Son zamanlarda OpenAI’nin duyurduğu o3 ve o4-mini modelleri beni gerçekten heyecanlandırdı. Sadece birer dil modeli olmaktan çok öteye geçerek, artık neredeyse birer dijital asistan ya da “yapay zekâ ajanı” gibi davranabiliyorlar. Bu modellerin ne kadar güçlü olduğunu anlayınca, eski GPT-4 döneminin ne kadar sınırlı kaldığını fark ettim. Gerçekten de teknoloji büyük bir sıçrama yapmış durumda. Bu yazıda seninle bu yeni modellerin ilk göze çarpan özelliklerinden bahsetmek istiyorum. Eğer yapay zekâ dünyasına biraz meraklıysan, neler yapabildiğini duyduğunda senin de aklın uçabilir. Daha fazlası için elbette ana sayfadaki içerikler de faydalı olabilir.
Yeni Nesil YZ Ne Demek?
o3 ve o4-mini modelleri, metin üretiminin çok ötesine geçti. Artık yalnızca sorulara yanıt veren bir araç değil, aktif görevleri kendi başına organize edebilen, stratejik kararlar alabilen bir sistemden söz ediyoruz. Özellikle “agentic AI” yani ajan temelli yapay zekâ özellikleri beni oldukça etkiledi. Buna göre yapay zekâ artık sadece pasif bir cevaplayıcı değil, aynı zamanda adım adım çözüm stratejisi oluşturabilen bir yardımcı haline gelmiş durumda.
Mesela şöyle düşün: Bir yazılım projesi üzerinde çalışıyorsun ve bir kod bloğunda hata var. O3 ya da o4-mini’ye bu kodu veriyorsun, o da önce hatayı buluyor, sonra çözümünü planlıyor ve senin adına uygun kodu üretiyor. Bununla da kalmıyor; gerektiğinde web’de araştırma yapıp eksik verileri tamamlayabiliyor veya Python ile hesaplamalar yaparak doğrulama süreçlerini kendi içinde tamamlayabiliyor.
Kodlama ve Programlama Gücü
Yapay zekânın artık geliştirici yardımcısı gibi çalıştığından bahsetmişken, kodlama kabiliyetlerinden biraz daha derinlemesine bahsetmeliyim. OpenAI’nin yayımladığı verilere göre, SWE-bench Verified benchmark testinde o3 modeli %69,1 başarı oranına ulaşırken, o4-mini modeli bu alanda %68,1’lik bir oran yakalamış. Bu oranlar, birçok orta seviye yazılımcıdan bile daha yüksek olabilir.
Ben kendi projelerimde GPT tabanlı modelleri ara sıra kullanıyordum ama şunu rahatlıkla söyleyebilirim: Bu yeni modellerle birlikte artık sadece yardım almakla kalmıyor, neredeyse tüm süreci onlara bırakabiliyorsun. Özellikle sürekli küçük düzeltmelerle uğraşırken veya verimsiz kodları yeniden yapılandırırken çok zaman kazandırıyorlar. Üstelik sürekli kullanımda, senin yazım tarzına ve tercihlerine uyum sağlayarak daha da isabetli şekilde öneriler getiriyorlar.
Gelişmiş Matematik Yeteneği
Bu kısmı görünce açıkçası biraz şaşırdım. 2025 Amerikan Matematik Olimpiyatı (AIME) test sonuçlarına göre, o3 modeli %88,9 doğruluk oranına ulaşmış. O4-mini ise %92,7 gibi inanılmaz bir başarıya sahip olmuş. Bu başarının anlamı, artık sıradan hesaplamaların çok ötesinde karmaşık matematiksel problemleri bile çözebilen sistemlerle karşı karşıya olduğumuz. Benim gibi finansal modellere veya bilimsel analizlere kafa yoran biri için inanılmaz faydalı bir gelişme.
Sen de kendi alanında analitik hesaplamalara ihtiyaç duyuyorsan, o3 veya o4-mini sayesinde özellikle zaman alan denklemler ya da istatistik işlemleri konusunda ciddi bir verimlilik artışı elde edebilirsin. Gerçek zamanlı olarak Python ile entegrasyon içinde çalışması da cabası.
Bilimsel Araştırma Kabiliyeti
Akıllı bir yapay zekânın bilimsel sorulara yanıt vermesi elbette önemli, ama bunları doktora düzeyindeki testlerde başarılı şekilde yapması çok daha dikkat çekici. GPQA Diamond benchmark’ı, bilimsel bilgiye dayalı oldukça zorlu sorulardan oluşan bir test. Bu testte o3 modeli %83,3, o4-mini modeli ise %81,4 doğruluk oranıyla dikkatleri üzerine çekmiş.
Bu ne demek biliyor musun? Artık akademik çalışmalarda ya da bilim temelli projelerde yapay zekâdan gerçekten sağlam destek alabileceğiz. Özellikle kaynaklara ulaşım, veri analizleri ve hipotez oluşturma gibi konularda bu modeller akademisyenlerin ve araştırmacıların işini büyük ölçüde kolaylaştıracak gibi görünüyor.
Kendi Kendini Denetleyen YZ
Bence en heyecan verici özelliklerden biri o3 ve o4-mini’nin yanıtlarının doğruluğunu kendi içinde sorgulayabilmesi. Evet, yanlış okumadın. Bu modeller artık “self-fact checking” yani kendi verdiği bilginin geçerli olup olmadığını kontrol etme yeteneğine sahip. Bu özellik sayesinde yapay zekânın daha güvenilir hale geldiğini net bir şekilde hissediyorsun.
Şöyle düşün: Sana belirli bir konuda bilgi verdiğinde, bu bilginin gerçekten doğruluğunu kontrol etmiş bir sistemle karşı karşıyasın. Bu tür bir özellik, özellikle kritik bilgilerle çalışan meslekler için devrimsel sayılır. Yanlış bilgi verme oranlarını azaltması, güvenli ve etkili kullanımın önünü açıyor. Açıkçası, bu gelişmeyle birlikte benim için bu modeller, artık bir ‘deneysel teknoloji’ olmaktan çıkıp, gerçek hayatta uygulama alanı olan araçlara dönüştü.
Kullanıcıya Özel Yanıtlar
Her şey bir yana, bu modellerle ilgili en hoşuma giden detaylardan biri, seninle ilgili bilgileri hafızasında tutabilmesi. Bu özellik sayesinde o3 ve o4-mini, daha önceki konuşmalarını hatırlayabiliyor ve zamanla seninle daha doğal, bağlama uygun iletişim kurmaya başlıyor. Yani her seferinde baştan tekrar anlatmana gerek kalmıyor.
Bu kişiselleşme, yapay zekâ ile kurduğun diyaloğu neredeyse bir insanla konuşur gibi doğal hale getiriyor. Sence de bu, teknolojinin geldiği nokta açısından bayağı etkileyici değil mi?
Devamı Geliyor
Daha yazacak çok şey var ama şimdilik burada bırakayım. İkinci kısımda bu modellerin ne gibi uygulama alanlarında kullanıldığını, çok adımlı problem çözme becerilerini ve web erişimi gibi özelliklerini daha detaylı ele alacağım. Orası da en az bu kadar heyecan verici, haberin olsun.
Çok Adımlı Ajan Yeteneği
İşte beni en çok etkileyen konulardan biri burası oldu: o3 ve o4-mini artık sadece bilgi veren bir sistem olmaktan çıkıp, çok adımlı işleri planlayıp yürütebilen birer “akıllı asistan” haline gelmiş durumda. Basit bir istatistik grafiği mi çizilececek? Web’den veri mi toplanacak? Kod yazılıp sonuçlar test mi edilecek? Bunların hepsini arka arkaya organize edebiliyorlar ve bunu yaparken stratejik kararlar da alıyorlar.
Geçenlerde deneme amaçlı küçük bir proje verdim: “Bana veri seti oluştur, web’den eksik verileri tamamla, analiz et, Python’la görselleştir ve PDF raporu haline getir.” Yani neredeyse bir haftalık işi tek bir modelle birkaç saatte tamamladım. Tabii hâlâ tüm süreci gözlemlemek gerekiyor ama ana hatlarıyla görev paylaşımı yapmaları oldukça efektif.
Web’den Bilgi Toplama
O3 ve o4-mini modelleri artık çevrimdışı verilerle sınırlı değil; aktif şekilde web taraması yapabiliyorlar. Yani güncellenmeyen bir bilgiye takılıp kalmazlar; bunun yerine gerçekten en güncel veriye ulaşabiliyorlar. Özellikle iş dünyasında trend analizi, haber kontrolü ya da hızlı pazar araştırmaları gibi alanlarda büyük avantaj sağlıyor bu özellik.
Diyeceksin ki bunun nesi yeni? Haklısın, bazı eski modellerde de web browsing özelliği vardı ama buradaki fark çok büyük: O3 ve o4-mini, bilgiyi nereden, ne zaman ve hangi araçla alacaklarına kendileri karar veriyor. Yani senin açından artık her şeyi adım adım yazmaya gerek kalmıyor.
Görüntü ve Dosya Okuma
Sadece metinle sınırlı olmayan bir yapay zekâ düşün. O3 ve o4-mini modelleri artık PDF, tablo, resim ve ekran görüntüsü gibi çoklu formatları analiz edebiliyor. Geçtiğimiz hafta bana gelen bir Excel tablosunda hesaplama hataları vardı. Dosyayı yükledim, sadece birkaç saniye içinde hatalı hücreleri işaretledi ve doğru formül yapısını önerdi. Zamanında bunu elle yapmak saatlerimi alıyordu.
Dahası, bir arkadaşım deneysel olarak o3’e bir diyagram görseli verdi. Model hem şekli tanımladı hem de bağlantıları okuyup neyi temsil ettiğini açıklamaya çalıştı. Tabii her zaman yüzde yüz doğru değil ama genel çizgiyi yakalayabiliyor. İşin ilginç yanı, kimi zaman görsel analize metin ya da Python aracıyla müdahale edebiliyor olması.
Çok Amaçlı Araç Kullanımı
“Araç” kelimesi burada biraz teknik kalıyor ama aslında kastettiğim şey şu: Bu modeller birden fazla uzmanlık gerektiren konuda farklı tool’ları aynı anda ya da sırayla kullanarak görevleri çözüyor. Mesela önce Python’la hesaplama yapıyor, ardından web’den eksik parametreleri alıyor, bir tablo oluşturuyor ve sonunda sonucu doğal dilde açıklıyor.
Bu disiplinler arası yaklaşım özellikle veri bilimi, yazılım geliştirme ve dijital içerik üretimi gibi alanlarda çok büyük bir fark yaratıyor. Bu arada WebGPT deneyiminden bu yana geçen gelişimleri görmek istersen OpenAI sayfasına göz atmanı öneririm – oldukça doyurucu bilgiler içeriyor.
Yeni Nesil Kullanım Alanları
Peki bu gelişmeler nerelerde kullanılabilir? Açık söyleyeyim, artık yapay zekâyı sadece bir araç gibi değil, bir ekip arkadaşı gibi değerlendirmek mümkün. Özellikle şu alanlarda potansiyeli çok yüksek:
- İş analitikleri: Veri okuma, özet çıkarma, tahmin yapma
- İçerik üretimi: Metin + görsel + ses analizi yaparak içerik önerisi sunma
- Eğitim: Öğrenciye göre kişiselleştirilmiş öğretim stratejileri üretme
- Ar-Ge: Bilimsel kaynak taramaları, deney planlaması ve sonuç analizi
- Yazılım geliştirme: Sadece kod değil, tüm proje koordinasyonu
Yani “biraz asistanlık yapıyor” diyerek geçemeyiz. Artık gerçek anlamda iş süreçlerini dönüştürebilecek bir noktaya gelmişler.
Dikkat Edilmesi Gerekenler
Tabii bu kadar yetenekli diye her şeyi ona bırakmak doğru mu? Elbette her yapay zekâ destekli sistem gibi, o3 ve o4-mini de bazı sınırlarla karşı karşıya. Yanıltıcı bilgiler alma riski hâlâ tamamen ortadan kalkmış değil. Doğruluk oranları yüksek ama mutlak değil. O yüzden kritik kararları almadan önce çıktıyı sorgulamak hâlâ önemli.
Öte yandan, bu modellerin kendi verilerini “denetlemesi” bence güven inşa etmek açısından çok önemli bir adım. Özellikle bilgi tabanlı mesleklerde – örneğin hukuk, akademi ya da sağlık – bu tür iç kontrol mekanizmaları işleri başka bir boyuta taşıyor. Ama yine de nihai karar senin analizine bağlı olmalı.
Son Söz
Özetle, o3 ve o4-mini beni gerçekten şaşırttı. Sadece yazı yazan chatbot’lardan böyle çok yönlü, araç kullanan, strateji kurabilen sistemlere geçiş yaşadığımızı hissediyorum. Bu sıçrama sadece teknik değil; aynı zamanda yapay zekâya yaklaşımımızı da değiştiriyor. Artık ona ne sorabilirim değil, onunla hangi işi çözebilirim diye düşünmeye başladım.
