Geniş Bağlam Penceresi İçin En İyi LLM'lar

Reklam edilen bağlam pencerelerinin ne kadarının gerçekten çalıştığını görmek için 22 önde gelen yapay zeka modeli üzerinde özel bir 32 mesajlık konuşma testi yürüttük. Konuşma, sadece söylenen son şeyi tekrarlamak yerine, önceki mesajlardan bilgi hatırlamayı gerektiren sentez görevlerini içerir.

Aşağıdaki grafik, her modelin reklam edilen bağlam penceresinin pratikte ne kadarının çalıştığını gösteren verimlilik oranlarını göstermektedir. Test detayları için tam yöntemimize bakın.

Önemli Bağlam Penceresi Yeteneklerine Sahip Temel AI Modelleri

• Magic LTM-2-Mini: Geleneksel dikkat mekanizmalarına kıyasla 1.000 kat verimlilik iyileştirmesi ile 100 milyon token. Karşılaştırılabilir modeller için 638 H100'e kıyasla tek bir H100 GPU'nun bir kısmını gerektirir. Yazılım geliştirme için özel olarak tasarlanmıştır. Ocak 2026 itibarıyla sınırlı üretim kanıtı, ancak bugüne kadar ulaşılan en büyük bağlam penceresini temsil ediyor.¹
• Meta Llama 3.1: Bazı uygulamalarda 128.000 token'a kadar açık kaynak esnekliği ile ancak barındırma altyapısına bağlı olarak değişken performans²
• Anthropic Claude 4 Sonnet: Standart 200.000 token, 4+ seviye organizasyonlar için 1M token beta olarak mevcut (Ocak 2026'da yükseltildi). Tüm bağlam penceresi boyunca %5'ten az doğruluk kaybı ile tutarlı performans ³
• OpenAI GPT-4 Turbo: 128.000 token ile güvenilir performans ancak maksimum kapasiteye yaklaşırken gözle görülür yavaşlama ve ara sıra tutarsızlıklar⁴
• Cohere Command-R+: Bağlam tutarlılığını korumak için özel mimari ile geri çağırma görevleri için optimize edilmiş 128.000 token⁵

Bağlam Penceresi Performansı Karşılaştırması ve Yöntem

Performansın nerede azaldığını ve başarısız olduğunu bulmak için her modelin farklı uzunluktaki belgelerden belirli bilgileri çıkarma yeteneğini sistematik olarak test ettik.

Çoğu model reklam edilenden çok daha erken bozulur. 200k token iddia eden bir model genellikle 130k civarında güvenilirliğini yitirir, kademeli bozulma yerine ani performans düşüşleri yaşanır.

Sıralama Yöntemi

Sıralamalar, etkin bağlam penceresi boyutu, modellerin oturumlar arasında bilgiyi ne kadar iyi tuttuğu, hatırladığı ve kullandığına dayanır. AI Bellek Puanı, bir modelin bir konuşma boyunca sadece en son mesajlardan değil, tüm konuşma boyunca bilgiyi ne kadar tutarlı hatırladığını ölçer. Daha yüksek puanlar, modelin daha önceki bağlam hakkında daha iyi farkındalık koruduğu anlamına gelir.

Kazada İğne Arama testi

Bu test, modellerin uzun belgelerde gömülü belirli bilgileri bulup bulamadığını kontrol eder. Zorluk, belge uzunluğu ve iğne konumuyla keskin bir şekilde artar.

• Kazak: Tekrarlama kalıplarını önlemek için farklı uzunluklarda nötr, çeşitli içerik içeren yapay belgeler
• İğne: CODE-A7B9C3D1E5F2 gibi belirli konumlara yerleştirilmiş belirgin bir doğrulama kodu
• Görev: "Doğrulama kodu nedir?" sorulduğunda, kodu bulmak ve tam olarak çıkarmak

Testlerimiz üç aşamadan oluşur:

Üstel rampa testi: Her uzunluğu kontrol etmek yerine yaklaşık başarısızlık noktasını hızlıca bulmak için bağlamı üstel olarak artırır.

İkili arama iyileştirmesi: Başarısızlıktan sonra, ikili arama güvenilir performansın tam olarak nerede bittiğini belirler.

Konum duyarlılığı analizi: İğne konumunun, "ortada kaybolma" etkilerini ortaya çıkaran, maksimum güvenilir uzunluğa yakın geri çağırma başarısını etkileyip etkilemediğini test eder.

