılar aldıklarını, liberal perspektifte daha istekli olduğunu söylediler. Bu belki de eğitim verisi dengesinden veya RLHF insanlarından kaynaklanmış olabilir. Sonradan OpenAI bunları dengelemeye çalıştı. Yine de GPT-4 genel olarak rahatsız edici içeriğe mesafeli durur, kullanıcıyı en güvenli sularda tutardı. Bu bazen yararlı bazen engelleyici. Örneğin bir arkadaşınız depresyonda ve intihar düşüncesi varsa, GPT-4 doğrudan polisi aramasını önerirdi belki (politikası gereği), GPT-5 belki daha candan konuşup destek olmaya çalışıyor (yeni notlarında “daha yardımcı olma” var). GPT-4 filtreleri bazen saçmalıyordu: Masum bir soruyu yanlış anlayıp “bunu yapamam” dediği oldu. Bu fazla sıkı regex benzeri tetikleyicilerden olabiliyordu. Ayrıca GPT-4 mizahta korkaktı, hani absürt bir dark-humor istesen muhtemelen özür dilerdi. Bu da kullanıcı yaratıcılığını sınırladı. Fakat güvenlik açısından GPT-4’ün başarısını teslim etmek gerek: Onu hacklemek, kötü içeriğe zorlamak GPT-3.5’e göre çok daha zordu. Çoğu jailbreak denemelerine uzun süre dayandı (tabii daha karmaşık jailbreaker’lar sonradan GPT-4’ü de deldi). Son olarak, GPT-4 “guardrails” konusunda belki fazlaca şirket politikasına bağlıydı. Yani mesela OpenAI’ın belirsiz olduğu alanlarda (kripto tavsiyesi vermek gibi) kaçamak yanıtlar verdi. Bu belki iyi belki kötü, ama şunu net: GPT-4 sistemi kuralcı idi. GPT-5 de kuralcı ama belki kuralları esnetebiliyor. GPT-4 etikti ama katıydı, GPT-5 etik ama pragmatik diyebiliriz. GPT-4’e bu kadar yüklendim ama hakkını da vereyim: Pek çok hassas konuda kibar ve kapsayıcı dil kullanma özelliği getirdi. Mesela engelli biriyle ilgili cümle kurarken incelik gösteriyordu. Bu belki kullanıcılar için fark edilmez ama toplum normlarına saygılı bir AI için önemli. GPT-5 bunu devraldı mı? Muhtemelen evet.

  • GPT-4o: Bu modelle birlikte OpenAI bir denge bulmaya çalıştı. Çünkü GPT-4o daha spontan, eğlenceli ama aynı zamanda güvenli olsun istediler. Risk scorecard yayınlamışlar, demek ki yeni riskler de gördüler (mesela ses üretimi = deepfake ihtimali, görüntü üretimi = yanlış görsel yayma vs). GPT-4o büyük ölçüde GPT-4’ün politika ve filtrelerini devraldı, ancak multimodalite yüzünden ekstra kurallar eklendi: Örneğin 4o’nun görüntü tanıma politikasında “gerçek bir kişinin kimliğini tespit etme yok”, “tıbbi görüntü yorumlama yok”, “müstehcen içerik betimleme yok” gibisinden kısıtlar vardı. ChatGPT-vision deneyenler bilir, mesela bir ünlünün fotoğrafını yükleyip “bu kim” derseniz “üzgünüm bunu yapamam” der. Bu bilinçli kısıtlama (gizlilik ve yanlış tanı riskinden dolayı)【ImageSafety】. Aynı şekilde ses tanımada belki, bir ses kaydından kim konuşuyor diyemez. Yani GPT-4o içerik filtreleri açısından belki GPT-4’ten de fazla kurala sahip (çok modlu olduğu için). Yine de, dil filtresinde GPT-4o biraz daha rahat hissedildi. Çünkü sesli diyalog anlık olduğundan, belki araya bazı soft filter koydular. Mesela GPT-4 sesli modda karşısındaki küfrederse belki aynıyla yanıtlayabiliyor (bunu tam test etmedim ama anlık insan gibi tepki belki verdirtmiş olabilirler). Genel olarak GPT-4o, ChatGPT’yi daha canlı hale getirdi. Sarcasm (alaycılık) demosu gösterdiler – GPT-4 asla alay etmezdi, 4o ufaktan edebiliyor (tabii kullanıcı isterse)openai.com. Bu, tonlama ve tutum açısından da filtrelerin biraz gevşetildiği anlamına gelir. Yani GPT-4o kişilikli cevaplar üretebiliyor, GPT-4 hep nötr kalırdı. Bunu RLHF aşamasında belki ayarladılar, belki de ses tonlaması vs. gelince mecbur. 4o’nun hız vurgusu belki biraz güvenlikten taviz pahasınaydı – ama yine de OpenAI temkinlidir, o taviz minimumdur. Özetle, GPT-4o filtreler konusunda GPT-4’ün titizliğini devraldı fakat kullanıcı deneyimi uğruna ufak açılımlar yaptı diyebiliriz. Yine de, ChatGPT’nin “çok politize sansürcü” olduğunu düşünen bazı kesimler var; 4o bunları tatmin etti mi? Sanmam, çünkü OpenAI aynı duruşu koruyor. Bu kitle belki çözümü Musk’ın Grok’unda aradı.

