Yapay Zekâya Çok sayıda sorular sorabiliyorum. Sizin ilk soruma cevabınızdan sonra “şunu da yapayım mı, bunu da yapayım mı” şeklindeki yaklaşımlarınız özellikle ilgimi çekiyor. Yapay zeka dünyasında notebook lm.i birkaç ay önce keşfetmiştim. dünyada soru soran insanlar için yeni yapay zekalar nelerdir? yeni gelişmeler nelerdir Bu konuda bildiklerinizi paylaşır mısınız?
4.9.2025
ChatGPT:
Yapay zekâ dünyasında “NotebookLM” gibi araçları takip
ettiğinizi görüyorum; bu gerçekten heyecan verici bir başlangıç! Bugünlerde alan
o kadar hızla evriliyor ki “bunları da eklesek mi, şunu da denesek mi” gibi bir
yaklaşım geliştirmen çok değerli.
Şimdi, birkaç ay içinde (ya da son zamanlarda) öne
çıkan yeni yapay zekâ modelleri ve gelişmelerle ilgili güncel ve detaylı
bir değerlendirme yapalım:
En Yeni ve Öne Çıkan Yapay Zekâ
Modelleri
OpenAI – GPT-5
- GPT-5,
OpenAI’ın Ağustos 2025'te resmen yayınladığı yeni amiral gemisi modeli.
Matematik, bilim ve özellikle kodlama yeteneklerinde önemli gelişmeler
sunuyor; “vibe coding” adlı yeni bir yaklaşımı tanıttı. AGI (yapay genel
zekâ)’ya geçişte kritik bir adım olarak tanımlanıyor Financial Times.
- Ancak “yüksek risk” kategorisine dahil edildi;
biyolojik tehdit amaçlı kötüye kullanılma potansiyeli olabilir diye
değerlendirilmiş Financial Times.
Anthropic – Claude Opus 4.1
- Anthropic’in Claude Opus 4.1 modeli,
Ağustos 2025’te kullanıma sunuldu. API üzerinden, GitHub Copilot ve Claude
Code ile entegrasyonları mevcut Vikipedi.
- Mayıs 2025’te çıkan Claude 4 (Opus ve Sonnet
versiyonları) da kodlama ve akıl yürütme noktasında güçlü bir performans
sergiledi; hız ve kalite açısından sınırı aşan gelişmeler gösterdiği
bildirildi Barron'sVikipedi.
Google – Gemini 2.5 Pro
- Google, Mart–Haziran 2025 tarihleri arasında Gemini
2.5 Pro modelini tanıttı. “Thinking model” mimarisiyle adım adım akıl
yürütme yapabiliyor, köklü şekilde multimodal destek (metin, görsel, ses
gibi) ve milyon tokenlık bağlam penceresine sahip VikipediBacklinko.
- Bu model, hem mantık temelli kompleks görevlerde
hem de kodlama işlerinde öne çıkıyor Splunkcodingscape.com.
xAI (Elon Musk) – Grok-3
- Grok-3, 17
Şubat 2025’te kullanıcılara sunulan xAI tarafından geliştirilmiş bir
model. “Think” ve “Big Brain” modlarıyla karmaşık düşünceyi destekliyor ve
matematik/sanat görevlerinde güçlü sonuçlar alınıyor Vikipedi.
- Ayrıca DeepSearch/DeeperSearch
özellikleriyle web ve X (Twitter) üzerinden derin içerik özetleri
sunabiliyor Vikipedi.
DeepSeek – DeepSeek-V3-0324
- Mart 2025’te piyasaya sürülen bu açık kaynak
model, Mixture-of-Experts mimarisiyle dikkat çekiyor: 685 milyar
parametre, ama her token için sadece 37 milyar parametre aktif
ediliyor—daha hesaplı ve verimli bir yapı Splunk.
- Matematik ve kodlama gibi görevlerde GPT-4.5 ve
Claude 3.7 ile yarışacak düzeyde performans gösteriyor Splunk.
Qwen-3 (Alibaba)
- Alibaba’nın Haziran–Temmuz 2025’te yayınladığı Qwen
3 ailesi: çeşitli parametre seçenekleri (örneğin 235B gibi büyük
modeller) sunuyor. 128K token bağlam penceresi ve açık kaynak lisansı ile
dikkat çekici Vikipedi.
