Hangi yapay zeka modelini ne zaman kullanmalı?

Web sitemizde, önde gelen küresel geliştiricilerin çeşitli yapay zeka modelleri bulunmaktadır: OpenAI, Anthropic, DeepSeek, Google. Burada hızlı ve akıllı modellerin yanı sıra akıl yürütme yeteneğine sahip en gelişmiş modelleri bulabilirsiniz. Her modelin kendine özgü güçlü ve zayıf yönleri vardır ve farklı türdeki görevlerde farklı performans gösterirler. Bu kılavuzda, belirli bir görev için en uygun modelin hangisi olduğunu size söyleyecek genel öneriler hazırladık.

GPT 4.1 mini

GPT 4.1 mini, zeka ve hız arasında denge sağlayan genel amaçlı bir yapay zeka modelidir. Mini model, bazı görevlerde tam GPT 4.1 modeliyle eşleşir ve hatta bazen onu aşar.

GPT 4.1 mini şunlar için idealdir:

• kısa içerik oluşturmak (örneğin tweetler veya e-postalar),
• makaleleri özetlemek ve başka kelimelerle ifade etmek,
• sık sorulan soruları yanıtlamak,
• kod parçacıklarını açıklamak,
• sık karşılaşılan hataları gidermek,
• kısa çeviriler.

Örnek komutlar:

• Bu 500 kelimelik makaleyi 3 madde halinde özetleyin.
• Bir müşteri soruyor: “Şifremi nasıl sıfırlayabilirim?” 50 kelimeyle açık ve adım adım bir yanıt verin.
• Bir sayı listesini alan ve ortalamasını veren bir Python fonksiyonu yazın. Her adımı açıklayın.
• Sürdürülebilir moda hakkında bir blog yazısı için 5 dikkat çekici başlık verin.
• Bu İngilizce cümleyi dostane ve samimi bir üslupla İspanyolca'ya çevirin.

Daha hafif bir model olduğu için, belirsiz sorular veya uzun komutlardan kaçınmaya çalışın. GPT 4.1 mini, karmaşık akıl yürütme görevleri (ileri matematik, derinlemesine analiz), uzun içerikler (tam araştırma makaleleri, ayrıntılı raporlar) ve son derece yaratıcı yazılar (roman bölümleri, derin metaforlar içeren şiirler) için uygun değildir.

GPT 4.1

GPT 4.1, 4.1 model serisinin amiral gemisi modelidir. GPT 4o ile karşılaştırıldığında uzun bağlam işleme, kodlama performansı ve genel zeka açısından mükemmel bir iş çıkarır.

GPT 4.1 en uygun olduğu alanlar:

• gelişmiş mantık gerektirmeyen karmaşık görevler,
• çok katmanlı sorgular,
• uzun makaleler (2000+ kelime ve tutarlı yapı),
• teknik yazılar,
• yaratıcı hikaye anlatımı (roman bölümleri, senaryo yazımı)
• stratejik anahtar kelime entegrasyonu ile SEO için optimize edilmiş blog yazıları.

Örnek komutlar:

• Kant'ın kategorik ahlak felsefesini açıklayan bir felsefe profesörü gibi davranın. 3 gerçek dünya uygulama örneği verin ve öğrencilerin sıkça yaptığı 2 yanlış anlamayı tahmin edin.
• Büyük CSV dosyalarını işlemek için bu Python kodunu optimize edin (kodu sağlayın). Bellek yönetimi hususlarını dahil edin ve paralel işleme yaklaşımları önerin.
• Teknolojiye geçiş yapan bir makine mühendisine kuantum bilişim ilkelerini açıklayın. Klasik mekaniğinden 2 somut benzetme kullanın.
• 2023-2024 istatistiklerini içeren 5 alt bölümden oluşan 1.200 kelimelik “Avrupa'da Yenilenebilir Enerjinin Geleceği” konulu uzman kılavuzu yazın. Akademik ancak anlaşılır bir üslup kullanın.