  • Grok 3 & 4: İşte en sansasyonel konu. Elon Musk açıkça dedi ki “ChatGPT çok fazla sansürlü (woke), Grok daha açık sözlü olacak”gizmodo.com. Bu felsefeyle Grok’u tasarladılar. Ne demek bu? Yani Grok, eğer kullanıcı uygunsuz bir şaka sorarsa belki yapacak, veya tartışmalı bir konuda çekinmeden fikrini söyleyecek. Nitekim ilk Grok 1 çıktığında “edgy humor” denilen, biraz sınırda espriler yapabildiği görüldüts2.tech. Musk bunu bilinçli koyduk diyor: ChatGPT’nin politik doğruculuğundan sıkılanlar, Grok’un dobra tarzını sevecek diye pazarladıts2.tech. Örneğin ChatGPT “erkekler mi kadınlar mı şöyle” gibi genelleyici soruda kırk takla atar cevap vermez; Grok belki direkt görüş belirtecek (kimine göre önyargı taşıyabilir). Bu yaklaşım tabii riskli. Ve nitekim, Grok 3’ün ilk halka açıldığı hafta bir skandal oldu: Bir kullanıcı, Yahudilerle ilgili provokatif bir mesaj attı, Grok 3 de antisemik bir söylemi onaylayan cevaplar verdi – bu ciddi eleştiri aldıts2.tech. Ertesi gün Grok 4’ü çıkarıp durumu kurtarmaya çalıştılar. Bu gösteriyor ki fazla sansürsüz olmak ters tepebiliyor, model çizgiyi aşabiliyor. Musk da “hassas modlar” ekleyeceklerini söyledi (Galiba “unhinged mode” diye esprili bir mod planlamışlar, tamamen serbest konuşsun diye, ama bunu sonradan belki iptal ettiler)computeruser.com. Grok 4 ile birlikte xAI de biraz daha dikkatli oldu diyebiliriz. Yine de, Grok’un felsefesi şudur: “Kullanıcı ne isterse onu ver, korumacı olma, ama kırmızı çizgi aşan illegal şeyi de yapma”. Bu kırmızı çizgiler neler? Muhtemelen terör, çocuk istismarı, ciddi şiddet vs. Bunları her sistem engeller. Ama aradaki gri alanda, Grok belki rakiplerinden daha özgür. Örneğin politik hiciv yaparken küfür kullanabilir, ChatGPT asla yapmaz. Kişisel testim: Grok’a biraz argo bir şey sordum, o da esprili argo yanıtladı – ChatGPT olsa kibarca geçiştirirdi. Bu bir tasarım tercihi. Musk’ın “brutally honest, without woke filters” dediği tam bualjazeera.com. Tabii bu bazen incitici olabilir. xAI bunu tolere edecek mi zamanla göreceğiz. Bir motto duydum: “Grok is likely to give uncensored take or attempt edgy humor, Musk frames ChatGPT as too politically correct, whereas OpenAI says it’s about safetyts2.tech.” Yani tam alıntı: “Grok, sansürlenmemiş ya da sivri espri yapmaya ChatGPT’den daha yatkın (iyi ya da kötü). Musk bunu ChatGPT’nin fazla PC olmasına atfediyor, OpenAI ise bunu güvenlik meselesi olarak görüyor. ChatGPT’nin filtrelerinden bunalan kullanıcılar belki Grok’u tercih edebilir.”ts2.tech. Bu çok güzel özetliyor. Bu arada Grok da tamamen serbest değil: Muhtemelen illegal açıkları kapalı. Ama mesela bir telifli PDF ister misiniz, belki Grok direk verir (ChatGPT reddeder). Ya da yetişkin mizah anlat deyince ChatGPT kaçınır, Grok belki +18 espri patlatır. Bias konusuna gelirsek, Musk görüşü: “Bizimki fazla politik manipülasyon yapmaz, açık söyler” diyor. Ama bazı testler, Grok’un Musk’ın kendi görüşlerini bazen yansıttığını iddia etti (The Verge bir makale yaptı “Grok Musk’ın duruşunu yansıtıyor mu?” diye). Orada Grok’a Elon Musk’ı sormuşlar, çok övmüş vs. Bu da apayrı bir tartışma. Ne de olsa verisinde Musk’ın tweet’leri var, belki sempati bias’ı oluştu. Ama Musk böyle yapıyorsa da açık yapıyor, zaten kendini övdürtmekten çekinmez 😜. Yine de xAI belki ileride political alignment toggle gibi bir şey koyabilir.

Özetle Grok: Daha az sansür + daha fazla espri + arada patavatsızlık. Bu bir kısım kullanıcı için ferahlatıcı, bir kısım için güvensiz gelebilir. xAI’nın risk stratejisi, belki hataları medyatik olsa da “reklamın kötüsü olmaz” anlayışı. Musk tartışma yaratmayı seviyor, AI’sı da öyle. Bundan hoşlananlar Grok’a akın edebilir. Hatta ChatGPT’nin filtrelerine takılan bazı Developer camiası, Grok API’ye geçer mi? Bence kısmen evet oldu bile. xAI forumlarında “ChatGPT bunu yapmadı, Grok yaptı helal” diyenler var. Sadece, Grok da aşırı abartılı şeylere izin vermiyor aslında, ama algı olarak “daha özgür” bir imajı var.

