Büyük Dil Modellerinin Geleceği

büyük dil modellerinin geleceğini, kendi kendine eğitim, doğruluk kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi umut verici yaklaşımlara inerek görün; bunlar LLM sınırlamalarını giderebilir.

LLM'lerin başarı oranı karşılaştırması

Claude Sonnet 4.6, genel 0.748 puanla benchmark'a liderlik etti; base ve thinking varyantları üç ondalık basamağa kadar eşitti. Claude Opus 4.8 (0.702), Opus 4.6 base (0.706) ve Opus 4.6 thinking (0.729) onu izledi ve böylece Anthropic ilk beş sırayı aldı. Anthropic dışı ilk model, thinking modunda 0.625 puanla Gemini 3.5 Flash oldu. GPT varyantları, daha güçlü backend puanlarının frontend kararsızlığıyla dengelenmesi nedeniyle 0.57 ile 0.60 arasında kümelendi. Daha fazlasını benchmark makalemizde görün.

LLM Benchmark Metodolojisi

Önde gelen büyük dil modellerini benchmark ettik; ajan tabanlı bir CLI koşum takımı kullanarak 10 yazılım geliştirme görevinde test ettik. Her model görev başına 3 kez çalıştı (30 model başına örnek, 270 iterasyon başına doğrulama hücresi) ve skorlar dengelenip hücre bazında varyans ölçüldü. Tüm modellere OpenRouter üzerinden aynı koşullar altında, aynı koşum takımı, aynı görev talimatları ve aynı donanım ortamıyla erişildi.

Test edilen modeller

Benchmark, Haziran 2026 itibarıyla API üzerinden erişilebilen modelleri kapsamaktadır. Aşağıda listelenen tüm varyantlar bağımsız olarak test edilmiştir:

• Claude Sonnet 4.6 (base ve thinking)
• Claude Opus 4.8
• Claude Opus 4.6 (base ve thinking)
• Claude Opus 4.7
• Gemini 3.5 Flash (base ve thinking)
• GPT 5.5 (thinking)
• GPT 5.4 Mini
• GPT 5.3 Codex
• MiniMax M3
• Grok 4.3
• Qwen 3.6 Plus (base ve thinking)
• GLM 5.1 (base ve thinking)
• Deepseek V4 Pro (base ve thinking)

Test ortamı

Her ajan ve görev temiz bir ortamda başlar. Görev talimatları bir TASK.md dosyası olarak sağlanır. Her çalışmayı 20 dakikalık bir heartbeat watchdog'u izler. Çıkış kodlarını, yürütme süresini, backend ve frontend dosya oluşturmayı ve girdi, çıktı ve önbelleğe alınmış kategorilerdeki gerçek zamanlı token kullanımını kaydederiz.

Görevler rezervasyon sistemlerinden etkileşimli panolara kadar çeşitlilik gösterir. Hepsi çok dosyalı proje yönetimi ve işlevsel bir full-stack teslimat gerektirir.

Puanlama

Backend doğrulaması: Oluşturulan projeler izole ortamlarda dağıtılır ve mutlu yol senaryolarını, hata yönetimini (400/403/409) ve veri tutarlılığını kapsayan kanonik bir YAML sözleşmesine göre test edilir. İki mod kullanılır:

• Uyarlanabilir mod, rota adları şartnameden farklı olsa bile işlevselliği doğrular
• Katı mod, tam sözleşme uyumu gerektirir (rotalar, durum kodları, yanıt alanları)

Backend hücre başına puan: backend_overall = has_backend × (0.7 × adaptive_pass_rate + 0.3 × strict_pass_rate)

UI doğrulaması: Tarayıcı otomasyonu; preflight'lar, render, giriş gönderimi ve giriş sonrası davranış dahil gerçek kullanıcı akışlarını simüle eder. Sekiz adım iki gruba ayrılır:

• Altyapı adımları (backend preflight, frontend render, giriş formu görünür, giriş gönderimi, login 2xx, çalışma zamanı çökmesi yok)
• Davranış adımları (giriş sonrası kimlik doğrulama sinyali, giriş sonrası davranış sinyali)

UI hücre başına puan: ui_score = (behavior_passed / (behavior_passed + behavior_failed)) × (infra_passed / infra_total)

Engellenen davranış adımları davranış paydasından hariç tutulur; böylece uygulama yüklenemediğinde hücre çift cezalandırılmaz.

Nihai puan: Final Score = (0.7 × backend_overall) + (0.3 × ui_score)

Backend, API seviyesindeki mantık hataları genellikle herhangi bir frontend başarısını geçersiz kıldığı için daha yüksek ağırlıklandırılır.

Maliyet ölçümü

Hücre başına maliyet, LLM API yanıtından çıkarılan token kullanımından hesaplanır. Önbelleğe alınan girdi token'ları, efektif girdiyi (yalnızca yeni işlenen token'lar) elde etmek için toplam girdi token'larından çıkarılır. Çıktı token'ları asla önbelleğe alınmaz ve değişmeden kalır. Token başına ücretler, test sırasında LLM Pricing kaynağından alınmıştır.

Sınırlamalar

• Görev kapsamı: Tüm 10 görev full-stack web uygulaması geliştirmeleridir. Benchmark, saf akıl yürütme görevlerini, bilimsel problem çözmeyi, özetlemeyi veya alana özgü iş yüklerini (hukuki, tıbbi, finansal) kapsamaz. Puanlar özellikle ajanik kodlama yeteneğini yansıtır.
• Yalnızca API erişimi: Tüm modeller API üzerinden test edildi. Aynı modellerin yerel veya şirket içi dağıtımları; niceleme, donanım ve inference yapılandırmasına bağlı olarak farklı sonuçlar üretebilir.
• Zaman içindeki anlık görüntü: Model sürümleri değişir. Sonuçlar, test sırasında etkin olan API sürümünü yansıtır. Bir model güncellemesi, sağlayıcıdan bildirim yapılmaksızın puanları her iki yönde değiştirebilir.
• Araç çağrısı stili: Modeller, dosya yazma ve düzenlemelerini yapılandırma biçiminde farklılık gösterir (ör. OpenAI’ın apply_patch yöntemi tam dosya diff'ini tek bir çağrıda toplar; Anthropic modelleri birden çok çağrıda yazar ve yeniden düzenler). Araç çağrısı sayısı kalite için doğrudan bir proxy değildir.
• Tek koşum takımı: Tüm testler ajan koşum takımı olarak Opencode kullandı. Farklı bir koşum takımı, özellikle varsayılan davranışı belirli araç kullanım kalıplarına göre ayarlanmış modeller için farklı göreli sıralamalar üretebilir.

Büyük dil modellerinin gelecekteki eğilimleri

1- Canlı Verilerle Gerçek Zamanlı Doğruluk Kontrolü

LLM'ler, yalnızca eğitim verilerine dayanmak yerine konuşmalar sırasında harici kaynaklara erişir. Model harici veritabanlarını sorgular, güncel bilgileri alır ve alıntılar sağlar.

Sınırlama: Hâlâ hatalar yapar. Alıntılar doğruluğu garanti etmez; modeller bazen kaynakları yanlış alıntılar veya alıntılanan içeriği yanlış yorumlar.

Microsoft Copilot: Canlı internet verileriyle GPT-5.4 Thinking'i entegre eder; farklı görev türlerinde uyarlanmış akıl yürütme için “Quick Response” ve “Think Deeper” modlarını sunar.¹ Researcher ajanı, başlangıç araştırması için GPT'yi, çıktıları doğruluk ve alıntı kalitesi açısından inceleyen Anthropic’in Claude modeliyle birleştirir ve bağımsız sistemlere kıyasla DRACO derin araştırma benchmark'ında %13,8 iyileşme sağlar.²

• ChatGPT: Yakın zamandaki olaylar sorulduğunda web'de arama yapar. Yanıtlarında kaynakları alıntılar.
• Perplexity: Alıntılı arama için özel olarak geliştirilmiştir. Her yanıt kaynak bağlantıları içerir.

2- Sentetik eğitim verileri

Modeller, insan tarafından etiketlenmiş veri gerektirmek yerine kendi eğitim veri kümelerini üretir.

Google'ın kendi kendini geliştiren modeli (2023 araştırması):

• Model sorular oluşturur
• Yanıtları derler
• Üretilen verilerle kendini fine-tune eder

Performans iyileşti: GSM8K matematik problemlerinde %74,2'den %82,1'e, DROP okuduğunu anlamada %78,2'den %83,0'e yükseldi.

OpenAI, Anthropic ve Google, insan etiketli veri kümelerini desteklemek için sentetik veriler kullanıyor. Bu, veri etiketleme maliyetlerini azaltır ancak yeni önyargı riskleri getirir; modeller kendi hatalarını büyütebilir.

Kaynak: “Large Language Models Can Self-Improve”

Mart 2026'da yapılan bir ankette, yapay zeka araştırmacılarının %76'sı, büyük yatırımlara rağmen büyük laboratuvarların azalan getiri bildirdiği için ölçekleme ve veriden elde edilen kazanımların platoya ulaştığına inanıyor. Bulgu, LLM yeteneğindeki bir sonraki sıçramanın, mevcut yaklaşımları basitçe daha fazla ölçeklendirmekten ziyade eğitim verimliliği, seyrek mimariler veya akıl yürütme iyileştirmeleri gibi mimari yeniliklerden gelme olasılığının daha yüksek olduğunu gösteriyor.³

3- Seyrek Uzman Modeller (Mixture of Experts)

Her girdi için tüm sinir ağını etkinleştirmek yerine, göreve bağlı olarak yalnızca ilgili bir parametre alt kümesi etkinleşir. Model, girdiyi ağ içindeki uzmanlaşmış "uzmanlara" yönlendirir. Yalnızca etkinleştirilen uzmanlar sorguyu işler.

Gerçek hayattan örnekler:

• Llama 4 Scout: 109B toplam parametre, token başına 17B aktif parametre. Mixture of Experts (MoE) mimarisi, tek bir H100 GPU üzerinde 10M token bağlam penceresi sunar.
• Mistral Devstral 2: Yazılım mühendisliği görevleri için özel olarak geliştirilmiştir. 123B parametre, 256K token bağlam penceresi. SWE-bench Verified üzerinde %72,2 elde ederek önde gelen açık ağırlıklı kodlama modeli olarak konumlanır. Daha küçük bir varyant olan Devstral Small 2 (24B parametre), Apache 2.0 lisansı altında tüketici donanımında yerel olarak çalışır.⁴
• A-CODE-LLM Bench'imizde, DeepSeek V4 Pro'nun hem base hem de thinking varyantları genel olarak 0.45 altında puan aldı ve görev başına tamamlanma süreleri 1.700 saniyeyi aştı. Modelin ajanik kodlama yeteneği, güçlü tek sorgu benchmark performansının gerisinde kalıyor; bu da bu aşamada frontier Anthropic ve Google modellerine kıyasla daha düşük araç kullanım olgunluğunu yansıtıyor.

4- Kurumsal İş Akışı Entegrasyonu

LLM'ler bağımsız araçlar olarak kullanılmak yerine doğrudan iş süreçlerine gömülür.

Gerçek hayattan örnekler:

• Salesforce Agentforce (eski adıyla Einstein Copilot): LLM'leri CRM operasyonlarına entegre eder. Müşteri sorgularını yanıtlar, içerik üretir ve Einstein Trust Layer aracılığıyla kuruluşun CRM verilerine ve meta verilerine dayanarak Salesforce içinde eylemler yürütür.⁵
• Microsoft 365 Copilot: Word, Excel, PowerPoint ve Outlook genelinde yerleşiktir. Belgeler taslaklar, elektronik tabloları analiz eder, sunumlar oluşturur ve e-posta zincirlerini özetler; yanıtları kurumsal bağlama oturtmak için Microsoft Graph üzerinden şirket verilerinden yararlanır.⁶ Researcher ajanı, GPT'nin ilk araştırmayı yürüttüğü ve Claude'un çıktıları teslimattan önce incelediği çok modelli bir mimari kullanır; bu, rakip yapay zeka satıcılarının tek bir kurumsal üründe onaylanmış ilk ticari dağıtımıdır.
• Anthropic Claude for Enterprise: Proje tabanlı bellek ayrımı, ekipler arasında çalışma bağlamlarını ayrı tutar. Claude Opus 4.6, birden çok Claude ajanının büyük görevleri paralel iş akışlarına bölmesine olanak tanıyan ajan ekiplerini tanıttı; her biri bir bölümü sahiplenir ve diğerleriyle eşzamanlı olarak koordine olur. Aynı sürüm, Claude'u doğrudan PowerPoint'e yerel bir yan panel (araştırma önizlemesi) olarak entegre ederek sunumların dosya aktarımı olmadan uygulama içinde oluşturulup düzenlenmesini sağladı.⁷

5- Çok modlu yeteneklere sahip hibrit LLM'ler

Büyük çok modlu modeller; metin, görüntü ve ses gibi birden çok veri biçimini entegre ederek farklı medya türlerinde içerik anlama ve üretme olanağı sağlar.

• A-CODE-LLM Bench'imizde, GPT 5.5 thinking 0.597 puan aldı ve ortalama 276 saniyelik tamamlanma süresiyle 0.50 üzerindeki modeller arasında en hızlısı oldu. Mini varyantlar için hücre başına API maliyeti $0,41–$0,45 olup benzer puan aralıklarında Claude Sonnet 4.6’nın maliyetinin yaklaşık üçte biridir.
• Gemini 2.5 Pro: 1M token bağlam penceresi içinde metin, ses, görüntü, video ve tüm kod depolarını yerel olarak işler. Google AI Studio, Vertex AI ve NotebookLM'de kullanılabilir. Fiyatlandırma, API üzerinden milyon girdi token'ı başına $1,25 ve milyon çıktı token'ı başına $10'dan başlar.⁸
• Llama 4 Scout ve Maverick: Meta'nın açık ağırlıklı modelleri, ayrı modüller olarak eklenmek yerine baştan birlikte eğitilen, erken fusion çok modlu metin ve görüntü token'larını kullanır. Modeller 200 dilde önceden eğitildi ve Arapça, İspanyolca, Almanca ve Hintçe dahil 12 dil için özel fine-tuning desteği sağladı.⁹

