2026 Yılında Genişletilmiş Bağlam Pencereleri için En İyi LLM'ler

Önde gelen 22 yapay zeka modeli üzerinde, reklamı yapılan bağlam pencerelerinin ne kadarının gerçekten işe yaradığını görmek için özel olarak geliştirdiğimiz 32 mesajlık bir konuşma testi gerçekleştirdik. Konuşma, yalnızca son söylenen şeyi tekrarlamak değil, önceki mesajlardan bilgi hatırlamayı gerektiren sentez görevlerini de içeriyor.

Aşağıdaki grafik, her modelin reklamı yapılan bağlam penceresinin ne kadarının pratikte gerçekten işe yaradığını gösteren verimlilik oranlarını göstermektedir. Testlerle ilgili ayrıntılar için tam metodolojimize bakın.

Önemli Bağlam Penceresi Yeteneklerine Sahip Başlıca Yapay Zeka Modelleri

• Magic LTM-2-Mini : Geleneksel dikkat mekanizmalarına göre 1.000 kat verimlilik artışı sağlayan 100 milyon token. Karşılaştırılabilir modeller için 638 H100 GPU yerine tek bir H100 GPU'nun çok küçük bir bölümünü gerektiriyor. Yazılım geliştirme için özel olarak tasarlanmıştır. Ocak 2026 itibarıyla sınırlı üretim kanıtı mevcut, ancak bugüne kadar elde edilen en büyük bağlam penceresini temsil ediyor. ¹
• Meta Llama 3.1 : Bazı uygulamalarda 128.000'e kadar token desteği, açık kaynak esnekliği ancak barındırma altyapısına bağlı olarak değişken performans. ²
• Anthropic Claude 4 Sonnet : Standart 200.000 token, 4. seviye ve üzeri kuruluşlar için beta sürümünde 1 milyon token (Ocak 2026'da yükseltilecek). Tüm bağlam penceresinde %5'ten daha az doğruluk kaybıyla tutarlı performans. ³
• OpenAI GPT-4 Turbo : 128.000 token ile güvenilir performans sunuyor ancak maksimum kapasiteye yaklaşıldığında belirgin yavaşlama ve ara sıra tutarsızlıklar gözlemleniyor. ⁴
• Cohere Command-R+ : Bağlam tutarlılığını korumak için özel mimariye sahip, arama görevleri için optimize edilmiş 128.000 belirteç. ⁵

Bağlam Penceresi Performans Karşılaştırması ve Metodolojisi

Modellerin farklı uzunluklardaki belgelerden belirli bilgileri çıkarma yeteneklerini sistematik olarak test ederek, performansın düştüğü ve başarısız olduğu noktaları tespit ettik.

Çoğu model, reklamda belirtilenden çok daha erken bozuluyor. 200.000 token ömrü vaat eden bir model, genellikle 130.000 token civarında güvenilmez hale geliyor ve kademeli bir bozulma yerine ani performans düşüşleri gösteriyor.

Sıralama Metodolojisi

Sıralamalar, etkili bağlam penceresi boyutuna, modellerin oturumlar boyunca bilgiyi ne kadar iyi koruduğuna, hatırladığına ve kullandığına dayanmaktadır. Yapay Zeka Bellek Puanı, bir modelin yalnızca en son mesajlardan değil, bir konuşma boyunca bilgiyi ne kadar tutarlı bir şekilde hatırladığını ölçer. Daha yüksek puanlar, modelin önceki bağlamın daha iyi farkında olduğunu gösterir.

Samanlıkta İğne Testi

Bu test, modellerin uzun belgelerde gizlenmiş belirli bilgileri bulup bulamayacağını kontrol eder. Zorluk, belge uzunluğu ve iğne konumuna bağlı olarak hızla artar.

• Saman yığını: Tekrar eden kalıpları önlemek için farklı uzunluklarda, tarafsız ve çeşitli içeriklere sahip yapay belgeler.
• İğne: CODE-A7B9C3D1E5F2 gibi belirli konumlara yerleştirilen ayrı bir doğrulama kodu.
• Görev: "Doğrulama kodu nedir?" diye sorulduğunda, tam kodu bulun ve çıkarın.

Testlerimiz üç aşamadan oluşmaktadır:

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

İkili arama iyileştirmesi: Başarısızlığın ardından, ikili arama güvenilir performansın tam olarak nerede sona erdiğini belirler.

