Sevgili Turkhacks okurları,
Yapay zekâ dünyasında artık yeni bir model çıktığında sadece “Ne kadar iyi cevap veriyor?” diye bakmıyoruz.
Çünkü 2026 yılında yapay zekâ modellerinin yarıştığı alanlar oldukça genişledi.
Kodlama, matematik, uzun metinleri anlama, görsel analiz, video ve ses işleme, bilgisayar kullanımı, bilimsel araştırma, yapay zekâ ajanları ve hatta gerçek dünyadaki yazılım görevlerini yerine getirme gibi birçok farklı alan artık performans yarışının parçası.
Üstelik yeni modeller arasındaki farklar da giderek küçülüyor.
Bir model kodlamada öne çıkarken başka bir model uzun bağlam konusunda daha başarılı olabiliyor. Bir başka model multimodal görevlerde, yani metin + görüntü + video + ses gibi farklı veri türlerini birlikte işleme konusunda avantaj sağlayabiliyor.
Bu nedenle yapay zekâ dünyasında artık tek bir soru sormak yeterli değil:
“En güçlü yapay zekâ modeli hangisi?”
Asıl soru giderek şuna dönüşüyor:
“Hangi model, hangi görevde ne kadar başarılı?”
Bir soru soruyorduk, cevap veriyordu.
Bugün ise modeller çok daha karmaşık görevleri yerine getirebiliyor.
Örneğin yeni nesil bir modelden;
Dolayısıyla performans artık sadece cevap kalitesiyle ölçülmüyor.
Modelin gerçek bir görevi ne kadar doğru, hızlı ve güvenilir tamamlayabildiği çok daha önemli hale geliyor.
OpenAI'nin yayımladığı benchmark sonuçlarında Astra; kodlama, akademik görevler, uzun bağlam, soyut akıl yürütme ve bilgisayar kullanımı gibi birçok alanda yüksek sonuçlar gösteriyor.
Örneğin OpenAI'nin kendi değerlendirmelerinde GPT-6 Astra, FrontierMath Tier 4 testinde %97,6, GPQA Diamond'da %96 ve ARC-AGI-3'te %99,9 sonuç bildiriyor.
Kodlama tarafında ise Terminal-Bench 4.0 sonucunu %57,9 olarak açıklıyor.
Burada önemli bir ayrıntı var:
Bu sonuçlar OpenAI'nin kendi değerlendirmeleri. Dolayısıyla farklı laboratuvarların benchmarkları ve gerçek kullanıcı deneyimleri de ayrıca dikkate alınmalı.
Ancak Astra'nın ortaya çıkışı bile sektörün nereye doğru ilerlediğini göstermesi açısından önemli.
Çünkü artık hedef yalnızca daha iyi sohbet etmek değil.
Daha karmaşık işleri gerçekleştirebilen modeller üretmek.
Eylül 2026 itibarıyla Claude Fable 5.1, bağımsız benchmark takiplerinden birinde üst sıralarda yer alıyor. BenchLM'nin 14 Eylül tarihli verisinde Fable 5.1, 84,62 puanla GPT-6 Astra'nın 84,17 puanının hemen üzerinde görünüyor. Ancak bu tür birleşik skorların kullanılan benchmark seçimine ve ağırlıklandırma yöntemine bağlı olduğunu unutmamak gerekiyor.
Başka bir benchmark derlemesi ise farklı sonuç veriyor ve GPT-6 Astra'yı genel sıralamada ilk sıraya koyuyor.
Bu iki sonuç bize çok önemli bir şey anlatıyor:
Yapay zekâ modellerini tek bir sıralamayla değerlendirmek artık oldukça zor.
Çünkü kullanılan test değiştiğinde sonuç da değişebiliyor.
Gemini 3.8 Flash'ın dikkat çeken taraflarından biri multimodal yetenekleri.
Model; metin, görüntü, ses, video ve PDF gibi farklı veri türleriyle çalışabilecek şekilde konumlandırılıyor.
Özellikle video tarafında modelin videonun tamamını aynı şekilde işlemek yerine ilgili bölümleri seçerek analiz edebilmesi dikkat çekiyor. Bu yaklaşım uzun videoların analizinde işlem maliyetini ve token kullanımını azaltmayı hedefliyor.