GPT 4.1, karmaşık sorguları işleyebilir ve ince bağlam ve üslup değişikliklerinin önemli olduğu doğal konuşmalar yapabilir. Geliştirilmiş gerçek doğruluğu, önceki sürüme kıyasla halüsinasyonları azaltır, ancak yine de kritik veriler için, özellikle bilgi kesme tarihi olan 1 Haziran 2024'ten sonraki olayları içeren veriler için doğrulama gerektirir.

o3

OpenAI o3, şimdiye kadar piyasaya sürülen en akıllı modellerden biridir ve önceki modeli OpenAI o1'den çok daha verimlidir. Bu model, daha fazla hesaplama gücü daha iyi performans anlamına geldiğinden, yanıt vermeden önce daha uzun süre eğitilmiştir.

OpenAI o3 şunları yapabilir:

• doğru çıktı formatlarında ayrıntılı ve düşünceli cevaplar üretmek,
• çok yönlü soruları etkili bir şekilde ele almak,
• görüntüleri analiz etmek (örneğin el yazısı notları okumak)
• programlama, iş, danışmanlık ve yaratıcı fikir üretme gibi alanlarda mükemmelleşmek,
• özellikle matematik, biyoloji ve mühendislik bağlamlarında yeni hipotezler üretmek ve bunları eleştirel bir şekilde değerlendirmek.

Örnek komutlar:

• Pipeline metriklerini inceleyin, verileri görselleştirin ve yeni üst düzey stratejiler arayın.
• En uzun artan alt diziyi hesaplamak için bir Python fonksiyonu yazın. Zaman karmaşıklığını açıklayın.
• Bu yinelemeli fonksiyonun yığın taşmasına neden olan bir girdi bulun.
• Bu malzeme özellikleri göz önüne alındığında, bu köprü tasarımındaki gerilme noktalarını tahmin edin.
• Bu biyoloji çalışmasında hangi deneysel kontroller eksik?

OpenAI o3, uzun vadeli planlama ve karar verme için uygun, cepte taşınabilir stratejik düşünürünüz. o3 size sadece cevaplar vermekle kalmaz, bunların arkasındaki mantığı da açıklar. Örneğin, “bu konumu bul” sorgusunu ele alalım:

OpenAI o3, Palermo'yu doğru tahmin etmekle kalmadı, aynı zamanda bize bunun nedenini de açıkladı: model, arka planda Monte Pellegrino'yu tanıdı ve üç renkli ahşap tekneleri Sicilya gozzi'leri olarak tanımladı.

o4 mini

OpenAI o4 mini, o3 kadar güçlü ve biraz daha hızlıdır. Bu, adil bir dengedir. Bu model, derin analiz gerektiren ve cevapları hemen anlaşılmayabilecek karmaşık sorgular için idealdir. o4 mini, önceki modeli o3 mini'den hem daha akıllı hem de daha ucuzdur.

OpenAI o4 mini şunlar için optimize edilmiştir:

• matematik, kodlama ve görsel görevlerde olağanüstü verimli performansla hızlı muhakeme,
• STEM ile ilgili hızlı sorgular,
• doğal konuşmalara katılma, çünkü model yanıtları daha kişiselleştirilmiş ve alakalı hale getirmek için geçmiş konuşmalara başvurur,
• temel programlama yardımı,
• akademik makaleleri özetleme,
• CSV analizi.

Örnek komutlar:

• Bu CSV dosyasından önemli verileri çıkarın.
• Şu hatayı aldım: “TypeError: + için desteklenmeyen işlenen türü: ‘int’ ve ‘str’”. İşte kodum: `total = 10 + “5”`. Düzeltin ve sorunu açıklayın.
• Fibonacci dizisini n'inci sayıya kadar 10 satırdan az bir Python fonksiyonu ile hesaplayın.
• Bu bilimsel makalenin önemli bulgularını 3 madde halinde özetleyin.
• 2024'ün ilk çeyreğine ait aylık gelirleri gösteren bir çubuk grafik yükledim. En yüksek gelirin elde edildiği ayı belirleyin ve olası bir neden önerin.

Teknik görevlerde hız ve hassasiyet, OpenAI o4 mini'yi öğrenciler, geliştiriciler ve analistler için mükemmel hale getirir.

Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash, kod oluşturmadan doğal konuşmaya kadar çok çeşitli görevler için tasarlanmış hızlı ve çok yönlü bir yapay zeka modelidir.