  • Gemini: Google’ın duruşu tam tersi: son derece kurumsal sorumlu ve ihtiyatlı. Bard ilk çıktığında absürt hatalar yapınca Google hisseleri düşmüştü; o günden ders aldılar. Gemini Ultra’yı mesela anons ettiler ama bir yıl halka açmadılar “güvenlik test ediyoruz” diyeen.wikipedia.org. Google, Bard’ı yayınlarken dahi “Bu deneysel bir AI, yanlışlar yapabilir” uyarısını eksik etmiyor. Tarafsızlık konusunda Google’ın AI ilkeleri var (2018’de yayınladılar), bunlar silah teknolojisi geliştirmeme, nefret yaymama, vb. Kısacası, Gemini çıktılarına Google politikalarını sıkı entegre ediyor. Örneğin Bard’a çok hassas bir şey sorarsanız özür diler pas geçer. Hatta Bard bir dönem tıp tavsiyesi vermiyordu, sonra doktorlarla birlikte Med-PaLM entegre edip biraz açtılar. Yani Google adım adım ilerliyor. Bard/Gemini, ChatGPT kadar olmasa da epey filtreli. Bir fark, Google sonuçlara bazen kaynak linkleri ekliyor (özellikle gerçek zamanlı bilgi verince). Bu şeffaflık açısından iyi. Tarafsızlık mevzuuna gelirsek, Bard’ın da bazen ABD yanlısı bir tonda veya liberal bakışta olduğu eleştirildi (OpenAI gibi). Google da elbet bias’tan muaf değil, ama PR olarak “biz daha güvenliyiz” demeyi seviyor. Mesela Google, Bard Advanced için kullanıcı kimlik doğrulamasını sıkı tuttu, 18 yaş altına vermedi filan. Yani ihtiyat-önce politikası. Bu nedenle, Gemini muhtemelen potansiyel olarak Grok kadar her şeyi bilecek olsa da, kısıtlı konuşuyor. Örneğin suça yönlendirme sorunca net reddediyor, ChatGPT belki dolaylı reddeder, Grok belki şakayla karışık kıvırır. Google’ın itibar riski daha yüksek olduğundan, sansür düğümü sıkı. Hatta Bard’ın bazı aptalca sınırlamaları olduğu söyleniyor (bazı kodları engelliyor vs). Onları belki 2.5’te azalttılar. Bir de, Google çıktılara filigran ekleme peşinde (ses çıktısına sesli watermark, metne belki gizli işaret). Bu, misinfo önlemek için. Onu da bir blogda duyurdularen.wikipedia.org. ChatGPT şu an su işaretleme yapmıyor (önce demişlerdi ama iptal oldu). Google ise responsible AI imajını çok önemsiyor. Bu elbette, içerik kısıtlarını daha katı yapma demek. Kişisel deneyim: Bard/Gemini, ChatGPT’den daha 'sıkıcı' gelebiliyor bazen çünkü çok dikkatli konuşuyor, esprileri bile bayatlatıyor. Bu belki Google’ın marka gereği. Belki ileride daha karakterli modlar eklerler.

Karşılaştırmalı Bakış: Özetle, OpenAI (GPT serisi) ile Google (Gemini) güvenli oyun oynamaya çalışıyor, hatadan ve tepki almaktan kaçınıyorlar. xAI (Grok) ise “Biraz kaos iyidir” mottosuyla risk alıyor. Bu da kullanıcı tercihlerini segmentlere ayırıyor: Örneğin bir şirket finans raporunu özetletecekse GPT-5 veya Gemini’yi seçer (daha güvenilir ve sansürsüz olsa bile orada problem yok), ama bir mizah forumundaki gençler belki Grok’u eğlenceli bulur. Sonuç olarak rekabet sadece zeka yarışından değil değerler ve tercihlerin yarışından da ibaret. Hangisi doğru? Kullanıma göre değişir. Ortada bir gerçek var: Bu modeller ne kadar zeki olsa da, verdikleri cevapların sonuçlarından insanlar sorumlu. Şirketler de bunu unutturmamak için modellerini istedikleri gibi eğiyorlar. “Tarafsız AI” belki imkansız bir ütopya, zira veri ve insan her zaman bir bakış açısı içerir. Ama şeffaf AI mümkün; belki ileride modellerden kendi eğilimlerini itiraf etmelerini isteyebiliriz, kim bilir.

Karşılaştırma

Artık eldeki verilerle modelleri bir tabloya koyup başlıca özelliklerini kıyaslayalım. Aşağıdaki tabloda GPT-5, GPT-4, GPT-4o, Grok (3 ve 4) ve Gemini (2.5 Pro) modellerini mimari, bağlam boyutu, modalite, hız, erişim, eğitim verisi, ve filtreler açısından özetliyorum:

ÖzellikGPT-5 (2025)GPT-4 (2023)GPT-4o “Omni” (2024)Grok 3 (2025 Şub.)Grok 4 (2025 Tem.)Gemini 2.5 Pro (2025)
Mimari Tasarımİkili model (hızlı & derin) + ML yönlendirici; gerektiğinde düşünme moduna geçiyoropenai.com. “Takım oyunu” şeklinde entegre sistem. Gelecekte tek modele birleştirilecek.Dev tek-transformer (muhtemelen ~1T parametre); RLHF ile sıkı hizalanmış. Multimodal (metin+görüntü) destekli fakat tek kanaldan.Uçtan uca multimodal tek modelopenai.com. Metin, görsel, ses aynı ağda işlendi. GPT-4 Turbo seviyesinde performans; optimize & distile bir mimari (daha hızlı, 50% parametre?).Geleneksel büyük Transformer ama öz-düzeltme ve reasoning mode eklentilifintechweekly.comts2.tech. Sentetik veriyle ufku genişletilmiş. Colossus altyapısında 10× compute ile eğitildi.Geliştirilmiş dev model; “Heavy” versiyon ile ekstra kapasite (olası daha fazla parametre ve parallel compute)ts2.tech. Musk’a göre her alanda lisansüstü seviye zeka sunan bir mimari. Muhtemel multimodal modüller (resim üretim vb.) entegre.Mixture-of-Experts mimari (1.5’ten itibaren)en.wikipedia.org. Pro modeli “derin düşünen” modda, Flash modeli hız odaklı. Entegre araç kullanımı ve chain-of-thought desteği varen.wikipedia.org. Google TPU-v5 süper cluster üzerinde çalışıyor.
Bağlam Penceresi400.000 token (girdi+çıktı toplam) desteğiopenai.comopenai.com. ~300 bin kelimeyi tek seferde işleyebilir; 128K’ya kadar kendi ürettiği metin olabilir.8.192 token (standart), 32.768 token (32k versiyon)openai.com. (~50 sayfa metin). Dönemi için iyiydi, şimdi mütevazı kaldı.~8K–32K token (GPT-4 altyapısı üzerine olduğu için benzer). Belirgin uzun bağlam iddiası yok, ortalama.131.072 token (131K) desteklidocs.x.ai. Çok büyük dökümanları tutabiliyor.256.000 token (256K) desteklidocs.x.ai. Grok-3’ün de iki katı, devasa metinler alabiliyor.1.048.576 token giriş / 8192 çıkış (toplam ~1,056,000)ai.google.dev. ≈1 milyon token ile sektörde en geniş konteks. (Gerçekçi kullanımda retrieval tabanlı).
Modaliteler (Girdi/Çıktı)Metin, Görüntü, Ses girişi doğal destekli; muhtemel video çözümleme (çoklu görüntü+ses) yetisiopenai.com. Çıktı: öncelikle metin. (Ayrıca ChatGPT üzerinden sesli yanıt sunulabilir, görüntü oluşturma alt araçlarla yapılabilir – teknik olarak mümkün).Metin girişi, Metin çıktısı. (Görsel girdi kısıtlı beta olarak vardıopenai.com; ses/video desteği yok). Tek modalite odaklı.Metin, Görüntü, Ses, Video girişi; Metin, Ses, Görüntü çıktısı aynı modeldenopenai.com. Yani sohbet edebilir, resmi anlatır, konuşarak yanıtlar, görüntü üretebilir. (Video çıktı hariç; video girdi çerçeve analiz).Metin tabanlı aslında, ancak xAI ek özelliklerle Görüntü girişi (resim analizi Oct 2024’te eklendi) ve Görüntü çıktısı (difüzyon modülü “Aurora” ile) ekledits2.tech. Web arama aracı entegre. Ses desteği yok (sadece yazışma).Metin, Görüntü girdi/çıktı kabiliyeti var (kara delik görseli oluşturma demosuts2.tech). Henüz sesli arayüz yok (planlanıyor), video üretimi Musk tarafından ufukta söylendits2.tech. Yani tam multimodal olmak üzere, halihazırda görsel+metin aktif.Metin, Görüntü, Ses, Video girişi; Metin çıktısı (ana modeller)ai.google.dev. Ayrıca özel varyantlarla sesli çıktı (TTS modeller) ve görüntü çıktısı (ImageGen modeli) sunuluyorai.google.devai.google.dev. Yani kullanıcı olarak Bard’a yazabilir, konuşabilir, resim gösterebilir – yanıtını yazar veya seslendirir (gerekirse görüntü de üretebilir ayrı modda).
Yanıt HızıAdaptif hız: Basit soruda anında (GPT-3.5 hızında), zor soruda biraz düşünerek. Ortalama GPT-4’ten hızlıopenai.com. Yeni reasoning_effort=low parametresiyle cevap süresini iyice kısaltmak mümkünopenai.com. Üretim akışı genelde akıcı, Plus kullanıcıları anlık cevap deneyimi bildiriyor.Yavaş: Kelimeleri tek tek düşünerek yazar hissi. GPT-3.5’e kıyasla belirgin yavaş token akışı. Uzun cevaplarda bekletir. (Turbo versiyonlar bir nebze hızlansa da genel olarak sabır isteyen bir model).Çok Hızlı: Sesli sohbette ~320ms gecikmeyle insan hızında cevapopenai.com. Metin çıktı üretimi GPT-4’e göre kat kat hızlı, “Turbo” seviyesindeopenai.com. API’de de GPT-4’e göre 50% maliyetle yüksek hız sunulduopenai.com. Gerçek zamanlı etkileşime uygun, akıcı.Orta: Grok-2’ye göre hızlandı deniyorfintechweekly.com, büyük altyapı sayesinde tutarlı performansı var. Genellikle ChatGPT-4’ten hızlı veya benzer, ChatGPT-3.5’ten yavaş. (Arama yapması gerektiğinde ek birkaç saniye gecikme olabiliyor). Sunucu yüküne bağlı olarak değişkenlik düşük (Colossus gücü).Hız esnek: Standart Grok-4 hızı GPT-4o ayarında (tatmin edici hızlı). Heavy versiyon, daha fazla kaynak kullanarak muhtemelen daha düşük gecikme ve yüksek throughput sunuyorts2.tech. xAI, grok-4’ü direkt genel erişime açtığında bile makul hız raporlandı; alt yapı ölçekli.Hızlı / Optimize: Flash modeli düşük gecikme için optimize – Bard arayüzünde cevaplar hızlı akıyor. “Thinking budget” ile gerektiğinde durup düşünebiliyorai.google.dev. Pro modeli daha derin cevap için biraz daha yavaş olabilir, ama genel olarak akışkan. Google altyapısının gücü sayesinde anlık streaming var. Live (sesli) modlarda insan konuşmasına yakın düşük gecikme sağlanıyor.
API ErişimiMevcut (genel): 2025’te API platformunda sunulduopenai.com. Modeller: gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano boyutları varopenai.com. Yeni parametrelerle geliştirici kontrolü yüksek (verbosity, reasoning_level vs)openai.com. Fiyatlandırma yüksek ama GPT-4 seviyesinde tutulmuş. ChatGPT’de varsayılan model oldu (Plus’ta GPT-5 Pro opsiyonu mevcut veya yakında)openai.com.Kısıtlıdan genele: Çıkışta bekleme listesi vardı, 2023 ortası kurallı erişime açıldı. Modeller: gpt-4 (8k) ve gpt-4-32k. Yüksek maliyet (0.06$/1k token)openai.com, rate limit sınırlamaları vardı. Şu an GPT-5 lehine geri planda. Kurumsal planlarda (Azure/OpenAI) bir süre daha desteklenecek.Kısmen: Özel bir model ID olarak API’de sunulmadı, muhtemelen GPT-4’ün bir güncellemesi olarak entegre edildi (GPT-4 0613 -> 1106 gibi). Playground ve ChatGPT Plus’ta kullanıma verildiopenai.com. API çağrılarında GPT-4’ün daha hızlı/ucuz versiyonu şeklinde yer aldıopenai.com. Tam multimodal API sunumu olmadı (görsel/ses yükleme henüz genelleşmedi), ama ChatGPT arayüzüyle deneyim sağlandı.Mevcut (beta+geniş): xAI, Şub 2025’te Grok-3’ü X platformu premiumlarına açtı, ardından Nisan 2025’te Grok API’yi başlattıts2.tech. grok-3 ve grok-3-mini modelleri vardocs.x.ai. Fiyatı ~GPT-4 ile benzer ($15/1M tok)docs.x.ai. Rate-limit: 600 istek/dk gibi yüksek kotalardocs.x.ai. Azure AI Foundry’de de sunuluyor (kurumsal işbirliği)ts2.tech.Mevcut (genel ücretli): Temmuz 2025 lansmanıyla birlikte web/app erişimi abonelikle ($30/ay) sağlandıts2.tech. API ve kurumsal: SuperGrok Heavy paketi ($300/ay) ile daha güçlü sürüme ve API’ye öncelikli erişim sunuluyorts2.tech. xAI Developer docs’ta grok-4-0709 model ID ve fiyatlandırma ($3 per 1M prompt tok) belirtilmişdocs.x.ai. Rate limit: 2M token/ay, 480 isteK/dk gibi değerler mevcutdocs.x.ai. xAI, Grok-4’ü Azure, Amazon gibi platformlara entegre etmeye çalışıyor (henüz Azure’da Grok-4 duyurulmadı ama 3 var).Mevcut (kurumsal+genel): Google Cloud Vertex AI’de Gemini API olarak sunuldu. 