Bu durum bize başka bir yarış alanını gösteriyor:
Sadece daha akıllı model değil, aynı zamanda daha verimli model.
Çünkü milyonlarca kullanıcı tarafından kullanılan bir yapay zekâ sistemi için modelin ne kadar iyi olduğu kadar, bu performansın ne kadar hesaplama maliyetiyle elde edildiği de önemli.
DeepSeek, Eylül 2026'da V4.1-Flash modelini duyurdu.
Reuters'ın aktardığına göre yeni model daha hızlı çıkarım, daha yüksek throughput ve daha iyi ölçeklenebilirlik hedefleriyle geliştirildi.
DeepSeek'in yaklaşımında özellikle dikkat çeken noktalardan biri ise yalnızca modelin ham performansı değil.
Performans / maliyet oranı.
Çünkü bir model rakiplerinden biraz daha düşük benchmark sonucu alsa bile çok daha düşük maliyetle çalışabiliyorsa geliştiriciler ve şirketler için oldukça cazip hale gelebiliyor.
Bu nedenle AI yarışında artık yeni bir formül ortaya çıkıyor:
Performans + hız + maliyet + erişilebilirlik
Tencent'in Hy4 modeli de yeni nesil AI yarışının önemli örneklerinden biri.
Hy4 Preview, 770 milyar toplam parametre ve yaklaşık 49 milyar aktif parametreli Mixture-of-Experts mimarisiyle duyuruldu.
Model özellikle;
Bu tür modeller Çin'deki yapay zekâ ekosisteminin yalnızca “alternatif model” üretmediğini, giderek daha fazla farklı kullanım alanında rekabet etmeye çalıştığını gösteriyor.
Son dönemde Çin merkezli modellerin global kullanımının da yükseldiğine ilişkin veriler yayımlanıyor. AP'nin Eylül 2026 tarihli değerlendirmesinde DeepSeek, Z.ai, Moonshot AI ve Alibaba gibi Çinli şirketlerin güçlü modeller geliştirdiği ve ABD'li rakiplerle arasındaki farkı kapattığı aktarılıyor.
Eskiden model karşılaştırmalarında;
Şimdi ise tek başına yeterli değil.
Çünkü gerçek dünyada kullanıcı şunlara bakıyor:
Model ne kadar hızlı?
Ne kadar pahalı?
Ne kadar uzun bağlam işleyebiliyor?
Kodlama yapabiliyor mu?
Görsel anlayabiliyor mu?
Video analiz edebiliyor mu?
Araç kullanabiliyor mu?
Bilgisayarda işlem gerçekleştirebiliyor mu?
Bir görevi baştan sona tamamlayabiliyor mu?
İşte performans yarışının yeni boyutu burada ortaya çıkıyor.
Bir AI ajanı sadece cevap vermiyor.
Bir hedef alıyor ve bu hedefe ulaşmak için bir dizi işlem gerçekleştirebiliyor.
Örneğin:
Kullanıcı:
"Bu projedeki performans sorununu bul ve düzelt."
AI:
↓
Projeyi inceler
↓
Kodları analiz eder
↓
Sorunlu bölümü belirler
↓
Kod değişikliği yapar
↓
Testleri çalıştırır
↓
Hata varsa düzeltir
↓
Sonucu kullanıcıya bildirir
Bu yaklaşım, model performansının ölçülmesini de değiştiriyor.
Artık:
“Soruyu doğru cevapladı mı?”
yerine:
“Görevi başarıyla tamamladı mı?”
sorusu önem kazanıyor.
GPT-6 Astra'nın OpenAI tarafından açıklanan sonuçlarında Terminal-Bench 4.0'da %57,9, DeepSWE v1.1'de %74,1 ve FrontierCode 1.1 Main'de %53,3 sonuçları veriliyor.
Aynı tabloda Claude ailesinin bazı modelleri de oldukça yüksek sonuçlar gösteriyor. Örneğin Claude Opus 5, DeepSWE v1.1 testinde %73,7 seviyesinde.