Model özellikle şu konularda başarılıdır:

• görüntülerle akıl yürütme,
• çok turlu konuşmalar,
• uzun metin analizi,
• genel kitleye ve teknik bilgiye sahip kişilere karmaşık konuları açıklama,
• kod oluşturmada problem çözme,
• yazma ve düzenleme yardımı.

Örnek komutlar:

• Bu araştırma makalesinin tamamını özetleyin, önemli bulguları ve metodolojiyi vurgulayın.
• Bu konuşma metnine göre, iki konuşmacı arasındaki ana tartışma noktaları nelerdir?
• Bu devre şeması resmine bakarak, nasıl çalıştığını açıklayabilir misiniz?
• Cesur bir şövalye ve dost canlısı bir ejderha hakkında kısa bir hikaye yazın. Hikayeyi, karakterleri tutarlı tutarak resimleyin.
• Kuantum bilişim kavramını basit terimlerle açıklayın, ardından bilgisayar bilimi bilgisi olan birine daha teknik bir açıklama yapın.

Gemini 2.5 Flash, modelin yanıtını oluştururken geçirdiği düşünme sürecini görmenizi sağlayan düşünme yeteneklerine sahiptir. Gemini 2.5 Flash ayrıca çok modlu yeteneklere sahiptir, yani metin, görüntü, ses ve video formatlarında çıktıları işleyebilir ve oluşturabilir.

Gemini 2.5 Pro

Google DeepMind'ın Gemini 2.5 Pro'su, karmaşık akıl yürütme, uzun bağlamlı anlama ve çok modlu yetenekler için tasarlanmış son teknoloji bir AI modelidir. Gemini 2.5 Flash'a göre daha gelişmiş ve çok yönlü bir alternatif olarak, zorlu görevler için daha derin analiz ve daha iyi performans sunar.

Gemini 2.5 Pro, aşağıdaki durumlarda idealdir:

• derinlemesine akıl yürütme (ör. teknik araştırma, finansal analiz, yasal belge inceleme),
• uzun bağlamlı işleme (1 milyona kadar token işleme, yani kitapları veya uzun raporları tamamen sindirebilme),
• çok modlu anlama (model metin, görüntü, ses ve videoyu yorumlayabilir),
• güçlü teknik ve yaratıcı performans (kod hata ayıklama, içerik oluşturma, bilimsel araştırma yardımı).

Örnek komutlar:

• Bu blog yazısını SEO için daha iyi olacak şekilde yeniden yazın. Hedef anahtar kelimeler: “işletmeler için en iyi LLM 2024”.
• Bu doktorun el yazısı notlarını (görüntü yükleme) yapılandırılmış EHR girişlerine dönüştürün.
• “Macbeth” üzerine yazılmış bu 50 öğrenci kompozisyonunu değerlendirin ve tekrarlanan gramer hatalarını vurgulayın.
• Bu 30 dakikalık yatırımcı görüşmesini (ses) transkripsiyonlayın, ardından bahsedilen 3 önemli büyüme stratejisini listeleyin.
• FOIA tarafından yayınlanan 500 sayfalık belgelerde “siber güvenlik bütçesi” ifadesinin tüm geçişleri çıkarın.

Gemini 2.5 Pro, Google tarafından yayınlanan en güçlü yapay zeka modelidir. Hızın doğruluk ve gelişmiş mantıksal yeteneklerden sonra geldiği durumlarda (örneğin, ayrıntılı özetler, kod oluşturma veya stratejik çok adımlı planlama) yüksek kaliteli çıktılar sağlar.

Claude 3.5 Haiku

Anthropic tarafından geliştirilen Claude 3.5 Haiku, kaliteden ödün vermeden verimlilik için tasarlanmış hafif ve hızlı bir AI modelidir. Claude 3.5 Haiku, nüanslı içerik oluşturma, kod üretme ve Japonca, İspanyolca ve Fransızca gibi İngilizce dışındaki dillerde konuşma konusunda gelişmiş yetenekler sergiliyor.

Model aşağıdakiler için optimize edilmiştir:

• son derece hızlı yanıtlar – mevcut en hızlı AI modellerinden biri, neredeyse anında yanıtlar,
• gerçek zamanlı çeviri,
• yaratıcı yazma,
• veri çıkarma ve özetleme,
• açıklamalı hızlı kod düzeltmeleri.

