2025 yılı yapay zekâ için büyük bir dönüm noktası oldu diyebilirim. Özellikle OpenAI’nin ChatGPT altyapısında sunduğu yeni modeller, yani o3 ve o4-mini, sadece birer dil modeli olmanın çok ötesine geçti. Beni en çok etkileyen şey, artık bu sistemlerin sadece konuşmakla kalmayıp, akıl yürütebilmesi, araç kullanabilmesi ve bilimsel analizlere girebilmesi. Ciddiyim, bu modeller neredeyse bir araştırmacı gibi davranabiliyor. Özellikle o3 modeli, beni şaşırtmayı başardı. Daha önce bu kadar çok yönlü ve güçlü bir yapay zekâya rastlamamıştım. Bu yazıda bu modellerin neden bu kadar konuşulduğunu kendi deneyimlerim ve araştırmalarım ışığında paylaşmak istiyorum. Anasayfa üzerinden de diğer içeriklerime göz atabilirsin.
O3 modeli neden farklı?
O3 modeli ciddi anlamda derinlemesine düşünme, akıl yürütme ve karmaşık problemleri adım adım çözebilme becerisiyle dikkat çekiyor. Eğer sen de matematik, programlama veya veri analizi gibi alanlara ilgi duyuyorsan, bu modelin nasıl gelişmiş olduğunu hemen fark edersin. Mesela bilimsel programlamada sadece veriyi işlemekle kalmıyor, seninle birlikte yorum yapabiliyor. Kendi iç analiz mantığını şeffaf bir şekilde sunabiliyor. Bu artık pasif bir dil modeli değil, aktif bir problem ortağı gibi.
OpenAI’nin dahili testlerinde o1 modeline göre %20 daha az ciddi hata yapıyor. Yani sadece “doğru” cevap vermiyor, aynı zamanda daha az hata yaparak güvenilirliğini artırıyor. Artık yapay zekâdan gelen bilgiyi iki kez kontrol etmene gerek kalmıyor gibi hissettirebilir. Bunu özellikle veri yoğun çalışmalarda deneyimlediğimde fark ettim.
Kodlama ve matematik tarafı
O3 modelinin öne çıktığı bir başka alan da kodlama ve matematik. SWE-bench Verified testinde %69,1 doğruluk oranı elde etmiş. Bu benchmark testler, gerçek yazılım hataları üzerinden çözüm sunma kabiliyetiyle ölçümleniyor. Yani modelin yalnızca sentaks düzeyinde değil, algoritmik düşünmede de başarılı olduğunu kanıtlıyor.
Ayrıca AIME 2025 adlı ileri matematik sınavında %88,9’luk başarı oranı var. Bu oldukça yüksek bir skor. Ne zaman biraz karışık bir denklemle uğraşsam, o3 modeli bu süreci benim için ciddi ölçüde kolaylaştırıyor. Hem açıklayıcı anlatım sunuyor hem de alternatif çözüm yolları öneriyor. Bu tarz esneklik, daha önce GPT-4’te gördüğümden çok daha etkileyici.
Bilimsel analiz ve görsel yorumlama kabiliyeti
Eğer bilimsel içeriklerle fazla haşır neşirsen (örneğin akademik metin yazımı, statik grafikler, formüller), o3 burada da çok başarılı. GPQA Diamond testi gibi doktora seviyesinde soruların yer aldığı bir sınavda %83,3 başarıya ulaşmış. Bu sıradan bir başarı değil, ciddi bir uzmanlık göstergesi.
Görsel verilerle çalıştığın zamanlarda da işine yarayacak. Mesela bilimsel bir figürün grafiksel özelliklerini açıklarken, sadece görseli okumakla kalmıyor, çıkarım yaparak yorumlayabiliyor. Kendi başıma tüm figürü analiz etmeye kalkıştığımda yarım saat süren iş, ChatGPT o3 ile 5 dakikada tamamlandı. Bu hız-verim dengesi benim gibi sık zaman problemi yaşayan kullanıcılar için ideal.
Beni en çok etkileyen özellik: Araç kullanımı
O3’ün yalnızca dil modeli olarak kalmayıp, doğrudan araçlara erişmesi ise adeta bambaşka bir seviye. Python ile anlık analiz yapabiliyor, web’de bilgi arayabiliyor ya da dosya açıp veri çıkarımı sağlayabiliyor. İronik bir şekilde, araştırmalarda artık Google yerine zaman zaman ChatGPT’yi tercih eder hale geldim. Çünkü analiz ederken yalnızca bilgi sunmuyor, bilgiye ulaşma yöntemini de kendi geliştiriyor. Adeta bir yapay zekâ ajanı gibi davranıyor.
Dahası, “self-fact-checking” yani cevaplarını kendi doğrulama becerisiyle geliyor. Bu özellikle sosyal medya veya tartışmalı konularda son derece faydalı. Verdiği bilgilerin birçok kaynağa dayalı olduğunu görebilmek güveni artırıyor. Özellikle ilk başta “bu model gerçek mi böyle çalışıyor?” diye şüphe duymuştum, ama denedikçe şaşırttı.
O3 modeli için söyleyebileceğim tek şey şu: Artık yapay zekâ sadece konuşmuyor. Düşünüyor. Analiz ediyor. Araç kullanıyor. Ve belki de en önemlisi, seninle birlikte öğreniyor. Bir sonraki yazıda o4-mini modelinin nasıl farklılaştığını ve kullanımda nasıl avantajlar sunduğunu detaylıca anlatacağım. O model daha hafif, hızlı ve ekonomik çözümler peşinde olanlara ilaç gibi gelebilir.
O4-mini ile hızın gücü
Bir önceki yazımda o3 modelinin ne kadar donanımlı ve derin analizlerde etkileyici olduğunu anlatmıştım. Ama şimdi sırada o4-mini var. Bu model, öyle sessiz sedasız bir yardımcı gibi görünse de aslında pek çok işimi kısa sürede halletmemi sağlıyor. Özellikle hız, kaynak verimliliği ve düşük maliyet açısından inanılmaz pratik bir çözüm sunduğunu söyleyebilirim. Eğer sen de günlük işleri yaparken “bir AI olsun ama karmaşıklığa girmeden bana yardımcı olsun” diyorsan, O4-mini sana göre.
Küçük ama etkili
O4-mini’nin beni en çok şaşırtan yönü, küçük bir model olmasına rağmen ne kadar isabetli sonuçlar sunduğu oldu. OpenAI’nın verilerine göre AIME 2025 sınavında %92,7 oranında başarı elde etmiş. Benim gibi sık sık matematiksel hesaplamalar yapan biriysen, bu rakamın ne kadar etkileyici olduğunu anında fark edersin. Özellikle temel hesaplama, modelleme ya da hızlıca kod üretme gibi işlerde bu hız çok işe yarıyor.
İlk başta bu modelin daha ‘hafif’ olduğuna dair algım onun yetersiz olduğu yönündeydi açık söyleyeyim. Ama o kadar yanılmışım ki… SWE-bench gibi yazılım bazlı benchmark testlerde %68,1 oranında doğruluk göstermesi beni şaşırttı. Bu oran, geliştiriciler için küçük bir modelden çok daha fazlasını işaret ediyor. Hızlı arayüz geliştirmeleri, debug süreçleri ya da sadece bir fikir prototipi hazırlamak için birebir.
Doğru araç, doğru görev
O4-mini, özellikle zaman baskısı altındaysan tam bir kurtarıcı. Kod yazarken bazen kısa zamanda net bir çözüm görmek istiyorum. Sıfırdan çözüm aramak değil de “bunu nasıl optimize ederim, başka yol var mı?” diye düşündüğüm noktalarda O4-mini devreye giriyor. Çok kısa sürede öneriler sunabiliyor. Emojisiz anlatayım ama cidden “tam bir zaman tasarrufu aracı”.
Bu modeli özellikle eğitim destek materyali hazırlarken sıkça kullandım. Öğrencilerle çalışırken karmaşık konuları açıklamak hem zor hem zaman alıcı olabiliyor. O4-mini burada hızlı analiz yapabildiği için, arka planda desteğim oldu gibi hissettim. Aynı zamanda cevabın doğruluğunu birkaç farklı yöntemle teyit etmesi de güvenilirliğini artırıyor.
Görselle çalışmak artık kolay
Daha önce grafik analizleri, istatistik görselleri ya da teknik figürlerle çalıştıysan nasıl yorucu olabildiğini bilirsin. O4-mini, bu kısmı da hafife almıyor. Bilimsel görsellerin temel analizini, çok daha kompakt bir şekilde sunabiliyor. GPQA Diamond testinde %81,4’lük başarı oranı yakalaması bunun en güzel örneği. Elbette O3 kadar derin bir analiz yapmıyor ama günlük kullanım için fazlasıyla yeterli. Özellikle acil sunum hazırlıklarında veya hızlı araştırmalarda yardımcım haline geldi.
Ve unutma, tıpkı O3 gibi O4-mini de kendi başına araç kullanabiliyor. Basit Python betikleri oluşturuyor, dosya üzerinden istatistik çıkarıyor ya da web tarayıcısı ile bilgi arayıp toparlayabiliyor. OpenAI hakkında daha teknik detaylar istersen burada bulabilirsin ama kişisel deneyimim şu yönde: Araç kullanımındaki hızı ve sadeliği sayesinde, bazen O3’ü açmadan işimi bu modelle hallediyorum.
Bana göre en iyi yönü
Eğer bir şeyi çok kısa sürede çözmek, maliyeti düşük tutmak ve sistem kaynaklarını yormamak istiyorsan O4-mini biçilmiş kaftan. Özellikle kişisel projeler ya da bütçeli ürün geliştirmede ‘kendi işini görebilen’ bir yardımcı gibi davranıyor. Ücretsiz ChatGPT erişimi içinde sunulması, onu daha da değerli kılıyor. Eğer sen de benim gibi “her zaman her şeyin en kapsamlısına gerek yok, bazen hız kazandırmak da yeterli” diyorsan, O4-mini’nin yerini sorgulamazsın.
Hangi modeli ne zaman kullanmalı?
İki modeli de düzenli tecrübelerim üzerinden karşılaştıracak olursam, basit bir liste yapabilirim:
- O3: Derin analiz, yüksek doğruluk, teknik araştırmalar ve bilimsel raporlar için ideal.
- O4-mini: Hızlı geri bildirim, düşük maliyetli uygulamalar ve sürdürülebilir eğitsel içerikler için mükemmel.
Tabii tercihi göreve göre yapmak en mantıklısı. API entegrasyonlarından, ChatGPT içi kullanımda sunduğu araç setlerine kadar iki model de iki farklı dünyaya hizmet ediyor. O4-mini bana göre, AI dünyasında artık sadece ‘yetenekli’, değil aynı zamanda ‘pratik zekâlı’ bir oyuncunun doğduğunu gösteriyor.
Genel olarak O3’ün bilimsel açıdan çok sofistike bir seviyeye ulaştığını düşünüyorum ama O4-mini, gerçek hayatta daha çok elimizin altında olan, hızlı çözümlerle zaman kazandıran bir model. Anasayfa üzerinden önceki içeriklerime de göz atmak istersen, bu bağlamda O3’ün kullanım detaylarını yakalayabilirsin.