Çok modlu yetenek frontier modellerde standarttır. Kalan zorluk tutarlılıktır: modeller yaygın görüntü-metin kombinasyonlarında iyi performans gösterir ancak nadir görsel bağlamlarda, düşük çözünürlüklü girdilerde ve görsel ile metinsel kanıtları birleştirmeyi gerektiren çapraz modlu akıl yürütmede düşüş gösterir.

6- Akıl yürütme modelleri

Sorunları anında yanıt üretmek yerine adım adım düşünen modeller.
Tahminden akıl yürütmeye bu geçiş, şunları mümkün kılmak için kritik öneme sahiptir:

• Modellerin görevleri otonom olarak planladığı, yürüttüğü ve uyarladığı ajanik davranış.
• Çıktıların yalnızca makul görünmekle kalmayıp adım adım ve mantıksal olarak sağlam olduğu yorumlanabilir yapay zeka.
• Claude Sonnet 4.6: Anthropic'in ajanik kodlama benchmark'larındaki mevcut üretim lideridir; AIMultiple'ın A-CODE-LLM Bench'inde tüm Opus varyantlarının üzerinde 0.748 puan alır. Modelin, görev karmaşıklığına göre akıl yürütme derinliğini manuel mod geçişi gerektirmeden dinamik olarak belirlediği uyarlanabilir düşünmeyi kullanır. Fiyatlandırma milyon token başına $3/$15 şeklindedir. SWE-bench Verified'da Sonnet 4.6, Opus 4.7’nin %80,8 oranının bir puan yakınında %79,6 oranına ulaşır ve bunu beşte bir maliyetle yapar.
• Claude Opus 4.7: Anthropic'in karmaşık çok adımlı akıl yürütme ve görüşteki amiral gemisidir (XBOW'un görsel keskinlik benchmark'ında %98,5, önceki nesildeki %54,5'e kıyasla). Milyon token başına $5/$25 olarak fiyatlandırılır. AIMultiple'ın benchmark'ında Opus 4.7 0.61 puan aldı; bu, özellikle görev başına ortalama 1.562 saniye yüksek gecikmenin UI puanlarını düşürmesi nedeniyle Sonnet 4.6 (0.748) ve Opus 4.8 (0.702) puanlarının altındadır. Sonnet ile arasındaki fark, ARC-AGI-2 gibi soyut akıl yürütme görevlerinde açılır.
• Claude Opus 4.8: Ajanik kodlamadaki 4.7 gerilemesinden kurtularak Opus 4.7'den sonra yayınlandı. A-CODE-LLM Bench'inde 0.702 puan alarak genel sıralamada beşinci oldu. Temel görevi yalnızca 6 araç çağrısı kullanarak 34 saniyede tamamladı; bu, o görevde benchmark'taki en hızlı modeldi. Fiyatlandırma: benchmark koşullarında hücre başına $2,92 (milyon token başına $15/$75).

7- Alana Özgü Fine-Tune Edilmiş Modeller

Genel amaçlı eğitim yerine belirli sektörler için özel verilerle eğitilen modeller.
Google, Microsoft ve Meta; genel amaçlı ürünlerine ek olarak kuruluşa özel kullanım durumlarını hedefleyen önemli tescilli, alana özgü ve fine-tune edilmiş modeller yayınladı.
Bu uzmanlaşmış LLM'ler, alana özgü ön eğitim, model hizalaması ve denetimli fine-tuning'den yararlanarak daha az halüsinasyon ve daha yüksek doğruluk sağlayabilir.

Kodlama

GitHub Copilot: Kod depoları üzerinde fine-tune edilmiştir. Temmuz 2025 itibarıyla 20 milyon geliştirici GitHub Copilot kullanıyor; bu, yıllık bazda %400 artıştır ve Fortune 100 şirketinin %90'ı kullanır. Kod otomatik tamamlar, fonksiyonlar üretir ve hata düzeltmeleri önerir.¹⁰

Finans

BloombergGPT: 50 milyar parametreli LLM, Bloomberg finans belgelerinden oluşan 363 milyar token'lık veri kümesi üzerinde eğitilmiş olup duygu analizi, adlandırılmış varlık tanıma ve soru yanıtlama dahil finansal NLP benchmark'larında benzer boyuttaki modellerden daha iyi performans gösterir.¹¹

