Sınır Modelleri Karşılaştırması: Hangi Yapay Zeka Öne Çıkıyor?
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor. Claude Opus 4.7, SWE‑bench Verified (%87,6) ve SWE‑bench Pro (%64,3) gibi gerçek dünya yazılım mühendisliği testlerinde zirvede yer alarak kodlama...
YayımlayanGPT-5.5 ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor.
Claude Opus 4.7, SWE‑bench Verified (%87,6) ve SWE‑bench Pro (%64,3) gibi gerçek dünya yazılım mühendisliği testlerinde zirvede yer alarak kodlama alanındaki üstünlüğünü kanıtlıyor.
DeepSeek V4 Pro, bu gruptaki en güçlü açık ağırlıklı model olarak öne çıkıyor; ancak bağımsız değerlendirmeler, sınır modellerinin yaklaşık sekiz ay gerisinde olduğunu gösteriyor.
Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively aFrontier AI models are increasingly compared using agentic, coding, and reasoning benchmarks.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively a. Article summary: No single public suite in this evidence set compares all six models in exactly the same configuration. The available evidence mixes Terminal-Bench 2.0, 2.1, and Hard; SWE-bench Pro and Verified; GDPval and GDPval-AA; and. Topic tags: deepresearch, documentation, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark Across Coding, Reasoning, and Financial Research. * **Claude Opus 4.6 (Thinking) and Claude Opus 4.7 tie for #1 overall" source context "Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark ..." Reference image 2: v
openai.com
Yapay zeka dünyasında sınır (frontier) modelleri artık kodlama ajanları, çok adımlı iş akışları, akıl yürütme ve gerçek dünya bilgi çalışmalarını kapsayan bir dizi özel benchmark ile değerlendiriliyor. OpenAI'ın GPT‑5.5, Anthropic'in Claude Opus 4.7, Google'ın Gemini 3.5 Flash, xAI'ın Grok 4.3 ve DeepSeek'in V4'ü gibi en yeni sürümler etkileyici performanslar sergilese de, benchmark ortamı oldukça parçalı. Farklı laboratuvarlar farklı değerlendirme setleri, sürümler ve akıl yürütme modları kullandığı için kesin bir sıralama yapmak zorlaşıyor.
Aşağıda, 2026 yılı itibarıyla en çok atıf alan benchmark sonuçlarının bir sentezi ve her modelin güçlü yönlerine dair çıkarımlar yer alıyor.
Benchmark Sorunu: Elma ile Elmayı Karşılaştırmak Zor
Tüm büyük sınır modellerini aynı koşullar altında değerlendiren tek bir kamuya açık lider tablosu bulunmuyor. Bunun yerine, kanıtlar Terminal‑Bench, SWE‑bench, GDPval, OSWorld gibi örtüşen benchmark ailelerinden toplanıyor.
Bu testler zekanın farklı yönlerini ölçüyor:
Terminal‑Bench: Uzun vadeli kodlama ve komut satırı ortamında ajan iş akışları.
SWE‑bench: Gerçek GitHub sorunlarını çözme ve üretim yazılım mühendisliği görevleri.
GDPval: Birçok meslekte ekonomik olarak değerli bilgi çalışmaları.
OSWorld: Yazılım ortamlarında gezinme gibi bilgisayar kullanım görevleri.
Model sağlayıcıları genellikle sonuçları farklı sürümler veya farklı akıl yürütme ayarlarıyla raporladığı için, modeller arası genel sıralama kesin bir puan tablosundan ziyade bir yorum gerektiriyor.
GPT‑5.5: En Güçlü Genel Ajan Performansı
OpenAI'ın GPT‑5.5'i, genel ajan iş akışları için şu anda en güçlü benchmark portföylerinden birini sunuyor.
Yayınlanan başlıca sonuçlar şunlar:
Terminal‑Bench 2.0: %82,7
GDPval: Profesyonellere karşı %84,9 galibiyet veya beraberlik
OSWorld‑Verified: %78,7
SWE‑bench Pro: %58,6
Terminal‑Bench, planlama ve araç kullanımı gerektiren karmaşık çok adımlı komut satırı iş akışlarını ölçüyor. GPT‑5.5'in %82,7'lik skoru, lansman sırasında yayınlanan karşılaştırma tablosunda lider durumda.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Sınır Modelleri Karşılaştırması: Hangi Yapay Zeka Öne Çıkıyor?"?
