10+ Büyük Dil Modeli Örnekleri

Önde gelen özel mülk ve açık kaynaklı büyük dil modellerini karşılaştırmak için açık kaynaklı benchmark'ları derledik. Size uygun modeli bulmak için kullanım senaryonuzu seçin.

Önde gelen büyük dil modeli örneklerini karşılaştırın

Büyük dil modellerini, benchmark performanslarını ve gerçek dünyadaki gecikme sürelerini inceleyerek (tablodaki her modelin adına tıklayarak erişilebilir) ve genel verimlilik ile maliyet etkinliğini değerlendirmek için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz.

Maliyet tahminine yardımcı olmak için, LLM API Fiyat Hesaplayıcımız, token hacmi ihtiyaçlarınızı girmenize ve sonuçları girdi maliyetine, çıktı maliyetine ve toplam maliyete göre sıralamanıza olanak tanır. Bu araç, kullanıma dayalı fiyatlandırmanın net bir dökümünü sunarak bilinçli karar vermeyi sağlar.

Daha fazla içgörü için büyük multimodal modeller hakkında okuyun.

Popüler modellerin ayrıntılı analizi

1. OpenAI'ın GPT-5

GPT-5, Ağustos 2025'te piyasaya sürüldü ve OpenAI'ın birleşik akıl yürütme modelidir. Göreve bağlı olarak hızlı yanıtlar ile daha derin akıl yürütme arasında otomatik olarak geçiş yapar. ChatGPT kademelerinde mevcuttur ve Pro erişiminde genişletilmiş akıl yürütme yer alır.

Temel özellikler:

• Gerçek zamanlı yönlendirme yoluyla hızlı yanıt ve genişletilmiş akıl yürütmeyi birleştirir.
• Büyük belgelerin ve multimodal girdilerin analizine olanak tanıyan 400K token'a kadar işler.
• Önceki modellere kıyasla halüsinasyonları ve olgusal hataları azaltır.

Performans öne çıkanları:

• Matematik, kodlama, multimodal görevler ve sağlık alanlarında yüksek puanlar elde eder.
• Karmaşık akıl yürütme için daha az token kullanarak verimliliği artırır.
• Hata ayıklama, ön uç üretimi ve tasarım mantığı için daha güçlü kodlama desteği sağlar.
• İyileştirilmiş ton kontrolü ile daha tutarlı ve yapılandırılmış metin üretir.

Farklı ihtiyaçlar için varyantlar:

• Pro (düşünme): karmaşık profesyonel görevler için genişletilmiş akıl yürütme modu.
• Standard: genel amaçlı kullanım için dengeli seçenek.
• Mini: rutin görevler için maliyet açısından verimli model.
• Nano: yüksek hacimli veya gömülü uygulamalar için hafif sürüm.

OpenAI GPT-5.2

OpenAI'ın GPT-5.2 sürümü; elektronik tablolar ve sunumlar oluşturma, kodlama, görüntü anlama, uzun bağlamlı akıl yürütme ve güvenilir araç kullanımı gibi karmaşık ve çok adımlı görevlerde daha güçlü performansa vurgu yapıyor.

OpenAI, GPT-5.2'nin GDPval dahil birden çok benchmark'ta son teknoloji sonuçlar elde ettiğini ve gerçek dünyadaki mesleki görevlerin büyük bir bölümünde insan profesyonelleri yendiğini ya da onlarla berabere kaldığını bildiriyor.

Model ayrıca iyileştirilmiş yazılım mühendisliği performansı (örn. SWE-Bench Pro ve SWE-Bench Verified), daha düşük halüsinasyon oranları ve uzun belge kavrayışında önemli kazanımlar sunuyor. Bu gelişmelerle birlikte GPT-5.2, sözleşmeleri, raporları ve çok dosyalı projeleri analiz etmek için daha uygun hale geliyor.