Sağlık Hizmetleri

Google'ın Med-PaLM 2'si: Tıbbi veri kümeleri üzerinde fine-tune edilmiş; ABD Tıbbi Lisans Sınavı (USMLE) tarzı sorularda %85+ doğruluk elde ederek bu benchmark'ta uzman düzeyinde performansa ulaşan ilk LLM oldu. MedLM'yi, yani Google Cloud'un sağlık hizmetleri temel modelleri ailesini destekler.¹²

Hukuk

ChatLAW: Çin hukuk alanı veri kümeleri üzerinde özel olarak eğitilmiş açık kaynaklı bir dil modelidir.¹³

8- Etik Yapay Zeka ve Önyargı Azaltma

Şirketler, büyük dil modellerinin geliştirilmesi ve dağıtımında etik yapay zeka ve önyargı azaltmaya giderek daha fazla odaklanıyor.

• Anthropic ve OpenAI 2025 ortasında karşılıklı bir hizalama değerlendirmesi yürüterek birbirlerinin halka açık modellerini yağcılık, ihbarcılık eğilimleri ve kendini koruma davranışları açısından test etti. Çalışma, sanrısal inançlar sergileyen simüle kullanıcılardan gelen zararlı kararları doğrulayan vakalar dahil olmak üzere test edilen tüm modellerde yağcılık buldu. Anthropic daha sonra bu davranışı yeni modellerde benchmark etmek için özel olarak Bloom test çerçevesini geliştirdi.
• Anthropic ayrıca, büyük işletim sistemleri ve web tarayıcılarındaki siber güvenlik açıklarını bulup düzeltmek amacıyla küçük bir organizasyon grubuna sunulan, yalnızca davetle erişilen Claude Mythos Preview (Project Glasswing) modelini yayınladı. Anthropic bu modeli genel kullanıma sunmayı planlamadığını belirtti. Kontrollü erişim yaklaşımı, risk profilinin kısıtlı dağıtımı gerektirdiği yüksek yetenekli uzman modelleri dağıtmak için yeni bir çerçeve sunar.¹⁴
• Google DeepMind: Yapay zeka ajanlarının gündeme getirdiği etik ve toplumsal soruların ilk sistematik incelemesini sunan "The Ethics of Advanced AI Assistants" başlıklı çalışmayı yayınladı; değer hizalaması, manipülasyon riskleri, insan biçimcilik, gizlilik ve eşitlik konularını kapsıyor. Şirketin Responsible AI değerlendirmesi 350'nin üzerinde çekişmeli red-team egzersizi içerdi ve zararlı manipülasyon için yeni bir Kritik Yetenek Seviyesi getirerek bunu siber saldırılar ve CBRN tehditleriyle birlikte frontier düzeyinde bir risk olarak ele aldı.

Büyük dil modellerinin sınırlamaları (LLM'ler)

1- Halüsinasyonlar

Modeller makul görünen ancak yanlış bilgi üretebilir.

Vectara halüsinasyon liderlik tablosu, sektörde en yaygın referans gösterilen temellendirilmiş özetleme benchmark'ıdır. Orijinal Vectara veri kümesinde Google'ın Gemini modelleri sürekli olarak üst sıralarda yer alır; Gemini Flash varyantları %1'in altında halüsinasyon oranlarına ulaşır. OpenAI'nin GPT ailesi %0,8 ile %2,0 arasında kümelenir.

Vectara, 2025 sonlarında önemli ölçüde daha zor bir benchmark yayınladı: 7.700 makale (1.000 makaleden artış), 32K token'a kadar daha uzun belgeler ve hukuk, tıp, finans ve teknolojiyi kapsayan içerik. Yeni veri kümesindeki bulgular sezgilere aykırı bir örüntüyü ortaya koyuyor: Karmaşık görevlerde üstün başarı gösteren akıl yürütme ve düşünme modelleri, temellendirilmiş özetlemede daha küçük ve hızlı modellere göre sıklıkla daha fazla halüsinasyon üretiyor. Düşünme sınıfındaki modellerin çoğu, daha zor veri kümesinde %10'in üzerinde halüsinasyon oranları gösterirken, Gemini Flash varyantları gibi daha hafif modeller daha düşük oranları koruyor.¹⁵

Not: Tek bir benchmark, hiçbir model için kesin bir "halüsinasyon oranı" vermez. Sorumlu bir değerlendirme, farklı şeyleri ölçen az iki benchmark'ı çapraz referans alır: biri temellendirilmiş görev (Vectara), biri açık uçlu bilgi görevi ve tam model sürümü ile çağrı koşullarını belirtir.

Tüm modeller halüsinasyon üretir. Sıklık, 2021'de yaklaşık %21'den standart benchmark'larda en iyi performans gösterenler için %5'in altına önemli ölçüde düştü, ancak ortadan kaldırılmadı. Kritik uygulamalar hâlâ insan doğrulaması gerektirir.

