Yapay Zeka Liderlik Savaşı: GPT‑5.5, Claude Opus 4.7, Gemini 3.5 Flash, Grok 4.3 ve DeepSeek V4 Karşı Karşıya

Claude Opus 4.7 ise gerçek dünya yazılım mühendisliği benchmark'larında parlak bir performans sergiliyor. Anthropic, modelin açık kaynak projelerdeki gerçek sorunları çözme becerisini ölçen SWE‑Bench Pro'da %64,3 ve SWE‑Bench Verified'da %87,6 skorlarına ulaştığını duyurdu.

Google'ın Gemini 3.5 Flash modeli, tipik "hızlı çıkarım" kategorisinin çok ötesine geçiyor. Google'ın çapraz satıcı benchmark tablosunda, Terminal‑Bench 2.1'de %76,2 puan alarak GPT‑5.5'in %78,2'lik skoruna oldukça yaklaşıyor ve Claude Opus 4.7'nin %66,1'lik skorunu geride bırakıyor.

Grok 4.3 ve DeepSeek V4 için ise net bir sıralama yapmak daha zor. Grok'un bazı metrikleri (AA Intelligence Index 53, GDPval-AA ELO 1500) olsa da bunların diğer modellerle ortak benchmark'lardaki performansıyla doğrudan karşılaştırılması güç. DeepSeek V4 ise bağımsız NIST/CAISI değerlendirmesine göre güçlü ama lider Batı modellerinin gerisinde.

Kodlama Yetenekleri

Yapay zeka modelleri arasındaki en net ayrım kodlama performansında ortaya çıkıyor.

Claude Opus 4.7 bu alanda en güçlü sinyali veriyor. SWE‑Bench Pro'daki %64,3'lük skoru, önceki modellere göre büyük bir sıçrama anlamına geliyor ve birden fazla programlama dilindeki gerçek GitHub sorunlarını çözmede üstün olduğunu gösteriyor.

OpenAI'ın GPT‑5.5 modeli aynı benchmark'ta %58,6 ile geride kalsa da, terminal tabanlı iş akışlarında (Terminal‑Bench 2.0) %82,7 ile lider.

Gemini 3.5 Flash ise SWE‑Bench Pro'da %55,1 puan alıyor. Bu, Opus 4.7'nin gerisinde ama bir "Flash" modeli için oldukça etkileyici.

Grok 4.3 için kamuya açık kodlama benchmark'ları daha az standart. IFBench (%81) ve τ²‑Bench (%98) gibi skorlar raporlanmış olsa da, bu testler SWE‑Bench veya Terminal‑Bench ile doğrudan karşılaştırılamıyor.

DeepSeek V4 için bağımsız olarak doğrulanmış kodlama benchmark verileri ise oldukça sınırlı. Bazı iddialar şirket içi testlere veya sızıntılara dayanıyor ve bağımsız olarak tekrarlanmadı.

Ajanlık İş Akışları ve Araç Kullanımı

Modern benchmark'lar, modellerin araçları ne kadar iyi koordine ettiğini ve çok adımlı görevleri ne kadar başarıyla tamamladığını ölçüyor.

Google, Gemini 3.5 Flash'ın çoklu araç orkestrasyonu ve gerçek dünya iş akışlarını ölçen MCP Atlas (%83,6) ve Toolathlon (%56,5) gibi testlerde lider olduğunu belirtiyor.

OpenAI'ın GPT‑5.5 modeli, 44 farklı meslekte bilgi çalışması görevlerini ölçen GDPval benchmark'ında %84,9 galibiyet veya beraberlik oranıyla güçlü bir performans sergiliyor.

Claude Opus 4.7 de bilgisayar kullanımı benchmark'larında başarılı. OSWorld‑Verified'daki %78,0 skoru, masaüstü arayüzlerini kullanma ve yazılım araçlarıyla etkileşim kurma konusundaki gücünü gösteriyor.

Bağlam Penceresi, Hız ve Maliyet

Benchmark skorları, bir modelin dağıtım özelliklerini tam olarak yansıtmaz.

Grok 4.3, 1 milyon tokenlık bağlam penceresi ve giriş için milyon token başına $1,25, çıkış için $2,50 olan rekabetçi fiyatlandırmasıyla büyük bağlamlı iş yükleri için düşük maliyetli bir seçenek sunuyor.

Gemini 3.5 Flash, yüksek hızlı çıkarım için tasarlanmış bir model. Google, bu modelin diğer amiral gemisi modellerden yaklaşık dört kat daha hızlı olduğunu belirtiyor.

DeepSeek modelleri ise açık ağırlık (open-weight) stratejileri ve düşük maliyetli dağıtım seçenekleriyle öne çıkıyor. DeepSeek V4 Pro için fiyatlandırma, girişte milyon token başına $1,74, çıkışta ise $3,48 seviyesinde.

DeepSeek V4'ün Bağımsız Değerlendirmesi

DeepSeek V4 hakkındaki en güvenilir bağımsız değerlendirme, ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) CAISI programından geliyor.

Bu değerlendirmeye göre DeepSeek V4, yazılım mühendisliği, siber görevler ve matematik gibi alanlarda test edilen en yetenekli Çin modeli olsa da, lider Batı modellerinin yaklaşık 8 ay gerisinde kalıyor.

Rapor ayrıca, DeepSeek'in kendi iç benchmark sonuçlarının bağımsız CAISI ölçümlerinden daha güçlü göründüğünü belirtiyor. Bu da modelleri karşılaştırırken tarafsız değerlendirmelerin önemini bir kez daha ortaya koyuyor.

Karşılaştırmalar Neden Kusursuz Değil?

Yayınlanmış rakamlar olsa bile, modelleri doğrudan karşılaştırmak çeşitli nedenlerle zor:

• Benchmark'lar farklı sürümlerde karşımıza çıkabiliyor (Terminal‑Bench 2.0 ve 2.1 gibi).
• Bazı sonuçlar bağımsız test takımlarından değil, satıcı tarafından yürütülen değerlendirmelerden geliyor.
• Bileşik endeksler ve Elo puanları (GDPval-AA gibi), yüzde bazlı benchmark'larla doğrudan karşılaştırılamıyor.

Bu nedenlerle, tüm modeller için kesin bir "1'den 5'e sıralama" yapmak yanıltıcı olabilir.

Şu Anki Kanıtlar Ne Gösteriyor?

En güçlü kamuya açık verilere dayanarak:

• GPT‑5.5, bilgi çalışmaları, muhakeme ve ajanlık görevlerinde en geniş kapsamlı yeteneğe sahip model olarak görünüyor.
• Claude Opus 4.7, gerçek dünya kodlama testlerinde (SWE‑Bench gibi) en net üstünlüğe sahip.
• Gemini 3.5 Flash, hızlı çıkarım modeli olmasına rağmen alışılmadık derecede güçlü ve birçok ajanlık değerlendirmesinde amiral gemisi modellerle rekabet ediyor.
• Grok 4.3, güçlü bağlam uzunluğu ve umut verici bileşik metrikler sunuyor ancak lider modellerle karşılaştırmalı verileri sınırlı.
• DeepSeek V4, bağımsız olarak değerlendirilen en güçlü Çin modeli ancak NIST'e göre mevcut sınırın gerisinde.

Pratikte "en iyi" model, büyük ölçüde iş yüküne bağlıdır: Kodlama asistanları, araştırma yardımcıları, uzun metin analizi veya maliyet odaklı çıkarım gibi farklı görevler, aynı benchmark skorlarına sahip olsalar bile farklı modelleri tercih sebebi yapabilir.