GPT-5.2 ayrıca grafikleri ve arayüzleri yorumlama konusundaki görüş yeteneklerini geliştiriyor ve araç çağırma benchmark'larında yüksek güvenilirlik elde ederek müşteri desteği ve veri analizi gibi iş akışlarında uçtan uca otomasyonu destekliyor.¹

2. Claude 4.6

Anthropic, Şubat 2026 itibarıyla en gelişmiş Sonnet modeli olan Claude Sonnet 4.6'yı tanıttı. Kodlama, uzun bağlamlı akıl yürütme, ajan planlama, bilgisayar kullanımı ve bilgi çalışması alanlarında kapsamlı iyileştirmeler sunar:

• Bağlam penceresi: Model, 1M token'lık bir bağlam penceresi (beta) içerir ve Claude.ai üzerinde Free ve Pro kullanıcıları için varsayılan seçenek haline gelir; fiyatlandırma Sonnet 4.5'e göre değişmeden kalır.
• Performans: Anthropic, Sonnet 4.6'nın Opus sınıfı modellerle arasındaki farkın çoğunu kapattığını, ekonomik açıdan değerli görevler için neredeyse öncü düzeyde performans sunarken daha maliyet etkin kaldığını iddia ediyor.
• Bilgisayar kullanım yetenekleri: Claude'un yazılımları API'ler yerine tıklamalar ve yazma yoluyla çalıştırmasını sağlar ve prompt enjeksiyonu saldırılarına karşı daha yüksek direnç gösterir.

Ek platform güncellemeleri arasında iyileştirilmiş araç kullanımı, bağlam sıkıştırma ve genişletilmiş entegrasyonlar yer alıyor; örneğin MCP bağlayıcıları, Claude for Excel'de kurumsal sistemlerde daha fazla otomatikleştirilmiş iş akışına olanak tanıyor.

3. Gemini

Gemini 3 Pro, karmaşık akıl yürütme ve profesyonel düzeydeki görevler için tasarlanmış Google DeepMind'ın multimodal temel modelidir.

Yetenekleri şunlardır:

• Gelişmiş akıl yürütme ve anlama: Gemini 3 Pro, karmaşık görevlerde yüzeysel yanıtların ötesine geçen ayrıntılı yanıtlar üretir.
• Multimodal zeka: metin, görseller, ses, video ve kod bilgilerini yerel olarak işler ve sentezler.
• Gelişmiş kodlama ve ajan yetenekleri: Gemini 3 Pro, vibe coding ve ajan kodlamaya odaklanır. Talimatları takip edebilir, kod yazabilir ve önceki nesillere göre araçlarla daha etkili bir şekilde entegre olabilir; çok adımlı görevleri ve otonom iş akışlarını destekler.

Temel değerlendirmelerde Gemini 3 Pro, diğer büyük modellere kıyasla en yüksek puanları elde ederek akıl yürütme, multimodal anlama, matematik ve kodlama görevlerinde kayda değer güçlü yönler sergiliyor.

Aynı zamanda ScreenSpot-Pro ve Video-MMMUi gibi görme ve multimodal benchmark'larda güçlü performans sergiler; bu da görüntüleri, videoyu ve görsel verileri birçok rakipten daha iyi yorumladığını gösterir.²

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1, DeepSeek-AI'ın akıl yürütme odaklı, transformer mimarisi üzerine kurulu büyük dil modelidir (LLM). Gelişmiş akıl yürütme için çok aşamalı eğitim, pekiştirmeli öğrenme (RL) ve soğuk başlangıç verilerini içerir.

Sürümler:

• DeepSeek-R1-Zero: Denetimli ince ayar olmadan RL ile eğitilmiş; akıl yürütmede üstün ancak okunabilirlik zorlukları var.
• DeepSeek-R1: Çok aşamalı eğitimle geliştirilmiş, GPT-4 düzeyindeki modellere rakip.

Ayrıca, Qwen ve Llama tabanlı altı distile model (1.5B–70B parametre) farklı hesaplama ihtiyaçlarına hitap eder.

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Qwen modelleri, gelişmiş yapay zeka uygulamaları için veri ve model boyutunu ölçeklendirir. Qwen2.5-Max, bir Mixture of Experts (MoE) kullanır ve RLHF ile SFT kullanılarak 20 trilyondan fazla token üzerinde ön eğitimden geçirilmiştir.

Qwen3.5 and Qwen3.5-Plus

Qwen yayımladı Qwen3.5'i; ilk açık ağırlıklı modeli Qwen3.5-397B-A17B ile başladı. Bu, akıl yürütme, kod üretimi, ajan iş akışları ve multimodal anlama için yerel bir multimodal (görüntü-dil) modeldir.

