10+ Büyük Dil Modeli Örnekleri ve Benchmark

En iyi tescilli ve açık kaynaklı büyük dil modeli örneklerini karşılaştırmak için açık kaynaklı benchmark'lar kullandık. Doğru modeli bulmak için kullanım durumunuzu seçebilirsiniz.

En popüler büyük dil modellerinin karşılaştırması

Üç temel metriğe dayalı bir model puanlama sistemi geliştirdik: kullanıcı tercihi, kodlama ve güvenilirlik.

Ayrıca modelin final puanının yanında fiyat grafiğini de görüntüleyebilirsiniz.

• Muhakeme: 100 matematik sorusunu zero-shot ayarında test etmek için AI muhakeme benchmark'ımızı kullandık; bu, eğitim için hiçbir örnek sorunun kullanılmadığı anlamına gelir. Benchmark, muhakeme modellerini değerlendirdi ve farklarını vurgulamak için onları muhakeme yapmayan modellerle karşılaştırdı.
• Kodlama: Kodlama metriği, OpenLM.ai kullanıcıları tarafından puanlanan LLM'in kod oluşturma yeteneklerini belirtir.¹
• Güvenilirlik: en güvenilir modeller için, bir LLM'in çeşitli konulardaki haber hikayelerinden kesin sayısal değer cevaplarını getirme güvenilirliğini değerlendirdik; cevaplar, genellemeler yerine kesin rakamlarda doğruluk sağlamak için temel gerçeklere göre kontrol edildi.

Değerlendirme metriklerimizi işletmelerin ihtiyaçlarını göz önünde bulundurarak geliştirdik. Bu süreçte, OpenLM'in Chatbot Arena'daki kodlama puanlarını kullandık ve tüm puanların farklı değerlendirme aralıkları olduğu için puan tablomuza min-max normalizasyonu uyguladık.

Bu yaklaşım, her spesifik metrik için en yüksek puanı alan modelin %100 puan alması, en düşük puanı alan modelin ise %0 puan alması anlamına gelir.

Üç metriğin de sonuçları 0 ile 33.3 arasında olacak şekilde oranlanarak toplam 100 puan oluşturulmuştur.

API maliyeti, 1 API çağrısı için API çağrısı başına 1.000.000 giriş ve çıkış token'ı için verilmiştir. LLM'lerin fiyatlandırma yöntemlerini anlamanıza yardımcı olacak bir makalemiz var. Fiyatlandırma modelleri sağlayıcılara göre farklılık gösterir, ancak token başına fiyatlandırma en yaygın kullanılan yaklaşımdır.

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

Önde gelen büyük dil modeli örnekleri

Büyük dil modellerini, benchmark performanslarını ve gerçek dünya gecikmelerini (tablodaki her modelin adına tıklayarak erişilebilir) inceleyerek ve genel verimliliklerini ve maliyet etkinliğini anlamak için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz.

Daha fazla içgörü için, Büyük Multimodal Modeller (LMM'ler) ve bunların LLM'lerden nasıl ayrıldığına genel bir bakış ve En İyi 30+ Konuşmalı AI platformunun ayrıntılı analizi dahil olmak üzere mevcut ve popüler modellerin karşılaştırmalarını keşfedin.

Popüler modellerin ayrıntılı analizi

1. OpenAI’ın GPT-5'i

Ağustos 2025'te yayınlanan GPT-5, OpenAI’ın birleşik muhakeme modelidir. Göreve bağlı olarak hızlı yanıtlar ve daha derin muhakeme arasında otomatik olarak ayar yapar. Pro erişime dahil edilen genişletilmiş muhakeme ile ChatGPT katmanlarında mevcuttur.

Temel özellikler:

• Gerçek zamanlı yönlendirme yoluyla hızlı yanıt ve genişletilmiş muhakemeyi birleştirir.
• 400K token'a kadar destekleyerek büyük belgelerin ve multimodal girişlerin analizine olanak tanır.
• Önceki modellere kıyasla halüsinasyonları ve olgusal hataları azaltır.

Performans öne çıkanlar:

• Matematik, kodlama, multimodal görevler ve sağlık alanlarında yüksek puanlar alır.
• Karmaşık muhakeme için daha az token kullanarak verimliliği artırır.
• Hata ayıklama, front-end oluşturma ve tasarım mantığı için daha güçlü kodlama desteği sağlar.
• Geliştirilmiş ton kontrolü ile daha tutarlı ve yapılandırılmış metinler üretir.

Farklı ihtiyaçlar için varyantlar:

• Pro (düşünme): karmaşık profesyonel görevler için genişletilmiş muhakeme modu.
• Standard: genel amaçlı kullanım için dengeli seçenek.
• Mini: rutin görevler için maliyet etkin model.
• Nano: yüksek hacimli veya gömülü uygulamalar için hafif versiyon.

OpenAI GPT-5.2

OpenAI’ın GPT-5.2 sürümü; hesap tabloları ve sunumlar oluşturma, kodlama, görüntü anlama, uzun bağlam muhakemesi ve güvenilir araç kullanımı gibi karmaşık ve çok adımlı görevlerde daha güçlü performansa vurgu yapmaktadır.

OpenAI, GPT-5.2'nin, gerçek dünyadaki mesleki görevlerin büyük bir kısmında insan profesyonelleri yendiği veya onlarla eşitlendiği GDPval dahil olmak üzere birden fazla benchmark'ta son teknoloji sonuçlar elde ettiğini bildirmektedir.

Model ayrıca geliştirilmiş yazılım mühendisliği performansı (örneğin, SWE-Bench Pro ve SWE-Bench Verified), daha düşük halüsinasyon oranları ve uzun belge anlama konusunda büyük kazanımlar sunar. Bu gelişmelerle GPT-5.2, sözleşmelerin, raporların ve çok dosyalı projelerin analizi için daha uygun hale gelir.

GPT-5.2 ayrıca grafiklerin ve arayüzlerin yorumlanması için görme yeteneklerini geliştirir ve araç çağırma benchmark'larında yüksek güvenilirlik sağlayarak müşteri desteği ve veri analizi gibi iş akışlarında uçtan uca otomasyonu destekler.²

2. Claude 4.6

Anthropic, Şubat 2026 itibarıyla en gelişmiş Sonnet modeli olan Claude Sonnet 4.6'yı tanıttı. Kodlama, uzun bağlam muhakemesi, ajan planlaması, bilgisayar kullanımı ve bilgi işlerinde geniş iyileştirmeler sunmaktadır:

• Bağlam penceresi: Model, 1M-token'lık bir bağlam penceresi (beta) içerir ve Claude.ai'daki Ücretsiz ve Pro kullanıcılar için varsayılan seçenek haline gelir; fiyatlandırma Sonnet 4.5 ile aynı kalmıştır.
• Performans: Anthropic, Sonnet 4.6'nın Opus sınıfı modellerle olan farkın çoğunu kapattığını, ekonomik olarak değerli görevler için sınır seviyesinde performans sunarken daha maliyet etkin kaldığını iddia etmektedir.
• Bilgisayar kullanım yetenekleri: Claude'un yazılımları API'ler yerine tıklamalar ve yazmalar yoluyla çalıştırmasına olanak tanır ve prompt-injection saldırılarına karşı daha fazla direnç gösterir.

Ek platform güncellemeleri arasında geliştirilmiş araç kullanımı, bağlam sıkıştırma ve işletme sistemleri genelinde daha otomatik iş akışlarını mümkün kılan Claude'daki Excel için MCP konnektörleri gibi genişletilmiş entegrasyonlar yer almaktadır.

3. Gemini

Gemini 3 Pro, Google DeepMind'ın karmaşık muhakeme ve profesyonel düzeydeki görevler için tasarlanmış en yeni multimodal temel modelidir.

Yetenekler şunları içerir:

• Gelişmiş muhakeme ve anlama: Gemini 3 Pro, yüzeysel cevapların ötesine geçerek karmaşık görevlerde ayrıntılı yanıtlar üretir.
• Multimodal zeka: metin, görüntü, ses, video ve kod'dan gelen bilgileri doğal olarak işler ve sentezler.
• Geliştirilmiş kodlama ve ajan yetenekleri: Gemini 3 Pro, vibe coding ve ajan tabanlı kodlamaya odaklanır. Talimatları takip edebilir, kod yazabilir ve önceki nesillere göre araçlarla daha etkili bir şekilde entegre olarak çok adımlı görevleri ve otonom iş akışlarını destekleyebilir.

Temel değerlendirmelerde, Gemini 3 Pro diğer büyük modellerle karşılaştırıldığında en yüksek puanları alarak muhakeme, multimodal anlama, matematik ve kodlama görevlerinde belirgin güçlü yanlar sergilemektedir.

Ayrıca ScreenSpot-Pro ve Video-MMMUi gibi görme ve multimodal benchmark'larında güçlü bir performans sergileyerek birçok rakibinden daha iyi görüntü, video ve görsel veri yorumlama yeteneği göstermektedir.³

4. DeepSeek-R1

DeepSeek-R1, DeepSeek-AI'nın transformer mimarisi üzerine inşa edilmiş, muhakeme odaklı en yeni büyük dil modeli (LLM)'dir. Gelişmiş muhakeme için çok aşamalı eğitim, pekiştirmeli öğrenme (RL) ve cold-start verilerini bünyesinde barındırır.

Versiyonlar:

• DeepSeek-R1-Zero: Denetimli ince ayar olmadan RL ile eğitilmiş, muhakemede mükemmel ancak okunabilirlik zorlukları olan model.
• DeepSeek-R1: Çok aşamalı eğitimle geliştirilmiş, GPT-4 seviyesindeki modellerle yarışan model.

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

5. Qwen (Alibaba Cloud)

Qwen modelleri, gelişmiş AI uygulamaları için veri ve model boyutunu ölçeklendirir. En son sürüm olan Qwen2.5-Max, Uzmanların Karışımı (MoE) kullanır ve RLHF ile SFT ile 20 trilyondan fazla token üzerinde ön eğitim almıştır.

Qwen3.5 ve Qwen3.5-Plus

Qwen, ilk açık ağırlıklı modeli olan Qwen3.5-397B-A17B ile başlayan Qwen3.5'i yayınladı; bu, muhakeme, kod oluşturma, ajan iş akışları ve multimodal anlama için yerel bir multimodal (görüntü-dil) modeldir.

Model, doğrusal dikkati (Gated Delta Networks) seyrek bir Uzmanların Karışımı ile birleştiren hibrit bir mimari kullanır. Qwen ayrıca çok dilli kapsamı önemli ölçüde genişleterek desteği 119'dan 201 dil ve lehçeye çıkarmıştır.

Alibaba ayrıca, Alibaba Cloud Model Studio aracılığıyla sunulan, 1M-token'lık bir bağlam penceresine ve adaptif araç kullanımıyla yerleşik araç desteğine sahip olan barındırılan bir versiyon olan Qwen3.5-Plus'ı tanıttı.

Benchmark sonuçları, Qwen3.5-397B-A17B'nin dil muhakemesi, talimat takibi, kodlama, ajan benchmark'ları, çok dilli değerlendirmeler ve belge anlama, uzamsal muhakeme ve video kavrama gibi görüntü-dil görevlerinde sınır modellerle rekabetçi bir performans sergilediğini göstermektedir.

6. Llama 4

Nisan 2025'te yayınlanan Llama 4, Meta'nın uzmanların karışımı (MoE) mimarisiyle inşa edilmiş en yeni açık ağırlıklı, yerel multimodal model ailesidir.

İki ana varyant tanıtır:

• Llama 4 Scout, tek bir H100 GPU'ya sığan, rekor kıran 10M token bağlam penceresine sahip 17B aktif parametreli bir modeldir.
• Llama 4 Maverick, muhakeme, kodlama ve multimodal görevlerde GPT-4o ve Gemini 2.0 Flash'ı geride bırakan, 128 uzmana (toplam 400B parametre) sahip 17B aktif parametreli bir modeldir.

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

Teknik yenilikler

• Llama 4, token'ların parametrelerin sadece bir kısmını etkinleştirdiği bir Uzmanların Karışımı (MoE) mimarisi tanıtır; böylece yoğun ve MoE katmanlarının dönüşümlü kullanımıyla eğitim ve inference verimliliğini artırır.
• Metin, görüntü ve video token'larını ortaklaşa işlemek için erken füzyon kullanan yerel multimodal bir yapıdadır ve çapraz modal muhakeme için 30 trilyondan fazla multimodal token üzerinde eğitilmiştir.
• Bağlam kapasitesi genişletilmiştir; Llama 4 Scout 10 milyon token'a kadar destekleyerek çoklu belge özetleme, kod tabanı analizi ve uzun vadeli görev muhakemesi gibi gelişmiş kullanım durumlarını mümkün kılar.
• Eğitim verimliliği için FP8 hassasiyeti, MetaP hiperparametre ayarı ve 200 dilli bir veri setinden (Llama 3'ten 10 kat daha büyük) yararlanır. Eğitim sonrası yenilikler arasında, konuşma kalitesini korurken muhakeme, kodlama ve multimodal yetenekleri güçlendiren adaptif pekiştirme stratejileriyle birleştirilmiş hafif SFT, online RL ve DPO'dan oluşan yeni bir pipeline yer almaktadır.

7. xAI Grok-4 ve Grok-4.1

xAI'nın Grok-4 ve yükseltilmiş halefi Grok-4.1, Şubat 2026 itibarıyla şirketin en gelişmiş sınır büyük dil modellerini temsil etmektedir.

Multimodal ve araç destekli muhakeme sistemleri olarak inşa edilen bu modeller; konuşmalı AI, ajan tabanlı görev yürütme, uzun bağlam muhakemesi ve gerçek zamanlı bilgi erişimi için tasarlanmıştır.

xAI, Grok-4.1'i doğruluk, hizalama ve genişletilmiş görev tutarlılığı için optimize edilmiş bir iyileştirme olarak konumlandırmıştır. “Fast” ve uzun bağlam konfigürasyonları gibi varyantlar, işletme dağıtımlarını ve ajan tabanlı iş akışlarını hedefler.⁴

8. Mistral Large 3

Mistral Large 3, Mistral AI’ın amiral gemisi uzmanların karışımı (MoE) modelidir. Büyük bir toplam parametre sayısı ve token başına daha küçük bir aktif parametre alt kümesiyle inşa edilmiştir; böylece inference verimliliğini korurken sınır seviyesinde muhakeme ve kodlama performansı sunar.

Model, genişletilmiş bağlam pencerelerini ve yerel multimodal yetenekleri destekleyerek metin ve görsel girişleri tek bir muhakeme framework'ü içinde işlemesine olanak tanır. Bu da onu işletme belge iş akışları, kod oluşturma, veri analizi ve multimodal ajan pipeline'ları için uygun hale getirir.⁵

9. ByteDance Doubao 2.0 (Seed 2.0 ailesi)

ByteDance’in Seed 2.0 model ailesi üzerine inşa edilen Doubao 2.0, Çin'in yaygın olarak kullanılan AI asistanının büyük bir yükseltmesini temsil eder. Özellikle ajan tabanlı iş akışları için tasarlanan sistem; çok adımlı muhakeme, otonom görev yürütme, yapılandırılmış araç kullanımı ve geliştirilmiş kodlama performansını vurgular.

Model ailesi; Pro, Lite, Mini ve Code gibi özel varyantlar içererek kullanım durumlarına göre maliyet-performans optimizasyonuna olanak tanır.

10. Amazon Nova 2

Amazon Nova 2, işletme AI iş yükleri için inşa edilmiş Amazon'un ikinci nesil temel model ailesidir. Tüketici odaklı AI sistemlerinin aksine Nova 2, öncelikle AWS Bedrock ile entegre edilmiş bir altyapı olarak konumlandırılmıştır ve işletme ortamlarında ölçeklenebilir dağıtım için tasarlanmıştır.

Nova 2 serisi; metin, multimodal ve konuşmadan konuşmaya yeteneklerini kapsayan Lite, Pro, Sonic ve Omni gibi varyantları içerir.

Nova 2 Pro ve Lite modelleri metin oluşturma, muhakeme ve iş akışı otomasyonuna odaklanırken, Sonic ve Omni gerçek zamanlı konuşma ve multimodal etkileşime uzanır. Bu modalite kapsamı, işletmelerin tek bir bulut sağlayıcısı kullanarak sesli ajanlar, multimodal copilot'lar ve tamamen otomatik arka uç sistemleri oluşturmasına olanak tanır.⁶

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

Kullanım durumları ve gerçek hayat büyük dil modeli örnekleri

İşte bazı temel LLM modeli kullanım durumları ve ilgili örnekler. Üretken AI hakkında daha fazla bilgi edinmek için Üretken AI uygulamaları bölümüne bakın.

1. İçerik oluşturma ve üretme

• Yazma desteği: LLM'ler, iyileştirmeler önererek veya prompt'lara dayalı metinler oluşturarak blog yazılarından araştırma makalelerine kadar yazılı içeriklerin taslağını oluşturmaya, düzenlemeye ve geliştirmeye yardımcı olabilir. 
  • Gerçek hayat örneği: Grammarly, kullanıcıların yazım kalitesini artırmak için dil bilgisi, noktalama ve stil iyileştirmeleri önermek üzere LLM'leri kullanır.⁷
• Yaratıcı yazarlık: Yaratıcı prompt'lara dayalı şiirler, hikayeler veya senaryolar oluşturarak yazarlara beyin fırtınası yapmalarında veya projelerini tamamlamalarında yardımcı olur.
  • Gerçek hayat örneği: OpenAI’ın GPT-4'ü tarafından desteklenen AI Dungeon, kullanıcıların etkileşimli hikayeler oluşturmasına ve keşfetmesine olanak tanıyan, yaratıcı anlatılar sunan bir hikaye moduna sahiptir.⁸
• Pazarlama içeriği oluşturma: Belirli hedef kitlelere göre uyarlanmış ürün açıklamaları, sosyal medya gönderileri ve reklamlar dahil olmak üzere etkileyici pazarlama içerikleri oluşturun.
  • Gerçek hayat örneği: Bir AI içerik oluşturucu olan Copy.ai, sosyal medya gönderileri, ürün açıklamaları ve e-posta kampanyaları dahil olmak üzere pazarlama içeriği üretmek için LLM'leri kullanır.
• Dil çevirisi: Bağlamı ve anlamı koruyarak farklı diller arasında metin çevirisi yapın.
  • Real-life example: DeepL Translator, dil çevirisi için dilbilimsel veriler üzerinde eğitilmiş LLM modelleri kullanır⁹

2. Müşteri desteği ve chatbot'lar

• Otomatik müşteri hizmetleri: LLM'ler, müşteri sorularını yanıtlayabilen, sorunları giderebilen ve gerçek zamanlı ürün önerileri sunabilen chatbot'ları destekler.
  • Gerçek hayat örneği: Bank of America, bakiye kontrolü, ödeme yapma ve finansal tavsiye verme gibi görevlerde müşterilere yardımcı olmak için LLM'ler tarafından desteklenen AI chatbot Erica,'yı kullanır.
• Sanal asistanlar: LLM'ler, sanal asistanların kullanıcı sorgularına yanıt vermesini, görevleri yönetmesini ve akıllı cihazları kontrol etmesini sağlar.
  • Gerçek hayat örnekleri: Amazon’un Alexa'sı ve Google Assistant'ın her ikisi de iki yönlü konuşmalar yapmak için LLM'leri kullanır; bunlar öncelikle ev otomasyonu ve mobil cihazlarda mevcuttur.^{10 11}
• Kişiselleştirilmiş yanıtlar: Müşteri geçmişine ve tercihlerine dayalı özelleştirilmiş yanıtlar oluşturarak genel müşteri deneyimini iyileştirin.
  • Gerçek hayat örneği: Bir müşteri hizmetleri platformu olan Zendesk, müşteri desteğinde terzi usulü yanıtlar sağlamak için LLM'leri kullanır.¹²

3. Yazılım geliştirme

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

• Kod yazımı: Kod parçacıkları oluşturarak, öneriler sunarak ve tanımlayıcı prompt'lara dayalı olarak tüm fonksiyonlar veya sınıflar yazarak geliştiricilere yardımcı olur.
  • Gerçek hayat örneği: Code Llama, koda özel veri setleri üzerinde eğitilerek oluşturulmuş, kod konusunda uzmanlaşmış bir LLM'dir. Kod ve doğal dil prompt'ları oluşturabilir. Doğal dili kullanarak kodu işleyip kod oluşturabilir. Bir kullanıcı “Bana Fibonacci dizisini çıktı olarak veren bir fonksiyon yaz.” dediğinde, LLM verilen prompt'a dayalı bir çıktı kodu oluşturacaktır.¹³

• Hata tespiti ve düzeltme: Potansiyel hataları tespit etmek ve düzeltmeler önermek için kodu analiz ederek hata ayıklama sürecini kolaylaştırır.
• Kod dokümantasyonu: Kaynak koda dayalı olarak API referansları, kod yorumları ve kullanıcı kılavuzları dahil olmak üzere teknik dokümantasyon oluşturur.
  • Gerçek hayat örneği: Bir AI kod dokümantasyon aracı olan TabNine, kod değişiklikleri meydana geldikçe dokümantasyonu güncellemek ve revize etmek için LLM'leri kullanır.¹⁴

4. İş zekası 

• Veri yorumlama: Karmaşık veri setlerini yorumlayarak, teknik olmayan paydaşlar için yorumlanması daha kolay anlatı özetleri ve içgörüler sağlar. Temel uygulamalar şunlardır:
  • İçgörü oluşturma
  • Veri analizi
  • Hikaye oluşturma
• Rapor oluşturma: Ham verilerden ve analizlerden otomatik olarak iş raporları, finansal özetler ve yönetici bilgilendirmeleri oluşturun.
  • Gerçek hayat örneği: Microsoft Research'ün yaklaşımı olan GraphRAG, işletmelerin derin teknik uzmanlığa ihtiyaç duymadan içgörüler kazanmasına yardımcı olmak için özel bir veri setine dayalı bir bilgi grafiği oluşturmak üzere LLM'i kullanır.

5. Finans

• Finansal risk değerlendirme analizi: Geçmiş verileri analiz ederek, kalıpları belirleyerek ve potansiyel piyasa düşüşlerini tahmin ederek finansal riskin değerlendirilmesine yardımcı olur.
  • Gerçek hayat örneği: Bloomberg GPT, finansal verilerde özel olarak eğitilmiş bir LLM'dir ve analistlerin finansal raporlardan risk içgörüleri ve tahminler oluşturmasına yardımcı olur.¹⁵
• Dolandırıcılık tespiti: İşlem kalıplarını analiz ederek ve şüpheli davranışlar için uyarılar oluşturarak dolandırıcılık faaliyetlerinin belirlenmesine yardımcı olur.
  • Gerçek hayat örneği: Feedzai, işlem kalıplarını analiz etmek ve dolandırıcılık faaliyetlerini tespit etmek için LLM'leri kullanır.¹⁶

