- Büyük dil modelleri (LLM'ler), insan benzeri dil anlayışı ve üretimi sağlayan, özetleme, akıl yürütme ve sohbet gibi görevleri mümkün kılan, devasa metin veri kümeleriyle eğitilmiş yapay zeka sistemleridir.
- OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI ve Mistral gibi önde gelen LLM sağlayıcıları; çoklu mod desteği, akıl yürütme, açıklık veya kurumsal uygunluk gibi farklı güçlü yönlere odaklanır.
- Sohbet için en iyi LLM'ler (GPT-4o ve Claude Sonnet 4 gibi), ince diyalogları yönetme, bağlamı koruma ve ton değişimlerinde başarılı olurken; DeepSeek R1 ve Gemini 2.5 Pro gibi akıl yürütme odaklı modeller karmaşık çok adımlı görevleri çözer.
X akışımda her gün yeni bir yapay zeka modeli görüyorum. Göz açıp kapayıncaya kadar bir sonraki “açık ağırlık, GPT-4o seviyesinde” model çıkıyor.
LLaMA çıktığında bunun büyük bir olay olduğunu hatırlıyorum. Ardından Vicuna geldi. Sonra her şey bulanıklaştı. Hugging Face bir gecede yapay zekanın ana sayfasına dönüştü.
Bu alanda çalışıyorsanız, insan ister istemez düşünüyor — Hepsini takip etmek mi gerekiyor? Yoksa çalışan birini seçip bozulmaması için dua mı etmeliyim?
Çoğunu gerçek ürünlerde denedim. Bazıları sohbet için harika. Bazıları ise llm ajanları veya araç zincirlerinde hemen dağılıyor.
Büyük dil modelleri nedir?
Büyük dil modelleri (LLM'ler), insan dilini çok çeşitli görevlerde anlamak ve üretmek üzere eğitilmiş yapay zeka sistemleridir.
Bu modeller, kitaplardan ve web sitelerinden kodlara ve sohbetlere kadar çok büyük miktarda metin üzerinde eğitilir — böylece dili pratikte nasıl kullandığımızı öğrenirler.
Bir yapay zeka sohbet botu sizden gelen bir soruyu, ardından gelen ek soruları da anlayabiliyorsa, bunun nedeni bağlamı kavrayabilmesidir.
LLM'ler; belge özetleme, soru yanıtlama, kod yazma, diller arası çeviri ve tutarlı sohbetler gibi görevlerde yetkindir.
Düşünce zinciri istemleri gibi kavramlar üzerine yapılan araştırmalar sayesinde LLM'ler artık yapay zeka ajanlarına da dönüştürülebiliyor.
En İyi 7 LLM Sağlayıcısı
En iyi modellere geçmeden önce, bunları kimin geliştirdiğini bilmekte fayda var.
Her sağlayıcı model tasarımına farklı yaklaşır — bazıları ölçeğe, bazıları güvenliğe veya çoklu mod desteğine, bazıları ise açık erişime odaklanır.
Bir modelin nereden geldiğini bilmek, nasıl davrandığı ve kimler için tasarlandığı konusunda daha net bir fikir verir.
OpenAI
OpenAI, ChatGPT ve GPT serisinin arkasındaki şirkettir. Bugün LLM ile çalışan çoğu ekip ya doğrudan bu modelleri kullanıyor ya da onlarla rekabet ediyor.
OpenAI hem bir araştırma laboratuvarı hem de ticari bir platform olarak çalışır; modellerini API ve ürün entegrasyonlarıyla sunar.
OpenAI, GPT-4o gibi geniş yeteneklere sahip genel amaçlı GPT sohbet botu modelleri geliştirmeye odaklanır. Hem ticari hem de geliştirici odaklı yapay zeka alanında mevcut ortamı büyük ölçüde şekillendirmeye devam ediyor.
Anthropic
Anthropic, 2021 yılında San Francisco'da, aralarında Dario ve Daniela Amodei kardeşlerin de bulunduğu eski OpenAI araştırmacıları tarafından kurulan bir yapay zeka şirketidir.
Ekip, güvenli, yönlendirilebilir, yorumlanabilir ve uzun sohbetlerde güvenilir dil modelleri geliştirmeye odaklanıyor.
Claude ailesi, güçlü talimat takibi ve bağlamı koruma özellikleriyle bilinir; bu değerler, modellerin karmaşık istemleri ve çok turlu sohbetleri nasıl yönettiğinde açıkça görülür.
Google DeepMind
DeepMind, başlangıçta oyunlar ve pekiştirmeli öğrenmedeki atılımlarıyla tanınan Google'ın yapay zeka araştırma birimidir.
Şu anda, Google’ın birçok yapay zeka ürününü güçlendiren Gemini model ailesinin arkasındaki ekip onlar.
Gemini modelleri, çoklu mod akıl yürütme ve uzun bağlamlı görevler için tasarlanmıştır ve halihazırda Arama, YouTube, Drive ve Android gibi kendi ekosistemlerinde entegre edilmiştir.
Meta
Meta, bugün mevcut en güçlü açık ağırlıklı LLM'lerden bazıları olan LLaMA modellerinin arkasındaki şirkettir.
Erişim lisansla sınırlı olsa da, modeller tamamen indirilebilir ve genellikle özel dağıtımlar ve denemeler için kullanılır.
Meta'nın odağı, daha geniş topluluğun ince ayar yapabileceği, barındırabileceği veya harici API'lara bağlı kalmadan sistemlere entegre edebileceği yetenekli modeller yayınlamak olmuştur.
DeepSeek
DeepSeek, kısa sürede rekabetçi açık ağırlıklı modelleriyle dikkat çeken Çin merkezli bir yapay zeka şirketidir; özellikle akıl yürütme ve bilgi getirme konularına odaklanır.
Modelleri, sistemlerinin nasıl oluşturulup dağıtıldığı üzerinde şeffaflık ve kontrol arayan geliştiriciler arasında popülerdir.
xAI
xAI, X (eski adıyla Twitter) ile yakın çalışan bağımsız bir Ar-Ge grubu olarak konumlanan bir yapay zeka şirketidir.
Grok modelleri X ürünlerine entegre edilmiştir ve sohbet yeteneklerini gerçek zamanlı veri erişimiyle birleştirmeyi amaçlar.
Mistral
Mistral, yüksek performanslı açık ağırlıklı modelleriyle tanınan Paris merkezli bir yapay zeka girişimidir.
Çalışmaları verimlilik ve erişilebilirliğe odaklanır; modelleri genellikle yerel veya düşük gecikmeli dağıtımlarda kullanılır.
En İyi 10 Büyük Dil Modeli
Çoğumuz modelleri sıralama tablolarından seçmiyoruz – bize uygun olanı tercih ediyoruz.
Ve “en iyi” demek, en büyük model ya da bir değerlendirmede en yüksek puan demek değil. Yani: Bunu bir ajana güç vermek, kodlama süreçlerimi yönetmek, müşteriye yanıt vermek ya da kritik bir görevde karar almak için kullanır mıydım?
Seçtiğim modeller:
- aktif olarak güncellenen ve şu anda erişilebilen
- gerçek uygulamalarda test edilenler
- bir konuda gerçekten iyi olanlar: sohbet, akıl yürütme, hız, açıklık veya çoklu mod derinliği
Elbette yeni modeller çıkmaya devam edecek. Ama bunlar şimdiden kendini kanıtladı — ve bugün bir şeyler inşa ediyorsanız, bilmeniz gerekenler bunlar.
En İyi Sohbet LLM'leri
En iyi sohbet modelleri, konuşma boyunca bağlamı korur, tonunuza uyum sağlar ve sohbet yön değiştirse veya başa dönse bile tutarlılığını kaybetmez.
Bu listeye girebilmek için bir modelin gerçekten ilgili hissettirmesi gerekir. Karmaşık ifadeleri anlamalı, kesintilerden sonra toparlanabilmeli ve birinin sizi dinlediğini hissettiren şekilde yanıt vermelidir.
1. GPT4o
Etiketler: Konuşma Yapay Zekası, Gerçek Zamanlı Ses, Çok Modlu Girdi, Kapalı Kaynak
GPT-4o, Mayıs 2024'te piyasaya sürülen OpenAI'nin en yeni amiral gemisi modelidir — ve LLM'lerin gerçek zamanlı, çoklu mod etkileşimi konusunda büyük bir sıçramadır.
Metin, dosya, görsel ve ses girişi alabiliyor ve bunların her birinde yanıt verebiliyor.
Son zamanlarda GPT-4o'nun kapsamlı dil anlayışını Fransızca pratik yapmak için kullanıyorum ve gerçekten rakipsiz.
Sesli yanıtlar neredeyse anında (yaklaşık 320ms) geliyor ve ton ile ruh halini şaşırtıcı derecede insana yakın şekilde yansıtıyor.
İnternette en çok kullanılan sohbet botlarından biri olmasının yanı sıra, OpenAI ekosisteminin sunduğu ek özellikler ve araçlar sayesinde kurumsal şirketler tarafından da en çok tercih edilenidir.
2. Claude 4 Sonnet
Etiketler: Sohbet Yapay Zekası, Uzun Bağlam Hafızası, Kurumsal Uyumlu, Kapalı Kaynak
Claude Sonnet 4, Mayıs 2025'te çıkan Anthropic’in en yeni sohbet yapay zekası modelidir.
Doğal ve düşünceli sohbetler için tasarlanmıştır; hızdan ödün vermeden bunu başarır ve özellikle kurumsal sohbetlerde çok başarılıdır.
Uzun konuşmalarda bağlamı iyi korur, talimatları güvenilir şekilde takip eder ve konu veya kullanıcı niyeti değiştiğinde hızlıca uyum sağlar.
Önceki sürümler (Claude 3.7 gibi) ile karşılaştırıldığında, Sonnet 4 daha odaklı yanıtlar üretir ve gereksiz ayrıntıları daha iyi kontrol eder, tutarlılığını kaybetmeden.
3. Grok 3 (xAI)
Etiketler: Sohbet Yapay Zekası, Gerçek Zamanlı Farkındalık, Mizah, Kapalı Kaynak
Grok 3, uzun süredir internette olan birini andırıyor. X'e entegre olduğu için haberleri takip etmek için bir internet API'sine bağlı kalmasına gerek yok.
LLM mizahı genellikle trajiktir, ama Grok en azından şaka yaptığının farkında. Bazen tutturuyor. Bazen de dağılıyor. Her halükarda konuşmaya devam ediyor.
En iyi, gürültülü ve tepkisel ortamlarda çalışıyor. Ürün lansmanı sırasında dağılan grup sohbetleri ya da gerçek zamanlı başlıklarla dalga geçen medya botları gibi yerlerde.
Bazen Grok'u — ya da kaotik ikizi “Gork”u — X başlıklarında, birinin Dünya'nın yuvarlak olup olmadığını doğrulamasına yardım ederken görebilirsiniz. Yani gözünüz açık olsun.
En İyi Akıl Yürütme LLM'leri
Bazı modeller hız için tasarlanır. Bunlar ise düşünmek için tasarlanmıştır. Karmaşık talimatları takip eder ve uzun, katmanlı görevlerde odaklanmayı sürdürürler.
Yani sadece cevap üretmekle kalmaz, yapılanları takip eder, sonuçlara göre ayarlar ve bir sonraki adımı bilinçli şekilde planlarlar.
Çoğu, ReAct ve CoT gibi akıl yürütme çerçeveleri kullanır; bu da onları AI ajanları oluşturmak ve hızdan ziyade yapının gerektiği sorunlar için ideal kılar.
4. OpenAI o3
Etiketler: Akıl Yürütme LLM, Chain-of-Thought, Ajan-Ready, Kapalı Kaynak
OpenAI'nin o3 modeli, yapılandırılmış düşünme gerektiren karmaşık görevleri yerine getirmek için tasarlanmış bir akıl yürütme modelidir.
Matematik, kodlama ve bilimsel problem çözme gibi alanlarda zincirleme düşünme tekniklerini OpenAI o1'den devralarak sorunları yönetilebilir adımlara ayırmada öne çıkar.
