Yapay Zeka Derin Araştırma: Claude vs ChatGPT vs Grok

Yapay zeka derin araştırma, kullanıcılara yapay zeka arama motorlarından daha geniş bir arama sonucu yelpazesi sunar. Farklı yapay zeka derin araştırma araçlarındaki performansı görmek için üç yeni benchmark sunuyoruz:

DR-50 (Derin Araştırma 50) Bench, araçları altı soru tipini kapsayan 50 soru üzerinden değerlendirir, DR-2T (Derin Araştırma 2 Görev) Bench, araçları rapor oluşturma kalitesi, kaynak kapsamı ve yapılandırılmış veri sunumuna odaklanan iki gerçek dünya araştırma göreviyle değerlendirir ve Ajan vs Derin Araştırma Modelleri, ajanların derin araştırma modellerinden daha ucuz olduğunu ve karşılaştırılabilir düzeyde doğruluk sağladığını gösterir.

Ajanlar vs. Derin Araştırma Modelleri Benchmark

Claude Code ve OpenAI Codex gibi yapay zeka ajanları web'de arama yapabilir, belirli sayfaları getirebilir ve hedefli araç çağrılarıyla veri çıkarabilir. Bu ajan yaklaşımının, olgusal araştırma görevlerinde amaca yönelik olarak oluşturulmuş derin araştırma modellerinin performansıyla eşleşip eşleşmediğini test ettik. Kurumsal olaylar, birleşme ve satın almalar, yazılım dokümantasyonu ve yapay zeka araştırmalarını kapsayan 33 doğruluk kontrol noktasıyla 5 görevde altı araç değerlendirildi. Metodolojimize bakın.

Parallel Ultra ve Claude Code, %97 doğrulukla zirvede berabere kaldı. Codex %93,9 ile takip etti. Perplexity Sonar %87,9 puan aldı. OpenAI derin araştırma modelleri (o3 ve o4-mini), görev başına 27-125 web araması yapmalarına ve Sonar'dan 2-6 kat daha fazla maliyete sahip olmalarına rağmen %75,8 ile %81,8 arasında puan aldı.

En iyi performans gösterenler ortak bir örüntü paylaşıyor: birincil kaynaklara gidiyor ve onları dikkatlice okuyorlar. Codex, Görev 2 için SEC 8-K dosyasına ve Görev 3 için SEC proxy beyanına gitti. Claude Code, Görev 1'de doğrudan Unity dokümantasyon sayfalarını getirdi. Parallel, diğer üç aracın kaçırdığı belirli Zaslav ödeme rakamını (886,8 milyon $) buldu. o3 ve o4-mini geniş çapta arama yaptı ancak buldukları sayfalardan daha az hassas bilgi çıkardı.

Claude Code ve Codex sağ üst köşede yer alıyor: düşük maliyetle yüksek doğruluk (sırasıyla 1,54 $ ve 1,30 $). Parallel aynı doğruluğu 2,10 $ karşılığında elde ediyor. o3, %75,8 doğruluk için 10,92 $ maliyete sahip. Gecikme sekmesinde, Claude Code görev başına ortalama 1,7 dakika ile en hızlısı. Parallel 16,7 dakika ile en yavaşı ancak en yüksek doğrulukla eşleşiyor. Sonar, 2,3 dakika ve %87,9 ile güçlü bir orta konumda yer alıyor.

Sonar, görev başına ortalama 5.253 kelime üretiyor. Ajanlar 398-483 arasında üretiyor. Sonar, Unity EntityId struct'ı hakkında 4.509 kelime yazdı, ancak beş genel metodundan yalnızca birini adlandırabildi. Codex 248 kelime yazdı ve beşini de adlandırdı. Parallel 1.037 kelime yazdı ve doğru yaptı. Daha fazla kelime ve daha fazla atıf, daha yüksek doğruluk öngörmedi.

Derinlemesine inceleme: Unity 2022.3'ten Unity 6'ya geçiş (Görev 5)

Görev 5, benchmark'taki en karmaşık görevdir. Her araçtan Unity 2022.3 LTS'den Unity 6.3 LTS'ye bir geçiş kılavuzu oluşturması istendi. Prompt, tam sürüm numaralarını belirtti: 2022.3.62f3, 2022.3.74f1 ve 6000.3.12f1. Doğru bir cevap, Unity 6.3 sistem gereksinimleri sayfasını, destek yaşam döngüsü sayfasını ve dört ayrı yükseltme kılavuzunu (6.0, 6.1, 6.2, 6.3) okumayı gerektirir.