2- Önyargı

Modeller, eğitim verilerinden toplumsal önyargıları emer ve büyütür.

Şekil: Modellere ve boyuta göre genel önyargı puanları

Kaynak: Arxiv¹⁶

Gözlemlenen önyargı türleri:

• Meslek önerilerinde cinsiyet önyargısı
• Özgeçmiş tarama simülasyonlarında ırksal önyargı
• Sağlık hizmeti önerilerinde yaş önyargısı
• Eğitim içeriğinde sosyoekonomik önyargı

3- Toksisite

Modeller, güvenlik önlemlerine rağmen zararlı, saldırgan veya toksik içerik üretebilir.

Şekil: LLM'lerin toksisite haritası

Kaynak: UCLA, UC Berkeley Araştırmacıları¹⁷

*GPT-4-turbo-2024-04-09*, Llama-3-70b* ve Gemini-1.5-pro* moderatör olarak kullanıldığında sonuçlar bu 3 model üzerinde önyargılı olabilir.

Sıkı güvenlik önlemleri toksisiteyi azaltır ancak yanlış pozitifleri (zararsız istekleri reddetme) artırır. Gevşek önlemler toksisitenin geçmesine izin verir.

4- Bağlam Penceresi Sınırlamaları

Her modelin, tek bir oturumda işleyebileceği token sayısı kadar sabit bir bellek kapasitesi vardır. Bu sınır aşıldığında model ya önceki içeriği keser ya da isteği reddeder. Modeller arasındaki pratik fark, gerçek iş yükleri için önem taşıyacak kadar geniştir.

En yeni bağlam pencereleri:

• Llama 4 Scout (Meta): 10M token (~7.5M kelime) ile önde gelen modeller arasında üretimde doğrulanmış en büyük bağlam penceresine sahiptir.¹⁸ Pratikte bu, tüm kod tabanlarını, hukuki arşivleri veya çok günlük konuşma geçmişlerini parçalama olmadan yüklemek anlamına gelir.
• Gemini 2.5 Pro: Aynı pencere içinde metin, ses, görüntü ve video genelinde yerel çok modlu girdiyle birlikte 1.048.576 token (~780.000 kelime). Hatırlama, 530.000 token'a kadar %100 ve tam 1 milyon token sınırında %99,7 düzeyindedir.
• Claude Sonnet 4.6: Standart fiyatlandırmayla 1M token (~750.000 kelime), beta başlıkları veya özel yapılandırma olmadan kullanılabilir.¹⁹
• GPT-5.5: API seviyesinde 1M token bağlam penceresi.²⁰

Geniş bir bağlam penceresi, otomatik olarak pencere boyunca daha iyi performans anlamına gelmez. Çoğu modelde çok uzun bağlamların ortalarına doğru hatırlama düşer ve maliyetler girdi uzunluğuyla ölçeklenir; aynı modelde 1M token işlemek 10K token işlemekten önemli ölçüde daha pahalıdır. Çoğu üretim iş yükü için pratik soru hangi modelin en büyük pencereye sahip olduğu değil, kullanım durumunuzun gerçekten gerektirdiği bağlam uzunluklarında hangi modelin güvenilir şekilde bilgi getirebildiğidir.

5- Statik Bilgi Kesme Tarihi

Modeller, belirli bir kesme tarihine sahip önceden eğitilmiş bilgiye dayanır. Harici kaynaklara bağlı olmadıkça eğitimden sonraki bilgilere erişemezler.

Sorunlar:

• Güncel olaylar hakkında güncel olmayan bilgiler
• Yakın zamandaki gelişmeleri ele alamama
• Dinamik alanlarda (teknoloji, finans, tıp) daha az ilgililik

Çözüm: Web arama entegrasyonu. ChatGPT, Claude ve Perplexity gerçek zamanlı arama sunar. Ancak arama halüsinasyonları ortadan kaldırmaz; modeller bazen arama sonuçlarını yanlış yorumlar.

Büyük LLM Platformları

GPT-5.5

OpenAI'in mevcut amiral gemisi 23 Nisan 2026'da piyasaya sürüldü. Yapılandırılabilir akıl yürütme çabası etrafında inşa edilmiştir; geliştiriciler istek başına düşünme derinliğini belirler (none ile xhigh arasında), böylece basit sorgular zor problemler için ayrılmış işlem gücünü tüketmez. Model, ajanik kodlama, bilgisayar kullanımı ve büyük sistemlerde bağlamı koruması ve yürütme sırasında kendi işini kontrol etmesi gereken uzun vadeli görevlerde üstün performans gösterir.²⁰

Kimler kullanıyor: Geliştiriciler, kuruluşlar ve içerik üreticileri. LLM'ler arasında en geniş kullanıcı tabanı.