Model, doğrusal dikkati (Gated Delta Networks) seyrek bir Mixture-of-Experts ile birleştiren hibrit bir mimari kullanır. Qwen ayrıca çok dilli kapsamı önemli ölçüde genişleterek desteklediği dil ve lehçe sayısını 119'dan 201'e çıkardı.

Alibaba, Qwen3.5-Plus'ı da tanıttı; bu, Alibaba Cloud Model Studio üzerinden erişilebilen barındırılan bir sürümdür ve 1M token'lık bağlam penceresi ile uyarlanabilir araç kullanımına sahip yerleşik araç desteği sunar.

Benchmark sonuçları, Qwen3.5-397B-A17B'nin dil akıl yürütme, talimat takibi, kodlama, ajan benchmark'ları, çok dilli değerlendirmeler ve belge anlama, uzamsal akıl yürütme ile video kavrayışı gibi görüntü-dil görevlerinde öncü modellerle rekabetçi performans sergilediğini gösteriyor.

6. Llama 4

Nisan 2025'te piyasaya sürülen Llama 4, Meta'nın mixture-of-experts (MoE) mimarisiyle geliştirilmiş açık ağırlıklı, yerel olarak multimodal bir model ailesidir.

İki ana varyant sunar:

• Llama 4 Scout, tek bir H100 GPU'ya sığan, rekor kıran 10M token'lık bağlam penceresine sahip 17B aktif parametreli bir model.
• Llama 4 Maverick, 128 uzmana sahip (400B toplam parametre) 17B aktif parametreli bir modeldir ve akıl yürütme, kodlama ve multimodal görevlerde GPT-4o ile Gemini 2.0 Flash'tan daha iyi performans gösterir.

Her iki model de 288B aktif parametreli, 2T toplam parametreli bir araştırma modeli olan Llama 4 Behemoth'tan distile edilmiştir.

Teknik yenilikler

• Llama 4, token'ların parametrelerin bir kısmını etkinleştirdiği bir Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi sunar; böylece yoğun ve MoE katmanlarının dönüşümlü kullanımıyla eğitim ve inference verimliliği artar.
• Doğal olarak multimodaldir; metin, görüntü ve video token'larını ortaklaşa işlemek için erken fusion kullanır ve çapraz modlu akıl yürütme için 30 trilyondan fazla multimodal token üzerinde eğitilmiştir.
• Bağlam kapasitesi genişletilmiştir; Llama 4 Scout 10 milyon token'a kadar destekleyerek çok belgeli özetleme, kod tabanı analizi ve uzun vadeli görev akıl yürütme gibi gelişmiş kullanım senaryolarına olanak tanır.
• Eğitim verimliliği için FP8 hassasiyetinden, MetaP hiperparametre ayarından ve Llama 3'ten 10 kat daha büyük 200 dilli bir veri setinden yararlanır. Eğitim sonrası yenilikler arasında hafif SFT, çevrimiçi RL ve DPO'dan oluşan yeni bir pipeline ile akıl yürütme, kodlama ve multimodal yetenekleri güçlendirirken konuşma kalitesini koruyan uyarlanabilir pekiştirme stratejileri yer alır.

7. xAI Grok-4 ve Grok-4.1

xAI'ın Grok-4'ü ve güncellenmiş halefi Grok-4.1, Şubat 2026 itibarıyla şirketin en gelişmiş öncü büyük dil modellerini temsil ediyor.

Multimodal ve araç destekli akıl yürütme sistemleri olarak geliştirilen bu modeller, konuşmaya dayalı yapay zeka, ajan görev yürütme, uzun bağlamlı akıl yürütme ve gerçek zamanlı bilgi erişimi için tasarlanmıştır.

xAI, Grok-4.1'i doğruluk, hizalama ve genişletilmiş görev tutarlılığı için optimize edilmiş bir iyileştirme olarak konumlandırdı. “Fast” gibi varyantlar ve uzun bağlamlı yapılandırmalar kurumsal dağıtımları ve ajan tabanlı iş akışlarını hedefler.³

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3, Mistral AI'ın amiral gemisi mixture-of-experts (MoE) modelidir. Token başına daha küçük bir aktif parametre alt kümesi ve yüksek toplam parametre sayısıyla geliştirilmiş olup inference verimliliğini korurken öncü düzeyde akıl yürütme ve kodlama performansı sunar.

Model, genişletilmiş bağlam pencerelerini ve yerel multimodal yetenekleri destekler; bu da metin ve görsel girdileri tek bir akıl yürütme çerçevesi içinde işlemesini sağlar. Bu, onu kurumsal belge iş akışları, kod üretimi, veri analizi ve multimodal ajan pipeline'ları için uygun hale getirir.⁴

9. ByteDance Doubao 2.0 (Seed 2.0 ailesi)

Doubao 2.0, ByteDance'ın Seed 2.0 model ailesi üzerine inşa edilmiştir ve Çin'de yaygın olarak kullanılan yapay zeka asistanına önemli bir yükseltme getiriyor. Açıkça ajan iş akışları için tasarlanan sistem; çok adımlı akıl yürütme, otonom görev yürütme, yapılandırılmış araç kullanımı ve gelişmiş kodlama performansına vurgu yapıyor.

Model ailesi; Pro, Lite, Mini ve Code gibi özel varyantlar içerir ve kullanım senaryoları genelinde maliyet-performans optimizasyonuna olanak tanır.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2, kurumsal yapay zeka iş yükleri için geliştirilmiş ikinci nesil temel model ailesidir. Tüketici odaklı yapay zeka sistemlerinin aksine Nova 2, öncelikle altyapı olarak konumlandırılır; AWS Bedrock ile entegredir ve kurumsal ortamlarda ölçeklenebilir dağıtım için tasarlanmıştır.

Nova 2 ürün gamı; metin, multimodal ve konuşmadan konuşmaya yeteneklerini kapsayan Lite, Pro, Sonic ve Omni gibi varyantlar içerir.

Nova 2 Pro ve Lite modelleri metin üretimi, akıl yürütme ve iş akışı otomasyonuna odaklanırken Sonic ve Omni gerçek zamanlı konuşma ve multimodal etkileşime uzanır. Bu kapsayıcı modalite, işletmelerin tek bir bulut sağlayıcı kullanarak sesli ajanlar, multimodal yardımcı pilotlar ve tamamen otomatikleştirilmiş arka uç sistemleri kurmasına olanak tanır.⁵

Kullanım senaryoları ve gerçek hayattan büyük dil modeli örnekleri

İşte LLM modellerinin bazı temel kullanım senaryoları ve ilgili örnekler. Üretken yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek için Üretken yapay zeka uygulamaları bölümüne bakın.

1. İçerik oluşturma ve üretme

Yazma yardımı

LLM'ler, blog yazılarından araştırma makalelerine kadar yazılı içerikleri iyileştirme veya prompt'lara dayalı metin üretme yoluyla taslak oluşturmaya, düzenlemeye ve geliştirmeye yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Grammarly, kullanıcıların yazma kalitesini artırmak için dil bilgisi, noktalama ve stil iyileştirmeleri önermek amacıyla LLM'leri kullanır.⁶

Yaratıcı yazma

Yaratıcı prompt'lara dayalı şiir, hikaye veya senaryolar üreterek yazarların beyin fırtınası yapmasına veya projelerini tamamlamasına yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnek: AI Dungeon, kullanıcıların etkileşimli hikayeler oluşturmasına ve keşfetmesine olanak tanıyan, yaratıcı anlatılar sunan bir hikaye moduna sahiptir.⁷

Pazarlama içeriği oluşturma

Belirli hedef kitlelere göre uyarlanmış; ürün açıklamaları, sosyal medya gönderileri ve reklamlar dahil ilgi çekici pazarlama içerikleri oluşturun.

Gerçek hayattan örnek: Coca-Cola'nın 2025 “Refresh Your Holidays” kampanyası, klasik “Holidays Are Coming” reklamının yapay zeka destekli yeni bir versiyonunu üretmek için OpenAI'ın GPT-5'ini kullandı; proje ajans ağı WPP Open X ile geliştirildi.

Şirket ayrıca, marka uyumlu varlıkları doğrudan Creative Cloud içinde üretmek için Adobe ile birlikte geliştirilen ve Adobe Firefly tarafından desteklenen dahili bir içerik platformu olan Fizzion'ı da oluşturdu.⁸

Gerçek hayattan örnek: Bir yapay zeka içerik üreticisi olan Copy.ai, sosyal medya gönderileri, ürün açıklamaları ve e-posta kampanyaları dahil pazarlama içerikleri üretmek için LLM'leri kullanır.

Dil çevirisi

Bağlamı ve anlamı koruyarak metni farklı diller arasında çevirin.

Gerçek hayattan örnek: DeepL Translator, dil çevirisi için dilbilimsel verilerle eğitilmiş LLM modellerini kullanır.⁹

2. Müşteri desteği ve chatbot'lar

Otomatik müşteri hizmetleri

LLM'ler, müşteri sorularını yanıtlayabilen, sorunları giderebilen ve gerçek zamanlı ürün önerileri sunabilen chatbot'ları çalıştırır.

Gerçek hayattan örnek: Bank of America, bakiye kontrolü, ödeme yapma ve finansal tavsiye sunma gibi görevlerde müşterilere yardımcı olmak için LLM'lerle desteklenen yapay zeka chatbot'u Erica, kullanıyor.

Sanal asistanlar

LLM'ler, sanal asistanların kullanıcı sorgularını yanıtlamasını, görevleri yönetmesini ve akıllı cihazları kontrol etmesini sağlar.

Gerçek hayattan örnekler: Amazon'un Alexa'sı ve Google Asistan, iki yönlü konuşmalar yapmak için LLM'leri kullanır; bunlar öncelikle ev otomasyonu ve mobil cihazlarda kullanılabilir.¹⁰¹¹

Kişiselleştirilmiş yanıtlar

Müşteri geçmişine ve tercihlerine dayalı özelleştirilmiş yanıtlar üretin; bu da genel müşteri deneyimini iyileştirir.

Gerçek hayattan örnek: Bir müşteri hizmetleri platformu olan Zendesk, müşteri desteğinde kişiye özel yanıtlar sunmak için LLM'leri kullanır.¹²

3. Yazılım geliştirme

Dil modelleri, mevcut geliştiricilere ve kodlamayı öğrenen kişilere şu konularda yardımcı olabilir:

Kod yazma

Açıklayıcı prompt'lara dayalı olarak kod parçacıkları üreterek, öneriler sunarak ve tüm fonksiyonları veya sınıfları yazarak geliştiricilere yardımcı olun.

Gerçek hayattan örnek: GitHub Copilot, Anthropic'ın Claude Code'u ve Cursor gibi ajan kodlama asistanları, tek satır kodu tamamlamak yerine tüm depolarda kod üretir, yeniden düzenler ve hata ayıklar.

2026 yılına gelindiğinde GitHub Copilot 26 milyon kullanıcıyı aşarken Claude Code, lansmanından sonraki dokuz ay içinde 2.5 milyar dolarlık gelir çalışma hızına ulaştı.¹³

Gerçek hayattan örnek: Code Llama, koda özel veri setleri üzerinde eğitilerek oluşturulmuş, kod konusunda uzmanlaşmış bir LLM'dir. Kod ve doğal dil prompt'ları üretebilir. Doğal dil kullanarak kod oluşturabilir. Bir kullanıcı “Bana Fibonacci dizisini çıktı olarak veren bir fonksiyon yaz” derse LLM, verilen prompt'a dayalı olarak çıktı kodu oluşturur.¹⁴

Hata tespiti ve düzeltme

Olası hataları tespit etmek ve düzeltmeler önermek için kodu analiz edin; bu, hata ayıklama sürecini kolaylaştırır.

Kod dokümantasyonu

Kaynak koda dayalı olarak API referansları, kod yorumları ve kullanım kılavuzları dahil teknik dokümantasyon oluşturun.

Gerçek hayattan örnek: Bir yapay zeka kod dokümantasyon aracı olan TabNine, kod değişiklikleri meydana geldikçe dokümantasyonu güncellemek ve gözden geçirmek için LLM'leri kullanır.¹⁵

4. İş zekası

Veri yorumlama

Karmaşık veri setlerini yorumlayın; teknik olmayan paydaşların anlaması daha kolay olan anlatısal özetler ve içgörüler sunun. Temel uygulamalar şunlardır:

• İçgörü üretimi
• Veri analizi
• Hikaye oluşturma

Rapor oluşturma

Ham verilerden ve analizlerden otomatik olarak iş raporları, finansal özetler ve yönetici brifingleri oluşturun.