Altı araçtan üçü, Unity 6.3 yerine Unity 6.0 için sistem gereksinimlerini döndürdü.

o3, o4-mini ve Claude Code, prompt'ta "Unity 6.3" ve "6000.3.12f1" yapı numarası belirtilmesine rağmen 6.3 sayfası yerine Unity 6.0 dokümantasyon sayfasına başvurdu.

o3'ün kılavuzunu takip eden bir ekip, Android API 23'ü (Android 6.0) hedefleyecekti. Unity 6.3, API 25 (Android 7.1) gerektirir. Derleme başarısız olur veya desteklenmeyen bir platformu hedefleyerek yayınlanırdı. Kılavuzun kendisi profesyonel görünüyor: temiz tablolar, mantıklı yapı, doğru ton. Rakamlar yanlış.

Codex ve Parallel her sayıyı doğru yaptı. Codex doğrudan 6.3 sistem gereksinimleri sayfasına gitti ve bunu 2022.3 sayfasıyla satır satır karşılaştırdı. Hatta iOS minimumunun 2022.3 serisinde 2022.3.72f1 yapısında 12'den 13'e kaydığını, ardından 6.3'te 15'e sıçradığını tespit etti. Parallel, doğru sayılar ve 35 atıf yapılan kaynakla kapsamlı bir kılavuz üretti.

Her aracın konuya yaklaşımı:

Claude Code, her biri sorunun farklı bir bölümünü ele alan 4 paralel alt ajan oluşturdu: destek tarihleri, yükseltme yolu, kırıcı değişiklikler ve sistem gereksinimleri. Hızlı (3 dakika 59 saniye), ancak sistem gereksinimleri alt ajanı yanlış doküman sayfasını getirdi.

Codex, 6 dakika 17 saniye boyunca 90 ardışık web araması yaptı. 6.3 yükseltme kılavuzunu, 6.3 sistem gereksinimleri sayfasını ve 2022.3 sistem gereksinimleri sayfasını ayrı ayrı getirdi. Daha yavaş ama metodik. Her sayı doğruydu.

o3, 8 dakika ve 32 web araması harcadı. 2.132 kelimelik genel geçiş tavsiyesi üretti ancak destek zaman çizelgelerini ve sistem gereksinimlerini 6.0 dokümantasyonundan aldı. 6.3'e özgü hiçbir kırıcı değişiklikten bahsetmedi (URP Uyumluluk Modunun kaldırılması, Netcode 1.x'in kullanımdan kaldırılması, Relay/Lobby'nin kullanımdan kaldırılması).

Hiçbir araç dört yükseltme kılavuzunun tamamını (6.0, 6.1, 6.2, 6.3) sırayla okumadı. Unity'nin dokümanları, geliştiricilerin bunları sırayla takip etmesi gerektiğini belirtir çünkü her biri benzersiz kırıcı değişiklikler içerir. Her araç en belirgin sayfayı buldu ve ondan bilgi çıkardı. Bu, tek bir cevap bulmak yerine bir dizi ilgili belge üzerinde çalışmayı gerektiren herhangi bir araştırma görevi için yapısal bir sınırlamadır.

DR-50 Bench Sonuçları

Doğruluk ve gecikme karşılaştırması

Yapay zeka derin araştırma araçlarını 6 farklı soru tipinde 50 soru üzerinden test ettik. Benchmark metodolojimize bakın.

Perplexity Sonar Deep Research, orta düzey gecikme ile %34 ile en yüksek doğruluğu gösteriyor. Parallel Ultra ve o4 mini deep research, 22-%24 civarında benzer doğruluk seviyeleri sergiliyor, ancak Parallel Ultra önemli ölçüde daha fazla zaman gerektiriyor. o3-deep-research, uzun gecikme ile en düşük doğruluğu sergiliyor.

Tek başarılı görevde maliyet ve gecikme

Tüm araçların başarılı olduğu tek bir soruda maliyet ve gecikmeyi ölçtük. o4 mini deep research ve Perplexity Ultra, düşük maliyetler ve daha hızlı tamamlanma süreleriyle verimli bölgede yer alıyor. o3 deep research, daha yüksek maliyet ve daha uzun gecikme ile çalışıyor. Parallel, orta düzey maliyete rağmen en uzun gecikmeyi gösteriyor.

Atıflar

Atıf miktarı, maliyet ve gecikmeden bağımsız olarak değişir. o4 mini deep research, verimliliği korurken önemli ölçüde daha fazla atıf sağlar, bu da bilgi kaynaklandırma ve referans verme konusunda farklı yaklaşımlar olduğunu gösterir. o3 deep research'teki minimum atıflar, yüksek maliyetine rağmen, atıf sayısının kaynak tüketimine bağlı olmadığını gösterir.

DR-2T Bench Sonuçları

Ayrıca en iyi 7 yapay zeka derin araştırma aracı arasında iki görevle ikinci bir benchmark gerçekleştirdik ve onları beş boyutta değerlendirdik.

Onları doğruluk ve kaynak sayısına göre değerlendirdik. Bu çözümleri nasıl değerlendirdiğimizi görmek için metodolojiye göz atın.

