Geçtiğimiz haftalarda OpenAI tarafından duyurulan o3 ve o4-mini modelleri gerçekten hepimizi bir kez daha şaşırtmayı başardı. Yapay zekâ alanında artık sadece yazılı komutlara yanıt veren sistemler değil, aynı zamanda görseller üzerinden akıl yürütebilen, araçları kendi başına kullanabilen ve çok aşamalı görevleri çözebilen modellerle karşı karşıyayız. Bu da demek oluyor ki, artık yapay zekâ sadece bilgiyi sunmakla kalmıyor, onunla birlikte düşünüyor, yorum yapıyor ve kendi kararlarını verebiliyor. Daha yolun başındayız gibi görünse de, bu gelişmeler 2025 yılında yapay zekânın geldiği noktayı net bir şekilde özetliyor. Eğer bu teknolojileri kim, nerede, nasıl kullanabilir diye düşünüyorsan, bu yazının devamında fazlasıyla örnek bulabileceksin. Ayrıca şuradan ana sayfaya dönüp diğer içeriklere de göz atabilirsin, çünkü gelişmeler oldukça hızlı ilerliyor.
O3 ve O4-mini Ne Vadediyor?
İlk olarak bu iki modelin en dikkat çeken yanlarından biri, “görselle düşünme” becerisi. Sadece net ve kaliteli görsellerle değil, bulanık, ters çevrilmiş ya da el ile çizilmiş karışık diyagramlarla da etkili bir şekilde çalışabiliyorlar. Örneğin, el yazısıyla karalanmış bir matematik formülünü tarayıp, onun ne anlatmak istediğini çözebiliyorlar. PDF‘ten alınan grafiklerdeki trendleri çıkarıyor ya da elle çizilmiş bir diyagramdaki ilişkileri anlayabiliyorlar. Bu tür bilgilerle daha önce çalışmadıysan ilk etapta kulağa inanılmaz gibi gelebilir ama örneklerle bakıldığında oldukça gerçekçi.
OpenAI’ın “görsel akıl yürütme” dediği bu özellik, eğitim, bilimsel araştırmalar, mühendislik projeleri gibi görselle yoğun çalışan alanlara yepyeni bir soluk getiriyor. Eskiden görsel veriyi sayısallaştırmadan analiz etmek neredeyse imkânsızdı ama bu modeller ile birlikte bu işlemler artık otomatik hale geliyor. Mesela o3 ile yüklediğin bir grafik görseli üzerinden Python kullanılarak analizler yapılabiliyor, ardından istatistiksel sonuçlar sade bir şekilde metin olarak sunulabiliyor. Kısacası grafiklere, diyagramlara “bakarak” düşünen bir yapay zekâdan bahsediyoruz.
Daha Hızlı ve Ekonomik: o4-mini
o4-mini modeli ise adından da anlaşılacağı gibi, daha hafif ve optimize edilmiş bir versiyon. Özellikle hız ve işlem maliyeti açısından avantaj sağlayan bir model. Üstelik sadece STEM (bilim, teknoloji, mühendislik, matematik) alanlarında değil, farklı görev türlerinde de oldukça başarılı. Yapılan AIME 2025 kıyaslama testinde %99,5’lik etkileyici bir başarı oranı yakaladığı belirtiliyor. Bu oran ciddi anlamda dikkate alınmalı çünkü bu seviye doğruluk, endüstri uygulamalarında oldukça değerli.
Beni burada özellikle etkileyen detay şu oldu: o4-mini, model kapasitesi daha düşük gibi görünse de, multimodal benchmark testlerinde önceki modelleri geçmeyi başarıyor. Yani sadece daha ucuz ya da daha hızlı olduğu için değil, teknik olarak da üstün performans gösteriyor. Özellikle görüntülü matematik problemleri, karmaşık diyagram yorumlamaları ya da verilerle oluşturulan grafik analizlerinde oldukça başarılı sonuçlar verdiği belirtilmiş. Bu tarz görevlerde kullanılabilecek uygun fiyatlı bir model arıyorsan o4-mini makul bir tercih olabilir.
Daha Derin Düşünmek İçin: o3
Geldik o3 modeline… Bu model, OpenAI’ın şu ana kadar çıkardığı en gelişmiş akıl yürütme sistemi olarak tanımlanıyor. Yani daha karmaşık, çok adımlı, mantıksal düzen gerektiren görevlerde daha kararlı ve isabetli sonuçlar veriyor. Mesela bilimsel çalışmalarda, analitik modellerde, ileri düzey matematiksel hesaplamalarda o3 kesinlikle daha doğru bir tercih olur. Web tarayıcısı desteği, Python aracı ile entegre çalışabilmesi gibi özellikleri sayesinde sadece konuşmaya cevap veren bir bot değil, kullanıcı ile birlikte düşünen bir asistan gibi işliyor.