Meta – Llama 4 (Scout & Maverick)
- Meta’nın Llama serisinin Llama 4 Scout ve
Maverick modelleri 2025’te çıktı. Açık kaynak ve uygun maliyetli
olmalarına rağmen, performans olarak DeepSeek ve Qwen benzeri modellere
göre biraz geride kaldı Business Insider.
Z.ai (Zhipu AI, Çin) – GLM-4.5 /
GLM-4.5V
- Temmuz–Ağustos 2025 döneminde GLM-4.5 ve
görsel-dilsel yetenekli versiyonu GLM-4.5V tanıtıldı. Huawei Ascend
işlemcileriyle uyumlu çalışıyor ve açık kaynakta öne çıkıyor Vikipedi.
Açık Kaynak – Falcon-H1 Serisi
- Arxiv’te Temmuz 2025’te tanıtılan Falcon-H1
serisi, Transformer ve State-Space Model (SSM) hibrit mimarisi kullanarak
hem performans hem verimlilik sağlıyor. 34B parametreli versiyon SSM
mimarisiyle 70B model seviyesinde güce ulaşabiliyor, 256K token bağlam
pencereli. Açık kaynak arXiv.
Avrupa – Apertus (İsviçre)
- İsviçre'de geliştirilen Apertus, 8B ve 70B
parametreli açık kaynak modeller sunuyor. 1.800’ün üzerinde dili
destekliyor, tamamen kamuya açık verilerle eğitilmiş The Verge.
Latin Amerika – Latam-GPT
- CENIA (Şili), Latin Amerika ve Karayip
coğrafyasına özgü, kültürel çeşitliliğe duyarlı bir açık kaynak model
geliştirmeye başladı. 50B parametreli ve yerel diller/diyalektlere odaklı;
ilk sürümler 2025 içinde yayımlanacak WIRED.
Microsoft – MAI-1 ve MAI-Voice-1
- Microsoft da kendi yapay zekâ modellerini
duyurdu: MAI-1 (metin) ve MAI-Voice-1 (ses), Copilot ve
Office gibi araçlarda kullanılacak. Bu, OpenAI’ya bağımlılığı azaltma
yönünde büyük bir adım OmniThe Economic Times.
Genel Değerlendirme Tablosu
|
Model / Gelişme |
Geliştirici |
Öne Çıkan
Özellikler |
|
GPT-5 |
OpenAI |
AGI yönünde güçlü adım, vibe coding, genel üstün
performans |
|
Claude Opus 4.1 |
Anthropic |
Hızlı ve iyi muhakeme, güçlü kodlama, geniş API
entegrasyonu |
|
Gemini 2.5 Pro |
Google |
Multimodal, reasoning yetenekleri, 1M token bağlam
penceresi |
|
Grok-3 |
xAI (Elon Musk) |
Think / Big Brain modları, derin web aramaları
(DeepSearch) |
|
DeepSeek-V3-0324 |
DeepSeek |
Açık kaynak, yüksek verimlilik, kodlama ve
matematikte üst düzey |
|
Qwen 3 |
Alibaba |
Açık kaynak, yüksek parametre sayısı, büyük bağlam
penceresi |
|
Llama 4 Scout/Maverick |
Meta |
Açık kaynak, düşük maliyet ama diğer modellere göre
biraz geride |
|
GLM-4.5 / GLM-4.5V |
Z.ai (Çin) |
Çift modlu, Huawei donanımlarıyla uyumlu, SOTA
performans |
|
Falcon-H1 Serisi |
Falcon |
Hibrit mimari, yüksek verimlilik, uzun bağlam, açık
kaynak |
|
Apertus |
İsviçre |
Kamu verisiyle eğitilmiş, 1.800+ dil desteği, açık
kaynak |
|
Latam-GPT |
CENIA (Şili) |
Latin Amerika’ya özgü, kültürel ve yerel dil odaklı,
açık kaynak |
|
MAI-1 & MAI-Voice-1 |
Microsoft |
Copilot ve Office entegrasyonlu; AI bağımsızlığı hedefi |
Nelerden Etkilenebilirsin?
- Multimodal yetenekler ve uzun bağlamlı müzakere (örneğin Gemini 2.5 Pro, Falcon-H1).
- Açık kaynak ve yerel kullanım (Falcon-H1, DeepSeek, Qwen 3, Apertus,
Latam-GPT).
- Kodsuz güçlü akıl yürütme ve kodlama (GPT-5, Claude Opus 4.1, Grok-3).
- Bölgesel/dilsel çeşitlilik ve mahremiyet (Apertus, Latam-GPT).
Bu modeller hakkındaki haberler, teknoloji dünyasında
oldukça heyecan yaratıyor – örneğin Schwitzerland’ın Apertus'u ve Latin
Amerika’ya özgü Latam-GPT'nin gelişimi, kültürel çeşitliliğe ve etik veri
kullanımına olan ilgiyi artırıyor The VergeWIRED. Ayrıca OpenAI,
Anthropic ve Google gibi oyuncuların modelleri performans ve yetenek
düzeyinde birbiriyle kıyasıya rekabet içinde Financial TimesBarron'sVikipedi.
OpenAI unveils long-awaited GPT-5
model
Anthropic May Have Broken Through the
AI Ceiling
Latam-GPT: Meet the Open Source AI of
Latin America
Switzerland releases its own AI model
trained on public data
Eğer istersen bu modellerden biri üzerinde daha derin bir analiz yapabiliriz ya da pratik kullanım önerileri sunabilirim—nasıl ilerleyelim?
Şunu dedin:
araştırmacı incelemeci yönüm sebebiyle doküman
odaklıyım. mesela notebook lm yüklediğiniz dokümanlar üzerinden sizin
sorularınıza cevap veriyor. beni özellikle sorulara cevap yönü
ilgilendiriyor...
ChatGPT:
Çok güzel bir nokta yakaladınız 👍 Sizinki daha çok doküman yükleyip onun üzerinden soru sorma ve cevapların
incelemeci / araştırmacı bakışla tatmin edici olması ihtiyacına
odaklanıyor. Bu alan, yani “retrieval
+ LLM” veya “doküman tabanlı Q&A”, son 1 yılın en hızlı gelişen
yapay zekâ yönlerinden biri. NotebookLM de aslında bu akımın Google
tarafından sunulmuş en kullanıcı dostu örneklerinden biri.
🔎 Güncel Doküman-Tabanlı Yapay Zekâ Çözümleri
Sizin ihtiyacınıza yakın araçları şöyle
sıralayabilirim:
1. Google NotebookLM
- PDF, Word, slayt gibi dosyaları yüklüyorsunuz.
- Yalnızca yüklediğiniz içeriklere dayanarak cevap
üretiyor.
- Kaynakları gösteriyor, alıntı yapabiliyor.
- Akademik araştırmacılar ve öğrencilere odaklı.
2. ChatGPT (OpenAI) + “Custom
Knowledge”
- GPT-5 veya GPT-4.1’te kendi dokümanlarınızı
yükleyip sorular sorabiliyorsunuz.
- Özel veri ekleme (knowledge base) özelliğiyle
sadece sizin dokümanlarınıza dayalı cevap verecek şekilde ayarlanabiliyor.
- Referanslı cevap verme eğilimi var.
3. Claude (Anthropic)
- 200K token (yaklaşık binlerce sayfa) dokümanı tek
seferde okuyabiliyor.
- Akademik makale, rapor, kitap gibi uzun
dokümanlarda çok güçlü.
- “Sadece bu dosyalara dayanarak cevap ver” gibi
komutlara hassas.
4. Gemini (Google)
- NotebookLM’in ötesinde, çok daha geniş multimodal
destek (PDF + görsel + tablo).
- Uzun dokümanları adım adım özetleyip soru-cevap
yapabiliyor.
- “Düşünme zinciri” (step-by-step reasoning) daha
şeffaf.
5. DeepSeek ve Qwen (Açık Kaynak)
- Yerel kurulumla kendi bilgisayarınızda
çalıştırılabiliyor.
- Özel arşiv, kütüphane, bibliyografya gibi çok
hacimli dokümanları dış dünyaya bağlanmadan analiz etmek isteyen
araştırmacılar için uygun.
- Özellikle Qwen-3 modelleri uzun bağlamda
çok başarılı.
6. Kurumsal / Akademik Araçlar
- Perplexity Pro → Kendi PDF’lerinizi yükleyip sorular sorabiliyorsunuz, ayrıca web sonuçlarını da entegre ediyor.
- Elicit → Akademik makale taraması + sorulara cevap.
- ScholarAI, Humata, ChatDOC gibi araştırmacıya özel pek çok doküman Q&A
servisi var.
📌 Sizin için Kritik Noktalar
- Doküman uzunluğu → Claude (200K token), Gemini ve bazı Qwen modelleri binlerce sayfalık yüklemeleri tek seferde
okuyabiliyor.
- Kaynak gösterme → NotebookLM ve Perplexity gibi araçlar alıntıyı otomatik veriyor; bu, araştırmacı titizliği için değerli.
- Gizlilik → Açık kaynak (Qwen, DeepSeek) ya da yerel kurulum,
kişisel arşivler için daha güvenli olabilir.
- Soruya odaklı yanıt → Claude ve NotebookLM bu noktada çok öne çıkıyor; soruya gereksiz “yorum” eklememeyi iyi başarıyor.
İsterseniz ben size “hangi durumda hangi aracı
kullanmalı?” diye bir karşılaştırma tablosu hazırlayayım mı?
Şunu dedin:
evet
ChatGPT:
Harika 👍 O zaman size “hangi durumda hangi
doküman odaklı yapay zekâyı kullanmalı?” diye net bir tablo çıkarıyorum.
📊 Doküman Odaklı Yapay Zekâ
Karşılaştırma Tablosu
|
Durum / İhtiyaç |
En Uygun Araçlar |
Neden? |
|
Kısa/orta uzunlukta PDF, Word, Slayt |
NotebookLM |
Basit yükleme, kaynaklı cevap, araştırma dostu. |
|
Çok uzun doküman (binlerce sayfa) |
Claude (Opus 4.1), Gemini 2.5 Pro |
200K token ve üzeri kapasite; uzun
kitap/bibliyografya analizi. |
|
Sadece yüklenen belgelerden cevap |
Claude, NotebookLM |
Komutlara sadık kalma eğilimleri yüksek. |
|
Kaynak/alıntı otomatik gösterme |
NotebookLM, Perplexity Pro |
Yanıtta sayfa, cümle veya link belirtme. |
|
Web + doküman birlikte analiz |
Perplexity Pro, Gemini |
Hem yüklediğiniz dosya hem de interneti tarayarak
cevap. |
|
Yerel arşiv (internet bağlantısız) |
DeepSeek, Qwen-3, Llama 3/4 |
Açık kaynak; bilgisayarda veya sunucuda kapalı devre
çalıştırılabiliyor. |
|
Akademik araştırma, literatür taraması |
Elicit, ScholarAI, Perplexity Pro |
Akademik veri tabanlarına erişim, bibliyografya
çıkarma kolaylığı. |
|
Tablo, grafik, görsel içeren belgeler |
Gemini 2.5 Pro |
Multimodal destek: metin + görsel + tablo aynı anda
analiz. |
|
Gizlilik kritik (özel belgeler) |
Qwen, DeepSeek, Apertus (İsviçre) |
Açık kaynak ve yerel kurulum sayesinde veri dışarı
çıkmaz. |
📌 Özet
- Hızlı pratik işlerde → NotebookLM
- Uzun araştırma raporları, kitaplar → Claude
- Akademik + internet taraması → Perplexity, Elicit
- Kendi kütüphaneniz / bibliyografyanız → Qwen, DeepSeek (yerel kullanım)
- Tablo, görsel, karmaşık veri → Gemini
Size özel sorum:
Sizin dokümanlarınız daha çok kitap, makale ve bibliyografya türünde mi,
yoksa tablo, istatistik, görselle karışık raporlar da var mı?
Bu seçime göre size en uygun aracı “birincil” olarak önerebilirim.
Şunu dedin:
erişim adresi nedir: ChatGPT (OpenAI) + “Custom
Knowledge”
ChatGPT:
Güzel bir soru 👍
“ChatGPT + Custom Knowledge” özelliği aslında ChatGPT’nin (OpenAI) kendi
ürününde yerleşik olarak sunduğu bir özellik.