Pozisyon duyarlılığı analizi: İğne pozisyonunun, maksimum güvenilir uzunluğa yakın durumlarda geri alma başarısını etkileyip etkilemediğini test ederek "ortada kaybolma" etkilerini ortaya çıkarır.

Değerlendirme: Modeller, tam olarak CODE-XXXX formatında yanıt vermelidir. Başarı ikili bir durumdur; ya doğru kodu bulurlar ya da bulamazlar. Bu, öznel yargıyı ortadan kaldırır.

Yapay Zeka Bağlam Penceresi Modelleri ve Fiyatlandırması

• Fiyatlar değişebilir ve bölgeye, bağlam uzunluğuna, önbellekleme/toplu işlem seçeneklerine ve özel modlara (örneğin, "düşünme"/akıl yürütme) göre farklılık gösterebilir.
• Tüm rakamlar 1 milyon token başına olup, 26 Eylül 2025 tarihi itibarıyla ABD doları cinsindendir.

Aşağıda, etkili bağlam pencerelerine göre en uygun fiyatlı modelleri görebilirsiniz.

Detaylı Model Profilleri

1. OpenAI GPT-4.1 ve GPT-4.1 Mini

Mini varyantı, önemli ölçüde daha düşük maliyetle aynı bellek performansını sunar. Her ikisi de 1 milyon token bağlamını tutarlı performansla işler. ⁶

Teknik Güçlü Yönler:

• Tam bağlam aralığında test edildiğinde düşük halüsinasyon oranları gözlemlenmiştir.
• Ana göreve odaklanmayı bozmadan müdahale gerektiren soruları ele alın.
• Geniş API ekosistemi ve üçüncü taraf entegrasyonları

Teknik Sınırlamalar:

• Açık kaynak kodlu 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 bağımlılığı yaratır.

Teknik Özellikler:

• Mini versiyonu, önemli ölçüde daha düşük maliyetle aynı performansı sunuyor.
• Performans düşüşü olmadan girişim sorunlarının sağlam bir şekilde ele alınması

Kullanım Alanları: Özellikle uyumluluk gereksinimleri olan düzenlemeye tabi sektörlerde, belge türleri genelinde tutarlı doğruluk gerektiren uygulamalar için uygundur.

2. Meta Llama 4 İzci

Llama 4, sektörün en büyüğü olan, inanılmaz 10 milyon token'lık bir bağlam penceresine sahip. Toplam 109 milyar parametreden 17 milyarının aktif olduğu, uzmanlardan oluşan bir mimari (MoE) kullanıyor. ⁷

Teknik Güçlü Yönler:

• Tamamen özelleştirme ve ince ayar yapma imkanı (açık kaynak kodlu)
• Dağıtım sonrasında yinelenen API maliyeti yoktur.
• Yerel çok modlu yetenekler

Teknik Sınırlamalar:

• En iyi performansı elde etmek için önemli altyapı yatırımı gerektirir.
• Performans, barındırma yapılandırmasına bağlı olarak önemli ölçüde değişiklik gösterir.

Teknik Özellikler:

• 17 milyar aktif ve 109 milyar toplam parametreye sahip uzmanlar karışımı (MoE) mimarisi.
• Erken entegrasyon yaklaşımıyla yerel çok modlu yetenekler
• Yerel dağıtımdan bulut örneklerine kadar çeşitli barındırma seçenekleri.

3. Mistral DevStral Medium

DevStral, SWE-Bench Verified testinde %61,6'lık bir başarı oranı elde ederek Gemini 2.5 Pro ve GPT-4.1'i dörtte bir fiyatına geride bıraktı. Takviyeli öğrenme optimizasyonu ile kodlama için özel olarak tasarlanmıştır. ⁸

Teknik Güçlü Yönler:

• Gemini 2.5 Pro ve GPT 4.1'i geride bırakan, en son teknolojiye sahip yazılım mühendisliği performansı, fiyatının dörtte biri kadar.
• AB veri yerleşimi ile yerel GDPR uyumluluğu
• Takviyeli öğrenme optimizasyonu ile ajan tabanlı kodlama için özel olarak tasarlanmıştır.
• Gelişmiş veri gizliliği için şirket içi dağıtım seçenekleri

Teknik Özellikler:

• Kodlama iş akışları için optimize edilmiş 128K belirteçlik bağlam penceresi.
• API üzerinden giriş token'ları için 0,4$/M ve çıkış token'ları için 2$ karşılığında temin edilebilir.
• Topluluk oluşturma ve özelleştirme için Apache 2.0 lisansı.