Sağlanan verilerin doğruluğunda Gemini liderdir:

Dizine eklenen kaynak sayısına göre Claude liderdir:

Görev 1:

Onlardan, prompt'umuza göre kurumsal parola yönetimi yazılımları hakkında tablolar oluşturmalarını istedik. Prompt'un tamamına bakın.

Neredeyse tüm araçlar, veri sunum yaklaşımları önemli ölçüde farklılık gösterse de, istenen bilgileri içeren ayrıntılı tablolar sağladı.

Kapsamlı rapor oluşturma için:

• Gemini ve Claude , sentezlenmiş içgörüler ve bağlamsal analiz içeren kapsamlı analitik raporlar sunarak önde gelen çözümler olarak ortaya çıktı.
• Buna karşılık, Bright Data Deep Lookup* öncelikle veri çıkarmaya odaklandı ve sınırlı anlatı içeriğiyle yapılandırılmış tablolar sağladı.

Araştırmacılar, araçları kendi özel araştırma ihtiyaçlarına göre seçmelidir. Kapsamlı analiz ve rapor odaklı çözümler gerektirenler, bilgileri ayrıntılı raporlar halinde sentezlemeye daha fazla odaklandıkları için Gemini ve Claude'u en uygun bulacaktır.

Tersine, ham veri toplamayı önceliklendiren ve büyük ölçekli web aramaları gerektiren araştırmacılar, güven seviyeleri ve kaynak uygunluğu ile güvenilirliğinin ayrıntılı açıklamalarıyla kapsamlı web verisi kapsamı sağlayan Bright Data'dan daha fazla faydalanacaktır.

Bu veri merkezli yaklaşım, Bright Data'yı yüksek hacimli kaynak doğrulaması gerektiren sistematik incelemeler için değerli kılar.

Kimi, rapor oluşturma için, yönetici özetlerini, hedefli "en iyisi" bölümlerini ve stratejik önerileri içeren etkileşimli bir rapor üreten kendine özgü bir metodoloji kullanır.

Rapor, entegre veri görselleştirmeleri ve kaynak atfı içerir ve daha fazla değişiklik yapılmadan hemen uygulamaya uygun eksiksiz bir çıktı ortaya çıkar.

Not: Perplexity ayrıntılı bir rapor sağladı ancak topladığı bilgilerle bir tablo oluşturamadı. Prompt'umuz özellikle tablo çıktıları talep ettiğinden, bu görev için sıfır puan aldı.

*Bright Data Deep Lookup'ı, ürün beta aşamasından çıktığında güncelleyeceğiz.

Görev 2:

Bu görevin amacı, araştırmadaki hızlarını ve kapsamlarını değerlendirmektir. Dizine eklenen sayfa sayısını ve bir rapor oluşturmak için geçen süreyi belirlemek amacıyla RPA benimsemesi hakkında ayrıntılı bir rapor talep ettik.

Elbette, kaynak sayısının araştırmanın kalitesiyle ilişkili olması gerekmez. Ancak, bu araçlar araştırmayı hızlandırmak için tasarlandığından, bunu önemli bir metrik olarak değerlendirdik.

Ayrıca, arama sürelerinin bu araçlar arasında önemli ölçüdeğiştiğini belirtmeliyiz. Grok Deep Search, ChatGPT Deep Research'ten yaklaşık 10 kat daha hızlıdır ve yaklaşık 3 kat daha fazla web sayfası arar.

Claude Deep Search de oldukça duyarlıdır ve 6 dakikadan fazla sürede 261 kaynağı araştırmıştır. Ancak, Gemini, 15 dakikadan fazla sürede 62 kaynağı araştırdığı için hızlı ve duyarlı bir çözüm arayanlar için ideal bir seçim olmayabilir.

Yapay zeka derin araştırma araçlarındaki gelişmeler

Kimi K2.5

Kimi K2.5 metin, görüntü ve videoyu işleyebilir, üretime hazır kod üretebilir ve bir ajan sürüsü mimarisi kullanarak karmaşık iş akışlarını yürütebilir.

Ajan Sürüsü, Kimi K2.5'ın tek bir modeli koordineli bir yapay zeka ajanları ekibine dönüştürerek karmaşık görevleri ele alma mekanizmasıdır. Bir görevi sırayla yürütmek yerine, Kimi her biri araştırma, analiz, kodlama, doğrulama veya içerik yapılandırma gibi belirli bir role atanmış birden fazla özel alt ajan oluşturur. Bu ajanlar paralel olarak çalışır, araçları bağımsız olarak kullanır ve ara sonuçları paylaşır, bu da uzun süreli iş akışları için yürütme süresini önemli ölçüde azaltır.

Sürü, üst düzey bir hedefi alt görevlere ayırır, bunları ajanlara atar, ilerlemeyi izler ve çıktıları tutarlı bir nihai sonuca entegre eder. Bu yaklaşım, işin farklı bölümlerinin eş zamanlı olarak ilerleyebildiği derin araştırma, büyük ölçekli belge oluşturma, toplu işleme ve çok adımlı problem çözme için özellikle kullanışlıdır.