Örnek komutlar:

• Yeni bir çevre dostu giyim markası için akılda kalıcı bir slogan yazın.
• Bu veri setini analiz edin: {Satışlar: 1. çeyrek: 10.000 $, 2. çeyrek: 12.000 $, 3. çeyrek: 15.000 $}. Bir eğilim ve öneri önerin.
• Yenilenebilir enerji trendleri hakkında yazılmış 500 kelimelik bu makaleyi 50 kelime veya daha azıyla özetleyin.
• Bir sayının faktöriyelini hesaplamak için bir Python fonksiyonu yazın.
• Bir müşteri “Siparişim gelmedi” diyor. Kibar ve yardımcı bir yanıt ve sonraki adımları oluşturun.

Claude 3.5 Haiku, kodlama, içerik denetimi ve yapılandırılmamış verilerden bilgi çıkarma gibi neredeyse anında yanıt gerektiren görevler için hızlı bir modele ihtiyaç duyan kullanıcılar için sağlam bir seçimdir.

Claude 3.7 Sonnet

Claude 3.7 Sonnet, akıl yürütme yeteneklerine sahip son derece akıllı bir modeldir. Daha kesin olarak, karma bir modeldir, yani karmaşık problem çözme için düşünme modu ile yaygın soruları yanıtlama veya sohbet etme gibi daha basit görevler için standart mod arasında geçiş yapabilir.

Claude 3.7'nin gerçek hayattaki bazı kullanım örnekleri şunlardır:

• video oyunu geliştirme (prosedürel içerik üretimi),
• mobil geliştirme (otomatik optimizasyonla APK boyutunu %42 oranında azaltma),
• kod inceleme (inceleme döngülerini 45 dakikadan 5 dakikanın altına düşürme),
• yasal belge inceleme (süresi 6 saatten 18 dakikaya düşürme),
• finans alanında dolandırıcılık tespiti (doğruluk oranı %89'dan %96,7'ye çıkarma).

Örnek komutlar:

• Farklı tonlar ve eylem çağrıları içeren, yeni bir sürdürülebilir giyim serisini tanıtan bir dizi sosyal medya gönderisi yazın.
• Bir ürün kimlikleri listesi verildiğinde, API'dan ilgili ürün bilgilerini alan bir işlev yazın.
• SOLID ilkelerine uymak için bu Python sınıfını yeniden düzenleyin ve her değişikliği açıklayan yorumlar ekleyin.
• Bu teknik özellikleri (PDF/görüntü) ekran görüntüleri içeren, yeni başlayanlar için kolay bir kullanım kılavuzuna dönüştürün.
• Bu iş sözleşmesinde (PDF) Kaliforniya yasal sınırlarını aşan rekabet etmeme maddelerini belirleyin.

Claude 3.7 matematik, fizik, derinlemesine analiz, yaratıcı yazma ve rekabetçi kodlama alanlarında olağanüstü derecede iyidir. Model, birden fazla programlama dilinde karmaşık kodlar yazabilir, belgeler oluşturabilir ve teknik kavramları açıklayabilir, hem ön uç hem de arka uç geliştirme görevlerini yerine getirebilir.

DeepSeek-V3

DeepSeek-V3, çoğu günlük görev için güvenilir bir seçimdir. Hemen hemen her konuda doğru ve iyi yapılandırılmış yanıtlar sunarak genel bilgi sorguları, beyin fırtınası ve içerik oluşturma için idealdir. V3'ün gerçekten üstün olduğu alan, hikaye anlatımı, benzetmeler veya problem çözme gibi konularda etkileyici bir yaratıcılık sergilerken aynı zamanda doğal ve akıcı sohbetler yapabilme yeteneğidir.

Bu model özellikle şu alanlarda güçlüdür:

• yazma ve içerik oluşturma,
• sık sorulan sorulara açık ve öz cevaplar verme,
• projeler, isimler veya sanatsal ilhamlar için benzersiz fikirler üretme,
• temel-orta düzey teknik destek,
• dil çevirisi.