Kullanım Alanları: GDPR uyumluluğu gerektiren Avrupa işletmeleri, yazılım geliştirme ekipleri ve veri egemenliğine öncelik veren kuruluşlar için uygundur.

4. Antropik Claude Sonnet 4 ve Opus 4

Claude Sonnet 4, kullanım kademesi 4'te olan veya özel hız limitlerine sahip kuruluşlar için beta sürümünde 1 milyon token (standart 200 bin token'dan yükseltildi) sunmaktadır. 200 bin token'ı aşan istekler, giriş fiyatının 2 katı ve çıkış fiyatının 1,5 katı üzerinden ücretlendirilir.

Teknik Güçlü Yönler:

• Hibrit akıl yürütme yaklaşımı (hızlı varsayılan mod, karmaşık problemler için genişletilmiş düşünme modu)
• Yerel dosya erişimi entegrasyonu ile gelişmiş bellek özellikleri.
• Uzun süreli düşünme sırasında araç kullanımı
• Bağlam farkındalığı, konuşmalar boyunca kendi belirteç bütçesini takip eder.

Teknik Özellikler:

• Tutarlı performansa sahip 200.000-1 milyon token bağlam penceresi
• Hızlı ve dikkatli yanıtları birleştiren hibrit bir akıl yürütme yaklaşımı.

Kullanım Alanları: Güvenlik ve açıklanabilirlik gereksinimlerinin maksimum bağlam uzunluğu ihtiyaçlarından daha önemli olduğu, düzenlemeye tabi ortamlardaki uygulamalar için uygundur.

5. Google Gemini 1.5 Pro ve 2.5 Pro

Gemini, metin, ses, görüntü ve video genelinde yerel çok modlu işlemeyle 2 milyon belirteçten oluşan en büyük hazır bağlam penceresini sunar. ⁹

Teknik Güçlü Yönler:

• Çoklu içerik formatlarında yerel çok modlu işleme
• Uzun bağlamlı kıyaslama testlerinde %99'un üzerinde geri alma doğruluğu ölçülmüştür.
• Tekrarlanan sorgularda maliyet optimizasyonu için bağlam önbellekleme

Teknik Sınırlamalar:

• Çok uzun bağlamlarda tepki gecikmesi önemli ölçüde artar.
• Yoğun işlem gücü gerektiren ve daha fazla gecikme optimizasyonu isteyen bir süreç.

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: Maksimum bağlam uzunluğu gerektiren ve işlem süresinin kapsamlı belge analizinden daha az kritik olduğu uygulamalar için uygundur.

6. OpenAI GPT-4 Turbo

Geçmiş performansı kanıtlanmış, "eski güvenilir" seçenek; ancak yeni alternatiflere göre daha dar bir bağlam aralığına sahip.

Teknik Güçlü Yönler:

• Üretim kullanımından elde edilen, iyi belgelenmiş performans özellikleri
• Farklı kullanım durumlarında öngörülebilir davranış kalıpları

Teknik Sınırlamalar:

• Bağlam penceresi, daha yeni alternatiflere göre daha küçük (128 bin token'a karşılık 1 milyonun üzerinde token).
• Maksimum kapasiteye yaklaşıldığında performans düşüşü gözlemlenir.

Teknik Özellikler:

• 128K bağlam penceresi, neredeyse maksimum kapasiteye kadar tutarlı performans sunar.
• 4K çıkış belirteci sınırı, yanıt kalitesi ile işlem hızı arasında denge kurar.
• Yaygın iş kullanım senaryoları ve entegrasyonlar için iyi optimize edilmiştir.

Dağıtım Hususları: Kanıtlanmış güvenilirlik ve ekosistem olgunluğunun maksimum bağlam uzunluğuna göre önceliklendirildiği standart iş uygulamaları için uygundur.

7. xAI Grok-3 ve Grok-4

Grok modelleri, gerçek zamanlı web aramasını 2 milyon token bağlamı ve pekiştirmeli öğrenme ile geliştirilmiş akıl yürütme ile entegre eder. ¹⁰ .