OpenAI, eylemlerini daha iyi planlamak için deliberatif hizalama kullanıyor. Model, ilerlemeden önce kendi kararlarını bir güvenlik rehberiyle karşılaştırıyor.
Gördüklerimize göre, OpenAI muhtemelen o3’ün zekasını 4o’nun esnekliğiyle birleştirerek GPT-5’te en iyisini sunacak.
5. Claude 4 Opus
Etiketler: Akıl Yürütme LLM, Uzun Bağlam Hafızası, Kurumsal Uyumlu, Kapalı Kaynak
Claude 4 Opus, Anthropic’in amiral gemisi modelidir — fakat Sonnet’e göre belirgin şekilde daha yavaş ve daha maliyetlidir.
Anthropic’in şimdiye kadar eğittiği en büyük model olarak, uzun girdilerde odaklanmayı koruyabiliyor ve her adımın arkasındaki mantığı tutabiliyor.
Yoğun içeriklerle iyi çalışıyor. Ona tam bir rapor ya da süreç dokümanı verebilirsiniz; ayrıntıları bağlam ve referanslarla birlikte inceler.
Bu, büyük çalışma alanlarında akıl yürütebilen AI sistemleri geliştiren kurumsal ekipler için önemli bir avantaj.
6. Gemini 2.5 Pro
Etiketler: Muhakeme LLM, Uzun Bağlamlı Görevler, Planlama Yetenekleri, Kapalı Kaynak
Gemini 2.5 Pro, DeepMind’in en yetenekli modeli — tabii doğru yerde kullanırsanız.
AI Studio içinde Derin Araştırma etkinleştirildiğinde, tam akıl yürütme zincirleriyle yanıt verir ve kararlarını net bir mantıkla açıklar.
Bu akıl yürütme, çok adımlı iş akışlarında ve ajan sistemlerinde ona avantaj sağlar.
Gemini 2.5 Pro, düşünmek için alanı ve kullanabileceği araçları olduğunda en iyi performansını gösterir. Bu da onu, ölçeklenmesi için yapı gerektiren, mantık odaklı uygulamalar geliştiren ekipler için güçlü bir seçenek yapar.
7. DeepSeek R1
Etiketler: Muhakeme LLM, Uzun Bağlam, Araştırma Odaklı, Açık Kaynak
DeepSeek R1, açık ağırlıklarla piyasaya sürüldü ve temel akıl yürütme testlerinde Claude ve o1’i geride bırakarak kapalı sürümlere koşan ekiplerde gerçek bir panik anı yarattı.
Avantajı mimarisinden geldi. R1, temiz token yönetimine odaklanarak yapıyı öne çıkarıyor ve konuşma uzadıkça dikkatin nasıl ölçekleneceğine dair net bir anlayış sunuyor.
Mantığın yerini bulması ve adımların korunması gereken ajanlar geliştiriyorsanız, R1 size temel seviye performansı kendi koşullarınızda ve donanımınızda çok kolay bir şekilde çalıştırma imkanı sunar; akıl yürütme modelleri arasında tek açık kaynak modeldir.
En İyi Hafif LLM'ler
Model küçüldükçe, ödünleri daha çok hissedersiniz — ama doğru yapıldığında küçük hissettirmezler.
Çoğu küçük model, daha büyük sürümlerden damıtılır; orijinalin yeteneğinden yeterince tutarken boyutunu küçültmek için eğitilirler.
Bunları uç cihazlarda, düşük özellikli sistemlerde — gerekirse kendi dizüstü bilgisayarınızda bile — çalıştırabilirsiniz.
Burada derin akıl yürütme ya da uzun sohbetler peşinde değilsiniz. Hedefiniz, tam bir bulut altyapısı kurmadan hassasiyet ve hızlı çıktı almak.
8. Gemma 3 (4B)
Etiketler: Hafif LLM, Cihaz Üzerinde Kullanım, Açık Kaynak
Gemma 3 (4B), Google’ın daha büyük Gemma serisinden geliyor; dört milyar parametreye indirgenmiş haliyle bulut bağlantısı olmadan mütevazı donanımlarda çalışabiliyor.