6. Sağlık ve tıp

• Tıbbi soru yanıtlama: LLM'ler, tıbbi soruları yanıtlayarak hasta triyajına yardımcı olabilir.
  • Gerçek hayat örneği: Google Research tarafından geliştirilen bir LLM olan Med-PaLM, okuyucuların hasta testlerinden elde edilen bulguları analiz etmelerine yardımcı olmak için tasarlanmıştır. Böylece okuyucu, hastalık, test veya tedavi için en uygun cevabı seçebilir.¹⁷
• İlaç araştırması: Farmasötik ve tıp alanındaki bilimsel literatürü analiz edin ve özetleyin.
  • Gerçek hayat örneği: AI destekli bir ilaç keşfi ve geliştirme şirketi olan BenevolentAI, bilimsel literatürü analiz etmek ve potansiyel ilaç adaylarını belirlemek için LLM'leri kullanır.¹⁸

7. Hukuk ve uyumluluk

• Sözleşme analizi: Hukuki belgeleri inceleyin ve analiz edin, temel maddeleri, potansiyel riskleri ve dikkat gerektiren alanları belirleyin.
  • Gerçek hayat örneği: Kira Systems, hukuki sözleşmelerden önemli bilgileri analiz etmek ve çıkarmak için LLM'leri kullanır.¹⁹
• Düzenleyici uyumluluk: İlgili hukuki metinleri analiz ederek ve özetleyerek düzenlemelere uyumun izlenmesini otomatikleştirin.
  • Gerçek hayat örneği: Compliance.ai, düzenleyici ortamı ilgili değişiklikler için izlemek ve bunları dahili politikalarınız, prosedürleriniz ve kontrollerinizle eşleştirmek için LLM'lerden yararlanır.²⁰
• Hukuki araştırma: Avukatların ve hukuk profesyonellerinin araştırma yapmalarına yardımcı olmak için içtihatları, yasaları ve hukuki görüşleri özetleyin.
  • Gerçek hayat örneği: Casetext’in CARA'sı, avukatların yüklediği belgelere dayalı olarak ilgili içtihatları ve hukuki emsalleri sağlamak için LLM'leri kullanır. Bazı uygulamalar şunlardır:
    • Olgularınız ve hukuki sorunlarınız üzerine tam isabetli davalar bulun
    • Belgelerinizi eksik davalar için kontrol edin
    • Karşı tarafın gözden kaçırdığı hukuk davalarını bulun

8. Eğitim ve öğretim

• Kişiselleştirilmiş özel ders: LLM'ler, öğrencilere adım adım açıklamalar ve özelleştirilmiş geri bildirimler sağlayarak AI eğitmenleri olarak görev yapar.
  • Gerçek hayat örneği: Khan Academy’nin Khanmigo'su, öğrencilerin matematik problemlerini çözmelerine, denemeler yazmalarına ve eleştirel düşünme becerilerini geliştirmelerine yardımcı olmak için GPT-4'ü kullanır.²¹
• Kurumsal eğitim ve oryantasyon: LLM'ler çalışanlar için eğitim içerikleri, sınavlar ve adaptif öğrenme yolları oluşturur.

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 hayat örneği: HiredScore, özgeçmişleri tarayarak ve karmaşık iş eşleşmelerini belirleyerek işe alımı geliştirmek için AI'dan yararlanır.²²
• Çalışan bağlılığı anketleri: LLM'ler açık uçlu anket yanıtlarını özetler ve çalışan duyarlılığına ilişkin içgörüler sağlar.

10. Perakende ve eTicaret

• Ürün önerileri: LLM'ler müşteri davranışlarını analiz eder ve kişiselleştirilmiş alışveriş önerileri oluşturur.
• Müşteri duyarlılık analizi: AI modelleri, trendleri belirlemek ve envanter ile pazarlama stratejilerini bilgilendirmek için müşteri yorumlarını işler.

SSS'ler

Bu benchmarkı 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 ve Benchmark}},
  year   = {2026},
  month  = jun,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-language-models-examples}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 22 Haziran 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Introducing GPT-5.2 | OpenAI

2.

Gemini 3.1 Pro — Google DeepMind

3.

Grok 4.1 | xAI

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

US 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 | 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

Tabnine

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

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

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

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da e-posta pazarlama ve satış videoları üzerine odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalışmıştır. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans 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