Teknik Güçlü Yönler:

• Yerel web ve X arama özellikleriyle gerçek zamanlı bilgi erişimi
• Geniş ölçekli pekiştirmeli öğrenme yoluyla geliştirilmiş gelişmiş akıl yürütme yetenekleri
• Yerel araç kullanımı ve gerçek zamanlı arama entegrasyonu yetenekleri
• Güncel olayları da kapsayan, çeşitli internet içeriklerine yönelik uzmanlaşmış eğitim.

Teknik Sınırlamalar:

• Sınırlı sayıda mevcuttur, X Premium+ aboneliği gereklidir.

Teknik Özellikler:

• Varyanta bağlı olarak 1M-2M belirteç bağlam pencereleri
• API aracılığıyla erişilebilen 256K'lık bağlam penceresi.
• MMLU ve AIME dahil olmak üzere akademik ölçütlerde güçlü performans.

Kullanım Alanları: Gerçek zamanlı bilgi erişimi, sosyal medya analizi ve güncel olayların takibi gerektiren uygulamalar için uygundur.

8. DeepSeek-V3 ve V3.1

DeepSeek modelleri, hibrit düşünme yetenekleriyle 1 milyon token başına 0,48 dolarlık maliyet-performans oranı sunuyor. ¹¹ .

Teknik Güçlü Yönler:

• MIT lisansı altında açık kaynak kodlu olarak kullanılabilir.
• Hibrit düşünme yeteneklerine sahip V3.1'de 164K bağlam penceresi
• Tam eğitim için yalnızca 2,788 milyon H800 GPU saati gereklidir.

Teknik Sınırlamalar:

• Önerilen konuşlandırma birimi nispeten büyük olup, küçük ekipler için bir yük oluşturmaktadır.

Teknik Özellikler:

• MoE mimarisi kullanılarak, her bir token başına 37B etkinleştirilen toplam 671B parametre.
• 14,8 trilyon token üzerinde eğitim almış ve teknik içeriğe odaklanmıştır.
• 128K-164K bağlam penceresi, tüm aralık boyunca tutarlı performans sunar.

Kullanım Alanları: Yazılım geliştirme, matematiksel analiz, araştırma uygulamaları ve yüksek teknik yetenek gerektiren maliyet hassasiyeti yüksek uygulamalar için uygundur.

9. Cohere Command-R+

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

Teknik Güçlü Yönler:

• Geri alma destekli üretim (RAG) iş akışları için özel olarak tasarlanmış mimari.
• Karmaşık iş süreçleri için çok adımlı araç kullanım yetenekleri
• Gelişmiş araç kullanımı ve karar verme yetenekleri

Teknik Özellikler:

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

Kullanım Alanları: Kurumsal bilgi yönetimi, müşteri destek otomasyonu ve özel RAG yetenekleri gerektiren çok dilli iş operasyonları için uygundur.

SSS'ler

Analizimizden Elde Edilen Başlıca Bulgular :

• Yalnızca bağlam penceresinin boyutu performans kalitesini belirlemez.
• Çoğu model, uzun metinlerin orta bölümlerinde performans düşüşü göstermektedir.
• Tüm bağlam aralığında tutarlılık, genellikle maksimum uzunluktan daha değerlidir.
• Maliyet verimliliği, modeller ve kullanım durumları arasında önemli ölçüde farklılık göstermektedir.

Daha fazla okuma

• LLM Fiyatlandırması
• Yapay Zeka Belleği
• Yapay Zeka Ajanının Performansı

Referans Linkleri

1.

Magic.dev

2.

Meta Llama 3.1 (70B) (Retired)

3.

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

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

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, her ay Fortune 500 şirketlerinin %55'i de dahil olmak üzere yüz binlerce işletmeye (benzer Web'e göre) bilgi sağlamaktadır. Cem'in çalışmaları, Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslararası kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'ı referans gösteren daha fazla saygın şirket ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınlamıştır. Bir telekom şirketinin CEO'suna bağlı olarak teknoloji stratejisi ve tedarikini yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınlarında yer aldı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşmacı olarak yer almaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisliği diplomasına ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Sektör Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple'da sektör analisti olarak çalışmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden lisans derecesini almıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder