Son zamanlarda yapay zekâ dünyasında büyük bir merak konusu olan OpenAI’nin yeni modelleri O3 ve O4-mini hakkında biraz konuşmak istiyorum. Özellikle multimodal yani birden fazla veri türüyle (metin + görsel gibi) aynı anda çalışan sistemler konusuna ilgin varsa bu modeller tam sana göre. 16 Nisan 2025’te tanıtılan bu iki model, sadece teknolojik gelişmeleri takip edenler için değil, aynı zamanda AI çözümlerini iş süreçlerinde kullanmak isteyen herkes için önemli yenilikler sunuyor. Eğer bu alanda gerçekten nerede olduğumuzu keşfetmek istiyorsan, ana sayfaya da bir göz at derim, çünkü oralarda da bolca bilgi var.
O3 ve O4-mini nedir?
Öncelikle her iki model de OpenAI tarafından geliştirilen çok modlu (multimodal) büyük dil modelleri. Yani sadece yazıyla değil, görüntüyle de etkileşim kurabiliyorlar. Fotoğraf göster, soru sor, grafik ver… sistem seni anlayıp yanıt verebiliyor. Bu açıdan bakınca, artık sadece yazdığımız verilere değil, görsel verilerimize de zekice yanıtlar almak mümkün hale geliyor.
O3 modeli, şu ana kadar geliştirilen en güçlü akıl yürütme modeli olarak geçiyor. Özellikle kodlama, matematik, bilimsel akıl yürütme ve görsel analiz alanlarında çok üstün. Düşünsene, artık karmaşık bir matematiksel problemi çözmesini ya da bilimsel bir grafiği yorumlamasını isteyebileceğin bir AI ile çalışıyorsun!
O4-mini ise biraz daha hesaplı bir seçenek olarak sunulmuş. Hızlı, daha düşük kaynak kullanımıyla çalışan ama hâlâ güçlü bir model. Matematik ve görsel analizlerde performansı cidden etkileyici. Mesela bir belge üzerinden OCR (optik karakter tanıma) yapmasını istiyorsun ya da görsel üzerinden hızlı bir analiz – O4-mini bu tip uğraşlarda seni yarı yolda bırakmaz.
Multimodal sistemin gücü
Şimdi şöyle düşün: Eskiden yapay zekâlarla sadece yazı üzerinden iletişim kurarken, artık bir fotoğraf yollayıp “Bu grafikteki eğilim nedir?” ya da “Bu resmi yorumlar mısın?” gibi sorular sorabiliyoruz. İşte burada multimodal yani çoklu veri türüyle çalışan sistemler devreye giriyor. Hem görsel hem metni birlikte anlayan bu modeller, seninle sanki insan gibi mantıklı bir diyalog sürdürüyor.
Ve bu noktada O3 gerçekten fark yaratıyor. Özellikle görsel matematik akıl yürütmesi veya üniversite seviyesindeki görsel problem çözme gibi alanlarda, geride kalan modellerle arasında gözle görülür bir fark var. Yani, sayfayla dolu bir bilimsel sunumu yükleyip ardından “Bu veriler ne anlama geliyor?” diye sorabiliyorsun. O3 bunu kavrayıp anlamlı bir yanıt üretmekte çok başarılı.
“Chain of thought” farkı
Beni en çok etkileyen özelliklerden biri de “düşünce zinciri” (chain of thought) mekanizması. Bu, modelin bir soruya doğrudan yanıt vermek yerine, aşamalı olarak düşünmesini sağlıyor. Yani önce sorunun yapı taşlarını anlamaya çalışıyor, sonra küçük parçalara ayırıyor ve her birini çözümleyerek nihai yanıtı oluşturuyor. Bu yöntem, özellikle karmaşık problemlerde doğru cevaba ulaşma oranını ciddi şekilde artırıyor. Böylece model mantıklı akıl yürütme sürecine bir adım daha yaklaşıyor.
Düşünsene, bir yapay zekâya “X deneyinde ne tür bir hata yapılmış olabilir?” diye sorduğunda, önce deneyin yapısını anlamaya çalışıyor, sonra olası hata noktalarını analiz ediyor ve sana tutarlı bir açıklama sunuyor. Bu, klasik bir soru-cevap sisteminden çok daha derin bir anlayış sunuyor.
Performans vs. Maliyet
Tabii burada akla gelen klasik sorulardan biri de şu: O3 mi almalıyım, O4-mini mi? Aslında bu tamamen kullanım senaryonla alakalı. O3, daha büyük ve daha güçlü bir model. Fakat doğal olarak daha fazla kaynak tüketiyor, yani API kullanımında maliyet biraz daha yüksek. Bununla birlikte, kodlama, bilimsel analiz veya akademik düzeyde görsel/matematiksel çalışmalar için O3 benzersiz bir tercih olacaktır. Ciddi şekilde detaylı düşünme, analiz etme ve yüksek doğruluk gerektiren işlerde O3’ün avantajını görüyorsun.
O4-mini ise günlük kullanımda daha pratik. Özellikle hızlı prototipleme, sık tekrar eden görsel işler, belge üzerindeki temel OCR gibi işler için hem hızlı hem de bütçe dostu. Düşük gecikme süresiyle çalıştığı için, uygulamalarda akıcı bir kullanıcı deneyimi sunuyor. Kendi kullanımımda, hızlı yanıt gerektiren konularda O4-mini’ye çokça başvurduğumu söyleyebilirim.
Kısmi test sonuçları
OpenAI’nin test ettiği bazı alanlara da değinmek istiyorum kısaca. Her iki model, aşağıdaki görevlerde test edildi:
- Görsel nesne sayımı
- Görsel soru-cevap (Visual Question Answering)
- Belge üzerinde OCR
- Belge içinde soru-cevap
- Gerçek dünya fotoğraflarında karakter tanıma
- Sıfır örnekle nesne tespiti (zero-shot object detection)
Bu testlerde, özellikle metin ve görselin birlikte işlendiği senaryolarda her iki model de şaşırtıcı derecede başarılı. Yani diyelim ki elinde bir PDF var, tablolardan grafiklere her şey içinde. Bu belge üzerine soru sorup, anlamlı cevaplar almak artık hayal değil.
Buraya kadar olan kısımda yalnızca başlangıca değinebildik. Etkileyici olan birçok detay hala masada. Yazının ikinci bölümünde bu modellerin daha derin teknik detaylarına ve gerçek kullanım senaryolarına birlikte göz atalım.
Gerçek kullanım örnekleri
O3 ve O4-mini modellerini anlatırken teorik kısımları konuştuk ama bana sorarsan asıl heyecan verici olan, bu modellerin sahada nasıl bir performans gösterdiği. Çünkü kağıt üstünde güzel özellikler sunmak kolay, önemli olan gerçek hayatta, gerçek problemlerle karşılaştığında nasıl davrandığı. Ben kendi kullanımımda da bazı senaryoları test ettim ve şunu rahatlıkla söyleyebilirim ki özellikle O3 modeli, kompleks projelerde insan gibi düşünüyor hissi yaratıyor.
Mesela bir arkadaşım doktorasını tarihsel veri analizi üzerine yapıyor. Elinde taranmış görseller, haritalar, grafikli PDF raporlar vardı. O3’ü kullanarak önce belgelerden metin çıkardı (OCR), sonra bu bilgileri analiz ettirdi, hatta görsellerde tarihsel olaylara işaret eden patikaları dahi tespit edebildi. Modelin görsel-metin bağlantısını kurabilme yetisi gerçekten etkileyici. Görsel bir sorunun metinsel bir açıklamayla bağdaştırılması, klasik modellerin çok zorlandığı bir alan ama O3 bunu inanılmaz iyi yapıyor.
Zincirleme düşünme pratiği
Bir de şu “chain of thought” meselesi var ya, bu sadece güzel bir isim değil. Gerçekten işe yarıyor. Günlük görevlerin ötesinde, daha karmaşık sorgularda modelin aşamalı düşünmesini sağlamak, daha isabetli ve mantıklı yanıtlar getiriyor. Mesela geçtiğimiz hafta bir proje üzerinde çalışıyordum, ekonomiyle ilgili grafikler vardı ve belli metriklerin değişim nedenlerini arıyorduk. O3’e direkt “Bu artışın nedeni nedir?” gibi bir şey sormadım. Önce grafik bağlamını verdim, sonra modelin analiz ederek aşama aşama yorum yapmasını istedim. Sonuç: Nokta atışı açıklamalar.
Bu biraz da modeli nasıl kullandığına bağlı. Yani sen ne kadar mantıklı ve yapısal sorular sorarsan, model de o kadar “insan gibi” düşünüyor. Burada artık prompt yazarlığı (prompt engineering) ciddi bir avantaj haline geliyor. Çünkü model nereye gideceğini senin yönlendirmenle belirliyor.
Latans, hız ve verimlilik
Peki her zaman O3 mü kullanıyoruz? Hayır. Ben O4-mini’ye de bolca başvuruyorum. Neden dersen, hızı gerçekten etkileyici. Hafif işler, tekrar eden görevler, frontend taraflı hızlı prototiplemeler gibi işler için tam biçilmiş kaftan. Kullandığım web tabanlı bir uygulamada, kullanıcıdan gelen görsel üzerindeki verilerin hızlıca çekilmesi gerekiyordu. O4-mini ile bunu anında hallettik. Çünkü geniş kaynak tüketimi olmadan, yeterince akıllı cevabı verebiliyor.
Ve bir detay daha: Cevap kalitesi seni tatmin etmezse modelden “neden bu cevabı verdin?” gibisinden açıklama istemek de mümkün oluyor. Bu da O3’te daha gelişkin düzeyde. Yani sadece sonuç değil, akıl yürütme sürecini de isteyebiliyorsun. Bana kalırsa bu, çok önemli bir adım. Çünkü bazen cevaptan ziyade, “o cevaba nasıl ulaşıldığını” anlamak istiyoruz ya. İşte burada modelin sana “şu adımları takip ettim” şeklinde açıklama yapması, bir tür yapay zekâya güven duymanı da beraberinde getiriyor.
Karmaşık senaryolara uyum
Daha bir iki gün önce elimde karışık yapılı bir teknik belge vardı. Grafikler, sayısal tablolar ve sayfalarca açıklama. Normalde insan olarak bile baştan sona anlamak zaman alıyor. O3 ile belgeyi yükledim, ardından adım adım içerikte neler anlatıldığını özetlemesini, hangi sonuçların çıkarıldığını ve grafiklerin yorumlanmasını istedim. Öyle net ve açıklayıcı şekilde çıkarım yaptı ki, bir anda saatler sürecek okuma işi 10 dakikada toparlandı.
Bu senaryoda beni asıl şaşırtan şey, modelin sadece görseli veya sadece yazılı içeriği değil, ikisini birlikte anlayarak bilgi üretme kapasitesiydi. Mesela tabloda yer alan bir istatistikle, yazıda atıf yapılan veriyi birbirine bağlayıp, “Bu değişim yukarıda belirtilen metodolojik farklılıktan kaynaklanıyor olabilir” gibi insan benzeri çıkarımlar yapabildi.
Hatalar ve sınırlar
Her şey güllük gülistanlık mı? Tabii ki değil. Hâlâ bazı zayıf noktaları var. Multimodal yapı güçlü ama bazen bağlam hataları olabiliyor. Özellikle çok karmaşık veya düşük çözünürlüklü görselde bilgi tespiti yaparken zaman zaman model beklendiği gibi davranmıyor. O4-mini’de bu daha sık yaşanabiliyor çünkü doğası gereği daha hafif bir model. Ama bence bu beklenen bir şey. Sihirli değnek değil sonuçta.
O3’ün ise dikkat isteyen tarafı, hesaplama gücünün yüksek olması. Bu da API kullanımı için ekstra maliyet anlamına geliyor. Büyük projelerde doğal olarak bu etki hissediliyor. Fakat zorluk seviyesi arttıkça, sağladığı doğruluk ve detaylı analiz buna değiyor diyebilirim.
Güvenlik ve sürdürülebilir kullanım
Bir de unutmadan, bu modellerin sunduğu avantajların yanında, gizlilik ve güvenlik tarafını da dikkate almak gerekiyor. Kullanılan verinin hassas içeriğe sahip olması durumunda, modelin verileri nasıl işlediği ile ilgili politikaları iyi bilmek gerekiyor. OpenAI bu konuda belgelerinde oldukça detaylı açıklamalar sunuyor; açıklamaları buradan da okuyabilirsin. Bu sayede güvenli kullanım sağlanabiliyor.
Öte yandan modellerin eğitildiği veri setlerinin kapsayıcılığı da önemli bir unsur. Kültürel önyargılar, dengeli temsil gibi konular her zaman masada. Bu yüzden doğrulama sürecinde kendi deneyimini de işin içine katman bence önemli.
Genel izlenim ve sonuç
Şu andaki izlenimim şu şekilde: Eğer derin, bağlamsal ve yüksek doğruluk gerektiren işlerle uğraşıyorsan O3 gerçekten bir oyun değiştirici. Ama hız, maliyet ve daha sade işler söz konusuysa O4-mini ile hedefe çok kısa sürede ulaşabiliyorsun. Aralarında gerçek bir denge kurmak mümkün ve ihtiyaçlarına göre bu dengeyi sen belirliyorsun.
O3 sana karmaşık mantık yapılarını başarıyla çözümleyebilmen için gerekli altyapıyı sunuyor. O4-mini ise pratiklik ve hızla ürün geliştirme süreçlerinde ciddi bir partner olabilir. Sonuç olarak, artık yazılı-komut temelli modeller döneminden çoklu algılayan, anlayan ve bağlam kuran sistemler dönemine geçmiş durumdayız. Ve bu modeller, bence bu çağın ilk ciddi temsilcileri.
Daha fazlasını keşfetmek istersen ana sayfaya da göz atmalı, çünkü bu modellerin entegre olduğu uygulamalar hakkında başka yazılar da var.