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor.
What are the key points to validate first?
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor. Claude Opus 4.7, SWE‑bench Verified (%87,6) ve SWE‑bench Pro (%64,3) gibi gerçek dünya yazılım mühendisliği testlerinde zirvede yer alarak kodlama alanındaki üstünlüğünü kanıtlıyor.
What should I do next in practice?
DeepSeek V4 Pro, bu gruptaki en güçlü açık ağırlıklı model olarak öne çıkıyor; ancak bağımsız değerlendirmeler, sınır modellerinin yaklaşık sekiz ay gerisinde olduğunu gösteriyor.
Sınır Modelleri Karşılaştırması: Hangi Yapay Zeka Öne Çıkıyor?
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor. Claude Opus 4.7, SWE‑bench Verified (%87,6) ve SWE‑bench Pro (%64,3) gibi gerçek dünya yazılım mühendisliği testlerinde zirvede yer alarak kodlama...
YayımlayanGPT-5.5 ile düzenlendiGörseller GPT Image 2 ile oluşturuldu
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor.
Claude Opus 4.7, SWE‑bench Verified (%87,6) ve SWE‑bench Pro (%64,3) gibi gerçek dünya yazılım mühendisliği testlerinde zirvede yer alarak kodlama alanındaki üstünlüğünü kanıtlıyor.
DeepSeek V4 Pro, bu gruptaki en güçlü açık ağırlıklı model olarak öne çıkıyor; ancak bağımsız değerlendirmeler, sınır modellerinin yaklaşık sekiz ay gerisinde olduğunu gösteriyor.
Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively aFrontier AI models are increasingly compared using agentic, coding, and reasoning benchmarks.
AI Prompt
Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: Research benchmarks for Gemini 3.5 Flash, GPT 5.5, Claude Opus 4.7, Grok 4.3, DeepSeek V4, Qwen3.7-Max and compare them as comprehensively a. Article summary: No single public suite in this evidence set compares all six models in exactly the same configuration. The available evidence mixes Terminal-Bench 2.0, 2.1, and Hard; SWE-bench Pro and Verified; GDPval and GDPval-AA; and. Topic tags: deepresearch, documentation, general web, user generated, government. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "# Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark Across Coding, Reasoning, and Financial Research. * **Claude Opus 4.6 (Thinking) and Claude Opus 4.7 tie for #1 overall" source context "Deep|DeepSeek V4 vs Claude vs GPT-5.4: A 38-Task Benchmark ..." Reference image 2: v
openai.com
Yapay zeka dünyasında sınır (frontier) modelleri artık kodlama ajanları, çok adımlı iş akışları, akıl yürütme ve gerçek dünya bilgi çalışmalarını kapsayan bir dizi özel benchmark ile değerlendiriliyor. OpenAI'ın GPT‑5.5, Anthropic'in Claude Opus 4.7, Google'ın Gemini 3.5 Flash, xAI'ın Grok 4.3 ve DeepSeek'in V4'ü gibi en yeni sürümler etkileyici performanslar sergilese de, benchmark ortamı oldukça parçalı. Farklı laboratuvarlar farklı değerlendirme setleri, sürümler ve akıl yürütme modları kullandığı için kesin bir sıralama yapmak zorlaşıyor.
Aşağıda, 2026 yılı itibarıyla en çok atıf alan benchmark sonuçlarının bir sentezi ve her modelin güçlü yönlerine dair çıkarımlar yer alıyor.
Benchmark Sorunu: Elma ile Elmayı Karşılaştırmak Zor
Tüm büyük sınır modellerini aynı koşullar altında değerlendiren tek bir kamuya açık lider tablosu bulunmuyor. Bunun yerine, kanıtlar Terminal‑Bench, SWE‑bench, GDPval, OSWorld gibi örtüşen benchmark ailelerinden toplanıyor.
Bu testler zekanın farklı yönlerini ölçüyor:
Terminal‑Bench: Uzun vadeli kodlama ve komut satırı ortamında ajan iş akışları.
SWE‑bench: Gerçek GitHub sorunlarını çözme ve üretim yazılım mühendisliği görevleri.