Değerlendirme: Modeller tam olarak CODE-XXXX formatıyla yanıt vermeli. Başarı ikidir; doğru kodu bulurlar veya bulmazlar. Bu, öznel yargıyı ortadan kaldırır.

AI Bağlam Penceresi Modelleri ve Fiyatlandırma

• Fiyatlar değişebilir ve bölgeye, bağlam uzunluğuna, önbellekleme/toplu seçeneklerine ve özel modlara (örn. "düşünme"/mantık yürütme) göre farklılık gösterebilir.
• Tüm rakamlar 1M token başına olup 26 Eylül 2025 tarihi itibarıyla USD cinsinden gösterilmiştir

Aşağıda, etkin bağlam pencerelerine dayalı en uygun fiyatlı modelleri görebilirsiniz.

Detaylı Model Profilleri

1. OpenAI GPT-4.1 ve GPT-4.1 Mini

Mini varyant, önemli ölçüde daha düşük maliyetle aynı bellek performansını sunar. Her ikisi de tutarlı performansla 1M token bağlamı işler.⁶

Teknik Güçlü Yönler:

• Tüm bağlam aralığında test edildiğinde düşük halüsinasyon oranları
• Asıl göreve odaklanmayı bozmadan müdahale sorularını işleme
• Kapsamlı API ekosistemi ve üçüncü taraf entegrasyonları

Teknik Sınırlamalar:

• Açık kaynak alternatiflere göre daha yüksek token başına fiyatlandırma (standart için milyon token başına $2.50/$10.00, Mini için $1.00/$4.00)
• API bağımlılığı tedarikçi kilidine yol açar

Teknik Özellikler:

• Mini varyant, önemli ölçüde azaltılmış maliyetle aynı performansı sunar
• Performans bozulması olmadan müdahale sorularının sağlam işlenmesi

Dağıtım Hususları: Uyumluluk gereksinimlerine sahip düzenlenmiş sektörlerde özellikle belge türleri arasında tutarlı doğruluk gerektiren uygulamalar için uygundur

2. Meta Llama 4 Scout

Llama 4, sektörün en büyük olan absürt 10 milyon token bağlam penceresine sahiptir. 109B toplam parametreden 17B aktif parametre ile uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi kullanır. ⁷

Teknik Güçlü Yönler:

• Tam özelleştirme ve ince ayar yetenekleri (açık kaynak)
• Dağıtımdan sonra tekrarlayan API maliyetleri yok
• Yerel çok modlu yetenekler

Teknik Sınırlamalar:

• Optimum performans için önemli altyapı yatırımı gerektirir
• Performans, barındırma yapılandırmasına bağlı olarak önemli ölçüde değişir

Teknik Özellikler:

• 17B aktif ve 109B toplam parametre ile uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi
• Erken füzyon yaklaşımı ile yerel çok modlu yetenekler
• Yerel dağıtımdan bulut örneklerine değişen barındırma seçenekleri

3. Mistral DevStral Medium

DevStral, SWE-Bench Verified'da %61.6 elde ederek hem Gemini 2.5 Pro hem de GPT-4.1'i fiyatın dörtte biriyle geçti. Pekiştirme öğrenimi optimizasyonu ile kodlama için özel olarak tasarlanmıştır.⁸

Teknik Güçlü Yönler:

• Fiyatın dörtte biriyle Gemini 2.5 Pro ve GPT 4.1'i geçen en son yazılım mühendisliği performansı
• AB veri barındırması ile yerel GDPR uyumluluğu
• Pekiştirme öğrenimi optimizasyonu ile ajan kodlama için özel olarak tasarlanmıştır
• Gelişmiş veri gizliliği için yerinde dağıtım seçenekleri

Teknik Özellikler:

• Kodlama iş akışları için optimize edilmiş 128K token bağlam penceresi
• Giriş token başına $0.4 ve çıkış token başına $2'den API üzerinden kullanılabilir
• Topluluk oluşturma ve özelleştirme için Apache 2.0 lisansı

Dağıtım Hususları: GDPR uyumluluğu gerektiren Avrupa işletmeleri, yazılım geliştirme ekipleri ve veri egemenliğini önceliklendiren kuruluşlar için uygundur

4. Anthropic Claude Sonnet 4 ve Opus 4

Claude Sonnet 4 artık 4. kullanım seviyesindeki veya özel hız sınırları olan organizasyonlar için beta'da 1M token sunuyor (standart 200K'dan yükseltildi). 200K'yı aşan istekler, 2x giriş ve 1.5x çıkış fiyatlandırmasıyla ücretlendirilir.