O3 modelinin öne çıkan yönlerinden bir tanesi de, kendi çözüm yollarını sorgulayıp daha verimli alternatife yönelme becerisi. Örneğin klasik “brute force” yöntemini uygulayıp sonuca ulaşsa bile, sonrasında bu yöntemin gereksiz yere maliyetli olduğunu fark edip optimize bir çözüm üretebiliyor. Bu da demek oluyor ki sadece doğruyu bulmak değil, en doğru ve en verimli yolu bulmak gibi bir amacı var.
Yeni nesil modellerin bu şekilde kendi kendine düşünebilme kabiliyeti, aslında geleneksel programlama sistemlerinden oldukça farklı. Artık elimizde sadece if-else bloklarıyla çalışan yapılar değil, sorunu analiz eden, süreci denetleyen ve gerekirse strateji değiştiren akıllı sistemler var.
Fiyatlandırmada Büyük Farklar
Bu iki model arasındaki belki de en radikal fark fiyat konusunda karşımıza çıkıyor. o3’ün giriş fiyatı 10$, çıkış fiyatı ise 40$ seviyesinde. Buna karşılık o4-mini için giriş sadece 1.10$, çıkış ise 4.40$ gibi oldukça düşük bir maliyetle sağlanıyor. Bu fark neredeyse 10 kata kadar çıkıyor. Elbette burada tercih senin ihtiyaçlarına göre şekilleniyor. Eğer çok hassas veriyle çalışmıyor ve hız senin için öncelikliyse, o4-mini ekonomik ve hızlı bir çözüm olabilir. Ancak araştırma bazlı, detaylı analiz gerektiren işler yapıyorsan o3’ün sunduğu fazla fonksiyonel yapı önemli avantajlar sağlayacaktır.
İkinci bölümde kullanım senaryoları, araç desteği ve bu modellerin 2025 yılındaki teknoloji trendlerine nasıl konumlandığını daha detaylı şekilde ele alacağım. Çünkü bu sistemlerin sadece teknik özellikleri değil, günlük hayatta nasıl bir dönüşüm yarattığı da fazlasıyla dikkat çekici.
Kullanım Senaryoları
Bu modellerin yetenekleri etkileyici, evet, ama ne kadar “gerçek hayatta” işe yaradığını anlamak için biraz daha somut örneklere bakmak gerekiyor. Çünkü bazen teknik detaylar bir kenara, günlük yaşamdaki karşılıkları daha önemli hâle geliyor. Örneğin, bir mühendis olarak karmaşık CAD diyagramlarında mantıksal ilişkileri analiz etmen mi gerekiyor? o3 modeli tam da bu iş için biçilmiş kaftan. Karmaşık nesneler arasındaki etkileşimi anlayabiliyor ve sana zaman kazandıracak önerilerde bile bulunabiliyor. Veya bir öğretmen olduğunu düşün, öğrencilerinin çizdiği geometrik şekilleri analiz ettirmek, üzerlerine problem çözdürmek istiyorsan o4-mini seni fazlasıyla tatmin edecek düzeyde çalışıyor.
Sağlık alanında da bu tür modeller Z kuşağının ‘arayıp da bulamadığı’ şey olabilir. Medikal görüntüler (MR, röntgen gibi) üzerinde temel düzey yorumlar veya diyagram destekli açıklamalar sağlayabiliyorlar. Elbette henüz tıbbi karar verici olarak kullanılmaları pek söz konusu değil ama destekleyici araçlar olarak katkıları büyük. Hatta bazı Ar-Ge firmaları bu modelleri farmasötik grafik analizleri ya da genetik verilerin ilk incelemesi için araç olarak denemeye başlamış bile.
Araç Kullanma Özelliği
Asıl etkileyici olan nokta bence şu: O3 ve o4-mini sadece soruya cevap veren değil, gerçekten araç kullanan sistemler. Ve burada bahsettiğim araçlar sadece Python değil. Web tarayıcısı desteği ile aktif veri arama yapabiliyorlar, bazen hiç tahmin etmeyeceğin kaynaklardan doğru bilgi çekebiliyorlar. Bu yönüyle örneğin bir içerik üreticisin diyelim; o3 modeliyle bir konu hakkında önce bilgi toplayabilir, ardından verileri analiz ettirip sana yazı taslağı bile oluşturmasını isteyebilirsin. Kısacası ekip çalışmasına gerek kalmadan sana sanal bir yardımcı gibi eşlik ediyor. Özellikle detaylı analiz yapman gereken konularda işini ciddiye alıyor diyebilirim.
O4-mini ise aynı işi biraz daha “çevik” bir şekilde yapıyor. Yani eğer zamana karşı yarışıyorsan, maliyeti minimumda tutman gerekiyorsa ya da hızlı geri dönüş almak istiyorsan bu model seni yarı yolda bırakmaz. Özellikle müşteri destek botları, veri akışını yorumlamak isteyen web uygulamaları ya da gerçek zamanlı analiz gereken durumlar için biçilmiş kaftan. Bu modeli PDF içinden veri çekip grafik yorumlatmak gibi daha sınırlı ama sık ihtiyaç duyulan alanlarda da test ettim, oldukça başarılıydı.