Bu bize önemli bir gerçeği gösteriyor:
AI modelleri arasındaki rekabet artık yazılımcıların günlük işlerine doğrudan dokunuyor.
Kod yazmak, hata ayıklamak, repository analiz etmek ve test oluşturmak gibi görevler modellerin performans yarışının merkezine yerleşmiş durumda.
Büyük projelerde bu özellik oldukça önemli.
Düşünün ki yüzlerce dosyadan oluşan bir yazılım projeniz var.
AI'ın yalnızca birkaç bin token görmesiyle tüm projeyi anlayabilmesi mümkün değil.
Bu nedenle modeller giderek daha büyük bağlam pencerelerine sahip oluyor.
OpenAI'nin Astra için yayımladığı sonuçlarda MRCR v2 testinin 512K–1M token aralığında %96,3 sonuç bildiriliyor.
Ancak burada da yalnızca “1 milyon token destekliyor” demek yeterli değil.
Asıl soru:
Model bu uzun bağlamın içindeki doğru bilgiyi gerçekten bulabiliyor mu?
İşte benchmarklar bu nedenle önemli.
Ama her cevap için çok uzun süre bekliyorsanız veya kullanım maliyeti çok yüksekse pratikte tercih edilmeyebilir.
Özellikle şirketler için:
Model kalitesi / işlem maliyeti
dengesi oldukça önemli.
Bu yüzden Flash gibi daha hızlı ve maliyet odaklı modellerin ortaya çıkması tesadüf değil.
Kullanıcı her zaman en büyük modeli istemiyor.
Bazen istediği şey:
Bu da yapay zekâ sektöründe yeni bir rekabet alanı yaratıyor.
Kapalı modeller genellikle güçlü altyapı, özel eğitim verileri ve yüksek hesaplama kaynaklarıyla geliştiriliyor.
Açık ağırlıklı modeller ise geliştiricilere daha fazla kontrol sağlayabiliyor.
Örneğin şirketler modeli kendi altyapılarında çalıştırabilir, fine-tuning yapabilir veya özel uygulamalar geliştirebilir.
Çin merkezli modellerin önemli bir bölümünün açık ağırlık yaklaşımını kullanması da bu rekabeti farklı bir noktaya taşıyor.
Dolayısıyla gelecekte sadece:
“En güçlü model hangisi?”
sorusu değil,
“En güçlü modeli kim daha erişilebilir hale getirecek?”
sorusu da önemli olacak.
Bu tabloyu bir “birinci, ikinci, üçüncü” sıralaması olarak değerlendirmemek gerekiyor. Nitekim farklı bağımsız benchmark sistemlerinde GPT-6 Astra ve Claude Fable 5.1 farklı sonuçlarla öne çıkabiliyor.
Çünkü artık yarış sadece daha büyük model yapmak üzerine kurulu değil.
Şirketler aynı anda;
Üstelik rekabet artık yalnızca ABD merkezli şirketlerle sınırlı değil.
Çin'deki DeepSeek, Tencent, Z.ai, Alibaba ve Moonshot AI gibi şirketlerin hızlı gelişimi küresel rekabeti daha da artırıyor. AP'nin güncel değerlendirmesi de Çinli modellerin ABD'li rakiplerle arasındaki teknolojik farkı kapattığına dikkat çekiyor.
Güvenlik.
Daha güçlü bir model yalnızca daha iyi kod yazmıyor.
Aynı zamanda daha karmaşık bilgisayar görevlerini gerçekleştirebiliyor.
OpenAI, GPT-6 Astra'nın siber güvenlik yetenekleri açısından kendi Preparedness Framework'ünde “Critical” seviyesine ulaştığını açıklıyor ve bu nedenle modelin zararlı siber eylemler gerçekleştirmesini engellemek için ek güvenlik önlemleri uyguladığını belirtiyor.
Bu durum gelecekteki model yarışının yalnızca:
“Kim daha güçlü?”
sorusundan ibaret olmayacağını gösteriyor.
Yeni soru artık:
“Kim daha güçlü ve bunu daha güvenli şekilde kullanabiliyor?”
olacak.
Yapay zekâ modelleri artık sadece daha iyi cevap vermek için yarışmıyor.
Artık gerçek dünyadaki işleri daha iyi gerçekleştirmek için yarışıyor.
Kod yazmak.
Araştırma yapmak.
Dosya analiz etmek.
Bilgisayar kullanmak.
Görselleri ve videoları anlamak.
Uzun belgeler üzerinde çalışmak.
AI ajanlarını yönetmek.
Ve bunların tamamını daha hızlı ve daha düşük maliyetle yapmak.
Bu nedenle önümüzdeki dönemde model performansını yalnızca benchmark puanları üzerinden değerlendirmek giderek daha zor hale gelecek.
OpenAI GPT-6 Astra ile akıl yürütme, kodlama ve bilgisayar kullanımı tarafında çıtayı yükseltmeye çalışırken, Anthropic Claude ailesiyle güçlü bir rakip olarak yarışıyor. Google Gemini ile multimodal ve hızlı modeller üzerine ilerliyor. DeepSeek ve Tencent gibi Çinli şirketler ise güçlü ve maliyet odaklı alternatiflerle rekabeti daha da genişletiyor.
Fakat burada önemli bir ayrıntı var.
Artık tek bir benchmark bütün hikâyeyi anlatmıyor.
Bir model matematikte öne çıkabilir.
Bir başka model kodlamada daha başarılı olabilir.
Bir diğeri video analizinde avantaj sağlayabilir.
Başka bir model ise aynı işi çok daha düşük maliyetle gerçekleştirebilir.
Dolayısıyla yapay zekâ dünyasının geleceği muhtemelen tek bir “en güçlü model” yerine, farklı görevlerde uzmanlaşan ve aynı zamanda ajan olarak birlikte çalışabilen modellerin oluşturduğu büyük bir ekosistem olacak.
Ve rekabet sadece şirketler arasında yaşanmayacak.
Modeller, ajanlar, açık kaynak toplulukları, çip üreticileri ve geliştiriciler aynı büyük yarışın parçaları haline gelecek.
Kısacası yapay zekâ yarışında daha start çizgisinin çok başındayız.
Önümüzdeki dönemde asıl mücadele, daha akıllı model üretmekten çok daha akıllı, hızlı, ucuz, güvenli ve gerçek dünyada iş yapabilen yapay zekâ sistemleri geliştirmek üzerine kurulacak.
Bir dahaki makalemizde görüşene kadar mavi ekransız ve sorunsuz sistemlerle çalışmanız dileği ile.
Yapay zekâ dünyasında artık yeni bir model çıktığında sadece “Ne kadar iyi cevap veriyor?” diye bakmıyoruz.
Çünkü 2026 yılında yapay zekâ modellerinin yarıştığı alanlar oldukça genişledi.
Kodlama, matematik, uzun metinleri anlama, görsel analiz, video ve ses işleme, bilgisayar kullanımı, bilimsel araştırma, yapay zekâ ajanları ve hatta gerçek dünyadaki yazılım görevlerini yerine getirme gibi birçok farklı alan artık performans yarışının parçası.
Üstelik yeni modeller arasındaki farklar da giderek küçülüyor.
Bir model kodlamada öne çıkarken başka bir model uzun bağlam konusunda daha başarılı olabiliyor. Bir başka model multimodal görevlerde, yani metin + görüntü + video + ses gibi farklı veri türlerini birlikte işleme konusunda avantaj sağlayabiliyor.
Bu nedenle yapay zekâ dünyasında artık tek bir soru sormak yeterli değil:
“En güçlü yapay zekâ modeli hangisi?”
Asıl soru giderek şuna dönüşüyor:
“Hangi model, hangi görevde ne kadar başarılı?”
2026'da yapay zekâ performansı neden bu kadar önemli?
Birkaç yıl önce yapay zekâ modellerini çoğunlukla sohbet botu olarak değerlendiriyorduk.Bir soru soruyorduk, cevap veriyordu.
Bugün ise modeller çok daha karmaşık görevleri yerine getirebiliyor.
Örneğin yeni nesil bir modelden;
- bir yazılım projesini analiz etmesini,
- kod yazmasını,
- test oluşturmasını,
- hataları düzeltmesini,
- matematik problemi çözmesini,
- uzun bir dokümanı incelemesini,
- görüntüleri analiz etmesini,
- bilgisayar üzerinde işlem yapmasını,
- araştırma gerçekleştirmesini
Dolayısıyla performans artık sadece cevap kalitesiyle ölçülmüyor.
Modelin gerçek bir görevi ne kadar doğru, hızlı ve güvenilir tamamlayabildiği çok daha önemli hale geliyor.
GPT-6 Astra ile yarış yeni bir seviyeye çıktı
OpenAI'nin Eylül 2026'da duyurduğu GPT-6 Astra, yeni nesil modeller arasındaki rekabetin geldiği noktayı gösteren önemli örneklerden biri.OpenAI'nin yayımladığı benchmark sonuçlarında Astra; kodlama, akademik görevler, uzun bağlam, soyut akıl yürütme ve bilgisayar kullanımı gibi birçok alanda yüksek sonuçlar gösteriyor.
Örneğin OpenAI'nin kendi değerlendirmelerinde GPT-6 Astra, FrontierMath Tier 4 testinde %97,6, GPQA Diamond'da %96 ve ARC-AGI-3'te %99,9 sonuç bildiriyor.
Kodlama tarafında ise Terminal-Bench 4.0 sonucunu %57,9 olarak açıklıyor.
Burada önemli bir ayrıntı var:
Bu sonuçlar OpenAI'nin kendi değerlendirmeleri. Dolayısıyla farklı laboratuvarların benchmarkları ve gerçek kullanıcı deneyimleri de ayrıca dikkate alınmalı.
Ancak Astra'nın ortaya çıkışı bile sektörün nereye doğru ilerlediğini göstermesi açısından önemli.
Çünkü artık hedef yalnızca daha iyi sohbet etmek değil.
Daha karmaşık işleri gerçekleştirebilen modeller üretmek.
Claude Fable 5.1 rekabeti daha da kızıştırıyor
Anthropic tarafında ise Claude ailesinin yeni nesil modelleri dikkat çekiyor.Eylül 2026 itibarıyla Claude Fable 5.1, bağımsız benchmark takiplerinden birinde üst sıralarda yer alıyor. BenchLM'nin 14 Eylül tarihli verisinde Fable 5.1, 84,62 puanla GPT-6 Astra'nın 84,17 puanının hemen üzerinde görünüyor. Ancak bu tür birleşik skorların kullanılan benchmark seçimine ve ağırlıklandırma yöntemine bağlı olduğunu unutmamak gerekiyor.
Başka bir benchmark derlemesi ise farklı sonuç veriyor ve GPT-6 Astra'yı genel sıralamada ilk sıraya koyuyor.
Bu iki sonuç bize çok önemli bir şey anlatıyor:
Yapay zekâ modellerini tek bir sıralamayla değerlendirmek artık oldukça zor.
Çünkü kullanılan test değiştiğinde sonuç da değişebiliyor.
Gemini 3.8 Flash farklı bir avantaj peşinde
Google'ın Gemini ailesi de yarışın önemli oyuncularından.Gemini 3.8 Flash'ın dikkat çeken taraflarından biri multimodal yetenekleri.
Model; metin, görüntü, ses, video ve PDF gibi farklı veri türleriyle çalışabilecek şekilde konumlandırılıyor.
Özellikle video tarafında modelin videonun tamamını aynı şekilde işlemek yerine ilgili bölümleri seçerek analiz edebilmesi dikkat çekiyor. Bu yaklaşım uzun videoların analizinde işlem maliyetini ve token kullanımını azaltmayı hedefliyor.
Bu durum bize başka bir yarış alanını gösteriyor:
Sadece daha akıllı model değil, aynı zamanda daha verimli model.
Çünkü milyonlarca kullanıcı tarafından kullanılan bir yapay zekâ sistemi için modelin ne kadar iyi olduğu kadar, bu performansın ne kadar hesaplama maliyetiyle elde edildiği de önemli.
DeepSeek yeniden sahnede
Çin merkezli DeepSeek de yapay zekâ yarışının önemli oyuncularından biri olmaya devam ediyor.DeepSeek, Eylül 2026'da V4.1-Flash modelini duyurdu.
Reuters'ın aktardığına göre yeni model daha hızlı çıkarım, daha yüksek throughput ve daha iyi ölçeklenebilirlik hedefleriyle geliştirildi.
DeepSeek'in yaklaşımında özellikle dikkat çeken noktalardan biri ise yalnızca modelin ham performansı değil.
Performans / maliyet oranı.
Çünkü bir model rakiplerinden biraz daha düşük benchmark sonucu alsa bile çok daha düşük maliyetle çalışabiliyorsa geliştiriciler ve şirketler için oldukça cazip hale gelebiliyor.
Bu nedenle AI yarışında artık yeni bir formül ortaya çıkıyor:
Performans + hız + maliyet + erişilebilirlik
Tencent Hy4 ve Çin'deki rekabet
Çin tarafındaki yarış yalnızca DeepSeek ile sınırlı değil.Tencent'in Hy4 modeli de yeni nesil AI yarışının önemli örneklerinden biri.
Hy4 Preview, 770 milyar toplam parametre ve yaklaşık 49 milyar aktif parametreli Mixture-of-Experts mimarisiyle duyuruldu.
Model özellikle;
- yazılım geliştirme,
- akademik araştırma,
- finansal analiz,
- uzun bağlamlı görevler
Bu tür modeller Çin'deki yapay zekâ ekosisteminin yalnızca “alternatif model” üretmediğini, giderek daha fazla farklı kullanım alanında rekabet etmeye çalıştığını gösteriyor.
Son dönemde Çin merkezli modellerin global kullanımının da yükseldiğine ilişkin veriler yayımlanıyor. AP'nin Eylül 2026 tarihli değerlendirmesinde DeepSeek, Z.ai, Moonshot AI ve Alibaba gibi Çinli şirketlerin güçlü modeller geliştirdiği ve ABD'li rakiplerle arasındaki farkı kapattığı aktarılıyor.
Artık sadece benchmark savaşı yaşanmıyor
Burada çok önemli bir değişiklik var.Eskiden model karşılaştırmalarında;
demek oldukça önemliydi.
Şimdi ise tek başına yeterli değil.
Çünkü gerçek dünyada kullanıcı şunlara bakıyor:
Model ne kadar hızlı?
Ne kadar pahalı?
Ne kadar uzun bağlam işleyebiliyor?
Kodlama yapabiliyor mu?
Görsel anlayabiliyor mu?
Video analiz edebiliyor mu?
Araç kullanabiliyor mu?
Bilgisayarda işlem gerçekleştirebiliyor mu?
Bir görevi baştan sona tamamlayabiliyor mu?
İşte performans yarışının yeni boyutu burada ortaya çıkıyor.
AI ajanları performans ölçümünü değiştiriyor
Yeni nesil modellerin en önemli özelliklerinden biri de agentic AI, yani yapay zekâ ajanları.Bir AI ajanı sadece cevap vermiyor.
Bir hedef alıyor ve bu hedefe ulaşmak için bir dizi işlem gerçekleştirebiliyor.
Örneğin:
Kullanıcı:
"Bu projedeki performans sorununu bul ve düzelt."
AI:
↓
Projeyi inceler
↓
Kodları analiz eder
↓
Sorunlu bölümü belirler
↓
Kod değişikliği yapar
↓
Testleri çalıştırır
↓
Hata varsa düzeltir
↓
Sonucu kullanıcıya bildirir
Bu yaklaşım, model performansının ölçülmesini de değiştiriyor.
Artık:
“Soruyu doğru cevapladı mı?”
yerine:
“Görevi başarıyla tamamladı mı?”
sorusu önem kazanıyor.
Kodlama modeller arasındaki büyük savaş alanlarından biri
Yazılım geliştirme tarafında rekabet özellikle dikkat çekici.GPT-6 Astra'nın OpenAI tarafından açıklanan sonuçlarında Terminal-Bench 4.0'da %57,9, DeepSWE v1.1'de %74,1 ve FrontierCode 1.1 Main'de %53,3 sonuçları veriliyor.
Aynı tabloda Claude ailesinin bazı modelleri de oldukça yüksek sonuçlar gösteriyor. Örneğin Claude Opus 5, DeepSWE v1.1 testinde %73,7 seviyesinde.