Teknik Güçlü Yönler:

• Hybrid mantık yürütme yaklaşımı (hızlı varsayılan mod, karmaşık problemler için genişletilmiş düşünme modu)
• Yerel dosya erişim entegrasyonu ile gelişmiş bellek yetenekleri
• Genişletilmiş düşünme sırasında araç kullanımı
• Bağlam farkındalığı, konuşmalar boyunca kendi token bütçesini takip eder

Teknik Özellikler:

• Tutarlı performansla 200K-1M token bağlam pencereleri
• Hızlı ve bilinçli yanıtları birleştiren hibrit mantık yürütme yaklaşımı

Dağıtım Hususları: Maksimum bağlam uzunluğu gereksinimlerinden çok güvenlik ve açıklanabilirlik gereksinimlerinin ön planda olduğu düzenlenmiş ortamlardaki uygulamalar için uygundur

5. Google Gemini 1.5 Pro ve 2.5 Pro

Gemini, metin, ses, görüntü ve video üzerinde yerel çok modlu işleme ile 2 milyon token'da en büyük hazır bağlam penceresini sunar.⁹

Teknik Güçlü Yönler:

• Çoklu içerik formatlarında yerel çok modlu işleme
• Uzun bağlam kıyaslamalarında >%99 geri çağırma doğruluğu ölçümü
• Tekrarlanan sorgularda maliyet optimizasyonu için bağlam önbellekleme

Teknik Sınırlamalar:

• Çok uzun bağlamlarda yanıt gecikmesi önemli ölçüde artar
• Daha fazla gecikme optimizasyonu gerektiren hesaplama açısından yoğun

Teknik Özellikler:

• Dinamik problem çözme için kod yürütme yetenekleri
• Google Cloud Platform üzerinden birden fazla dağıtım seçeneği
• Çoğu bağlam aralığında neredeyse mükemmel geri çağırma oranları

Dağıtım Hususları: Kapsamlı belge analizinden daha kritik olmayan işleme süresinin önemli olduğu maksimum bağlam uzunluğu gerektiren uygulamalar için uygundur

6. OpenAI GPT-4 Turbo

Daha yeni alternatiflere göre daha küçük bağlam penceresi ile kanıtlanmış geçmişe sahip "eski güvenilir" seçenektir.

Teknik Güçlü Yönler:

• Üretim kullanımından belgelenmiş performans özellikleri
• Farklı kullanım durumlarında öngörülebilir davranış kalıpları

Teknik Sınırlamalar:

• Bağlam penceresi daha yeni alternatiflerden daha küçüktür (128K vs 1M+ token)
• Maksimum kapasiteye yaklaşırken performans bozulması gözlemlenir

Teknik Özellikler:

• Maksimum kapasiteye yakın tutarlı performansla 128K bağlam penceresi
• Yanıt kalitesini işleme hızıyla dengeleyen 4K çıkış token limiti
• Ortak iş kullanım durumları ve entegrasyonlar için iyi optimize edilmiştir

Dağıtım Hususları: Kanıtlanmış güvenilirlik ve ekosistem olgunluğunun maksimum bağlam uzunluğundan daha öncelikli olduğu standart iş uygulamaları için uygundur

7. xAI Grok-3 ve Grok-4

Grok modelleri, 2M token bağlam ve pekiştirme öğrenimi ile geliştirilmiş mantık yürütme ile gerçek zamanlı web aramasını entegre eder¹⁰ .

Teknik Güçlü Yönler:

• Yerel web ve X arama yetenekleri ile gerçek zamanlı bilgi erişimi
• Büyük ölçekli pekiştirme öğrenimi ile geliştirilmiş gelişmiş mantık yürütme yetenekleri
• Yerel araç kullanımı ve gerçek zamanlı arama entegrasyonu yetenekleri
• Güncel olaylar anlayışıyla çeşitli internet içeriği üzerinde özelleştirilmiş eğitim

Teknik Sınırlamalar:

• X Premium+ aboneliği gerektiren sınırlı kullanılabilirlik

Teknik Özellikler:

• Varyanta bağlı olarak 1M-2M token bağlam pencereleri
• API üzerinden kullanılabilir 256K bağlam penceresi
• MMLU ve AIME dahil akademik kıyaslamlarda güçlü performans

Dağıtım Hususları: Gerçek zamanlı bilgi erişimi, sosyal medya analizi ve güncel olay takibi gerektiren uygulamalar için uygundur

8. DeepSeek-V3 ve V3.1

Hybrid düşünme yetenekleriyle 1M token başına $0.48 maliyet-performansı sunan DeepSeek modelleri¹¹ .