GDPval: Birçok meslekte ekonomik olarak değerli bilgi çalışmaları.
OSWorld: Yazılım ortamlarında gezinme gibi bilgisayar kullanım görevleri.
Model sağlayıcıları genellikle sonuçları farklı sürümler veya farklı akıl yürütme ayarlarıyla raporladığı için, modeller arası genel sıralama kesin bir puan tablosundan ziyade bir yorum gerektiriyor.
GPT‑5.5: En Güçlü Genel Ajan Performansı
OpenAI'ın GPT‑5.5'i, genel ajan iş akışları için şu anda en güçlü benchmark portföylerinden birini sunuyor.
Yayınlanan başlıca sonuçlar şunlar:
Terminal‑Bench 2.0: %82,7
GDPval: Profesyonellere karşı %84,9 galibiyet veya beraberlik
OSWorld‑Verified: %78,7
SWE‑bench Pro: %58,6
Terminal‑Bench, planlama ve araç kullanımı gerektiren karmaşık çok adımlı komut satırı iş akışlarını ölçüyor. GPT‑5.5'in %82,7'lik skoru, lansman sırasında yayınlanan karşılaştırma tablosunda lider durumda.
Studio Global AI
Continue your research
This page includes a source-backed answer you can continue inside Studio Global.
What is the short answer to "Sınır Modelleri Karşılaştırması: Hangi Yapay Zeka Öne Çıkıyor?"?
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor.
What are the key points to validate first?
2026 yılındaki kamuya açık benchmark sonuçlarına göre GPT‑5.5, Terminal‑Bench 2.0'da %82,7 ve GDPval'de %84,9 ile en güçlü genel etmen (agentic) performansını sergiliyor. Claude Opus 4.7, SWE‑bench Verified (%87,6) ve SWE‑bench Pro (%64,3) gibi gerçek dünya yazılım mühendisliği testlerinde zirvede yer alarak kodlama alanındaki üstünlüğünü kanıtlıyor.
What should I do next in practice?
DeepSeek V4 Pro, bu gruptaki en güçlü açık ağırlıklı model olarak öne çıkıyor; ancak bağımsız değerlendirmeler, sınır modellerinin yaklaşık sekiz ay gerisinde olduğunu gösteriyor.
Model ayrıca bilgi çalışmaları benchmarklarında da güçlü performans gösteriyor: GDPval, hukuk, finans ve ürün yönetimi dahil olmak üzere düzinelerce mesleği kapsıyor ve GPT‑5.5, karşılaştırmaların yaklaşık %84,9'unda profesyonellerle eşleşiyor veya onları geçiyor.
Tüm bu rakamlar, GPT‑5.5'in özellikle otonom çok adımlı görevler ve ajan iş akışlarında çok güçlü olduğunu gösteriyor.
Claude Opus 4.7: Kodlama Benchmarklarının Yıldızı
Anthropic'in Claude Opus 4.7'si, yazılım mühendisliği görevlerinde en güçlü modellerden biri olarak kabul ediliyor.
En belirgin benchmark sonuçları:
SWE‑bench Verified: %87,6
SWE‑bench Pro: %64,3
GPQA Diamond: %94,2
Terminal‑Bench 2.0: %69,4
SWE‑bench, bir modelin açık kaynak depolardaki gerçek hataları düzeltip düzeltemeyeceğini değerlendiriyor. Opus 4.7'nin SWE‑bench Verified görevlerinin %87,6'sını çözmesi, önceki sürüme göre önemli bir gelişme ve onu kodlama ajanları için en iyi modeller arasına yerleştiriyor.
Terminal‑Bench skoru GPT‑5.5'in gerisinde kalsa da, kodlama odaklı benchmarkları kamuya açık karşılaştırmalarda bildirilen en güçlü sonuçlar arasında yer alıyor.
Gemini 3.5 Flash: Yüksek Performans, Çok Daha Yüksek Hız
Google'ın Gemini 3.5 Flash'ı, amiral gemisi bir modelden ziyade hızlı ve uygun maliyetli bir model olarak konumlandırılmasına rağmen, birçok ajan benchmarkında rekabetçi sonuçlar elde etmesiyle dikkat çekiyor.