Örnek komutlar:

• Teslimatı geciken bir kullanıcıya yardımcı olan güler yüzlü bir müşteri hizmetleri temsilcisi olarak yanıt verin. Robotik bir ses tonu kullanmadan çözümler önerin.
• Baharda Kyoto hakkında, gizli tapınaklar ve yerel mutfağa odaklanan 700 kelimelik bir seyahat blogu yazın.
• Lise öğrencileri için I. Dünya Savaşı'nın nedenlerini 10 maddelik bir zaman çizelgesinde özetleyin.
• Bu dağınık taslağı profesyonel bir müşteri e-postasına dönüştürün.
• iPhone 15 ve Pixel 8'in özelliklerini bir tabloda karşılaştırın. Fotoğrafçılar için hangisinin daha iyi olduğunu vurgulayın.

DeepSeek-V3, bazı kodlama odaklı modeller gibi ultra niş teknik görevlerde uzmanlaşmamış olsa da, geniş bilgi birikimi, erişilebilirlik ve sohbet becerisi ile dengeli bir yapıya sahiptir. Bu özellikleri, onu hem kişisel hem de profesyonel kullanım için mükemmel bir çok amaçlı asistan haline getirir.

DeepSeek-R1

DeepSeek-R1, gelişmiş mantıksal ve matematiksel akıl yürütme yeteneğine sahip güçlü bir yapay zeka modelidir. DeepSeek-R1 gibi akıl yürütme modellerini geleneksel büyük dil modellerinden ayıran özellik, bir sonuca nasıl ulaştıklarını gösterme yeteneğidir. Bu sayede cevabın ardındaki mantığı takip edebilir ve gerekirse çıktıya itiraz edebilirsiniz.

Bu modelin güçlü yönleri şunlardır:

• STEM odaklı alanlarda (özellikle matematik, fizik ve bilgisayar bilimleri) üstün performans,
• uzun mantık zincirleri boyunca mantıksal tutarlılığı koruma kapasitesinin artırılması,
• gelişmiş kodlama zorluklarını optimum verimlilikle çözme,
• çok katmanlı sorunları ayrı, çözülebilir bileşenlere ayırma.

Örnek komutlar:

• 6 diskli Hanoi Kuleleri problemini, optimum hareket dizileri ve zaman karmaşıklığı analizi sağlayarak çözün.
• Gelir, kredi puanı ve istihdam geçmişini dikkate alarak kredi başvurularını değerlendirmek için bir karar ağacı algoritması tasarlayın. Her dallanma mantığı adımını açıklayın.
• Bu metni daha basit kelimeler ve daha kısa cümleler kullanarak yeniden yazın.
• Bu deneyden elde edilen bulguları bir raporda özetleyin. Önemli ölçütleri ve önerileri vurgulayın.
• Bu problem için karar matrisi kullanmanın artılarını ve eksilerini analiz edin.

DeepSeek-R1, mantıksal düşünme yeteneği ve yüksek işlem hızıyla öne çıkıyor. Karmaşık matematik problemleri veya teknik yazım gibi niş görevler için bir chatbot'a ihtiyacınız varsa, R1 güçlü bir seçimdir.

Son

Doğru yapay zeka modelini seçmek, görevlerinizin özelliklerini, veri hacmini ve istenen sonuçları dikkate almayı gerektiren bir süreçtir. Her modelin kendine özgü güçlü yönleri vardır: bazıları hız ve maliyet etkinliği için optimize edilmiştir, diğerleri ise derin analiz veya yaratıcılık gerektiren karmaşık sorguları işlemekte mükemmeldir. Mevcut çözümlerin çeşitliliği, iş süreci otomasyonu, içerik oluşturma, yazılım geliştirme veya veri analizi gibi sorunları çözmek için esnek bir yaklaşım sağlar.

İhtiyaçlarınıza en uygun modeli belirlemek için sitemizde sunulan farklı modelleri denemenizi öneririz. Aldığınız cevaplar ve sonuçlar, seçtiğiniz modele göre değişebilir, bu nedenle birkaç seçeneği denemek, en uygun çözümü bulmanıza yardımcı olacaktır. İster maksimum performans ister kalite ve maliyet arasında bir denge arıyor olun, çeşitli AI araçları hedeflerinize ulaşmak için geniş fırsatlar sunar. Keşfetmeye bugün başlayın ve modern teknolojinin potansiyelini keşfedin!