Gerçek hayattan örnek: JPMorgan Chase'in kurum içi LLM Suite'i, yaklaşık 100 üretim GenAI çözümünde 200.000'den fazla çalışan tarafından kullanılır ve talep üzerine iş belgeleri üretir. LLM Suite, daha önce analist ekipleri gerektiren cilalı bir sunum destesini yaklaşık 30 saniyede oluşturabilir.¹⁶

Gerçek hayattan örnek: Microsoft Research'ün GraphRAG yaklaşımı, özel bir veri setine dayalı bir bilgi grafiği oluşturmak için LLM'i kullanır ve işletmelerin derin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan içgörü elde etmesine yardımcı olur.

5. Finans

Finansal risk değerlendirme analizi

Geçmiş verileri analiz ederek, kalıpları belirleyerek ve olası piyasa düşüşlerini tahmin ederek finansal riskin değerlendirilmesine yardımcı olun.

Gerçek hayattan örnek: Bloomberg GPT, finansal verilerle özel olarak eğitilmiş bir LLM'dir ve analistlerin finansal raporlardan risk içgörüleri ile tahminler üretmesine yardımcı olur.¹⁷

Dolandırıcılık tespiti

İşlem kalıplarını analiz ederek ve şüpheli davranışlar için uyarılar üreterek dolandırıcılık faaliyetlerinin tespit edilmesine yardımcı olun.

Gerçek hayattan örnek: Feedzai, işlem kalıplarını analiz etmek ve dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için LLM'leri kullanır.¹⁸

6. Sağlık hizmetleri ve tıp

Tıbbi soru yanıtlama

LLM'ler, tıbbi soruları yanıtlayarak hasta triyajına yardımcı olabilir.

Gerçek hayattan örnek: Google Research tarafından geliştirilen bir LLM olan Med-PaLM, okuyucuların hasta testlerinden elde edilen bulguları analiz etmesine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Böylece okuyucu, hastalık, test veya tedavi için en uygun yanıtı seçebilir.¹⁹

İlaç araştırması

İlaç ve tıp alanındaki bilimsel literatürü analiz edin ve özetleyin.

Gerçek hayattan örnek: Yapay zeka destekli ilaç keşfi ve geliştirme şirketi BenevolentAI, bilimsel literatürü analiz etmek ve potansiyel ilaç adaylarını belirlemek için LLM'leri kullanır.²⁰

7. Hukuk ve uyumluluk

Sözleşme analizi

Yasal belgeleri inceleyin ve analiz edin; önemli maddeleri, olası riskleri ve dikkat gerektiren alanları belirleyin.

Gerçek hayattan örnek: Kira Systems, yasal sözleşmelerden önemli bilgileri analiz etmek ve çıkarmak için LLM'leri kullanır.²¹

Düzenleyici uyumluluk

İlgili yasal metinleri analiz edip özetleyerek mevzuata uyumun izlenmesini otomatikleştirin.

Gerçek hayattan örnek: Compliance.ai, ilgili değişiklikler için düzenleyici ortamı izlemek ve bunları iç politika, prosedür ve kontrollerinizle eşleştirmek için LLM'lerden yararlanır.²²

Yasal araştırma

Avukatlara ve hukuk profesyonellerine araştırma yaparken yardımcı olmak için içtihatları, kanunları ve hukuki görüşleri özetleyin.

Gerçek hayattan örnek: Casetext'in CARA'sı, avukatların yüklediği belgelere dayanarak ilgili içtihatları ve hukuki emsalleri sağlamak için LLM'leri kullanır. Bazı uygulamalar şunlardır:

• Vakalarınıza ve hukuki sorunlarınıza doğrudan uyan davaları bulun
• Belgelerinizi eksik davalar açısından kontrol edin
• Karşı taraf avukatının gözden kaçırdığı hukuk davalarını bulun

8. Eğitim ve öğretim

Kişiselleştirilmiş özel ders

LLM'ler, öğrencilere adım adım açıklamalar ve özelleştirilmiş geri bildirim sağlayarak yapay zeka öğretmenleri gibi davranır.