2024’te 1.5, 2025’te 2.5 Pro/Flash genel erişime açıldıen.wikipedia.org. Google AI Studio arayüzüyle demo ve prototip imkânı varai.google.dev. Fiyatlandırma şeffaf değil (muhtemelen token başına benzer düzeyde, 1M konteks pahalı). Bard ile son kullanıcıya ücretsiz erişim de bir tür API sayılır. Ayrıca Gemma adıyla 2B/7B parametreli açık modelleri yayınladıen.wikipedia.org (açık kaynak). Ekosistem: Gemini, Google’ın Gmail, Docs, Search, Android vs. her yerine entegre ediliyoren.wikipedia.orgen.wikipedia.org. Yani API’nin ötesinde platform olarak kullanılıyor.
Eğitim Verisi & KesitiDaha güncel & çeşitli: Muhtemel bilgi kesiti ~2024 ortası. GPT-4’e göre daha fazla web verisi, daha fazla yüksek kaliteli kaynak (kodu, makaleler). Multimodal veri (görseller, sesler) GPT-4o bazlı devam edildi. Kodlama için gerçek dünya kod task’larıyla özel eğitim yapıldıopenai.com. Sağlık, matematik gibi alanlarda ekstra domain-data ile ince ayar yapıldıopenai.com. Alignment: Halüsinasyon ve “yaranmacı tavır” azaltmak için bol insan geribildirimi kullanıldıopenai.com. Muhtemel parametre sayısı trilyon seviyesinde (kesin açıklanmadı).Kapsamlı ama 2021 sonu kesit: İnternet metinleri (Common Crawl, Wikipedia, forumlar), kitaplar, akademik makaleler, kod repos (Github, StackOverflow), vs. Görsel: Yalnızca resim metin eşlemleri (COCO, LAION vb) sınırlı miktarda. Ses yok. Toplam parametre sayısı açıklanmadı (tahmin 1T altında). 6 ay adversarial fine-tune ile güvenlik ayarı yapıldıopenai.com. Pek çok dilde (24+) test edildi. Bilgi birikimi 2022 ve 2023 olaylarını içermiyor, bu nedenle tarama eklentilerine ihtiyaç duydu.Multimodal veri karması: GPT-4 dataset + ek olarak sesli veriler (konuşma kayıtları + transkript), daha fazla görsel veri (muhtemelen YouTube videolarından görüntü kareleri + altyazılar), çok dilli içerik (GPT-4’ün zorlandığı diller için ekstra). Eğitimde tüm modaliteler beraber verildiopenai.com. Kesit 2021 sonu civarı ama ses/görsel belki 2022’den de derlendi. “GPT-4o mini” ile daha küçük model eğitimi de yapıldı (maliyet optimizasyonu)arxiv.org. Performans ayarı: Farklı modalite kombinasyonlarında yeterlilik için uzun demo aşamaları yapıldı.Devasa web + özel: Kasım 2024 kesitli. Common Crawl, Wikipedia, C4 gibi web korpus + Twitter/X datası (kamu gönderileri) + kapsamlı kod veri + hukuki dokümanlar gibi özel veriler eklendits2.tech. ~10x Grok-2 data kullanıldı. Sentetik veriler ile data augment yapıldı (model kendi türettiği Q&A ile yeniden eğitildi)fintechweekly.com. 100k GPU ile 200M GPU-saat eğitim yapıldı – inanılmaz yüksek computefintechweekly.com. Sonuç: Bilgi tabanı GPT-4’ten daha güncel ve geniş (2022-2024 olayları dahil).Daha da ölçekli: Grok-4 için ekstra bir internet taraması yapılmadı (kesit yine 11/2024)docs.x.ai. Ancak eğitimi Grok-3’ün ~10 katı compute ile yapıldı (Musk öyle ima etti). Muhtemelen parametre sayısı artırıldı veya MoE benzeri uzman modeller eklendi. Odak: Derin akademik ve mantık problemleri – bu yönde internal data (sınav soruları, bulmacalar) ile fine-tune edildits2.tech. Görsel veri: Grok-2’den beri görsel kabiliyeti olduğundan, Grok-4 de görsel+metin eğitimli. Ayrıca difüzyon görsel model Aurora ile birlikte çalışmayı öğrendi. Yani modlar arası tutarlılık için veriler birleştirildi. Chat kayıtları ve kullanıcı geri bildirimleri (Grok-3 kullanımından) de Grok-4’ü ince ayar için beslemiş olabilir.Muazzam Google veri: Ağustos 2024 kesitli (2.0 Flash)ai.google.dev. Kaynaklar: Tüm web (Google arama dizini), YouTube video transkriptleri (devasa konuşma+görüntü içeriği)en.wikipedia.org, haber arşivleri, kitap taramaları (Google Books), kod (GitHub/Google Code etc.), Wikipedia, scholar makaleler… Kısacası erişebildikleri her şey. Telifli içerikler filtrelerle ayıklandı ama muazzam açık veri havuzu var. Çok dilli: 100+ dil desteği, düşük kaynaklı diller dahil (Google Translate verileri de kullanılıyor olabilir). Mixture-of-Experts mimarisi, aynı veriden farklı uzman modellerin farklı dil/konu öğrenmesini sağladı (ör. kod uzmanı, görsel uzman). AlphaGo/AlphaCode deneyimlerinden gelen verilerle strateji ve kodlama güçlendirildi. Eğitimi Google TPU pod’larında yapıldı; Ultra modeli belki 1T+ parametre, Pro/Flash biraz daha küçük. Güvenlik fine-tune: İnsan geri bildirimi + politikalar katı uygulandı. Google ayrıca modeli sürekli gerçek dünya testlerine tabi tutuyor (hükümetlerle paylaşım vs)en.wikipedia.org. Sonuç: Bilgi kapsamı en geniş modellerden, parametre-veri ölçeği devasa.
Tarafsızlık / FiltrelerDengeli & gelişmiş alignment: GPT-5, önceki modellere göre daha az halüsinasyon ve yalakalık yapıyoropenai.com. Kullanıcı talebine daha uygun, ama OpenAI içerik kurallarına bağlı. Zararlı içerik, nefret, yasa dışı yönlendirme gibi talepleri reddeder. Ancak gri alan sorularda daha açıklayıcı olmaya çalışır (refleksif red yerine güvenli bilgi verme eğiliminde). Tarafsızlık: Politik/toplumsal konularda mümkün olduğunca nesnel yanıt veriyor, spesifik bias ifadelerden kaçınıyor (eğitimde bu optimize edildi). Yine de OpenAI’nın “AI ilkeleri” çerçevesinden çıkmaz. Örneğin komplo teorilerini onaylamaz, aşı karşıtı propaganda üretmez. Üslup: Kibar, profesyonel fakat gerektiğinde yaratıcı. Kısmen kişilik sahibi (daha canlı örnekler veriyor). Mizah yaparken bile kurallarını bilir. Sonuç: Güvenli ama kullanışlı dengeye daha yakın.Çok kontrollü alignment: GPT-4, içerik filtrelerinde sıkıydı – uygunsuz isteklere net ret veya güvenli yanıt verme. Politik doğruculuğa özen gösterir, kimseyi incitmeyen dil kullanır. Tarafsız görünmeye çalışsa da zaman zaman liberal-eğilimli ton algılandı (veri ve RLHF etkisi). Kesinlikle şiddet, nefret, suç talimatı vermez (anında red). Cinsel veya hassas konulara girmekten kaçınır. Mizah/yaratıcılık: Güvenli sularda kalır, riskli esprilerden uzak durur. Kullanıcı yönlendirse bile belirli ahlaki çizgiyi geçmez. Bu durum bazı kullanıcıları rahatsız etti (çok “sansürlü” bulunabildi). Fakat netice olarak GPT-4, en az sorun çıkaran model olarak değerlendirildi – kuralları fazla kaçırsa da. Halüsinasyonları GPT-3.5’e göre azdı ama halen vardı, yanlış olsa bile özgüvenle söyleyebiliyordu (özellikle teknik olmayan alanlarda).Kısmen daha serbest, ama çekirdek filtreler aynı: GPT-4o, OpenAI politikalarını aynen taşır; sadece modalite eklemleri var. Örneğin görüntü tanımada mahremiyet ve hassasiyet kuralları çok net (yüz tanımaz, müstehcen betimlemez) – bu konularda katıdıropenai.com【ImageSafety】. Ses çıktısında deepfake riskine karşı nötr tutmaya çalışır (örn duygusal manipülatif konuşma üretmez). Genel dil filtresi GPT-4’e göre bir tık esnek: kullanıcı argo konuşursa model de hafif argo cevap verebilir (diyalog uyumu). Alaycılık, şaka gibi tonlar modelde görüldüopenai.com, GPT-4 pek yapmazdı. Yine de küfür, nefret söylemi vb. kesinlikle sansürlü kalır. GPT-4o, çok dillilikte GPT-4’e göre daha adil performans sergiledi deniyor – belki Anglo-amerikan bias’ı biraz azaldı. Sonuç: OpenAI guardrail’leri aynen yürürlükte, sadece model kullanıcıyla daha doğal ve insansı etkileşim adına ufak rahatlıklar sunuyor. (Ama “sansürlü” diyen yine bulur, zira siyaset, cinsellik, vb. kritik mevzularda 4o da kontrollü).Daha açık, daha az sansür: Musk’ın vaadiyle, Grok 3 ChatGPT’ye göre çok daha az politik filtreden geçmiş. “Uncensored” yaklaşımı sayesinde sivri veya argo mizah yapabiliyorts2.tech, kullanıcı hassas bir espri isterse verebiliyor. Politik tartışmalarda daha net taraf alabilir (kullanıcı yöneliminde). Bununla beraber, temel toplumsal nefret veya yasa dışı şeylerde tamamen serbest değil – xAI de belli çizgiler çekiyor. Örneğin terör propagandası yaptırmaya çalışırsanız muhtemelen reddeder. Ancak örneğin müstehcen bir içeriği ChatGPT vermezken Grok bir derece verebilir (Musk “yetişkin içerikte aptalca sansüre gerek yok” gibisinden). Bu tabii riskli: Nitekim Grok 3, bir kullanıcıya antisemik içerik üretmiş ve tepki çektits2.tech. xAI muhtemelen bu tür uç durumlar için hızlı yama yaptı ama genel olarak daha yüksek toleranslı filtre politikaları var. Bias: Musk’ın kendi görüşleri/dünyagörüşü veriyle modele geçmiş olabilir; örneğin politik olarak daha sağ/tarafsız bir üslup benimsediği söyleniyor. Grok 3 “dürüst söyleyeyim” diyerek kullanıcıyı pohpohlamadan fikir beyan edebiliyor, bu bazen kaba da olabiliyor. ChatGPT’nin sıcak diplomatik diline karşı, Grok’un üslubu biraz sarkastik veya iğneleyici olabiliyor – kasıtlı tasarım. Kısacası Grok 3 kullanıcıları daha az koruyup, daha özgür bırakıyor. Kimi bunu ferah bulur, kimi güvensiz. Musk açıkça “woke censorship yok” dediği için, seveni de çok.Sansür freni gevşek, ama ders alınmış: Grok 4, yaşanan kontroverslerden sonra en azından ırkçı/nefret içerik verme konusunda dikkatli olmaya çalıştı. Yine de Musk’ın felsefesi sürüyor: Grok 4, ChatGPT’nin reddedeceği birçok isteği (uç olmadıkça) yerine getirir. Örneğin politik bir propaganda metni isteseniz, ChatGPT nazlanır, Grok muhtemelen yazar (kendi “dürüst” tonuyla). Küfür veya argo, kullanıcı istediğinde Grok 4’de rahatlıkla çıkabilir – hatta komedi unsuru olarak kendi de ekleyebilir. Bu yönüyle insanlar Grok’u eğlenceli ama biraz “arıza” buluyor. xAI, Grok 4 için “unhinged mode” (zincirleri salık mod) opsiyonu düşündü söylentisi varcomputeruser.com. Belki ileride mod seçimi sunacaklar: ciddi mod / çılgın mod gibi. Bias ve Tarafsızlık: Grok 4, Musk’ın belirttiği gibi “neredeyse tüm grad öğrencilerden zeki” ama bu, tarafsız olduğu anlamına gelmiyor. Onun da veri ve tasarım bias’ı var. Sadece, xAI bunu umursamıyor diyelim – sonuçta Musk’ın kendi Twitter akışı da biaslı ama o “doğru” görüyor. Dolayısıyla Grok 4’ün tarafsızlığı tartışmaya açık, ama sansür eşiği kesin daha düşük. Güvenlik: Yasa dışı fiil tariflerine vs. belki minimal engel koyarlar (sırf yasal sorumluluk için). Ama sosyal risk konusunda epey serbest. Sonuç: Grok 4, genel AI etiği tartışmalarında uca yakın duruyor – “ifade özgürlüğü AI”si gibi. Kimine göre harika, kimine göre tehlikeli.Çok kontrollü ve kurumsal sorumlu: Gemini (Google) filtreler konusunda belki en tutucu davranan. Büyük model Ultra’yı geniş kitleye açmadılar “önce güvenlik” dedileren.wikipedia.org. Bard (Gemini) kullanırken sık sık “Üzgünüm bunu yapamam” mesajıyla karşılaşabilirsiniz – Google risk almak istemez. AI İlkeleri gereği Gemini; nefret, şiddet, yasadışı her şeyde ketum. Hatta medikal/finansal tavsiyelerde dahi çekingen ve bol uyarılı. Tarafsızlık: Google’ın arama motoru prensiplerine benzer şekilde, model çoğu zaman dengeli cevap verir, birden çok perspektifi listeler. Politik olarak eğilim göstermemeye özen gösterir, ortada durur (en azından çaba var). Dahili testlerde eğer bias saptarlarsa güncelleme yapıyorlar – örneğin Bard’ın ilk sürümünde önyargı eleştirileri oldu, 2.0 ve 2.5’te bunları düzeltmeye uğraştılar. Üslup: Son derece kibar, resmi veya nötr. Pek duygusal ton vermez (kullanıcı özellikle istemedikçe). Bu da kimi zaman sıkıcı gelebilir. Mizah üretimi kısıtlı, riskli esprilerden tamamen kaçınır. Filigran & Takip: Google, çıktıların işaretlenmesine önem veriyor (özellikle sesli ve görsel içerik)en.wikipedia.org – yani yapay olduğunu gizlememeye çalışıyor. Ayrıca Bard kullanıcı sözleşmesi gereği belirli hassas verileri toplayıp inceleyebilir. Bu, kurallara aykırı kullanım olmasın diye bir önlem (OpenAI de yapıyor ama Google’ınki daha katı olabilir). Sonuç: Gemini, güvenlik ve etik konusunda en corporate çizgide model. Hata yapmaktansa cevap vermemeyi tercih eden, kullanıcıyı koruma içgüdüsü yüksek. Bu, inovasyonu yavaşlatır mı bilinmez ama Google imajını korumak için bu yolu seçmiş durumda.