Sektörel Yansımalar
Şunu fark ettin mi bilmiyorum ama son bir yıldır yapay zekâ sadece teknolojik bir gelişme değil, neredeyse her sektörün dönüşüm aracı oldu. Eğitim, sağlık, mühendislik, medya… Hepsinde farklı şekillerde karşımıza çıkıyor. O3 ve o4-mini işte bu noktada birer “altyapı sağlayıcısı” rolünü üstleniyorlar. Çünkü bu modeller, hem insan gibi düşünebilen hem de yazılım dünyasındaki entegrasyon ihtiyaçlarını karşılayabilen ara yüzler sunuyor.
Eğitim tarafında örneğin, öğrencilerin çizimlerini ya da grafiklerini analiz eden öğretmen asistanları geliştiriliyor. Finans dünyasında, görselleştirilmiş bilanço ya da istatistik analizleri artık manuel değil, AI destekli yorumlarla yapılabiliyor. Hatta endüstri ürünleri tasarlayan firmalar için hızla prototip hazırlamak bile artık bu modeller sayesinde daha hızlı hale geliyor. O3’ün görsel üzerinden gelen veriyi Python ile dönüştürerek sunması, ürün geliştirme süreçlerinde ciddi zaman tasarrufu yaratabiliyor.
Yapay Zekâ ve Gelecek
2025 yılı itibarıyla yaşadığımız bu gelişmeler aslında yapay zekânın yalnızca yazılı bilgiye değil, çoklu duyusal verilere de hâkim hale geldiğini gösteriyor. Artık sadece ne söylediğine değil, neyi nasıl gösterdiğine de dikkat eden modeller var. Ve bu bence geleceğin ilk adımı. Görsel içeriklerin hâkim olduğu bir dünyada, o içeriği sadece tanımak değil, yorumlamak da gerekiyor. İşte o3 ve o4-mini tam da bu geçişin temsilcileri.
Benim için en ilginç olan ise bu modellerin kendi çözümlerini sorgulama kapasiteleri. Yani sadece problemi çözmüyorlar, “acaba daha iyi bir yol var mı?” diye düşünüyorlar. Bu neredeyse insanın düşünsel süreçlerini taklit eden bir yapı. Yapay zekâ kavramının tarihine şöyle bir göz attığında geldiğimiz noktada ne kadar ileri gidildiğini daha net fark ediyorsun. İlk başta yalnızca soruya cevap veren chatbot’lardan, artık yaratıcı problem çözebilen sistemlere geldik.
Güvenlik ve Etik
Bu noktada ister istemez şu soru geliyor: Bu kadar güçlü sistemler güvenli şekilde nasıl kontrol altına alınır? OpenAI, modellerin eğitiminde çeşitli filtremeler ve güvenlik katmanları uygulandığını belirtse de, özellikle o3 gibi çok yönlü yapılar için dikkatli test süreçleri gerekiyor. Çünkü bu tür modeller yalnızca bilgi sunmakla kalmıyor; onu analiz edip, karar alıp, sonuç da üretebiliyor.
Bu sistemlerin etik açıdan nerede durduğu, nasıl izlenebileceği ve insanla olan bağını nasıl güçlendireceği konuları da gündeme geliyor. Belki artık yapay zekânın sadece ne yaptığı değil, neden yaptığını da açıklayabilmesi gerekiyor. Bu “açıklanabilirlik” kavramı, özellikle bilimsel dünyada çok kritik. O3 gibi sistemlerde çözüm yolunu detaylandırması bir avantaj olsa da, bu özelliğin sadece doğru ortamlarda işlevsel hale getirilebildiğini de unutmamak gerekir.
Sonuç Yerine
Eğer daha önce yapay zekâ modelleriyle çok fazla ilgilenmediysen, o3 ve o4-mini gibi teknolojiler ilk etapta biraz karmaşık görünebilir. Ama aslında bu sistemlerin amacı “önündeki engeli kaldırmak”, “iş yükünü azaltmak” ve “sana zaman kazandırmak”. İster bir akademisyen ol, ister girişimci ya da sadece teknoloji meraklısı biri… Bu modeller seni bir adım ileri taşıma potansiyeline sahip.
Benim hissiyatım şu: Tüm bu sistemler bir yandan daha karmaşık hale gelirken, bir yandan da kullanıcıya daha yakınlaşıyor. Artık sadece bir terminale yazı yazan değil, görsel yorumlayan, web’de araştırma yapan, hesaplama yapan ve sonunda makul bir cevap veren asistanlarımız var. Belki de bu noktada en doğru soru şu olur: Sen bu sistemleri nasıl kullanmak istersin? Çünkü elimizde artık yalnızca bir araç değil, birlikte çalışabileceğimiz bir “ortak” var.
Daha fazla içerik için ana sayfa üzerinden diğer yazılara da bakabilirsin. Teknoloji nereye gidiyor, birlikte görelim.