Gerçek hayattan örnek: Khan Academy'nin Khanmigo'su, öğrencilere matematik problemleri çözme, kompozisyon yazma ve eleştirel düşünme becerilerini pratik etme konusunda yardımcı olmak için GPT-4'ü kullanır.²³

Kurumsal eğitim ve işe alıştırma

LLM'ler, çalışanlar için eğitim içerikleri, kısa sınavlar ve uyarlanabilir öğrenme yolları üretir.

9. İnsan kaynakları ve işe alım

Özgeçmiş tarama ve aday eşleştirme

LLM'ler, en iyi adayları önermek için iş tanımlarını ve özgeçmişleri analiz eder.

Gerçek hayattan örnek: HiredScore, özgeçmişleri tarayarak ve karmaşık iş eşleşmelerini belirleyerek işe alımı geliştirmek için yapay zekayı kullanır.²⁴

Çalışan bağlılığı anketleri

LLM'ler, açık uçlu anket yanıtlarını özetler ve çalışan duyarlılığına ilişkin içgörüler sağlar.

10. Perakende ve e-ticaret

Ürün önerileri

LLM'ler, müşteri davranışını analiz eder ve kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri üretir.

Müşteri duyarlılık analizi

Yapay zeka modelleri, eğilimleri belirlemek ve envanter ile pazarlama stratejilerine yön vermek için müşteri yorumlarını işler.

Gerçek hayattan örnek: Amazon'un üretken yapay zeka alışveriş asistanı Rufus, müşteri yorumlarını özetler ve yorumlar; alışveriş yapanlara ürün önerileri üretirken yinelenen güçlü yönleri ve şikayetleri öne çıkarmak için güncel duyarlılığa daha fazla ağırlık verir.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

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

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{10+ Büyük Dil Modeli Örnekleri}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 4 Haziran 2026}
}

Değişiklik günlüğü

11 güncelleme

Tümü11Genel9Metodoloji2

202620252024

1. 4 Haz

   LLM kullanım alanı bölümlerine Coca-Cola, JPMorgan Chase, Amazon Rufus ve etmen tabanlı kodlama asistanlarına dair gerçek hayat örnekleri eklendi.

2. 18 Şub

   Karşılaştırma bölümüne fiyat grafiğini görüntüleme hakkında bir cümle eklendi.

Referans Linkleri

1.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

2.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

3.

Grok 4.1 | SpaceXSI

xAI

4.

Introducing Mistral 3 | Mistral AI

5.

Amazon introduces new frontier Nova models, a pioneering Nova Forge service for organizations to build their own models, and Nova Act for building agents

About Amazon

6.

What Are Large Language Models? AI’s Linguistic Giants | Grammarly

7.

The Story Mode

8.

How Coca-Cola Uses AI in Marketing and Product Development (2026)

9.

DeepL's next-gen LLM: Outperforming ChatGPT-4, Google, and Microsoft for enterprise translation quality

DeepL

10.

Amazon Alexa

11.

Google Assistant, your own personal Google

Google Assistant

12.

Was ist generative KI? Funktionsweise, Beispiele & Vorteile

Zendesk Japan

13.

Claude Code vs Cursor vs Copilot vs Codex (2026 Data) | Uvik Software

Uvik Software

14.

Introducing Code Llama, a state-of-the-art large language model for coding

15.

AI code documentation: Why documentation hurts and how AI helps - Tabnine

Tricentis

16.

JPMorgan Chase blueprint to become first fully AI-powered megabank

CNBC

17.

Introducing BloombergGPT, Bloomberg’s 50-billion parameter large language model, purpose-built from scratch for finance | Press | Bloomberg LP

18.

About Us | Feedzai

Feedzai

19.

Med-PaLM - Med-PaLM

20.

BenevolentAI | AI Drug Discovery | AI Pharma

21.

AI Contract Review Software | Kira | Litera

22.

Financial and Regulatory Compliance Software

Compliance.ai

23.

Khanmigo Archives - Khan Academy Blog

Khan Academy

24.

AI Recruiting Software | Workday US

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

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans 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