Teknik Güçlü Yönler:

• MIT lisansı altında açık kaynak kullanılabilirliği
• Hybrid düşünme yetenekleri ile V3.1'de 164K bağlam penceresi
• Tam eğitim için sadece 2.788M H800 GPU saati gerektirir

Teknik Sınırlamalar:

• Önerilen dağıtım birimi nispeten büyüktür, küçük ekipler için yük oluşturur

Teknik Özellikler:

• MoE mimarisi kullanarak token başına 37B aktiflenmiş 671B toplam parametre
• Teknik içerik odaklı 14.8 trilyon token üzerinde eğitilmiştir
• Tüm aralıkta tutarlı performansla 128K-164K bağlam penceresi

Dağıtım Hususları: Yazılım geliştirme, matematiksel analiz, araştırma uygulamaları ve yüksek teknik yetenekler gerektiren maliyet duyarlı dağıtımlar için uygundur

9. Cohere Command-R+

Command-R modelleri, özelleştirilmiş kurumsal arama ve çok dilli yeteneklerle RAG iş akışları için özel olarak tasarlanmıştır.

Teknik Güçlü Yönler:

• Retrieval artırılmış üretim (RAG) iş akışları için özel mimari
• Karmaşık iş süreçleri için çok adımlı araç kullanımı yetenekleri
• Karar verme yetenekleri ile gelişmiş araç kullanımı

Teknik Özellikler:

• Bilgi sentezi için optimize edilmiş 128K bağlam
• 10 temel iş dilinde çok dilli destek
• Granüler içerik kontrolü sağlayan güvenlik modları

Dağıtım Hususları: Kurumsal bilgi yönetimi, müşteri desteği otomasyonu ve özelleştirilmiş RAG yetenekleri gerektiren çok dilli iş operasyonları için uygundur

Google Arama'da daha fazla kıyaslamamızı ve veri odaklı içgörülerimizi görün.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

SSS'ler

Analizimizden Temel Bulgular:

• Bağlam penceresi boyutu tek başına performans kalitesini belirlemez
• Çoğu model, uzun bağlamların orta bölümlerinde bozulmuş performans gösterir
• Tüm bağlam aralığındaki tutarlılık, genellikle maksimum uzunluktan daha değerlidir
• Maliyet verimliliği modeller ve kullanım durumları arasında önemli ölçüde değişir

Daha fazla okuma

• LLM Fiyatlandırma
• AI Bellek
• AI Ajan Performansı

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{alper2026,
  author = {Alper, Şevval and Kalelioğlu, Berk},
  title  = {{Geniş Bağlam Penceresi İçin En İyi LLM'lar}},
  year   = {2026},
  month  = feb,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-context-window}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Şubat 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Magic.dev

2.

Meta Llama 3.1 (70B) (Retired)

3.

Claude Sonnet 4 now supports 1M tokens of context | Claude by Anthropic

4.

What is the maximum context window for OpenAI’s models?

5.

Cohere's Command R+ Model | Cohere

6.

Introducing GPT-4.1 in the API | OpenAI

7.

The Llama 4 herd: The beginning of a new era of natively multimodal AI innovation

8.

Upgrading agentic coding capabilities with the new Devstral models | Mistral AI

9.

Gemini 1.5 Pro 2M context window, code execution capabilities, and Gemma 2 are available today - Google Developers Blog

10.

Grok 3 Beta — The Age of Reasoning Agents | xAI

xAI

11.

DeepSeek V3 (Dec) - Intelligence, Performance & Price Analysis

Artificial Analysis

Şevval Alper

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Şevval, AIMultiple'da yapay zeka kodlama araçları, yapay zeka ajanları ve kuantum teknolojileri konusunda uzmanlaşmış bir sektör analistidir.

Tam Profili Görüntüle

Teknik olarak inceleyen

Berk Kalelioğlu

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip EtTam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder