AI Derin Araştırma: Claude vs ChatGPT vs Grok

AI derin araştırma, kullanıcılara AI arama motorlarından daha geniş bir arama sonucu yelpazesi sunar. Farklı AI derin araştırma araçlarındaki performansı görmek için üç yeni benchmark tanıtıyoruz:

DR-50 (Derin Araştırma 50) Bench, altı soru türüne yayılan 50 soru üzerinden araçları değerlendirir; DR-2T (Derin Araştırma 2 Görev) Bench, araçları rapor oluşturma kalitesi, kaynak kapsamı ve yapılandırılmış veri sunumu odaklı iki gerçek dünya araştırma görevi üzerinden değerlendirir ve Agent vs Derin Araştırma Modelleri, agent'ların derin araştırma modellerinden daha ucuz olduğunu ve karşılaştırılabilir doğruluk seviyeleri sunduğunu gösterir.

DR-50 Bench Sonuçları

Doğruluk ve gecikme karşılaştırması

AI derin araştırma araçlarını 6 farklı soru türü içeren 50 soru üzerinden test ettik. benchmark metodolojimizi görün.

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

Tek başarılı görevdeki maliyet ve gecikme

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

Alıntılar

Alıntı miktarı, maliyet ve gecikmeden bağımsız olarak değişir. o4 mini derin araştırma, verimliliği korurken önemli ölçüde daha fazla alıntı sağlar, bu da bilgi kaynaklandırma ve referans gösterme konusunda farklı yaklaşımları işaret ediyor. Premium maliyetine rağmen o3 derin araştırmadaki minimal alıntılar, alıntı sayısının kaynak tüketimine bağlı olmadığını gösteriyor.

DR-2T Bench Sonuçları

Ayrıca en iyi 7 AI derin araştırma aracı üzerinde iki görev içeren ikinci bir benchmark gerçekleştirdik ve bunları beş boyutta değerlendirdik.

Bunları doğruluk ve kaynak sayısına göre değerlendirdik. Bu çözümleri nasıl değerlendirdiğimizi görmek için metodolojiyi inceleyin.

Gemini, sağlanan verilerin doğruluğunda liderdir:

Claude, indekslenen kaynak sayısına göre liderdir:

Görev 1:

Bizden prompt'umuza göre kurumsal şifre yönetimi yazılımı hakkında tablolar oluşturmalarını istedik. Tüm prompt'u görün.

Neredeyse tüm araçlar, istenen bilgileri içeren detaylı tablolar sağladı, ancak veri sunumlarına yönelik yaklaşımları önemli ölçüde farklılık gösterdi.

Kapsamlı rapor oluşturma için:

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

Araştırmacılar, araçları belirli araştırma ihtiyaçlarına göre seçmelidir. Kapsamlı analiz ve rapor odaklı çözümler gerektirenler, bilgiyi detaylı raporlara sentezlemeye daha odaklı oldukları için Gemini ve Claude'u en uygun bulacaktır.

Buna karşılık, ham veri toplama önceliklendiren ve büyük ölçekli web aramaları gerektiren araştırmacılar, güven seviyeleri ve kaynak uygunluğu ile güvenilirliğinin detaylı açıklamalarıyla kapsamlı web verisi kapsamı sağlayan Bright Data'dan daha fazla fayda sağlayacaktır.

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

Kimi, rapor oluşturma için benzersiz bir metodoloji kullanır; yönetici özetleri, hedeflenmiş "en uygun" bölümleri ve stratejik öneriler içeren etkileşimli bir rapor üretir.

Rapor, entegre veri görselleştirmeleri ve kaynak atamaları sunar, daha fazla modifikasyon gerektirmeden doğrudan uygulanmaya uygun eksiksiz bir teslimat ürünü oluşturur.

Not: Perplexity detaylı bir rapor sağladı ancak toplanan bilgileri içeren bir tablo oluşturamadı. Prompt'umuz özellikle tablo çıktıları istediği için bu görevde sıfır puan aldı.

*Ürün beta aşamasından çıktığında Bright Data Deep Lookup'u güncelleyeceğiz.