Raporlanan sonuçlar:
Terminal‑Bench 2.1: %76,2
MCP Atlas: %83,6
GDPval‑AA: 1656 Elo
CharXiv reasoning: %84,2
Google, modelin rakip sınır modellerinden yaklaşık dört kat daha hızlı çalıştığını ve birçok ajan ve kodlama benchmarkında önceki Gemini 3.1 Pro'yu geride bıraktığını belirtiyor.
Pratikte Gemini 3.5 Flash'ın en büyük avantajı, hız‑yetenek dengesi: amiral gemisi seviyesinde benchmark sonuçları sunarken düşük gecikme ve üretim iş yüklerini hedefliyor.
DeepSeek V4: Güçlü Açık Ağırlıklı Rakip
DeepSeek V4, şu ana kadar piyasaya sürülen en yetenekli açık ağırlıklı sınır modellerinden biri olarak öne çıkıyor.
Model ailesi iki çeşitten oluşuyor:
V4‑Pro (büyük uzman karışımı modeli)
V4‑Flash (daha hafif ve verimli model)
Modelin teknik raporuna ve benchmark özetlerine göre, V4‑Pro maksimum akıl yürütme modunda şu sonuçlara ulaşıyor:
SWE‑bench Verified: %80,6
GPQA Diamond: %90,1
LiveCodeBench: %93,5
Bu sonuçlar, onu bazı kodlama benchmarklarında önde gelen tescilli modellere yaklaştırıyor.
Ancak, ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) CAISI programı tarafından yapılan bağımsız bir değerlendirme, modelin yeteneklerinin sınırın yaklaşık sekiz ay gerisinde olduğunu ortaya koyarak, kendi bildirilen sonuçlar ile bağımsız sonuçlar arasında bir boşluk olduğunu gösteriyor.
Grok 4.3: Belirgin İyileşme Ama Net Bir Lider Değil
xAI'ın Grok 4.3'ü, özellikle ajan görev benchmarklarında önceki Grok modellerine göre büyük bir gelişme temsil ediyor.
Yayınlanan rakamlar:
Artificial Analysis Intelligence Index: ~53
GDPval‑AA: ~1500 Elo
τ²‑Bench Telecom: %98
IFBench: %81
Önceki Grok sürümlerine kıyasla GDPval‑AA'da 300'den fazla Elo puanı artışı, gerçek dünya görev otomasyonunda önemli bir ilerlemeye işaret ediyor.
Yine de, üçüncü taraf analizleri genellikle modeli, genel yetenek benchmarklarında en yeni OpenAI ve Anthropic sistemlerinin altına yerleştiriyor.
Benchmark Kanıtları Genel Olarak Ne Söylüyor?
Bu değerlendirmelere baktığımızda tutarlı bir tablo ortaya çıkıyor:
En iyi genel ajan iş akışları: GPT‑5.5
En iyi kodlama odaklı model: Claude Opus 4.7
En iyi hız‑yetenek dengesi: Gemini 3.5 Flash
En iyi açık ağırlıklı rakip: DeepSeek V4 Pro
Gelişmiş ancak orta seviye sınır modeli: Grok 4.3
Ancak, her sağlayıcı farklı değerlendirme setlerini öne çıkardığı için bu sonuçlar kesin olmaktan ziyade yön gösterici olarak ele alınmalıdır.
Sınır Modeli Sıralamaları Neden İstikrarsız?
Modern yapay zekada benchmark karşılaştırmaları çeşitli nedenlerle giderek karmaşıklaşıyor:
Farklı benchmark sürümleri. Örneğin, Terminal‑Bench 2.0 ve 2.1 benzer görevleri ölçer ancak biraz farklı sonuçlar üretir.
Akıl yürütme çabası ayarları. Birçok modelde artık puanları değiştiren yapılandırılabilir "düşünme" modları bulunuyor.
Sağlayıcı tarafından bildirilen sayılar. Birçok benchmark tablosu, bağımsız değerlendirmelerden ziyade model lansman gönderilerinden kaynaklanır.
Görev uzmanlaşması. Kodlama, ajan çalışmaları ve bilgi çalışmaları benchmarkları farklı yetenekleri ödüllendirir.
Bu faktörler nedeniyle, sınır modellerinin gerçek göreceli sıralaması genellikle ancak aylarca süren bağımsız testlerden sonra netleşir.