Sınırlamalar: Milyon token başına $5/$30 ile bu listedeki en yüksek taban fiyat. Hâlâ halüsinasyon üretir. Eğitim kesme tarihinden sonraki her şey için web arama entegrasyonu gerektirir.

Claude Opus 4.8 / Sonnet 4.6

Claude Sonnet 4.6, test edilen tüm Opus varyantlarının üzerinde, hücre başına $1,26–$1,33 maliyetle AIMultiple'ın A-CODE-LLM Bench'inde 0.748 genel puanla liderdir. Claude Opus 4.8, Opus 4.7'nin gerilemesinden (0.61) kurtularak hücre başına $2,92 maliyetle 0.702 puanla onu izler. Opus 4.7, karmaşık çok adımlı akıl yürütme ve görüş görevlerinde (XBOW'un görsel keskinlik benchmark'ında %98,5) en iyi performansı sürdürüyor, ancak ajanik iş akışlarındaki 1.562 saniyelik ortalama tamamlanma süresi toplam maliyeti hücre başına $3,08'e çıkararak onu benchmark'taki en pahalı model haline getiriyor.

Hem Sonnet 4.6 hem de Opus varyantları uyarlanabilir düşünmeyi kullanır: model, görev karmaşıklığına göre akıl yürütme derinliğini manuel mod geçişi gerektirmeden belirler. Sonnet 4.6, Anthropic modelleri arasında görev başına en az araç çağrısını yaptı (51 base, 48 thinking) ve Opus varyantlarından (56–70 araç çağrısı) daha az iterasyonla en yüksek benchmark puanına ulaştı. Anthropic'in üretim hattında mevcut olan ajan ekipleri, birden çok Claude örneğinin bir görevi gerçek zamanlı koordine edilen paralel iş akışlarına bölmesine olanak tanır.

Kimler kullanıyor: Ajanik kodlama, araştırma iş akışları veya çok ajanlı pipeline'lar çalıştıran geliştiriciler ve kuruluşlar. Maliyet verimliliğine öncelik veren ekipler Sonnet 4.6 kullanır; yoğun görsel veya karmaşık akıl yürütme iş yükleri çalıştıran ekipler Opus 4.7 kullanır.

Sınırlamalar: Genişletilmiş düşünme token başına daha yavaş ve daha pahalıdır. Soyut akıl yürütme görevlerinde (ARC-AGI-2) Sonnet ile arasındaki performans farkı açılır. Opus 4.8, milyon token başına $15/$75 olarak fiyatlandırılır.

Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash thinking, hücre başına $1,30 ve ortalama 390 saniyelik tamamlanma süresiyle 0.625 puan alarak Anthropic dışı en yüksek sonucu elde etti. Base varyant, referans çözümü ~50 satır olan bir görevde 131 satırlık üzerine yazma nedeniyle daha yüksek maliyetle ($0,56 taban hücre başına) thinking varyantının altında puan aldı.

Llama 4 Scout

Meta'nın açık ağırlıklı MoE modeli. 109B toplam parametre, token başına 17B aktif parametre; int4 niceleme ile tek bir NVIDIA H100 GPU üzerinde çalışır. Pratik sonucu, bir veri merkezi sözleşmesi olmadan 10M token bağlam penceresine erişilebilmesidir.¹⁸ Erken fusion çok modluluğu, metin ve görüntünün çıktı aşamasında birleştirilmesi yerine ilk katmandan itibaren birlikte işlenmesi anlamına gelir. Meta'nın Llama 4 Topluluk Lisansı altında sunulur.

Kimler kullanıyor: Araştırmacılar, şirket içi dağıtıma ihtiyaç duyan kuruluşlar, satıcı bağımlılığından kaçınan geliştiriciler ve ölçekte maliyetin API fiyatlandırmasını sürdürülemez kıldığı ekipler.

Sınırlamalar: Performans büyük ölçüde barındırma yapılandırmasına ve niceleme seçimlerine bağlıdır. Altyapı yatırımı ve ML operasyon kapasitesi gerektirir. Ticari modellere göre daha az üretim olgunluğuna sahiptir.