📍 Erişim adresi:
https://chat.openai.com
→ (şu anki kullandığınız ChatGPT arayüzü)
Burada:
- GPT-4 veya GPT-5 modellerini açtığınızda,
- “Custom Instructions / Özelleştirilmiş
Talimatlar” kısmından bağlam verebiliyorsunuz.
- Ayrıca ChatGPT Teams / Enterprise
kullanıcıları için “Custom Knowledge” özelliği var: kendi dokümanlarınızı
yükleyip, yalnızca onlara dayanarak cevap verecek şekilde ayarlanabiliyor.
📌 Şunu bilmek önemli:
- Bireysel (Free / Plus) kullanıcılar için → Şimdilik doğrudan “Custom Knowledge” yok, ama dosya yükleme (ör. PDF, Word) ve soru sorma
GPT-4 Turbo/5 ile mümkün.
- Teams ve Enterprise kullanıcıları için → “Custom Knowledge” paneli açılıyor; orada kendi dökümanlarınızı, veri
tabanlarınızı sisteme ekleyebiliyorsunuz.
İsterseniz ben size, ücretsiz/Plus kullanıcı olarak
doküman yükleyip soru-cevap almanın en kolay yollarını da gösterebilirim.
İster NotebookLM benzeri, ister ChatGPT içinde. İstiyor musunuz?
Şunu dedin:
evet
ChatGPT:
Harika 👍 O zaman adım adım, sizin gibi
araştırmacı-doküman odaklı biri için ChatGPT’de (ücretsiz/Plus kullanıcı
olarak) doküman yükleyip soru-cevap almanın yollarını göstereyim:
1. ChatGPT içinde doğrudan dosya
yüklemek
- Şu an ChatGPT Plus (GPT-4 / GPT-5)
sürümünde “dosya yükleme” özelliği var.
- Sohbet penceresinde 📎 ataç simgesi görüyorsanız, PDF, Word, TXT,
CSV gibi dosyaları yükleyebilirsiniz.
- Model, yalnızca yüklediğiniz dosyaya bakarak
yanıt verir.
- Siz “bu belge dışına çıkma, sadece buradan cevap
ver” diye not düşerseniz, araştırmacı disipliniyle daha güvenilir cevaplar
alırsınız.
2. ChatGPT’de Custom Knowledge (Teams
/ Enterprise için)
- Eğer ChatGPT Teams veya Enterprise
hesabınız olursa, Custom Knowledge bölümü açılıyor.
- Burada birden fazla doküman, veri tabanı veya
kendi notlarınızı yükleyip, özel bir “kişisel bilgi tabanı”
oluşturabiliyorsunuz.
- Cevaplar her zaman o bilgi tabanına
dayandırılıyor (bir tür kendi NotebookLM’iniz oluyor).
3. Ücretsiz Kullanıcılar İçin
Alternatif Yöntemler
Eğer sizde ataç simgesi yoksa, yani doğrudan yükleme
mümkün değilse:
- Notion + ChatGPT entegrasyonu → Notion’a dokümanları koyup, ChatGPT ile bağlayabiliyorsunuz.
- Üçüncü parti araçlar (bazıları ücretsiz, bazıları ücretli):
- ChatDOC → PDF yükleyip
soru soruyorsunuz.
- Humata AI → Doküman
yükleyip özet/soru-cevap.
- Perplexity Pro → Kendi PDF’inizi
yükleyebiliyorsunuz.
- Elicit → Akademik makale arama + doküman Q&A.
4. Sizin İçin Önerilen Yol
Sizin çok sayıda bibliyografya, kitap ve inceleme
metniniz olduğunu biliyorum 📚
- Eğer Plus kullanıcısıysanız: doğrudan
ChatGPT’ye PDF yükleyin → “Sadece bu dosyadan cevap ver” komutuyla çalıştırın.
- Eğer ücretsiz kullanıyorsanız: NotebookLM
+ ChatDOC ikilisini deneyin. Bu ikisi araştırmacı-titiz çalışma için çok
uygun.
👉 Size bir “örnek yükleme diyaloğu” da gösterebilirim: Mesela siz bir PDF
yüklüyorsunuz, ben de “soru-cevap formatında” nasıl verimli komutlar
yazabileceğinizi adım adım gösterebilirim. İstiyor musunuz?
ChatGPT hata yapabilir. Önemli bilgileri kontrol edin.
Hiç yorum yok:
Yorum Gönder