Ana modelinin talimat takip disiplinini korurken, mobil ajanlar veya çevrimdışı sohbet widget’ları için gereken hızı da sunuyor.
Yerel bir iş akışına ekleyin; hızlı başlar ve dar bellek sınırlarında kararlı kalır.
9. Mistral Small 3.1
Etiketler: Hafif LLM, Cihaz Üzerinde Kullanım, Açık Kaynak
Mistral Small 3.1, önceki Mistral Small serisi üzerine inşa edilmiş olup tek bir tüketici GPU’sunda çalışacak kadar hafif kalırken 128 k-token penceresi sunar.
Saniyede yaklaşık 150 token aktarır ve hem metin hem de temel görsel girdileri işler; bu da onu uç sohbet katmanları veya gömülü ajanlar için sağlam bir tercih yapar.
10. Qwen 3 (4B)
Etiketler: Hafif LLM, Çok Dilli, Açık Kaynak
Qwen 3 4B, Alibaba’nın daha büyük Qwen-3 mimarisini dört milyar parametreli bir modele küçültür; 100’den fazla dili anlayabilir ve araç çağırma çerçevelerine sorunsuz entegre olur.
Apache tarzı bir lisansla açık ağırlık sunar, mütevazı bir GPU’da çalışır ve geliştiricilerin hızlı akıl yürütme gerektiren ajan görevlerinde dikkat çekmiştir.
Favori LLM’inizle Nasıl Ajan Oluşturulur?
Bir model seçtiniz mi? Harika. Şimdi onu işe koyma zamanı.
Bir LLM’in gerçekten kullanım senaryonuza uyup uymadığını anlamanın en iyi yolu, onunla inşa etmek — gerçek girdiler ve dağıtım akışlarında nasıl davrandığını görmek.
Bu hızlı kurulumda Botpress’i kullanacağız — AI sohbet botları ve ajanları için görsel bir oluşturucu.
Adım 1: Ajanınızın kapsamını ve rolünü tanımlayın
Platformu açmadan önce, botun hangi rolü üstleneceğini netleştirmeniz gerekir.
İyi bir uygulama, birkaç görevle başlamak, uygulanabilirliğini ve benimsenmesini görmek ve ardından bunun üzerine inşa etmektir.
Küçük bir SSS sohbet botuyla başlamak, verilerinizin nasıl kullanıldığını ve yapılandırılmış parametrelerin LLM’ler veya araçlar arasında nasıl aktarıldığını anlamanıza yardımcı olabilir.
Adım 2: Temel bir ajan oluşturun
.webp)
Botpress Studio’da yeni bir bot açın ve ajan için net Talimatlar yazın.
Bu, LLM’e nasıl davranması gerektiğini ve hangi işi başarmaya çalıştığını söyler. Bir pazarlama sohbet botu için örnek bir talimat seti şöyle olabilir:
“Sen [Şirket] için bir pazarlama asistanısın. Kullanıcıların ürünümüzü öğrenmesine yardımcı ol, sıkça sorulan soruları yanıtla ve onları demo rezervasyonu yapmaya veya e-posta güncellemelerine kaydolmaya teşvik et. Kısa, yardımcı ve proaktif ol.”
Adım 3: Temel belgeleri ve web sitelerini ekleyin
Bilgi Tabanına bilgi yükleyin veya yazın, böylece sohbet botu şunları yanıtlayabilmeli:
- Ürün karşılaştırmaları
- Fiyatlandırma dökümleri
- Açılış sayfası URL’si
- Temel CTA’lar (demo, deneme, iletişim formu bağlantıları)
İçerik huninize ne kadar uyumluysa, bot o kadar iyi performans gösterir.
Adım 4: Tercih ettiğiniz LLM’e geçin
.webp)
Genel botu kurduktan sonra, sohbet botunda belirli işlemler için kullanılan LLM’leri değiştirebilirsiniz.
Bunlar arasında geçiş yapmak için kontrol panelinin sol tarafındaki Bot Ayarlarına gidin.
LLM seçeneklerine inin ve buradan tercih ettiğiniz LLM’i seçebilirsiniz.