Bu bize önemli bir gerçeği gösteriyor:
AI modelleri arasındaki rekabet artık yazılımcıların günlük işlerine doğrudan dokunuyor.
Kod yazmak, hata ayıklamak, repository analiz etmek ve test oluşturmak gibi görevler modellerin performans yarışının merkezine yerleşmiş durumda.
Uzun bağlam savaşı
Bir başka büyük rekabet alanı ise context window, yani modelin tek seferde işleyebildiği bağlam miktarı.Büyük projelerde bu özellik oldukça önemli.
Düşünün ki yüzlerce dosyadan oluşan bir yazılım projeniz var.
AI'ın yalnızca birkaç bin token görmesiyle tüm projeyi anlayabilmesi mümkün değil.
Bu nedenle modeller giderek daha büyük bağlam pencerelerine sahip oluyor.
OpenAI'nin Astra için yayımladığı sonuçlarda MRCR v2 testinin 512K–1M token aralığında %96,3 sonuç bildiriliyor.
Ancak burada da yalnızca “1 milyon token destekliyor” demek yeterli değil.
Asıl soru:
Model bu uzun bağlamın içindeki doğru bilgiyi gerçekten bulabiliyor mu?
İşte benchmarklar bu nedenle önemli.
Hız ve maliyet de artık performansın parçası
Bir model inanılmaz derecede güçlü olabilir.Ama her cevap için çok uzun süre bekliyorsanız veya kullanım maliyeti çok yüksekse pratikte tercih edilmeyebilir.
Özellikle şirketler için:
Model kalitesi / işlem maliyeti
dengesi oldukça önemli.
Bu yüzden Flash gibi daha hızlı ve maliyet odaklı modellerin ortaya çıkması tesadüf değil.
Kullanıcı her zaman en büyük modeli istemiyor.
Bazen istediği şey:
oluyor.
Bu da yapay zekâ sektöründe yeni bir rekabet alanı yaratıyor.
Açık kaynak ve kapalı modeller arasındaki yarış
Yapay zekâ yarışının başka bir boyutu da açık ağırlıklı ve kapalı modeller arasındaki rekabet.Kapalı modeller genellikle güçlü altyapı, özel eğitim verileri ve yüksek hesaplama kaynaklarıyla geliştiriliyor.
Açık ağırlıklı modeller ise geliştiricilere daha fazla kontrol sağlayabiliyor.
Örneğin şirketler modeli kendi altyapılarında çalıştırabilir, fine-tuning yapabilir veya özel uygulamalar geliştirebilir.
Çin merkezli modellerin önemli bir bölümünün açık ağırlık yaklaşımını kullanması da bu rekabeti farklı bir noktaya taşıyor.
Dolayısıyla gelecekte sadece:
“En güçlü model hangisi?”
sorusu değil,
“En güçlü modeli kim daha erişilebilir hale getirecek?”
sorusu da önemli olacak.
Yapay zekâ modellerinin performans tablosu
Aşağıdaki tablo, 2026 Eylül dönemindeki öne çıkan modelleri farklı güçlü yönleri üzerinden genel olarak karşılaştırmak için hazırlanmıştır. Bu bir genel sıralama değildir; çünkü farklı benchmarklar farklı sonuçlar verebiliyor.
Bu tabloyu bir “birinci, ikinci, üçüncü” sıralaması olarak değerlendirmemek gerekiyor. Nitekim farklı bağımsız benchmark sistemlerinde GPT-6 Astra ve Claude Fable 5.1 farklı sonuçlarla öne çıkabiliyor.
Peki performans yarışının sonu var mı?
Muhtemelen yakın zamanda yok.Çünkü artık yarış sadece daha büyük model yapmak üzerine kurulu değil.
Şirketler aynı anda;
- daha iyi reasoning,
- daha iyi coding,
- daha büyük context,
- daha iyi multimodal yetenek,
- daha hızlı inference,
- daha düşük maliyet,
- daha iyi AI agent yetenekleri,
- daha güvenli çalışma
Üstelik rekabet artık yalnızca ABD merkezli şirketlerle sınırlı değil.
Çin'deki DeepSeek, Tencent, Z.ai, Alibaba ve Moonshot AI gibi şirketlerin hızlı gelişimi küresel rekabeti daha da artırıyor. AP'nin güncel değerlendirmesi de Çinli modellerin ABD'li rakiplerle arasındaki teknolojik farkı kapattığına dikkat çekiyor.
Performans artarken güvenlik konusu da büyüyor
Model performansı yükseldikçe başka bir konu da önem kazanıyor:Güvenlik.
Daha güçlü bir model yalnızca daha iyi kod yazmıyor.
Aynı zamanda daha karmaşık bilgisayar görevlerini gerçekleştirebiliyor.
OpenAI, GPT-6 Astra'nın siber güvenlik yetenekleri açısından kendi Preparedness Framework'ünde “Critical” seviyesine ulaştığını açıklıyor ve bu nedenle modelin zararlı siber eylemler gerçekleştirmesini engellemek için ek güvenlik önlemleri uyguladığını belirtiyor.
Bu durum gelecekteki model yarışının yalnızca:
“Kim daha güçlü?”
sorusundan ibaret olmayacağını gösteriyor.
Yeni soru artık:
“Kim daha güçlü ve bunu daha güvenli şekilde kullanabiliyor?”
olacak.
2026'daki AI yarışının en büyük değişimi
Bence 2026 yılında yaşanan en önemli değişim şu:Yapay zekâ modelleri artık sadece daha iyi cevap vermek için yarışmıyor.
Artık gerçek dünyadaki işleri daha iyi gerçekleştirmek için yarışıyor.
Kod yazmak.
Araştırma yapmak.
Dosya analiz etmek.
Bilgisayar kullanmak.
Görselleri ve videoları anlamak.
Uzun belgeler üzerinde çalışmak.
AI ajanlarını yönetmek.
Ve bunların tamamını daha hızlı ve daha düşük maliyetle yapmak.
Bu nedenle önümüzdeki dönemde model performansını yalnızca benchmark puanları üzerinden değerlendirmek giderek daha zor hale gelecek.
Sevgili Turkhacks okurları, Yapay zekâ yarışında tek bir kazanan olmayabilir
Yeni nesil yapay zekâ modellerinde performans yarışı gerçekten kızışmış durumda.OpenAI GPT-6 Astra ile akıl yürütme, kodlama ve bilgisayar kullanımı tarafında çıtayı yükseltmeye çalışırken, Anthropic Claude ailesiyle güçlü bir rakip olarak yarışıyor. Google Gemini ile multimodal ve hızlı modeller üzerine ilerliyor. DeepSeek ve Tencent gibi Çinli şirketler ise güçlü ve maliyet odaklı alternatiflerle rekabeti daha da genişletiyor.
Fakat burada önemli bir ayrıntı var.
Artık tek bir benchmark bütün hikâyeyi anlatmıyor.
Bir model matematikte öne çıkabilir.
Bir başka model kodlamada daha başarılı olabilir.
Bir diğeri video analizinde avantaj sağlayabilir.
Başka bir model ise aynı işi çok daha düşük maliyetle gerçekleştirebilir.
Dolayısıyla yapay zekâ dünyasının geleceği muhtemelen tek bir “en güçlü model” yerine, farklı görevlerde uzmanlaşan ve aynı zamanda ajan olarak birlikte çalışabilen modellerin oluşturduğu büyük bir ekosistem olacak.
Ve rekabet sadece şirketler arasında yaşanmayacak.
Modeller, ajanlar, açık kaynak toplulukları, çip üreticileri ve geliştiriciler aynı büyük yarışın parçaları haline gelecek.
Kısacası yapay zekâ yarışında daha start çizgisinin çok başındayız.
Önümüzdeki dönemde asıl mücadele, daha akıllı model üretmekten çok daha akıllı, hızlı, ucuz, güvenli ve gerçek dünyada iş yapabilen yapay zekâ sistemleri geliştirmek üzerine kurulacak.
Bir dahaki makalemizde görüşene kadar mavi ekransız ve sorunsuz sistemlerle çalışmanız dileği ile.