DeepSeek V4

DeepSeek'in dördüncü nesil modeli önizleme olarak sunuluyor. Metin, görüntü ve video genelinde çok modlu yeteneklere sahip, V3'ten yaklaşık %50 daha büyük 1 trilyon parametreli bir MoE mimarisi kullanır. Tool-Use içinde düşünme, modelin harici araçları çağırmadan ve araç çıktılarını kendi mantığıyla doğrulamadan önce içsel olarak akıl yürütmesini sağlar; bu da ajanik iş akışları için temel farklılaştırıcıdır. API girdi fiyatlandırması milyon token başına $0,27 (cache-miss) ile başlar, bu da GPT-5.5'ten yaklaşık 18x daha ucuzdur.²¹

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

SSS'ler

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sezer, Sena},
  title  = {{Büyük Dil Modellerinin Geleceği}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/future-of-large-language-models}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 25 Haziran 2026}
}

Değişiklik günlüğü

12 güncelleme

Tümü12Genel11Metodoloji1

1. 202625 Haz

   Popüler LLM'ler için halüsinasyon karşılaştırma grafiği kaldırıldı.

2. 25 Haz

   Test edilen modelleri ve puanlamayı ayrıntılı olarak açıklayan bir kıyaslama metodolojisi bölümü eklendi.

3. 2 May

   GPT-5.2, Gemini 3.1 Pro ve DeepSeek V3.2 yerine GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek V4 ve Claude Opus 4.7 eklendi.

4. 25 Şub

   Güncellendi 'Domain-Specific Fine-Tuned Models' bölümündeki 'Gerçek hayat örnekleri' verileri.

5. 26 Oca

   Gelecekteki büyük dil modelleri eğilimleri bölümü, yeni gerçek zamanlı doğrulama örnekleriyle güncellendi.

6. 202527 May

   Umut vadeden yaklaşımlar bölümüne Akıl Yürütme modelleri eklendi.

7. 202412 Eyl

   Yeni içerikle "Büyük dil modellerinin mevcut aşaması nedir?" bölümü değiştirildi.

8. 10 Eyl

   Yeni kategoriler ve gerçek hayat örnekleri ile 'Büyük dil modellerinin geleceği nedir?' bölümü güncellendi.

9. 9 Eyl

   ChatGPT için yeni ziyaretçi istatistikleriyle giriş güncellendi.

10. 8 Eyl

    LLM'ler listesine Claude 3 (Anthropic) eklendi.

11. 7 Eyl

    Giriş bölümünden Şekil 1 kaldırıldı.

12. 5 Eyl

    Sentetik eğitim verileri bölümüne çok modlu modeller eklendi.

Referans Linkleri

1.

Available today: GPT-5.4 Thinking in Microsoft 365 Copilot | Microsoft Community Hub

2.

GPT drafts, Claude critiques: Microsoft blends rival AI models in new Copilot upgrade – GeekWire

GeekWire

3.

Vectara Hallucination Leaderboard: Claude, GPT, Gemini Compared

4.

Introducing: Devstral 2 and Mistral Vibe CLI. | Mistral AI

5.

Salesforce’s Einstein Copilot is Here: The Conversational AI Assistant for CRM that Delivers Trusted AI Responses Grounded with Your Company Data - Salesforce

Salesforce

6.

What is Microsoft Copilot? | Microsoft Learn

7.

Anthropic releases Opus 4.6 with new 'agent teams' | TechCrunch

TechCrunch

8.

Gemini Developer API | Gemma open models  |  Google AI for Developers

Google AI for Developers

9.

meta-llama/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct · Hugging Face

10.

GitHub Copilot crosses 20M all-time users | TechCrunch

TechCrunch

11.

[2303.17564] BloombergGPT: A Large Language Model for Finance

12.

Sharing Google’s Med-PaLM 2 medical large language model, or LLM | Google Cloud Blog

Google Cloud

13.

[2306.16092] Chatlaw: A Multi-Agent Legal Assistant based on a Role-Aligned Mixture-of-Experts Architecture

14.

Claude (AI) - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

15.

Introducing the next generation of Vectara's Hallucination Leaderboard

16.

Benchmarking Cognitive Biases in Large Language Models as Evaluators

17.

OR-Bench: An Over-Refusal Benchmark for Large Language Models

18.

Welcome Llama 4 Maverick & Scout on Hugging Face

Hugging Face

19.

Claude Platform release notes - Claude Platform Docs

20.

Introducing GPT-5.5 | OpenAI

21.

DeepSeek AI: R1 Reasoning, API & Local Deployment 2026

DeepSeek AI

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple bünyesinde baş analisttir. Cem'in AIMultiple'daki çalışmaları; Business Insider, Forbes, Morning Brew ve Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte ve HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. [1], [2], [3], [4], [5] Kariyeri boyunca Cem; teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yaptı. On yılı aşkın süre boyunca McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yaptı. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımladı. CEO'ya rapor verirken bir telekom şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alma süreçlerini yönetti. Ayrıca 2 yıl içinde 0'dan 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, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun oldu ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sena Sezer

Endüstri Analisti

Takip Et

Sena, AIMultiple bünyesinde endüstri analistidir. Lisans derecesini Boğaziçi Üniversitesi'nden tamamlamıştır.

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