Son zamanlarda yapay zekâ dünyasında heyecan verici gelişmeler yaşanıyor ve benim de gözümü üzerinden alamadığım iki model var: OpenAI’nin 2025 yılında tanıttığı o3 ve o4-mini. Bu iki model öylesine kapsamlı ve güçlü ki, artık yapay zekâ sadece metin üretmekten çok daha fazlasını yapabiliyor. Özellikle ChatGPT’nin bu iki modelle kazandığı özellikler sayesinde, kullanıcı olarak elimizde gerçek anlamda bir yapay zekâ asistanı var diyebilirim. İstersen beraberce bu modellerin sunduğu yeniliklere biraz daha yakından bakalım. Bu arada, bu tarz konular ilginizi çekiyorsa anasayfamıza göz atmak baya faydalı olabilir.
Genel Bakış
OpenAI’nin bu yeni modelleriyle karşımıza çıkan en önemli özelliklerden biri çok modlu (multimodal) akıl yürütme kapasitesi. Artık sadece yazılı verilerle değil, görsellerle, grafiklerle hatta teknik şemalarla bile çalışabilen bir sistemden bahsediyoruz. İşin güzel tarafı, bu karmaşıklığın seni korkutması gerekmiyor. Çünkü tasarımları oldukça kullanıcı dostu ve bu teknolojileri kullanmak için uzman olman şart değil.
İlk izlenimime göre, o3 modeli daha büyük çaplı analizler ve derin düşünen yapılar için tasarlanmışken; o4-mini daha kompakt, hızlı ve düşük maliyetli uygulamalar için ideal. Dilersen önce o3 modeline odaklanalım.
o3 modeli detayları
OpenAI’nin “şimdiye kadarki en güçlü mantık yürütme kapasitesine sahip yapay zekâ modeli” olarak tanıttığı o3, bence gerçekten bu tanımı hak ediyor. Özellikle bilimsel araştırma, teknik analiz ve hatta yazılım geliştirme gibi alanlarda sıkça vakit geçiren biriysen, bu model sana ilaç gibi gelebilir. Belki fark etmişsindir, bazı görevler çok adımlı düşünme ve güçlü bir çıkarım zinciri gerektiriyor. İşte o3 bu noktalarda devreye giriyor.
Şöyle düşün: elinde karmaşık bir grafik ya da istatistiki veri tablosu var. Eskiden ya bunu anlamlandırmak için saatlerini harcıyordun ya da bir uzmana danışmak gerekiyordu. Şimdi ise o3 modeli, grafik, çizelge, teknik diyagram gibi veriler üzerinde kendi başına analiz yapıyor; hatta olayın özünü çıkarıyor. Açıkçası ben bir teknik çizimi analiz ettirdiğimde çıktılardan bayağı etkilendim, çünkü sadece ne olduğunu anlatmadı, neden öyle olduğunu da verilerle açıklayabildi.
Güvenilirliği de oldukça yüksek. OpenAI’nin şirket içi testlerine göre o1 modeli ile karşılaştırıldığında o3 hata oranını %20 azaltmış. Bu bence ciddi bir gelişme. Çünkü özellikle uzun ve karmaşık görevlerde yapılan küçük hatalar bile sonucu temelden değiştirebilir.
Araç kullanımı ve entegrasyon
Asıl fark yaratan bir diğer konu da o3’ün entegre araçları nasıl kullandığı. Daha önce belki ayrı ayrı kullandığımız web tarayıcı, Python çalışma ortamı ya da görsel analiz uygulamaları artık o3 ile birleşmiş durumda. Yani örneğin bir kullanıcı veri analizi yapmak istediğinde Python üzerinden işlem yapılırken aynı anda internette araştırma da yapılabiliyor. Üstelik sen hiçbir ekstra adım atmadan. Bu, bana göre neredeyse bir asistanın birden fazla işi eş zamanlı yaptığı bir organizma gibi çalıştığını gösteriyor.
Özellikle de bilgiye hızlı erişim gereken durumlarda bu entegrasyon müthiş bir avantaj. Bazı testlerde o3’ün güncel içerikleri analiz ederek doğru sonuçlara ulaştığı gösterilmiş. Bunun pratikteki karşılığı, bir iş veya araştırma sürecinde senin yerine birçok farklı ekranı ve aracı kontrol eden bir yapay zekânın olması.
Biraz da o4-mini’ye bakalım
o4-mini hakkında konuşmaya başlamadan önce şunu netleştirmem lazım: küçük demek bu model için hafife alma anlamına gelmiyor. Çünkü isimdeki “mini” ifadesine rağmen performans açısından büyük modellerle yarışabilecek kapasiteye sahip. Modelin hedefi net: hızlı, düşük maliyetli ve gerçek zamanlı işlemler için ideal bir çözüm sunmak.
Açıkçası benim de ilk denediğimde dikkatimi çeken şey hız oldu. Yanıt süresi neredeyse anlık. Büyük model olan o3 ile karşılaştırıldığında, eğer konu fazla karmaşık değilse, o4-mini çok daha hızlı cevap veriyor. Özellikle müşteri destek sistemleri, küçük iş çözümleri ya da hızlı geri bildirim gerektiren alanlarda bu büyük avantaj.
Yalnız hız için doğruluktan ödün verilmiş sanma. OpenAI’nin testlerine göre o4-mini, AIME 2025 sınavında %92,7 doğruluk oranına ulaşmış. Bu da demek oluyor ki küçük ama etkili. Özellikle matematiksel hesaplamalar ya da kod parçaları üretmede pek çok gelişmiş modelle yarışır durumda.
Pratiklik ve günlük kullanım
Aslında genel izlenimim şu: o4-mini, son kullanıcıyı esas alan bir model. Yani en gelişmiş yapay zekâ imkanlarını mümkün olan en fazla kişiye ulaştırmak amaçlanmış. Düşünsene, daha küçük cihazlarda bile rahatlıkla çalışabilecek bir yapıya sahip, kod yazabiliyor, görsel veriyi yorumlayabiliyor, senin yazdığın ödevlere destek verebiliyor. Ayrıca çok modlu yani metin+görsel kombinasyonlarını da sorunsuz şekilde işleyebiliyor.
Kendi testlerimde bir ekran görüntüsünü yükleyip içerisindeki bilgileri analiz etmesini istediğimde beklediğimden iyi bir sonuç aldım. Ne dedimse anladı, çözüm önerileriyle birlikte çıktı üretti. Bu da gösteriyor ki artık basit ve erişilebilir yapay zekâ çözümleri ciddi işler çıkarabiliyor.
ChatGPT’de Yeni Dönem
Açıkçası o3 ve o4-mini modellerini biraz kurcaladıkça fark ettim ki artık ChatGPT sadece “sana şiir yazayım” ya da “sınav sorunu çözeyim” modunda değil. Gerçek anlamda düşünebilen, bağlamı anlayan ve hatta görsel materyaller üzerinde yorum yapabilen bir yapay zekâya dönüşmüş durumda. Özellikle benim gibi teknik konularla uğraşıyorsan ya da işin analizle ilgiliyse, bu farkı hızlıca hissediyorsun. Ama işin güzel tarafı şu: bu yeni sistemler, tüm bu güce rağmen hâlâ çoğu kullanıcı için erişilebilir kalmayı başarıyor.
Çok Modluluk Artık Gerçekten Çok Anlamlı
Dürüst olmak gerekirse “multimodal” terimini başta biraz abartılı buluyordum. Yani, görsel yükleyip analiz alıyorsun falan ama gerçekten işe yarıyor mu diye şüphelerim vardı. Fakat bir gün beyaz tahtada karaladığım formülü sayfaya koyup ne yapmaya çalıştığımı sorduğumda, o3 modeli bana sadece ne olduğunu değil, hangi mantıkla yazıldığını, hangi alternatif yaklaşımlarla çözülebileceğini bile açıkladı. Ve bunu birkaç saniye içinde yaptı.
Yani artık olay sadece “görsel algılıyor” demek değil; görseli anlıyor, yorumluyor ve sorunun bağlamını çözmeye çalışıyor. Bu bana göre gerçek anlamda yapay zekâyla çalışmaya başladığımız bir aşamayı temsil ediyor.
Entegre Araçların Gücü
Beni en çok etkileyen şeylerden biri de ChatGPT’nin içindeki araçların artık daha doğal bir biçimde birleşmesi oldu. Eskiden bir konuda araştırma yaparken web arayıcısını açar, sonra analiz için başka bir uygulama kullanır, sonra bunu raporlaştırmak için bir üçüncü araca atlardım. Şimdi ise örneğin bir tabloyu yükleyip “şu verilere göre hangi değişkenler arasında korelasyon var?” diye sorduğumda, model Python’la analiz yapıyor, sonra sonuçları açıklayıp gerekiyor ise web tarayıcısıyla ilgili literatürü de bulup sunabiliyor. Bu gerçekten zaman kazandıran bir adım.
Birden fazla aracı sen fark etmeden kullanması zaten sistemin en büyük artılarından biri. Kullanıcı deneyimi açısından düşününce, karmaşık işler bile “tek tıkla halledilmiş” hissi veriyor. Bunun arkasındaki mühendisliği takdir etmemek elde değil. Yani görünürde bir sohbet ekranı, ama arka planda ciddi sistemler işliyor.
Daha Az Hata, Daha Fazla Güven
Bu modellerin teknik detaylarına takılmadan bir şeyi söylemeliyim: artık cevapların güvenilirlik düzeyi hissedilir biçimde artmış. Daha önce örneklem iki farklı sonucu getirince sinirlenip tekrar giriş yapmam gerekirdi. Ama şimdi o3 modeli özellikle karşılaştırmalı, çok adımlı problemleri çözerken aşağı yukarı sonuca yakın ve tutarlı çıkarımlar yapabiliyor.
Hatta şirketin kendi verilerine göre hata oranı o1’e kıyasla %20 azalmış. Bu sadece istatistik değil, pratikte de fark ediliyor. O yüzden uzun analizlerde ya da teknik içeriklerde artık kontrol ihtiyacı azalıyor diyebilirim. Bunu özellikle araştırma odaklı işler yapanlar için büyük bir artı olarak görüyorum. Hızlı çalışmak için modelden gelen sonuca güvenebilmek büyük rahatlık.
o4-mini’nin Günlük Hayattaki Yeri
Gelelim o4-mini’ye… Hız, stabilite ve erişilebilirlik dendi mi ilk akla gelen bu model olmalı. Şahsen, bazı görevlerde o3 bana biraz “ağır abi” gibi geldi. Tamam analiz kısmı muazzam ama her seferinde tüm sistemleri çalıştırması biraz gecikmeye neden olabiliyor. İşte burada o4-mini devreye giriyor. Hızlı durum tespiti, kod üretimi ya da müşteri destek otomasyonları gibi birçok işlemi çok az bekleme süresiyle halledebiliyor.
En sevdiğim yanlarından biri de düşük sistem kaynağıyla çalışabilmesi. Yani ufak projeler için bulut hesaplamaya gerek kalmadan, kendi ortamında bile tatmin edici sonuçlar almak mümkün. Bunun örneklerini özellikle küçük işletmelerde ve bireysel girişimlerde gördüm. Hatta kendi adıma bazı kod parçalarını test ettim, hızlıca çözüm önerileriyle birlikte sundu.
Bir diğer etkileyici kısım da gerçek zamanlı akıl yürütme yetisi. Aynı anda hem kullanıcıdan gelen girdiyi, hem görsel veriyi hem de önceki bağlamı değerlendirip çok yönlü bir çözüm sunuyor. Mini ama kesinlikle hafife alınacak bir model değil.
Gerçek Kullanım Senaryoları
Bundan birkaç yıl öncesine kadar yapay zekâyla bir şey yapmak isteyen kişi önce neyin mümkün olduğunu anlamaya çalışıyordu. Bugün ise soru şu: “Benim iş akışımda bu modelleri nasıl entegre ederim?” Örneğin, bir dijital pazarlama uzmanı o4-mini ile görseller üzerine analiz yapıp geri dönüş oranlarını öngörebiliyor. Ya da bir mühendis o3 ile tasarım verilerini denetleyip potansiyel riskleri modele kontrol ettirebiliyor.
İşin daha ilginç yanı şu ki; bu uygulamalar artık sadece ileri seviye geliştiricilere veya veri bilimcilerine özel değil. Arayüzler o kadar sade ve yönlendirmeler o kadar anlaşılır ki, sıradan bir kullanıcı bile tam teşekküllü bir yardımcıya sahip gibi çalışabiliyor. Bu da yapay zekanın demokratikleşme sürecinde çok önemli bir adım.
Başka bir senaryoda okul çağındaki bir öğrenci, matematik ya da fizik ödevinde çözüm değil; düşünme yolunu öğrenmek için bu modellerden destek alabiliyor. Söyleyeyim, bu pasif bir yardım değil; karşılıklı etkileşimle, anlamayı merkeze alan bir öğrenme şekli sunuyor.
Genel Değerlendirme
Şimdi geri dönüp baktığımda şunu söyleyebilirim: o3 ve o4-mini sadece birer model değil, birer zihinsel yardımcı. İkisi de kendine özgü avantajlar sunuyor. o3 ciddi işler için sağlamlık ve derinlik sağlarken, o4-mini hız ve pratiklik açısından her an yanında taşıyabileceğin bir araç gibi. Ne zaman hangisine ihtiyaç duyacağını biraz deneyerek anlayabiliyorsun.
OpenAI’nin bu modellerle getirdiği şey sadece teknik gelişme değil, aynı zamanda kullanım kolaylığı, güvenilirlik ve erişim anlamında da ileri bir adım. Bunu kullanırken insan gerçekten teknolojinin bir parçası olduğunu hissediyor. Ve evet, artık ChatGPT’yi bir sohbet robotundan çok daha fazlası olarak görebiliriz. Ben kendi adıma, örneğin anasayfamızda başkalarının bu modelleri nasıl entegre ettiğini gördüğümde oldukça motive oluyorum.
Daha fazla teknik detay ve karşılaştırmalı bilgi arıyorsan bu konuda çok kapsamlı yazılar Wikipedia gibi kaynaklarda bulunabiliyor. Ama önemli olan şu ki, bu teknolojiyi elinde tutuyorsan, artık sadece bir kullanıcı değil, aynı zamanda üretken bir iş ortağısın demektir.