Kimi K2.5 Derin Araştırma

Kimi K2.5 Derin Araştırma, karmaşık sorular için uçtan uca araştırma ve rapor oluşturmayı destekler. Birden fazla kaynaktan bilgi toplar, konuları birden fazla perspektiften analiz eder ve sonuçları görsel raporlar halinde sentezler.

Derin araştırma, öncelikle karar odaklı analizin gerekli olduğu yatırım analizi, sektör araştırması, akademik çalışma ve stratejik planlama için tasarlanmıştır.

Şekil 1: Kimi K2.5 Derin Araştırma'dan ESG metrikleri ve yatırım getirileri üzerine örnek bir araştırma.

Yaşam bilimleri için Claude

Yaşam Bilimleri için Claude, biyoteknoloji, ilaç ve araştırma kuruluşları için ilaç ve cihaz geliştirme yaşam döngüsü boyunca bilimsel çalışmaları desteklemek üzere tasarlanmıştır. Son güncellemeler, kapsamını klinik öncesi araştırmanın ötesine, klinik deney operasyonları ve düzenleyici iş akışlarına genişleterek, gerçek dünya yaşam bilimleri kullanım durumlarına göre uyarlanmış yeni veri bağlayıcıları ve ajan becerileri eklemektedir.

Temel özellikler ve yetenekler:

• Genişletilmiş bilimsel bağlayıcılar: Benchling, PubMed, 10x Genomics, BioRender, Synapse.org ve Wiley ile mevcut entegrasyonların yanı sıra Medidata, ClinicalTrials.gov, bioRxiv/medRxiv, Open Targets, ChEMBL, ToolUniverse ve Owkin gibi platformlara erişim.
• Klinik deney zekası: Fizibilite analizi, hasta alım planlaması ve deney izlemeyi desteklemek için geçmiş deney kaydı ve saha performans verilerinin güvenli kullanımı.
• Erken keşif desteği: Seçilmiş bilimsel veritabanları ve hesaplamalı araçlar kullanarak hedef belirleme, bileşik analizi ve hipotez testine yardımcı olacak araçlar.
• Biyoenformatik iş akışları: scVI-tools ve Nextflow dağıtımları dahil olmak üzere veri işleme ve analiz hatlarını destekleyen ajan becerileri ve araç paketleri.
• Protokol taslağı hazırlama ve planlama: Düzenleyici yolları, rekabet bağlamını, sonlanım noktası önerilerini ve ilgili FDA rehberliğini içeren bir klinik deney protokolü taslağı hazırlama becerisi.
• Düzenleyici hazırlık: Düzenleyici belgelerdeki boşlukları belirleme, kurum sorularına yanıt taslakları hazırlama ve geçerli kılavuzlarda gezinme konusunda yardım.¹

Gemini Derin Araştırma'nın Gmail, Dokümanlar, Drive ve Chat ile entegrasyonu

Google, Gemini Derin Araştırma'ya, Google ekosistemindeki verilere erişme yeteneğini genişleten önemli bir güncelleme getirdi. Araç artık Gmail, Google Drive (Dokümanlar, Slaytlar, E-Tablolar ve PDF'ler dahil) ve Google Chat'e bağlanarak kullanıcıların özel ve paylaşılan kaynakları doğrudan araştırma süreçlerine dahil etmelerine olanak tanıyor.

Bu güncelleme ile kullanıcılar şunları yapabilir:

• E-postalardan, belgelerden ve sohbetlerden gelen verileri web bilgileriyle birleştirerek kapsamlı raporlar oluşturabilir.
• Proje planlarını, karşılaştırma tablolarını ve ekip tartışmalarını entegre eden bir rekabet analizi yapabilir.
• Erken beyin fırtınası materyallerini ve ilgili iletişim akışlarını analiz ederek yeni bir ürün için çok adımlı bir araştırma planı başlatabilir.

Bu özellik, Gemini Derin Araştırma'nın hem akademik literatür taramalarını hem de pazar araştırmasını desteklemesine olanak tanır. Birden fazla veri kaynağını birleştirerek, kullanıcılar daha ayrıntılı analizler üretebilir ve temel içgörüleri daha verimli bir şekilde ortaya çıkarabilir.²

Chrome'da Gemini: Otomatik göz atma

Google, macOS, Windows ve Chromebook Plus'ta Chrome'daki Gemini'yi Gemini 3 ile güncelliyor, bir yan panel, daha entegre Google uygulama desteği ve otomatik göz atma gibi ajan özellikleri ekliyor:

• Ajan çok adımlı göz atma ve eylemler: Chrome'un yeni Otomatik Göz Atma özelliği, seyahat seçeneklerini araştırma, form doldurma, ürün karşılaştırma ve talimatları yorumlayarak ve kullanıcı adına sayfalarla etkileşime girerek web siteleri arasında gezinme gibi karmaşık, çok adımlı görevleri otonom olarak yerine getirebilen bir web ajanı olarak hareket etmesi için Gemini 3'ü kullanır.
• Kullanılabilirlik: Otomatik Göz Atma şu anda Amerika Birleşik Devletleri'ndeki Google AI Pro ve AI Ultra aboneleri için önizleme olarak sunulmaktadır ve Windows, macOS veya Chromebook Plus gibi platformlarda Chrome gerektirir.
• Bağlı Uygulamalar kapsamı: Chrome'daki güncellenmiş Gemini, Gmail, Takvim, YouTube, Haritalar, Google Alışveriş ve Uçuşlar gibi hizmetlerle Bağlı Uygulamalar entegrasyonlarını destekler.
  • Satın alma işlemini tamamlama veya sosyal medyada paylaşım yapma gibi hassas veya yüksek riskli adımlar içeren eylemler için, sistem devam etmeden önce duraklar ve açık kullanıcı onayı ister.³

Microsoft, Azure AI Foundry Agent Service'te Derin Araştırma'yı tanıttı

Microsoft, Azure'ın kurumsal platformu aracılığıyla OpenAI'nin ajan araştırma teknolojisini sunan Azure AI Foundry Agent Service bünyesinde Derin Araştırma'nın genel önizlemesini başlattı. Hizmet, karmaşık araştırma görevlerinin otomasyonunu, iş sistemleri arasında entegrasyonu ve şeffaf, denetlenebilir araştırma çıktılarının oluşturulmasını sağlar.⁴

Temel özellikler şunlardır:

• Otomatik çok adımlı araştırma: Web'den ve kurumsal sistemlerden verileri planlamak, analiz etmek ve sentezlemek için o3-deep-research modelini kullanır.
• Bing Search ile web temellendirme: Bilginin doğrulanmış, güncel kaynaklara dayanmasını sağlar.
• Şeffaf çıktılar: Her rapor, atıf yapılan kaynakları, akıl yürütme adımlarını ve açıklamaları içerir.
• Azure araçlarıyla entegrasyon: Raporlama ve iş akışı otomasyonu için Logic Apps, Azure Functions ve diğer bağlayıcılarla çalışır.
• Programatik esneklik: API ve SDK aracılığıyla kullanılabilir, geliştiricilerin yapay zeka derin araştırma araçlarını uygulamalara ve iş akışlarına yerleştirmesine olanak tanır.

Nasıl çalışır

1. Araştırma amacının netleştirilmesi: Sistem, araştırma sorusunu tanımlamak için GPT-4o ve GPT-4.1'i kullanır.
2. Veri toplama: Bing Search, temellendirme için güvenilir web verilerini toplar.
3. Sonuçların analizi: Derin araştırma modeli, temel içgörülerle kapsamlı raporlar üretmek için akıl yürütme ve sentez gerçekleştirir.
4. Uyumluluğun sağlanması: Her sonuç, kurumsal kullanım için izlenebilir ve denetlenebilirdir.

Yapay zeka derin araştırma araçlarının faydaları

Gelişmiş verimlilik ve üretkenlik

• Literatür taramaları: Yapay zeka araştırma araçları, bir araştırma asistanı gibi hareket ederek geniş bilimsel makale veritabanlarında derin bir literatür taraması yapar. İlgili makaleleri belirler ve özlü özetler oluşturmak için bilgileri sentezleyebilir, manuel bir literatür taraması için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltır.
• Veri toplama ve analiz: Bir yapay zeka araştırma asistanı, büyük veritabanlarını ve web sayfalarını kazarak veri toplamayı otomatikleştirebilir. Bu araçlar, büyük veri kümelerini geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı işlemelerine ve analiz etmelerine olanak tanıyan derin araştırma yeteneklerine sahiptir. Pazar analizi veya derin bir araştırma raporu oluşturma gibi karmaşık araştırma görevleri için çok önemli olan, manuel incelemede gözden kaçabilecek örüntüleri ve eğilimleri belirleyebilirler.
• Tekrarlayan görevlerin otomasyonu: Yapay zeka, veri girişi ve kaynak atıflarının biçimlendirilmesi gibi tekrarlayan görevleri yerine getirebilir. Bu zaman alıcı süreçleri otomatikleştirerek, araştırmacılar daha karmaşık konulara ve çalışmalarının yaratıcı yönlerine odaklanabilirler.

Daha derin içgörüler ve keşif

• Araştırma boşluklarının belirlenmesi: Yapay zeka araçları, mevcut akademik literatürü analiz ederek araştırmacıların mevcut bilgideki boşlukları belirlemesine yardımcı olabilir. Bu, yeni bir araştırma sorusu formüle etmek veya çok adımlı bir araştırma planı geliştirmek için kritik bir adımdır. Bu araçlar, yapılandırılmış, düzgün bir şekilde organize edilmiş formatta kolay okunabilir içgörüler sağlar.
• Bilgileri sentezleme: Yapay zeka araştırma asistanları, birden fazla kaynaktan bilgi sentezleyerek kapsamlı bir rapor oluşturabilir ve temel bulguları vurgulayabilir. Bu, araştırmacılara her bir makaleyi tam olarak okumak zorunda kalmadan geniş bir genel bakış sağlar, bu da kapsamlı içgörüler sağlarken zaman kazandırır.
  • Örneğin, Claude'un derin araştırma aracı ayrıntılı bir rapor oluşturdu. Rapor, çevrimiçi olarak erişilebilen ve arama motorlarında görülebilen bir Artifact olarak yayınlanabilir.
• Bağlantıları keşfetme: Atıf ağlarını görselleştiren araçlar, araştırmacıların farklı bilimsel makalelerin nasıl birbirine bağlı olduğunu görmelerine yardımcı olabilir. Bu, keşiflere ve bir araştırma alanının daha kapsamlı bir şekilde anlaşılmasına yol açabilir.

Örneğin, Grok ikinci görevimizde 100'den fazla farklı sayfayı dizine ekledi. Normalde, bir insanın tüm bu sayfaları okuyup bilgi toplaması saatler sürer, ancak Grok için bu yaklaşık 2 dakika sürdü.

Bu nedenle, bu araçlar araştırma sürecini hızlandırabilir. Ancak, kullanıcılar bu araçların halüsinasyon görebileceğini ve yanlış bilgi üretebileceğini her zaman hatırlamalıdır, bu nedenle doğrudan bir LLM'den alınan bilgileri kullanırken dikkatli olun.

Yapay zeka derin araştırma araçlarının zorlukları ve sınırlamaları

Doğruluk ve güvenilirlik

Çoğu insan, LLM tarafından üretilen bilgilerin doğruluğundan şüphe duyar ve kendileri iki kez kontrol eder, çünkü LLM'lerin halüsinasyon görebileceğini bilirler. Derin araştırma ile ilgili sorun, standart sohbetten daha kapsamlı araştırma yaptığı ve kaynaklar sağladığı için, kullanıcıların her zaman doğru bilgi sağladığını yanlışlıkla varsayabilmesidir. LLM'ler (derin araştırma ile bile) hala halüsinasyon görme eğilimindedir ve bu ciddi yanlış anlamalara yol açabilir.

• Bağlam ve nüans eksikliği: Bir yapay zeka araştırma asistanı, bir araştırma görevinin tam bağlamını kavramakta zorlanabilir ve bilgileri daha derin önemini anlamadan potansiyel olarak özetleyebilir. Bu, eksik veya yanlış sonuçlara yol açabilir.
• Güncel olmayan bilgiler: Bazı yapay zeka modellerinin eğitim verileri güncel olmayabilir, bu da bilimsel makalelerdeki veya diğer akademik literatürdeki son gelişmeleri kaçırmalarına neden olabilir.
• Kaynak güvenilirliği: Yapay zeka araçları genellikle yetkili ve güvenilmez kaynaklar arasında ayrım yapmakta zorlanır ve açık web'deki tüm bilgileri eşit derecede geçerli olarak ele alır. Derin bir araştırma raporu için kaynakların güvenilirliğini denetlemek için insan yargısı esastır.

Önyargı ve etik kaygılar

• Algoritmik önyargı: Yapay zeka modellerini eğitmek için kullanılan veri kümeleri toplumsal önyargılar içeriyorsa, yapay zeka bunları öğrenecek ve sürdürecektir. Bu, belirli demografik gruplara karşı önyargılı çıktılarla sonuçlanabilir ve derin araştırmanın bütünlüğünü etkileyebilir.
• Veri gizliliği: Yapay zeka araçlarının kullanımı, büyük miktarda verinin işlenmesini içerir ve bu da önemli gizlilik ve güvenlik endişeleri doğurur. Bir araştırmacı tarafından girilen özel veya gizli veriler, gelecekteki modelleri eğitmek için kullanılabilir ve bu da veri sızıntısı riskine yol açabilir.
• Sahiplik ve telif hakkı: Bir yapay zeka aracı birden fazla kaynaktan bilgi sentezlediğinde, fikri mülkiyet ve uygun atıf ile ilgili sorular ortaya çıkar. Nihai çıktının sahipliğini belirlemek ve tüm kaynak atıflarının doğru olduğundan emin olmak genellikle zordur.

İnsan becerisi ve aşırı güven

• Uzmanlık yanılsaması: Yapay zeka araçları, cilalı, yapılandırılmış bir rapor üreterek kapsamlı, uzman bir analiz yapıldığına dair yanlış bir izlenim yaratabilir. Araç bir araştırma asistanıdır, insan bir araştırmacının karmaşık araştırma görevlerine sağladığı yargı, uzmanlık ve incelemenin yerine geçmez. Bu, özellikle yüksek riskli kararlarla karşı karşıya olan karar vericiler için geçerlidir.
• Eleştirel düşüncenin aşınması: Yapay zeka araştırma araçlarına aşırı güven, bir araştırmacının eleştirel düşünme ve analitik becerilerini azaltabilir. Tüm cevapları sağlamak, kullanıcının yüksek kaliteli akademik makaleler için gerekli olan karmaşık araştırma süreçlerine katılımını azaltabilir.
• Dik öğrenme eğrisi: Kullanıcı dostu tasarımlarına rağmen, birçok araştırma aracı, özellikle gelişmiş özellikleri için hafif bir öğrenme eğrisine sahiptir. Araştırmacıların, aracın derin araştırma yeteneklerinden tam olarak yararlanmak için zaman ayırması gerekebilir.

Gary Marcus ayrıca bilimsel makalelerin kalitesinde bir düşüşe neden olabileceği konusunda uyardı.⁵

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Metodoloji

DR-50 benchmark'ımızda, yapay zeka araştırma araçlarını altı farklı soru tipinde 50 soru kullanarak değerlendirdik:

1. Basit Olgusal Arama

Tek adımlı sorular, tek bir kaynaktan basit veri alımı gerektirir.

Örnek: "DeepInfra'nın llama-3-70b modeli için 1M token giriş fiyatı nedir?"

2. Karşılaştırmalı Analiz

Çapraz kaynak değerlendirmesi, ürünleri veya hizmetleri karşılaştırmak için birden fazla sağlayıcıdan veri toplanmasını gerektirir.

Örnek: "Hangi sağlayıcı llama-3.2-1b'yi en ucuz karma fiyatla sunuyor?"

3. Çok Adımlı Akıl Yürütme

Sıralı akıl yürütme zincirleri, birden fazla bağımlı bilgi alma adımı gerektirir.

Örnek: "AIMultiple Finansal Akıl Yürütme benchmark'ında 1. olan modelin OpenRouter üzerindeki 1 milyon token başına giriş fiyatı nedir?"

4. Hesaplama Tabanlı

Alınan sayısal veriler üzerinde matematiksel işlemler gerçekleştirilir.

Örnek: "En ucuz iki Mistral AI modeli arasındaki karma fiyat farkı nedir?"

5. Yapılandırılmış JSON Çıkarma

Veri toplama, birden fazla yapılandırılmış değerle sıkı JSON biçimlendirmesi gerektirir.

Örnek: "NVIDIA H200 SXM'in mimarisi, belleği, bant genişliği nedir? Format: {"mimari": "…", "bellek": "…", "bant genişliği": "…"}"

6. Kategorik Listeleme

Belirli bir kategori içindeki tüm öğelerin tam sayımı.

Örnek: "Blok zinciri kategorisindeki tüm MCP sunucularını sağlayın."

Değerlendirme Metrikleri

Doğruluk

Her yanıtı, OpenRouter aracılığıyla GPT-4o-mini'yi otomatik bir değerlendirici olarak kullanarak önceden tanımlanmış doğruluk cevaplarıyla karşılaştırdık. Nihai doğruluk puanı, tüm 50 sorgudaki doğru cevapların yüzdesini temsil eder.

Token Sayımı

Token'ları istemci tarafında ölçmek için tiktoken kütüphanesini kullandık ve bu ölçümleri, mevcut olduğunda sağlayıcı API'leri ve kullanıcı arayüzleri tarafından raporlanan token sayılarıyla çapraz doğruladık.

Gecikme

Gecikmeyi, isteğin başlatılmasından tam yanıtın alınmasına kadar geçen duvar saati süresi olarak ölçtük ve saniye cinsinden raporladık. Bu ölçümleri, mevcut olduğunda sağlayıcı API'leri ve kullanıcı arayüzleri tarafından raporlanan gecikme metrikleriyle çapraz doğruladık.

Maliyet

Maliyetleri, her sağlayıcının faturalandırma panosu aracılığıyla manuel olarak takip ettik.

Atıflar

Her API'nin yanıt meta verilerinden atıfları otomatik olarak çıkardık ve yanıt başına atıf yapılan benzersiz URL'leri saydık.

Teknik Kurulum

Benchmark'ı sırayla yürüttük, her API, bir sonraki API başlamadan önce tüm 50 sorguyu tamamladı. Hız sınırlamasını önlemek için ardışık sorgular arasında 5 saniyelik bir gecikme uyguladık ve herhangi bir zaman aşımı sınırı uygulamadık, isteklerin tamamlanması için süresiz olarak beklemesine izin verdik.

Farklı görevlere dayanan DR-2T benchmark'ı için, prompt'taki her veri parçası 1 puan olarak puanlandı. Çıktı tablo formatında değilse, 0 olarak derecelendirdik.

Görev 1'in Prompt'u

Kurumsal dağıtım için en etkili çözümü belirlemek amacıyla aşağıdaki kriterlere göre en iyi 5 kurumsal parola yönetimi çözümünü araştırın ve değerlendirin.

Kriterler

1. Güvenlik Özellikleri

• Kullanılan şifreleme standardı
• Sıfır bilgi mimarisi uygulaması
• Desteklenen MFA seçenekleri
• Üçüncü taraf güvenlik sertifikaları
• Parola sağlığı izleme özellikleri

2. Dağıtım ve Entegrasyon

• Dağıtım seçenekleri
• Dizin entegrasyon yetenekleri
• API kullanılabilirliği ve işlevselliği
• SSO entegrasyonu

3. Kullanıcı Deneyimi

• Tarayıcı eklentisi uyumluluğu
• Mobil uygulama kullanılabilirliği ve derecelendirmesi
• Çevrimdışı erişim yetenekleri
• Parola paylaşım işlevselliği

4. Yönetim

• Parola politikası uygulama seçenekleri
• Kullanıcı sağlama/sağlamayı kaldırma otomasyonu
• Raporlama ve uyumluluk özellikleri
• Acil durum erişim protokolleri

5. Maliyet ve Ölçeklenebilirlik

• Standartlaştırılmış kurumsal senaryolar kullanarak fiyatlandırmayı karşılaştırın (100 kullanıcı, 500 kullanıcı, 1000+ kullanıcı)

Teslimat Formatı

1. Her kriter için ayrıntılı tablo
2. Standartlaştırılmış senaryolarla maliyet karşılaştırma tablosu

Görev 2 için Prompt

İkinci görevimizde, yürütülen araştırmanın kapsamını keşfetmeyi amaçladık. Bunu yapmak için, atıf yapılan referans sayısını karşılaştırdık. Kesin bir doğruluk referansı oluşturmak mümkün olmadığından, makaleleri karşılaştırmak bu durumda nesnel bir yöntem değildir.

Ancak, bu araçların gücü dakikalar içinde yüzlerce web sayfasını dizine ekleme yetenekleri olduğundan, referans sayısı bize bilgi sağlama yetenekleri hakkında bir fikir verebilir.

Ajan vs Derin Araştırma Benchmark Metodolojisi

Farklı alanlarda 5 araştırma görevi oluşturduk. Her görev, olgusal, doğrulanabilir cevapları olan doğrudan sorular sorar. Her kontrol noktası ikili olarak puanlanır: doğru veya yanlış.

Her soru, modellerin eğitim verisi kesme tarihlerinden sonra yayınlanan bilgileri hedefler. Benchmark, Nisan 2026'nın ilk haftasında çalıştırıldı.

Doğruluk referansı birincil kaynaklardan oluşturuldu: Unity 6.4 resmi dokümantasyonu, Atlassian SEC 8-K dosyası, Paramount basın bültenleri, ARC-AGI-3 arxiv makalesi ve Unity yükseltme kılavuzları. Her araca aynı prompt'lar verildi. Tüm prompt'lar "Kullandığınız tüm kaynakları URL'leriyle birlikte belirtin." ile sona erdi.

Puanlama: sayılar, tarihler ve isimler için otomatik örüntü eşleştirme. Açıklama kalitesi kontrol noktaları için LLM değerlendiricisi (GPT-4o). İnsan inceleyici tüm sonuçları doğruladı.

Derin araştırma modelleri OpenRouter API'si (o3, o4-mini, Sonar) ve Parallel API'si aracılığıyla çağrıldı. Ajanlar, web araması etkin olarak, MCP aracı olmadan CLI arayüzleri üzerinden çalıştırıldı.

Claude Code'da Opus 4.6'yı ve Codex'te GPT 5.4'ü kullandık. Her ikisi de orta çaba seviyesinde ve maliyet hesaplaması her iki ajan için token kullanımına göre yapıldı.

SSS'ler

Bu benchmarkı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Yapay Zeka Derin Araştırma: Claude vs ChatGPT vs Grok}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-deep-research}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Advancing Claude in healthcare and the life sciences \ Anthropic

2.

Google Workspace apps can now be integrated into Deep Research

Google

3.

Chrome gets new Gemini 3 features, including auto browse

Google

4.

Introducing Deep Research in Azure AI Foundry Agent Service | Microsoft Azure Blog

Microsoft Azure Blog

5.

Deep Research, Deep Bullshit, and the potential (model) collapse of science

Marcus on AI

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analist olarak görev yapmaktadır. AIMultiple, Fortune 500'ün %55'i dahil olmak üzere her ay yüz binlerce işletmeyi (similarWeb verilerine göre) bilgilendirmektedir. 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 uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. AIMultiple'a atıfta bulunan daha fazla saygın şirketi ve kaynağı görebilirsiniz. Kariyeri boyunca Cem, teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yıldan fazla bir süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararları konusunda danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayınladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetti. Ayrıca, 2 yıl içinde sıfırdan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetti. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları, TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alındı. Cem düzenli olarak uluslararası teknoloji konferanslarında konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam 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