16 Nisan 2025 tarihinde OpenAI, ChatGPT kullanıcılarını heyecanlandıran önemli bir güncelleme duyurdu: yepyeni iki model, o3 ve o4-mini! Bu modeller yalnızca yapay zekânın gücünü artırmakla kalmadı, aynı zamanda gündelik kullanımda daha işlevsel hale gelmesini de sağladı. Şirketin “şimdiye kadar geliştirdiğimiz en gelişmiş motorlar” diyerek tanımladığı bu modellerden özellikle o3 modeli, zekâ seviyesi ve mantıksal akıl yürütme becerileriyle dikkat çekiyor. Eğer sen de daha önceki modellerin sınırlarını hissettiysen ya da “ChatGPT daha fazlasını yapmalı” diye düşündüysen, bu yazı tam sana göre. Daha önce OpenAI tarafından çıkarılanGPT-4 Turbo oldukça ses getirmişti. O zaman ana sayfamıza bir göz atarak önceki modellerle bu yeni nesil lansman arasındaki farkları da karşılaştırabilirsin. Şimdi yeni modellerin detaylarına göz atalım.
O3 modeli nedir?
O3, şu ana kadar geliştirilmiş en yetkin akıl yürütme sistemlerinden biri olarak tanıtıldı. OpenAI’ın ifadesiyle bu model, önceki tüm yapay zekâ motorlarını geride bırakan bir ileri zeka deneyimi sunuyor. Özellikle kodlama, matematik, bilimsel analiz ve görsel algılamada ileri düzey performans sergiliyor. Gerçekten öyle mi? Rakamlar bunu doğruluyor gibi görünüyor.
Örneğin, o3 modeli karmaşık görevlerde hata yapma olasılığı olarak seleflerine kıyasla %20 daha düşük bir orana sahip. Bu oldukça ciddi bir fark. Düzenli olarak GPT kullanan biriysen, bu oranlar senin için de oldukça anlamlı olabilir çünkü çoğu zaman bu küçük farklar karar kalitesinde ciddi değişimlere yol açar. Özellikle hassas bilgiler veya teknik analizler gerektiren teklifler hazırlarken bunu fark etmek kolay.
Üstün akıl yürütme ve kıyaslamalar
O3’ün öne çıkan diğer bir özelliği de, bilgisayar bilimleri yarışmalarında ve akademik ölçütlerde sağladığı başarısı. Codeforces kodlama platformunda test edildiğinde yüksek başarı oranları sağlamış durumda. Keza SWE-bench (Yazılım mühendisliği karşılaştırma seti) ve çok disiplinli MMMU veri setinde de çıtayı yükseltmiş görünüyor.
O3’ün başarısını destekleyen alanlardan biri de yaratıcı fikir üretme konuları. Kullanıcılar, bu model ile beyin fırtınası yaparken veya yeni projeler üretirken çok daha yaratıcı ve uygulanabilir fikirler alabiliyor. Ben şahsen bu modeli kullanarak birkaç teknik içerik fikri oluşturdum ve gerçekten etkileyici çıktı aldı. Özellikle biyoloji ve mühendislik gibi teknik disiplinlerde sunduğu eleştirel bakış açısı ve hipotez oluşturabilme yeteneği ile bilimsel araştırmalarda da kullanılabilecek düzeyde.
Veri görselleri ve analiz gücü
Ek bir artı da şu: O3 yalnızca yazılı verilerle değil, aynı zamanda görsel içeriklerle de etkili şekilde çalışabiliyor. Diyelim ki karmaşık bir grafik analizi yapıyorsun — O3 bunu yalnızca görüntü olarak değil, verisel bir bütünlük içinde değerlendirip yorumluyor. Bu kabiliyet, özellikle mühendislikte grafik yorumlama, finansal analizlerde hisse senedi tabloları çözümleme veya biyomedikal görüntülerin daha iyi anlaşılması gibi alanlarda büyük katkı sağlayabilir.
O3’ün performansı nerelerde fark yaratıyor?
- Kodlama: Hatalı sentez sayısında ciddi azalmalar.
- Matematik: Karmaşık denklemler ve mantık akışlarında daha doğru sonuçlar.
- Bilimsel analiz: Terminoloji ve hipotez oluşturma gibi noktalarda yüksek başarı.
- İş ve danışmanlık: Stratejik karar önerileri ve senaryo tahminlemesi.
- Görsel algılama: Grafik ve tablo yorumlama kabiliyeti.
Tüm bu alanlara baktığında, O3’ün yalnızca bir sohbet robotu olmadığını, aslında oldukça gelişmiş bir yapay zekâ destekli asistan haline geldiğini görüyorsun. Ve bu sadece başlangıç. İkinci model olan o4-mini de farklı özellikleriyle dikkat çekiyor, ancak o kısmı yazının ikinci bölümünde detaylarıyla ele alacağım. Orada özellikle maliyet/performans dengesine odaklanacağız.
O4-mini ile tanış
Bir önceki bölümde O3 modelinin ne kadar güçlü olduğunu anlatmıştım. Şimdi ise o4-mini’den bahsetmenin zamanı geldi. Bu model, O3 kadar “kasa gücü” sunmasa da, başka alanlarda gerçekten parlak bir performans vaat ediyor. Özellikle pratiklik, hız ve maliyet odaklı bir senaryo düşünüyorsan, senin için harika bir seçenek olabilir.
Hızlı ama eksiksiz mi?
İlk dikkat çeken nokta hızı. O4-mini inanılmaz derecede hızlı yanıt veriyor, bazı testlerde neredeyse tepki süresi olarak insan seviyesine yakın sonuçlar görülmüş. Üstelik bunu O3 gibi karmaşık işlem süreçlerine girmeden yapıyor. Kısaca anlatmak gerekirse: işlem yükü hafif, ama zekâdan da taviz vermiyor.
Merak ediyorsan, model 200.000 token’lık bir bağlam penceresi kullanıyor — yani, geçmiş konuşmaları detaylı şekilde hatırlayabiliyor ve seninle anlamlı bir bağ kurabiliyor. Verdiği yanıtların 100.000 token uzunluğuna kadar çıkabilmesi de, onu kapsamlı yanıtlar sunmada daha işlevsel hale getiriyor.
Bu, özellikle uzun metin yazma, veriye dayalı analizler yapma ya da teknik açıklamalar sunma gibi işlerde büyük avantaj sağlıyor. Düşünsene: bir ekonomik analiz istiyorsun ve model buna hem hızlı yanıt veriyor hem de mantıklı bir akıl yürütme kurguluyor.
O4-mini’nin cebini düşünen yönü
Yapay zekâ desteği sunan uygulamaların çoğu zaman can sıkıcı bir maliyet yükü olabiliyor. Fakat burası gerçekten güzel düşünülmüş: o4-mini, O3’e kıyasla yaklaşık 10 kat daha az maliyetle çalışıyor. Giriş token başına sadece $1.10, çıkış başına ise $4.40 gibi rekabetçi bir fiyatlandırma sunulmuş. Bu durum, çok sık yapay zekâ kullanan biriysen seni oldukça rahatlatacak.
OpenAI burada sadece verimliliği ön plana çıkarmamış, aynı zamanda daha geniş bir kullanıcı kitlesine erişim sağlamayı da hedeflemiş. Özellikle kurumsal kullanıcılar ve akademisyenler için büyük ölçekli işlem gerektiren projelerde, o4-mini’nin uygun fiyat yapısı ciddi bir tercih sebebi olabilir.
Bu arada ana sayfamıza göz atıp diğer modellerin maliyet-performans karşılaştırmalarını da inceleyebilirsin.
Gelişmiş varyant: o4-mini-high
Beni düşündüren şeylerden biri de şu oldu: düşük fiyat, düşük kalite demek mi? Bu soru doğal olarak geliyor. Ancak burada devreye o4-mini-high giriyor. Bu model varyantı, temel o4-mini’den daha fazla işlem süresi harcayarak içerikleri daha derinlemesine analiz ediyor. Özellikle çok adımlı görevlerde, yazdığı metinlerde mantık sırası daha tutarlı ve detaycı.
“Daha yavaş ama daha detaylı.”
Bu nitelik özellikle metin analizi, bilimsel hipotez geliştirme ya da algoritma tasarımı gibi karmaşık işlerde öne çıkıyor. Yani sen ne tür bir görev istediğine göre model tercihini yapabiliyorsun: hızlı ve yeterli mi olsun, yoksa biraz beklet ama kaliteli mi?
Matematiksel zekâsı şaşırtıcı
Matematik konusunda çoğumuzun korkuları olabilir ama o4-mini ciddi anlamda bu alanda güven veriyor. AIME 2025 testinde %92,7 doğruluk oranı yakalaması tesadüf değil. Uzun sayısal problemleri çözebiliyor, örüntüleri tespit edebiliyor, hatta önerme mantığı temelli sorularda bile sağlam düşünme yapıları kurabiliyor.
Eğer matematikle ilgileniyorsan ya da bir öğrencinin ödevine destek vermek için kullanmayı planlıyorsan, o4-mini fazlasıyla yeterli. Akademik yazılarda karmaşık denklemler üzerinden analiz sunma konusunda da oldukça başarılı olduğunu kendi kullanımımda deneyimledim.
Görsel analiz yapabiliyor mu?
Bu kısımda gerçekten şaşırmış olabilirsin: evet, o4-mini görsel girdileri de işleyebiliyor. Dil tabanlı bir modelin görsel okuma yapabilmesi kulağa garip gelse de, örneğin bir grafik görseline bakarak yorum yapabiliyor ya da tablo verilerini analiz edip çıkarımda bulunabiliyor.
Şimdi düşün; diyelim ki elinde bir web tablosu var ya da bir Python grafik çıktısı… Bu modeli kullanarak o görseli metinsel yorum haline getirebilirsin. Özellikle veri analiziyle uğraşan biriysen, bu müthiş bir destek.
Aracılar ve bağlamsal asistanlık
OpenAI modellerinde son birkaç jenerasyondur dikkat çeken bir başka gelişme de, modellerin araçlar kullanabilmesi. O4-mini bu konuda da iyi sonuç veriyor. Python entegrasyonu, web tarayıcı arayüzleri ve diğer yardımcı uygulamalarla uyumlu çalışıyor.
Senin isteğine göre hem kendi bilgisini hem de araçlardan gelen çıktıları birleştirerek oldukça zeki cevaplar verebiliyor. Örneğin, bir istatistik hesaplatmakla kalmıyor, bunu Python’da görsel grafikle zenginleştirip sana sunabiliyor.
Kısıtlar ve erişim sınırları
Tabii her güzel şeyin bir sınırı var. O4-mini için günde 150 mesajlık bir limit belirlenmiş. O4-mini-high içinse bu sınır 100 mesaj olarak geçiyor. Bu sınırlamalar çoğu kullanıcı için yeterli gelebilir ama profesyonel kullanımda planlı çalışmak gerekebilir.
Ayrıca henüz her abonelik planında tam erişime açılmış değil. Enterprise ve Edu kullanıcıları 24 Nisan 2024’ten itibaren bu modellere ulaşabiliyor. Plus, Pro ve Team kullanıcıları içinse erişim kademe kademe açılıyor. Ücretsiz kullanıcılar için de o3-mini yerini aşamalı olarak o4-mini’ye bırakacak gibi görünüyor. Bu konuyla ilgili daha fazla bilgiye buradan ulaşabilirsin.
Sonuç yerine birkaç içten düşünce
Genel olarak düşündüğümde, O4-mini bana GPT-3.5 sonrası gelen Turbo versiyonlarının “akıllı ama erişilebilir” yaklaşımını fazlasıyla hatırlatıyor. O3 gibi süper zeka aramıyorsan ve “işimi hızlı ve makul maliyetle gören bir model bana yeter” diyorsan, O4-mini fazlasıyla işini görecek düzeyde. Arada bir fazladan kalite aradığında ise o4-mini-high ile seviye artırabiliyorsun.
Bence ChatGPT’nin bu iki yeni modeli, sadece kullanıcı deneyimini değil; aynı zamanda yapay zekâ kavramını daha geniş bir topluluğa yayma anlamında da kritik bir adım olmuş. Bir zamanlar “yapay zekâ sadece teknoloji devlerinin oyuncağı” gibiydi, ama artık günlük yaşantı için bile enstrüman haline geldi.
Ve evet, bu sadece bir başlangıç gibi hissediyorum.