Botpress; OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek ve diğerlerini destekler — böylece performans ve bütçe arasında dilediğiniz gibi denge kurabilirsiniz.
Adım 5: İstediğiniz kanala dağıtın
AI ajanınız için mükemmel LLM’e karar verdikten sonra, sohbet botunu aynı anda farklı platformlarda olduğu gibi dağıtabilirsiniz.
Sohbet botu çok kolay bir şekilde bir Whatsapp sohbet botuna veya bir Telegram sohbet botuna dönüştürülebilir ve böylece her alanda kullanıcıları desteklemeye başlayabilirsiniz.
Bugün LLM Destekli Bir Ajan Dağıtın
Günlük işlerinizde özel AI ajanlarıyla LLM’lerden yararlanın.
Piyasada pek çok sohbet botu platformu varken, ihtiyaçlarınıza uygun bir yapay zeka asistanı kurmak oldukça kolay. Botpress, sonsuz şekilde genişletilebilen bir yapay zeka asistanı platformudur.
Hazır entegrasyon kütüphanesi, sürükle-bırak iş akışları ve kapsamlı eğitimlerle, her seviyeden geliştirici için erişilebilirdir.
Herhangi bir LLM'i entegre ederek yapay zeka projenizi her türlü kullanım senaryosunda güçlendirin.
Hemen oluşturmaya başlayın – ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
1. Barındırılan ve açık kaynak LLM'ler arasında altyapı dışında ne gibi farklar var?
Barındırılan ve açık kaynaklı LLM'ler arasındaki fark altyapının ötesindedir: Barındırılan LLM'ler (ör. GPT-4o veya Claude 3.5) API'ler üzerinden kullanım kolaylığı sunar, ancak kapalı kaynaklıdır ve özelleştirmeye izin vermez. Açık kaynaklı LLM'ler (ör. LLaMA 3 veya Mistral) ise tam kontrol sağlar ve uyumluluk veya kurum içi kurulum gerektiren işletmeler için idealdir.
2. GPT-4o veya Claude 3.5 gibi barındırılan LLM'leri kendi verilerimle ince ayar yapabilir miyim?
Barındırılan LLM'lerde özel ağırlıklarla tam ince ayar yapılamaz, ancak sistem istemleri, fonksiyon çağrısı, gömüler ve RAG (bilgiyle zenginleştirilmiş üretim) gibi araçlarla davranışlarını uyarlayabilir, ilgili bilgileri modele entegre edebilirsiniz; ancak bu yöntemlerle modelin temelini değiştirmeden bilgi eklemiş olursunuz.
3. LLM'ler geleneksel kural tabanlı NLP sistemleriyle nasıl karşılaştırılır?
LLM'ler, geleneksel kural tabanlı NLP sistemlerinden farklı olarak, büyük veri kümelerinden öğrendikleri istatistiksel kalıplara dayalı yanıtlar üretir; bu da onları esnek ve belirsizlikle başa çıkabilen sistemler haline getirir. Kural tabanlı sistemler ise katı mantıkla çalışır ve beklenmedik girdilerle karşılaştıklarında başarısız olurlar.
4. LLM'ler önceki etkileşimleri hatırlar mı, bu nasıl yönetilir?
Çoğu LLM varsayılan olarak durumsuzdur ve önceki konuşmaları hatırlamaz. Hafıza, bağlam ekleme (ör. oturumda sohbet geçmişi saklama) ile simüle edilir; ancak OpenAI gibi bazı platformlar artık kalıcı kişiselleştirme için yerleşik hafıza özellikleri sunmaktadır.
5. Bir LLM'i iş amaçlı değerlendirirken en önemli ölçütler nelerdir?
Bir LLM'i iş amaçlı değerlendirirken doğruluk (çıktıların ne kadar doğru olduğu), gecikme (yanıt hızı), maliyet (özellikle yüksek hacimli kullanımda) ve güvenlik (yanlış bilgi veya zararlı içerik üretmeme yeteneği) öncelikli olmalıdır. Ek olarak çoklu dil desteği ve entegrasyon esnekliği de göz önünde bulundurulmalıdır.