Alt Satır
En son benchmark kanıtları, her alanda tek bir modelin baskın olduğunu göstermiyor.
Bunun yerine, mevcut sınırın uzmanlaşmış olduğu görülüyor:
GPT‑5.5, birçok ajan iş akışı benchmarkında lider.
Claude Opus 4.7, gerçek dünya kodlama görevlerinde üstün.
DeepSeek V4, açık ağırlıklı modellerin tescilli yeteneklere yaklaşabileceğini gösteriyor.
Grok 4.3, önemli bir gelişme gösterse de çoğu geniş kapsamlı değerlendirmede en yeni liderlerin gerisinde kalıyor.
Bağımsız benchmarklar birleştikçe ve daha fazla elma ile elma karşılaştırması ortaya çıktıkça, bu sistemlerin kesin sıralamasının gelişmeye devam etmesi muhtemel.
Model ayrıca bilgi çalışmaları benchmarklarında da güçlü performans gösteriyor: GDPval, hukuk, finans ve ürün yönetimi dahil olmak üzere düzinelerce mesleği kapsıyor ve GPT‑5.5, karşılaştırmaların yaklaşık %84,9'unda profesyonellerle eşleşiyor veya onları geçiyor.
Tüm bu rakamlar, GPT‑5.5'in özellikle otonom çok adımlı görevler ve ajan iş akışlarında çok güçlü olduğunu gösteriyor.
Claude Opus 4.7: Kodlama Benchmarklarının Yıldızı
Anthropic'in Claude Opus 4.7'si, yazılım mühendisliği görevlerinde en güçlü modellerden biri olarak kabul ediliyor.
En belirgin benchmark sonuçları:
SWE‑bench Verified: %87,6
SWE‑bench Pro: %64,3
GPQA Diamond: %94,2
Terminal‑Bench 2.0: %69,4
SWE‑bench, bir modelin açık kaynak depolardaki gerçek hataları düzeltip düzeltemeyeceğini değerlendiriyor. Opus 4.7'nin SWE‑bench Verified görevlerinin %87,6'sını çözmesi, önceki sürüme göre önemli bir gelişme ve onu kodlama ajanları için en iyi modeller arasına yerleştiriyor.
Terminal‑Bench skoru GPT‑5.5'in gerisinde kalsa da, kodlama odaklı benchmarkları kamuya açık karşılaştırmalarda bildirilen en güçlü sonuçlar arasında yer alıyor.
Gemini 3.5 Flash: Yüksek Performans, Çok Daha Yüksek Hız
Google'ın Gemini 3.5 Flash'ı, amiral gemisi bir modelden ziyade hızlı ve uygun maliyetli bir model olarak konumlandırılmasına rağmen, birçok ajan benchmarkında rekabetçi sonuçlar elde etmesiyle dikkat çekiyor.
Raporlanan sonuçlar:
Terminal‑Bench 2.1: %76,2
MCP Atlas: %83,6
GDPval‑AA: 1656 Elo
CharXiv reasoning: %84,2
Google, modelin rakip sınır modellerinden yaklaşık dört kat daha hızlı çalıştığını ve birçok ajan ve kodlama benchmarkında önceki Gemini 3.1 Pro'yu geride bıraktığını belirtiyor.
Pratikte Gemini 3.5 Flash'ın en büyük avantajı, hız‑yetenek dengesi: amiral gemisi seviyesinde benchmark sonuçları sunarken düşük gecikme ve üretim iş yüklerini hedefliyor.
DeepSeek V4: Güçlü Açık Ağırlıklı Rakip
DeepSeek V4, şu ana kadar piyasaya sürülen en yetenekli açık ağırlıklı sınır modellerinden biri olarak öne çıkıyor.
Model ailesi iki çeşitten oluşuyor:
V4‑Pro (büyük uzman karışımı modeli)
V4‑Flash (daha hafif ve verimli model)
Modelin teknik raporuna ve benchmark özetlerine göre, V4‑Pro maksimum akıl yürütme modunda şu sonuçlara ulaşıyor:
SWE‑bench Verified: %80,6
GPQA Diamond: %90,1
LiveCodeBench: %93,5
Bu sonuçlar, onu bazı kodlama benchmarklarında önde gelen tescilli modellere yaklaştırıyor.
Ancak, ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü'nün (NIST) CAISI programı tarafından yapılan bağımsız bir değerlendirme, modelin yeteneklerinin sınırın yaklaşık sekiz ay gerisinde olduğunu ortaya koyarak, kendi bildirilen sonuçlar ile bağımsız sonuçlar arasında bir boşluk olduğunu gösteriyor.
Grok 4.3: Belirgin İyileşme Ama Net Bir Lider Değil
xAI'ın Grok 4.3'ü, özellikle ajan görev benchmarklarında önceki Grok modellerine göre büyük bir gelişme temsil ediyor.
Yayınlanan rakamlar:
Artificial Analysis Intelligence Index: ~53
GDPval‑AA: ~1500 Elo
τ²‑Bench Telecom: %98
IFBench: %81
Önceki Grok sürümlerine kıyasla GDPval‑AA'da 300'den fazla Elo puanı artışı, gerçek dünya görev otomasyonunda önemli bir ilerlemeye işaret ediyor.
Yine de, üçüncü taraf analizleri genellikle modeli, genel yetenek benchmarklarında en yeni OpenAI ve Anthropic sistemlerinin altına yerleştiriyor.
Benchmark Kanıtları Genel Olarak Ne Söylüyor?
Bu değerlendirmelere baktığımızda tutarlı bir tablo ortaya çıkıyor:
En iyi genel ajan iş akışları: GPT‑5.5
En iyi kodlama odaklı model: Claude Opus 4.7
En iyi hız‑yetenek dengesi: Gemini 3.5 Flash
En iyi açık ağırlıklı rakip: DeepSeek V4 Pro
Gelişmiş ancak orta seviye sınır modeli: Grok 4.3
Ancak, her sağlayıcı farklı değerlendirme setlerini öne çıkardığı için bu sonuçlar kesin olmaktan ziyade yön gösterici olarak ele alınmalıdır.
Sınır Modeli Sıralamaları Neden İstikrarsız?
Modern yapay zekada benchmark karşılaştırmaları çeşitli nedenlerle giderek karmaşıklaşıyor:
Farklı benchmark sürümleri. Örneğin, Terminal‑Bench 2.0 ve 2.1 benzer görevleri ölçer ancak biraz farklı sonuçlar üretir.
Akıl yürütme çabası ayarları. Birçok modelde artık puanları değiştiren yapılandırılabilir "düşünme" modları bulunuyor.
Sağlayıcı tarafından bildirilen sayılar. Birçok benchmark tablosu, bağımsız değerlendirmelerden ziyade model lansman gönderilerinden kaynaklanır.
Görev uzmanlaşması. Kodlama, ajan çalışmaları ve bilgi çalışmaları benchmarkları farklı yetenekleri ödüllendirir.
Bu faktörler nedeniyle, sınır modellerinin gerçek göreceli sıralaması genellikle ancak aylarca süren bağımsız testlerden sonra netleşir.
Alt Satır
En son benchmark kanıtları, her alanda tek bir modelin baskın olduğunu göstermiyor.
Bunun yerine, mevcut sınırın uzmanlaşmış olduğu görülüyor:
GPT‑5.5, birçok ajan iş akışı benchmarkında lider.
Claude Opus 4.7, gerçek dünya kodlama görevlerinde üstün.
DeepSeek V4, açık ağırlıklı modellerin tescilli yeteneklere yaklaşabileceğini gösteriyor.
Grok 4.3, önemli bir gelişme gösterse de çoğu geniş kapsamlı değerlendirmede en yeni liderlerin gerisinde kalıyor.
Bağımsız benchmarklar birleştikçe ve daha fazla elma ile elma karşılaştırması ortaya çıktıkça, bu sistemlerin kesin sıralamasının gelişmeye devam etmesi muhtemel.
ofox.aiGPT-5.5 Released: First Fully Retrained Base Model Since GPT-4.5 ...
openai.comIntroducing GPT-5.5 - OpenAI
decodethefuture.orgIntroducing GPT-5.5: 9 Key Benchmarks and API Facts
lbank.comKrypto-News-Tag-Aggregation & thematische Inhalte - LBank
app.stationx.netClaude Opus 4.7 Review: Everything New in 2026