Görev 2:

Bu görevin amacı, araştırmadaki hızlarını ve kapsamını değerlendirmektir. İndekslenen sayfa sayısını ve rapor oluşturmayı ne kadar sürede tamamladıklarını belirlemek için RPA benimsemesi hakkında detaylı bir rapor istedik.

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

Ayrıca arama sürelerinin bu araçlar arasında önemli ölçüde değiştiğini not etmeliyiz. Grok Derin Arama, yaklaşık olarak ChatGPT Derin Araştırma'dan 10 kat daha hızlıdır ve yaklaşık olarak 3 kat daha fazla web sayfası tarar.

Claude Derin Arama da oldukça yanıt vericidir, 6 dakikadan fazla sürede 261 kaynak araştırdı. Ancak, Gemini, hızlı ve yanıt verici bir çözüm arayanlar için ideal bir seçim olmayabilir, çünkü 15 dakikadan fazla sürede 62 kaynak araştırdı.

Agent'lar vs. Derin Araştırma Modelleri Benchmark'ı

AI agent'ları gibi Claude Code ve OpenAI Codex, web'de arama yapabilir, belirli sayfaları alabilir ve hedeflenmiş araç çağrıları yoluyla veri çıkarabilir. Bu agent yaklaşımının, gerçek araştırma görevlerinde amaçlanan derin araştırma modellerinin performansıyla eşleşip eşleşmediğini test ettik. Altı araç, kurumsal olaylar, M&A, yazılım dokümantasyonu ve AI araştırması boyunca 33 gerçek-zemin kontrol noktası içeren 5 görevde değerlendirildi. Metodolojimizi görün.

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 çalıştırmalarına ve Sonar'dan 2-6 kat daha pahalı olmalarına rağmen %75.8 ile %81.8 arasında puan aldı.

En iyi performans gösterenler ortak bir desen paylaşıyor: birincil kaynaklara gider ve onları dikkatlice okurlar. Codex, Görev 2 için SEC 8-K dosyasına ve Görev 3 için SEC proxy beyanına gitti. Claude Code, Görev 1'de Unity dokümantasyon sayfalarını doğrudan getirdi. Parallel, üç diğer aracın kaçırdığı spesifik Zaslav ödeme tutarını ($886.8M) buldu. o3 ve o4-mini geniş aramalar yaptı ancak buldukları sayfalardan daha az kesin bilgi çıkardı.

Claude Code ve Codex, sağ üst köşeyi işgal ediyor: düşük maliyette yüksek doğruluk (sırasıyla $1.54 ve $1.30). Parallel aynı doğruluğu $2.10'a ulaşıyor. o3, %75.8 doğruluk için $10.92'ye mal oluyor. Gecikme sekmesinde, Claude Code ortalama görev başına 1.7 dakika ile en hızlı olanıdır. Parallel 16.7 dakika ile en yavaştır ancak en yüksek doğruluğu eşler. Sonar, 2.3 dakika ve %87.9 ile güçlü bir orta pozisyonda yer alıyor.

Sonar görev başına ortalama 5,253 kelime üretiyor. Agent'lar 398-483 üretiyor. Sonar Unity EntityId yapısı hakkında 4,509 kelime yazdı ancak beş genel yönteminden sadece birini isimlendirebildi. Codex 248 kelime yazdı ve beşini de isimlendirdi. Parallel 1,037 kelime yazdı ve hepsini doğru yaptı. Daha fazla kelime ve daha fazla alıntı, daha yüksek doğruluğu öngörmedi.

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

Görev 5, benchmark'taki en karmaşık görevdir. Her aracı Unity 2022.3 LTS'den Unity 6.3 LTS'ye geçiş rehberi oluşturmaya davet etti. Prompt, 2022.3.62f3, 2022.3.74f1 ve 6000.3.12f1 olmak üzere kesin sürüm numaralarını belirtti. Doğru bir cevap, Unity 6.3 sistem gereksinimleri sayfasını, destek yaşam döngüsü sayfasını ve dört ayrı yükseltme rehberini (6.0, 6.1, 6.2, 6.3) okumayı gerektirir.

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

o3, o4-mini ve Claude Code, prompt "Unity 6.3" ve "6000.3.12f1" inşaat numarasını belirtmesine rağmen, Unity 6.0 dokümantasyon sayfasına atıfta bulundu, 6.3 sayfasına değil.

o3'ün rehberini takip eden bir ekip, Android API 23 (Android 6.0) hedefleyecektir. Unity 6.3, API 25 (Android 7.1) gerektirir. İnşaat başarısız olacak veya desteklenmeyen bir platformu hedefleyerek teslim edilecektir. Rehberin kendisi profesyonel görünüyor: temiz tablolar, mantıklı yapı, doğru ton. Sayılar yanlış.

Codex ve Parallel her sayıyı doğru aldı. Codex doğrudan 6.3 sistem gereksinimleri sayfasına gitti ve 2022.3 sayfasıyla satır satır karşılaştırdı. 2022.3.72f1 inşaatında 2022.3 hattı içinde iOS minimumun 12'den 13'e kaydığını, 6.3'te 15'e sıçradığını bile tespit etti. Parallel, doğru sayılar ve 35 atıf kaynağıyla kapsamlı bir rehber üretti.

Her aracın yaklaşımı:

Claude Code, sorunun farklı kısımlarını ele alan 4 paralel alt-agent oluşturdu: destek tarihleri, yükseltme yolu, kırıcı değişiklikler ve sistem gereksinimleri. Hızlı (3 dakika 59 saniye), ancak sistem gereksinimleri alt-agent yanlış dokü sayfasını getirdi.

Codex, 6 dakika 17 saniye boyunca 90 ardışık web araması çalıştırdı. 6.3 yükseltme rehberini, 6.3 sistem gereksinimleri sayfasını ve 2022.3 sistem gereksinimleri sayfasını bireysel olarak getirdi. Daha yavaş ama usulüne uygun. Her sayı doğruydu.

o3, 8 dakika ve 32 web araması harcadı. 2,132 kelimelik genel göç tavsiyesi üretti ancak destek zaman çizelgelerini ve sistem gereksinimlerini 6.0 dokümantasyondan çekti. 6.3'e özgü herhangi bir kırıcı değişiklikten (URP Uyumluluk Modu kaldırılması, Netcode 1.x kullanımdan kaldırılması, Relay/Lobby kullanımdan kaldırılması) bahsetmedi.

Hiçbir araç dört yükseltme rehberini (6.0, 6.1, 6.2, 6.3) sırayla okumadı. Unity'nin dokümantasyonu, geliştiricilerin her birinin benzersiz kırıcı değişiklikler içerdiğinden sırayla takip etmeleri gerektiğini belirtiyor. Her araç en belirgin sayfayı buldu ve ondan çıkardı. Bu, tek bir cevap bulmak yerine bir dizi ilgili belge üzerinde çalışmayı gerektiren herhangi bir araştırma görevi için yapısal bir sınırlamadır.

AI derin araştırma araçlarında gelişmeler

Kimi K2.5

Kimi K2.5 metni, görseli ve videoyu işleyebilir, üretim hazır kod üretebilir ve bir agent sürü mimarisi kullanarak karmaşık iş akışlarını yürütebilir.

Agent Sürüsü, Kimi K2.5'in karmaşık görevleri ele almak için tek bir modeli koordineli bir AI agent ekibine dönüştürme mekanizmasıdır. Bir görevi ardışık olarak yürütmek yerine, Kimi araştırma, analiz, kodlama, doğrulama veya içerik yapılandırma gibi belirli bir rol atanan birden fazla uzman alt-agent oluşturur. Bu agent'lar paralel olarak çalışır, araçları bağımsız olarak kullanır ve ara sonuçları paylaşır, bu da uzun vadeli iş akışları için yürütme süresini önemli ölçüde azaltır.

Sürü, üst düzey bir amacı alt görevlere ayırır, bunları agent'lara atar, ilerlemeyi izler ve çıktıları tutarlı bir nihai sonuca entegre eder. Bu yaklaşım, derin araştırma, büyük ölçekli belge oluşturma, toplu işleme ve çok adımlı problem çözme için özellikle yararlıdır, çünkü işin farklı kısımları aynı anda ilerleyebilir.

Kimi K2.5 Derin Araştırma

Kimi K2.5 Derin Araştırma, karmaşık sorular için uçtan uca araştırma ve rapor oluşturma destekler. Birden fazla kaynaktan bilgi toplar, konuları birden fazla bakış açısıyla analiz eder ve sonuçları görsel raporlarda sentezler.

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

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

Claude yaşam bilimleri için

Claude Yaşam Bilimleri, biyoteknoloji, ilaç ve araştırma kuruluşları için ilaç ve cihaz geliştirme yaşam döngüsü boyunca bilimsel çalışmayı desteklemek için tasarlanmıştır. Son güncellemeler, kapsamını ön klinik araştırmadan klinik denetim operasyonlarına ve düzenleyici iş akışlarına genişletti, gerçek dünya yaşam bilimleri kullanım durumlarına uygun yeni veri bağlayıcıları ve agent becerileri ekledi.

Temel özellikler ve yetenekler:

• Genişletilmiş bilimsel bağlayıcılar: Medidata, ClinicalTrials.gov, bioRxiv/medRxiv, Open Targets, ChEMBL, ToolUniverse ve Owkin gibi platformlara erişim, mevcut Benchling, PubMed, 10x Genomics, BioRender, Synapse.org ve Wiley entegrasyonlarının yanı sıra.
• Klinik denetim zekası: Fizibilite analizi, hasta alım planlaması ve denetim izlemeyi desteklemek için tarihsel denetim kayıt ve site performans verilerinin güvenli kullanımı.
• Erken keşif desteği: Küratörlü bilimsel veritabanları ve hesaplama araçları kullanarak hedef tanımlama, bileşik analizi ve hipotez testine yardımcı olacak araçlar.
• Biyoinformatik iş akışları: scVI-tools ve Nextflow dağıtımları dahil olmak üzere veri işleme ve analiz pipeline'larını destekleyen agent becerileri ve araç paketleri.
• Protokol taslağı ve planlama: Düzenleyici yolları, rekabet bağlamını, uç nokta önerilerini ve ilgili FDA yönergelerini içeren bir klinik denetim protokolü taslağı becerisi.
• Düzenleyici hazırlık: Düzenleyici belgelerdeki boşlukları belirleme, ajans sorularına yanıt taslağı oluşturma ve uygulanabilir yönergelerde gezinme konusunda yardım.²

Gemini Gmail, Docs, Drive ve Chat ile entegrasyonu

Google, Gemini Derin Araştırma'ya önemli bir güncelleme getirdi, Google ekosistemi genelindeki verilere erişim yeteneğini genişletti. Araç artık Gmail, Google Drive (Docs, Slides, Sheets ve PDF'ler dahil) ve Google Chat'e bağlanabilir, kullanıcıların özel ve paylaşılan kaynakları doğrudan araştırma süreçlerine dahil etmelerini sağlar.

Bu güncelleme ile kullanıcılar şunları yapabilir:

• E-postalar, belgeler ve sohbetlerden gelen verileri web bilgisiyle birleştirerek kapsamlı raporlar oluşturabilir.
• Proje planlarını, karşılaştırma elektronik tablolarını ve ekip tartışmalarını entegre eden bir rekabet analizi gerçekleştirebilir.
• Erken beyin fırtınası materyallerini ve ilgili iletişim ipliklerini analiz ederek yeni bir ürün için çok adımlı bir araştırma planı başlatabilir.

Bu özellik, Gemini Derin Araştırma'nın hem akademik literatür incelemelerini hem de pazar araştırmasını desteklemesini sağlar. Birden fazla veri kaynağını birleştirerek kullanıcılar daha detaylı analizler üretebilir ve ana içgörülerini daha verimli bir şekilde ortaya çıkarabilir.³

Gemini Chrome'da: Otomatik gezinme

Google, macOS, Windows ve Chromebook Plus'ta Gemini'yi Gemini 3 ile güncelliyor, yan panel, daha entegre Google uygulama desteği ve otomatik gezinme gibi agent özellikleri ekliyor:

• Agent çok adımlı gezinme ve eylemler: Chrome'un yeni Otomatik Gezinme özelliği, web agent olarak hareket eden Gemini 3'ü kullanarak, seyahat seçeneklerini araştırmak, formları doldurmak, ürünleri karşılaştırmak ve talimatları yorumlayarak ve kullanıcı adına sayfalarla etkileşime girerek web siteleri arasında gezinmek gibi karmaşık, çok adımlı görevleri otonom olarak gerçekleştirebilir.
• Mevcutluk: Otomatik Gezinme, şu anda ABD'deki Google AI Pro ve AI Ultra aboneleri için önizlemede yayımlanıyor ve Windows, macOS veya Chromebook Plus gibi platformlardaki Chrome gerektiriyor.
• Bağlı Uygulamalar kapsamı: Güncellenmiş Gemini Chrome, Gmail, Takvim, YouTube, Haritalar, Google Alışveriş ve Uçuşlar gibi hizmetlerle Bağlı Uygulamalar entegrasyonlarını destekliyor.
  • Alışveriş tamamlama veya sosyal medyada paylaşım yapma gibi hassas veya yüksek riskli adımları içeren eylemler için sistem duraklar ve devam etmeden önce açık kullanıcı onayı ister.⁴

Microsoft, Azure AI Foundry Agent Hizmetinde Derin Araştırma'yı tanıtıyor

Microsoft, Azure AI Foundry Agent Hizmeti içinde Derin Araştırma'nın genel önizlemesini başlattı, OpenAI'ın agent araştırma teknolojisini Azure'un kurumsal platformu üzerinden sunuyor. Hizmet, karmaşık araştırma görevlerinin otomasyonunu, iş sistemleri arasında entegrasyonu ve şeffaf, denetlenebilir araştırma çıktıları oluşturmayı sağlar.⁵

Temel özellikler şunlardır:

• Otomatik çok adımlı araştırma: Web ve kurumsal sistemlerden veri planlamak, analiz etmek ve sentezlemek için o3-deep-research modelini kullanır.
• Bing Arama ile web temellendirme: Bilginin doğrulanmış, güncel kaynaklara dayandığını 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 Fonksiyonları ve diğer bağlayıcılarla çalışır.
• Programatik esneklik: API ve SDK üzerinden kullanılabilir, geliştiricilerin AI derin araştırma araçlarını uygulamalara ve iş akışlarına gömmesine olanak tanır.

Çalışma şekli

1. Araştırma niyetini netleştirme: Sistem, araştırma sorusunu tanımlamak için GPT-4o ve GPT-4.1 kullanır.
2. Veri toplama: Bing Arama, temellendirme için güvenilir web verilerini toplar.
3. Sonuçları analiz etme: Derin araştırma modeli, ana içgörülerle kapsamlı raporlar üretmek için akıl yürütme ve sentez gerçekleştirir.
4. Uyumluluğu sağlama: Her sonuç, kurumsal kullanım için izlenebilir ve denetlenebilirdir.

AI derin araştırma araçlarının faydaları

Geliştirilmiş verimlilik ve üretkenlik

• Literatür incelemeleri: AI araştırma araçları, bir araştırma asistanı olarak hareket eder, bilimsel makalelerin devasa veritabanlarında derin bir literatür taraması gerçekleştirir. İlgili makaleleri tanımlar ve özetler oluşturmak için bilgileri sentezleyebilir, manuel bir literatür incelemesi için gereken zamanı ve çabayı önemli ölçüde azaltır.
• Veri toplama ve analiz: Bir AI araştırma asistanı, büyük veritabanlarını ve web sayfalarını madencilik yaparak veri toplamayı otomatikleştirebilir. Bu araçlar, geleneksel yöntemlerden çok daha hızlı büyük veri setlerini işlemesine ve analiz etmesine izin veren derin araştırma yeteneklerine sahiptir. Pazar analizi veya derin araştırma raporu oluşturma gibi karmaşık araştırma görevleri için kritik olan, manuel inceleme tarafından kaçırılmış olabilecek desenleri ve eğilimleri tanımlayabilirler.
• Tekrarlayan görevlerin otomasyonu: AI, veri girişi ve kaynak alıntılarını biçimlendirme gibi tekrarlayan görevleri ele alabilir. Bu zaman alıcı süreçleri otomatikleştirerek, araştırmacılar daha karmaşık konulara ve çalışmalarının yaratıcı yönlerine odaklanabilir.

Daha derin içgörüler ve keşif

• Araştırma boşluklarını belirleme: Mevcut akademik literatürü analiz ederek, AI araçları araştırmacıların mevcut bilgedeki boşlukları tespit etmelerine yardımcı olabilir. Bu, yeni bir araştırma sorusu formüle etmek veya çok adımlı bir araştırma planı geliştirmek için kritik bir adımdır. Bu araçlar, yapılandırılmış, düzenli bir formatta kolayca okunabilir içgörüler sağlar.
• Bilgiyi sentezleme: AI araştırma asistanları, birden fazla kaynaktan bilgiyi sentezleyebilir, kapsamlı bir rapor oluşturabilir ve ana bulguları vurgulayabilir. Bu, araştırmacılara her tek makaleyi tam olarak okumaya ihtiyaç duymadan geniş bir genel bakış sağlar, bu da zaman tasarrufu sağlarken kapsamlı içgörüler sunar.
  • Örneğin, Claude'un derin araştırma aracı detaylı bir rapor oluşturdu. Rapor, çevrimiçi erişilebilir ve arama motorlarında görünür olabilecek bir Artifact olarak yayımlanabilir.
• Bağlantıları keşfetme: Alıntı ağlarını görselleştiren araçlar, araştırmacıların farklı bilimsel makalelerin nasıl birbirine bağlı olduğunu görmelerine yardımcı olabilir. Bu, keşiflere ve bir araştırma alanının daha kapsamlı bir anlayışına yol açabilir.

Örneğin, Grok ikinci görevimizde 100'den fazla farklı sayfayı indeksledi. Normalde, bir insanın tüm bu sayfalardan bilgi okuması ve toplaması saatler sürer, ancak Grok için ~2 dakika sürdü.

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

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

AI derin araştırma araçlarının zorlukları ve sınırlamaları

Doğruluk ve güvenilirlik

Çoğu insan, LLM tarafından üretilen bilginin doğruluğundan şüphelenir ve LLM'lerin halüsinasyon görebileceğini bildikleri için kendileri kontrol eder. Derin araştırma ile ilgili sorun, standart sohbetten daha kapsamlı araştırma yapması ve kaynak sağlaması nedeniyle, kullanıcıların yanlışlıkla her zaman doğru bilgi sağladığını varsayabilmesidir. LLM'ler (derin araştırma ile bile) hala halüsinasyon görme eğilimindedir ve bu ciddi yanlış anlamalara yol açabilir.

• Bağlam ve nüans eksikliği: Bir AI araştırma asistanı, bir araştırma görevinin tam bağlamını kavramakta zorlanabilir, potansiyel olarak daha derin anlamını anlamadan bilgiyi özetleyebilir. Bu, eksik veya yanlış sonuçlara yol açabilir.
• Güncel olmayan bilgi: Bazı AI modellerinin eğitim verileri güncel olmayabilir, bu da bilimsel makalelerde veya diğer akademik literatürdeki son gelişmeleri kaçırmalarına neden olabilir.
• Kaynak güvenilirliği: AI araçları genellikle otoriter ve güvenilir olmayan kaynaklar arasında ayrım yapmada zorlanır, açık webden gelen tüm bilgiyi eşit derecede geçerli olarak ele alır. Derin araştırma raporu için kaynakların güvenilirliğini doğrulamak için insan yargısı gereklidir.

Önyargı ve etik endişeler

• Algoritmik önyargı: AI modellerini eğitmek için kullanılan veri setleri toplumsal önyargılar içeriyorsa, AI bunları öğrenir ve sürdürür. Bu, derin araştırmanın bütünlüğünü etkileyen belirli demografik gruplara karşı önyargılı çıktılara yol açabilir.
• Veri gizliliği: AI araçlarının kullanımı, büyük miktarda veri işlenmesini içerir, bu da önemli gizlilik ve güvenlik endişelerini gündeme getirir. Bir araştırmacı tarafından girilen tescilli veya gizli veriler, gelecekteki modelleri eğitmek için kullanılabilir, bu da veri sızıntısı riskine yol açabilir.
• Sahiplik ve telif hakkı: Bir AI aracı birden fazla kaynaktan bilgiyi sentezlediğinde, fikri mülkiyet ve uygun atıf konusunda sorular ortaya çıkar. Nihai çıktının sahipliğini belirlemek ve tüm kaynak alıntılarının doğru olduğundan emin olmak genellikle zordur.

İnsan becerisi ve aşırı bağımlılık

• Uzmanlık illüzyonu: AI araçları, kapsamlı, uzman bir analizin yanlış izlenimini yaratan cilalı, yapılandırılmış bir rapor üretebilir. Araç, bir araştırma asistanıdır, karmaşık araştırma görevlerine bir insan araştırmacının sağladığı yargı, uzmanlık ve titizliğin yerini tutmaz. Bu, yüksek riskli kararlarla karşı karşıya kalan karar vericiler için özellikle geçerlidir.
• Eleştirel düşünmenin erozyonu: AI araştırma araçlarına aşırı bağımlılık, bir araştırmacının eleştirel düşünme ve analitik becerilerini azaltabilir. Tüm cevapları sağlamak, kullanıcıyı yüksek kaliteli akademik makaleler için gerekli olan karmaşık araştırma süreçlerine katılımını azaltabilir.
• Yüksek öğrenme eğrisi: Kullanıcı dostu tasarımlarına rağmen, birçok araştırma aracının hafif bir öğrenme eğrisi vardır, özellikle gelişmiş özellikleri için. Araştırmacılar, aracın derin araştırma yeteneklerini tam olarak kullanmak için zaman harcamaları gerekebilir.

Gary Marcus ayrıca bunun bilimsel makalelerin kalitesinde bir düşüşe neden olabileceği konusunda uyardı.⁶

Metodoloji

DR-50 benchmark'ımızda, AI araştırma araçlarını altı farklı soru türü üzerinden 50 soru kullanarak değerlendirdik:

1. Basit Gerçeksel Arama

Tek atımlı sorular, tek bir kaynaktan basit veri alımını gerektirir.

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

2. Karşılaştırmalı Analiz

Çapraz kaynak değerlendirme, ürünleri veya hizmetleri karşılaştırmak için birden fazla sağlayıcıdan veri toplamayı gerektirir.

Örnek: "llama-3.2-1b en ucuz karışık fiyatla hangi sağlayıcı tarafından sunuluyor?"

3. Çok Atımlı Akıl Yürütme

Sıralı akıl yürütme zincirleri, bilgi alımı için birden fazla bağımlı adım gerektirir.

Örnek: "AIMultiple Finans Akıl Yürütme benchmark'ında 1. sırada yer alan model için OpenRouter'da 1 milyon token başına giriş fiyatı nedir?"

4. Hesaplamaya Dayalı

Matematiksel işlemler, alınan sayısal veriler üzerinde gerçekleştirilir.

Örnek: "İki en ucuz Mistral AI modeli arasındaki karışık fiyat farkı nedir?"

5. Yapılandırılmış JSON Çıkarma

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

Örnek: "NVIDIA H200 SXM'in mimarisi, belleği, bant genişliği nedir? Format: {\"architecture\": \"...\", \"memory\": \"...\", \"bandwidth\": \"...\"}"

6. Kategorik Listeleme

Belirli bir kategori içindeki tüm öğelerin tam sayımı.

Örnek: "Blockchain kategorisindeki tüm MCP sunucularını sağlayın."

Değerlendirme Metrikleri

Doğruluk

Her cevabı, OpenRouter üzerinden otomatik bir hakem olarak GPT-4o-mini kullanarak önceden tanımlanmış gerçek-zemin cevaplarıyla karşılaştırdık. Nihai doğruluk skoru, tüm 50 sorgu üzerindeki 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 UI'ları tarafından bildirilen token sayımlarıyla çapraz doğruladık.

Gecikme

Gecikmeyi, istek başlatmadan tam cevabın alınmasına kadar geçen duvar saati süresi olarak ölçtük, saniye cinsinden bildirildi. Bu ölçümleri, mevcut olduğunda sağlayıcı API'leri ve UI'ları tarafından bildirilen gecikme metrikleriyle çapraz doğruladık.

Maliyet

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

Alıntılar

Her API'nin yanıt meta verisinden alıntıları otomatik olarak çıkardık ve her yanıtta atıf yapılan benzersiz URL'leri saydık.

Teknik Kurulum

Benchmark'ı ardışık olarak çalıştırdık, her API bir sonraki API başlamadan önce tüm 50 sorguyu tamamladı. Ardışık sorgular arasında hız sınırlamasını önlemek için 5 saniyelik bir gecikme uyguladık ve isteklerin tamamlanması için sınırsız beklemesine izin vererek herhangi bir zaman aşımı sınırı uygulamadık.

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

Görev 1'in Prompt'u

Aşağıdaki kriterlere göre en etkili kurumsal dağıtım çözümünü belirlemek için en iyi 5 kurumsal şifre yönetimi çözümünü araştırın ve değerlendirin.

Kriterler

1. Güvenlik Özellikleri

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

2. Dağıtım ve Entegrasyon

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

3. Kullanıcı Deneyimi

• Tarayıcı uzantısı uyumluluğu
• Mobil uygulama mevcudiyeti ve derecelendirmesi
• Çevrimdışı erişim yetenekleri
• Şifre paylaşım işlevselliği

4. Yönetim

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

5. Maliyet ve Ölçeklenebilirlik

• Standartlaştırılmış kurumsal senaryoları (100 kullanıcı, 500 kullanıcı, 1000+ kullanıcı) kullanarak fiyatları karşılaştırın

Teslimat Formatı

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

Görev 2 için Prompt

İkinci görevimizde, gerçekleştirilen araştırmanın kapsamını keşfetmeyi amaçladık. Bunu yapmak için atıf yapılan referans sayısını karşılaştırdık. Mutlak bir gerçek-zemin kurmanın mümkün olmadığı bu durumda, makaleleri karşılaştırmak nesnel bir yöntem değildir.

Ancak, referans sayısı, bu araçların gücünün dakikalar içinde yüzlerce web sayfasını indeksleme yeteneği olduğundan, bilgi sağlama yetenekleri hakkında bize bir fikir verebilir.

Agent vs Derin Araştırma Benchmark Metodolojisi

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

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

Gerçek-zemin, birincil kaynaklardan oluşturuldu: Unity 6.4 resmi dokümantasyonu, Atlassian SEC 8-K dosyası, Paramount basın bültenleri, ARC-AGI-3 arxiv makalesi ve Unity yükseltme rehberleri. Her araca aynı prompt'lar verildi. Tüm prompt'lar "Kullandığınız tüm kaynakları URL'lerle atıf yapın" ile bitti.

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

Derin araştırma modelleri, OpenRouter API (o3, o4-mini, Sonar) ve Parallel API üzerinden çağrıldı. Agent'lar, web araması etkinleştirilmiş CLI arayüzleri üzerinden çalıştırıldı, MCP araçları yok.

Claude Code'da Opus 4.6 kullandık ve Codex'te GPT 5.4 kullandık. Her ikisi de orta çaba ile ve her iki agent için maliyet hesaplaması token kullanımı üzerinden 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  = {{AI 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

6.

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, 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

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