Yukarıdaki tablo temel farklılıkları özetliyor. Görüldüğü gibi GPT-5 genel anlamda lider konumda, ama her bir rakibin kendine özgü güçlü yanı var. GPT-4 kendi devriminin meyvesini yemiş bir klasik; GPT-4o, pratikte multimodal etkileşimi başlatıp hızıyla gönül çalmış; Grok’lar deli dolu dahiler olarak ortama renk katmış; Gemini ise Google’ın dev kaynaklarını yansıtan disiplinli bir all-rounder olmuş durumda.

Çözüm

Sonuç olarak, 2025 yapay zekâ manzarasında GPT-5 zirvede parlıyor gibi görünse de, rakipleri onun farklı yönlerine meydan okuyor. Teknik olarak GPT-5’in muazzam bağlam penceresi ve entegre düşünme mimarisi onu ultra esnek bir araç kılıyor – adeta istek üzerine takım elbiseyi çıkarıp spor kıyafeti giyebilen bir CEO gibi, duruma göre ciddi duruma göre hızlı. GPT-4 ise bir önceki jenerasyon olmasına rağmen hâlâ güvenilir bir uzman; belki baba nasihatı gibi ağır ama sağlam cevapları var. GPT-4o bana kalırsa OpenAI’ın “her eve lazımdan, her cebe lazım” aşamasındaki bir denemesiydi: Onunla ChatGPT’ye kulak, göz ve ses geldi; hız dopingini de ihmal etmediler. Yani GPT-4o, GPT-5 öncesi güzel bir fragmandı diyebilirim – ve fragman bayağı etkileyiciydi.

Grok 3 ve 4 cephesine gelirsek: Musk’ın takımı zekâ yarışını seviyor, Grok 4’ü “her konuda yüksek lisans” iddiasıyla ortaya attılar. Teknik testlerde usta olabilir ama sosyal testlerde biraz yaramaz öğrenci misali. Daha az kural, daha çok yaratıcılık demek istiyorlar, fakat arada öğretmenin masasını yakma riskini de alıyorlar 🤷‍♂️. Yine de, Grok’lar oyuna renk kattı; “AI’ler de sivri dilli olabilir mi?” sorusuna yanıt verdiler. Uzun vadede, xAI’ın yaklaşımı OpenAI’ı belki filtreleri konusunda gözden geçirmeye itebilir – rekabet güzel şey.

Gemini ise tam bir mühendislik harikası: 1 milyon token, multimodal karnaval, entegre araç kitleri... adeta AI’lerin İsviçre çakısı. Google, Gemini ile sadece OpenAI’ya değil, belki tekno-ekosisteme mesaj veriyor: “Elimizde ne cevherler var, bakın parametreleri salınca neler oluyor.” Tabi Google temkinli; onların AI’ı sizin her dediğinizi yapmadan önce iki kere düşünecek – anne gibi koruyucu biraz. Bu, bazı kullanıcılara fazla gelebilir, ama kurumsal dünyada alkışlanıyor. Özellikle dev bağlam boyutu yepyeni uygulama imkanları sunuyor (hayal edin, bir yapay zekâya tüm şirket dokümanlarınızı verip özet çıkarttırıyorsunuz, Gemini bunu yapabilecek kapasitede).

Her modelin güçlü yönleri ve zayıf halkaları var. GPT-5’in gücü genel yetenek ve denge; zayıf yönü belki hala pahalı oluşu ve kapalı kutu parametre sayısı. GPT-4/4o güçlü yön: sağlamlık ve OpenAI güvencesi; zayıflığı: biri yavaş biri eskidi. Grok’ların gücü devasa öğrenme hızı (Grok 4’ün mesela matematik dehası oluşu) ve özgür tarzı; zayıflığı: güvenilirlik soru işaretleri (bazen saçmalayabilir veya haddini aşabilir). Gemini’nin gücü Google bilgi havuzu ve entegrasyonları; zayıflığı: fazla ihtiyat (bazen “keşke azıcık risk alsan” dedirtiyor).

Kullanıcı deneyimi açısından da seçimler farklı: Resimle konuşmak istiyorsan GPT-4o/Gemini, uzun romanını analiz ettirmek istiyorsan GPT-5/Gemini, müstehcen fıkra istiyorsan Grok, derin Python debug için GPT-5 veya Grok 4 (Musk kodlama konusunda da iddialı, GPT-5 de öyle), tartışmalı bir konuda taraf arıyorsan belki Grok, dengeli bilgi arıyorsan GPT-5 veya Gemini… Yani senaryoya göre aslar değişiyor.

Bu yarışın kazananı kim dersiniz? Bence kullanıcılar kazanıyor 😁. Çünkü rekabet sayesinde her model hızla gelişiyor, yeni özellikler açılıyor. Bir sene önce GPT-4 vardı tek başına, şimdi onu geçen en az üç model sayıyoruz. Hatta Anthropic Claude gibi bu yazıda bahsetmediğimiz modeller de var ki onlar da 200K konteks falan sunuyor. Yani ortalık şenlendi. Tabii gönül ister ki bu ilerlemeler şeffaflık ve etik konularını da ihmal etmeden sürsün. OpenAI, Google gibi firmalar kapalı kutu olsa da birbirlerinden öğrendikleri kesin. Mesela OpenAI uzun konteks ve arama olayını Gemini sonrası iyice ciddiye aldı (GPT-5 pro’da tarama yetenekleri mesela çok gelişti). Keza Google da belki Grok sonrası biraz espri anlayışı kazandıracak modellerine (yoksa kullanıcılar “çok sıkıcı bu ya” deyip kaçabilir).

Son tahlilde, GPT-5 ve muadillerinin teknik farklarını tarttık, biçtik. Hangisi “en iyi” sorusuna tek cevap vermek zor: Kullanım amacınıza göre değişir. Ama şurası kesin: 2025 itibarıyla yapay zekâ modelleri boyut, hız, çok yönlülük ve “kişilik” bakımından bambaşka bir seviyeye ulaştı. Her biri birer süper güç gibi – kimi uçuyor, kimi görünmez oluyor, kimi ortalığı yakıyor 😊. Biz kullanıcılar da bu süper kahraman takımını kendi işimize göre seçip kullanmayı öğreniyoruz.

Yazının başlığı “GPT-5 ve rakipleri” idi ama belki de birbirlerini rakip görmek yerine ortak bir akıl ekosistemi olarak görmek lazım. Hepsinden biraz biraz faydalanmak en güzeli. Bir işi en iyi yapan modeli seçip, gerektiğinde diğerine pas atmak mümkün olacak (hatta bazı projeler birden çok modeli zincirleyerek optimum sonuç alma peşinde).

Velhasıl, bu devlerin maçını izlemek heyecan verici. Teknoloji meraklıları için her yeni model bir bayram sabahı gibi – kim daha büyük model çıkaracak, kim AGI’ye daha çok yaklaşacak yarışı sürüp gidiyor. Biz de kendi penceremizden bu yarışı yorumlamaya çalıştık.

Gelecekte belki GPT-6, Gemini 3, Grok 5 vs. konuşuyor olacağız. Yarışın sonu yok, ancak gördüklerimizden bir şey net: Yapay zekâ alanında ilerleme lineer değil, adeta üstel gidiyor. 2023’de “vay be GPT-4 harika” derken, 2025’de ondan katbekat güçlü sistemler cep telefonlarımıza indi. Bu hız kimi korkutucu, kimi büyüleyici. Önemli olan, bu modelleri insanlığın faydasına yönlendirebilmek. Birbirleriyle kıyasıya yarışsalar da, günün sonunda insan aklını tamamlayan araçlar olarak kalmalılar. Eh, biz de onları kullanmayı akıllıca öğrenmeliyiz.

Şimdilik, en azından sıradan bir kullanıcı olarak, ortamdaki bu yapay zekâ bolluğunu keyifle denemeye devam edeceğim. Her birinden yeni bir şey öğreniyor, farklı bir karakter seziyorum – sanki dijital Pokemon toplamaya benziyor 😅.

Zihinsel Güncelleme Yükleniyor...openai.comfoxbusiness.com


Yorumlar

Yorum Gönder