- Büyük dil modelleriLLMs'ler), özetleme, muhakeme ve konuşma etkileşimleri gibi görevleri mümkün kılan, insan benzeri dili anlamak ve üretmek için büyük metin veri kümeleri üzerinde eğitilmiş yapay zeka sistemleridir.
- OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI ve Mistral gibi en iyi LLM sağlayıcılarının her biri çoklu modalite, muhakeme, açıklık veya kurumsal hazırlık gibi farklı güçlü yönlerde uzmanlaşmıştır.
- Konuşma için en iyi LLMs 'ler ( GPT ve Claude Sonnet 4 gibi) nüanslı diyalog, bağlam tutma ve ton değişimlerini ele almada üstünlük sağlarken, DeepSeek R1 ve Gemini 2.5 Pro gibi muhakeme odaklı modeller karmaşık çok adımlı görevlerin üstesinden gelir.
X akışımda her gün yeni bir AI modeli var. Gözünüzü kırparsanız bir sonraki "açık ağırlık, GPT seviyesi" düşüşünü kaçırırsınız.
LLaMA'nın çıktığı zamanı hatırlıyorum ve büyük bir olay gibi gelmişti. Vicuna onu takip etti. Sonra her şey bulanıklaştı. Hugging Face bir gecede AI ana sayfasına dönüştü.
Bu malzemelerle inşaat yapıyorsanız, merak etmemek elde değil - hepsine ayak uydurmam mı gerekiyor? Yoksa sadece çalışan bir tanesini seçip bozulmaması için dua mı etmeliyim?
Çoğunu gerçek ürünlerin içinde denedim. Bazıları sohbet için harika. Bazıları ise llm aracılarında veya araç zincirlerinde kullandığınız anda dağılıyor.
Büyük dil modelleri nedir?
Büyük dil modelleriLLMs'ler), çok çeşitli görevlerde insan dilini anlamak ve üretmek için eğitilmiş yapay zeka sistemleridir.
Bu modeller, dilin pratikte nasıl çalıştığını öğrenebilmeleri için kitaplardan web sitelerine, kodlardan konuşmalara kadar çok büyük miktarda metin üzerinde eğitilir.
Yapay zekalı bir sohbet robotu, bağlamı anladığı için bir takipten sonra bile ne sorduğunuzu anladığında onları işte görmüşsünüzdür.
LLMs ler belgeleri özetleme, soruları yanıtlama, kod yazma, diller arasında çeviri yapma ve tutarlı konuşmalar yapma gibi görevlerde yetkindir.
Düşünce zinciri yönlendirmesi gibi kavramlar üzerine yapılan araştırmaların artması, LLMs yapay zeka ajanlarına dönüştürülmesini de mümkün kılmıştır.
En İyi 7 LLM Sağlayıcısı
En iyi modelleri incelemeden önce, onları kimin ürettiğini bilmekte fayda var.
Her sağlayıcının model tasarımı konusunda farklı bir yaklaşımı vardır - bazıları ham ölçeğe, bazıları güvenliğe veya çok modluluğa odaklanırken, diğerleri açık erişim için bastırır.
Bir modelin nereden geldiğini anlamak, nasıl davrandığını ve kimin için yapıldığını daha net bir şekilde görmenizi sağlar.
OpenAI
OpenAI 'nin arkasındaki şirket ChatGPT ve GPT serisi. Bugün LLMs çalışan çoğu ekip ya doğrudan onların modellerini kullanıyor ya da onlarla rekabet ediyor.
OpenAI hem bir araştırma laboratuvarı hem de ticari bir platform olarak faaliyet göstermekte ve modellerini API ve ürün entegrasyonları aracılığıyla sunmaktadır.
OpenAI , GPT gibi geniş yeteneklere sahip genel amaçlı GPT chatbotmodelleri oluşturmaya odaklanmaktadır. Hem ticari hem de geliştiriciye yönelik yapay zekada mevcut manzaranın çoğunu şekillendirmeye devam ediyor.
Anthropic
Anthropic , aralarında Dario ve Daniela Amodei kardeşlerin de bulunduğu bir grup eski OpenAI araştırmacısı tarafından 2021 yılında kurulan San Francisco merkezli bir yapay zeka şirketidir.
Ekip, uzun konuşmalarda güvenli, yönlendirilebilir, yorumlanabilir ve güvenilir dil modelleri oluşturmaya odaklanıyor.
Claude ailesi, güçlü talimat takibi ve bağlam tutma özellikleriyle tanınıyor; bu değerler, modellerin nüanslı istemleri ve çok turlu konuşmaları nasıl ele aldığında açıkça ortaya çıkıyor.
Google DeepMind
DeepMind, Google'ın yapay zeka araştırma bölümüdür ve başlangıçta oyunlar ve takviyeli öğrenme alanındaki atılımlarıyla tanınır.
Şu anda Google'ın yapay zeka ürünlerinin çoğuna güç veren Gemini model ailesinin arkasındaki ekiptir.
Gemini modelleri çok modlu muhakeme ve uzun bağlamlı görevler için üretilmiştir ve Arama, YouTube, Drive ve Android gibi ekosistemlerine zaten entegre edilmiştir.
Meta
Meta, günümüzde mevcut olan en güçlü açık ağırlıklı LLMs 'lerden bazıları olan LLaMA modellerinin arkasındaki şirkettir.
Erişim lisans altında olsa da, modeller tamamen indirilebilir ve özel dağıtımlar ve deneyler için yaygın olarak kullanılır.
Meta'nın odak noktası, daha geniş bir topluluğun harici API'lere güvenmeden ince ayar yapabileceği, barındırabileceği veya sistemlere yerleştirebileceği yetenekli modeller yayınlamak olmuştur.
DeepSeek
DeepSeek, Çin merkezli bir yapay zeka şirketidir ve akıl yürütme ve geri alma odaklı rekabetçi açık ağırlık modelleri yayınlayarak hızla dikkat çekmiştir.
Modelleri, sistemlerinin nasıl oluşturulduğu ve dağıtıldığı konusunda şeffaflık ve kontrol arayan geliştiriciler arasında popülerdir.
xAI
xAI, X (eski adıyla Twitter) ile yakın çalışan bağımsız bir Ar-Ge grubu olarak konumlandırılmış bir yapay zeka şirketidir.
Grok modelleri X ürünlerine entegre edilmiştir ve konuşma yeteneklerini gerçek zamanlı veri erişimi ile birleştirmeyi amaçlamaktadır.
Mistral
Mistral, yüksek performanslı, açık ağırlıklı modeller yayınlamasıyla bilinen Paris merkezli bir yapay zeka girişimidir.
Çalışmaları, genellikle yerel veya düşük gecikmeli dağıtımlarda kullanılan modellerle verimlilik ve erişilebilirliğe odaklanmaktadır.
En İyi 10 Büyük Dil Modeli
Çoğumuz modelleri bir liderlik tablosundan seçmiyoruz - doğru hissettireni seçiyoruz.
Ve "en iyi" en büyük model veya bazı değerlendirmelerde en yüksek puan anlamına gelmez. Anlamı şudur: Bir temsilciye güç sağlamak, kodlama hatlarımı yönetmek, bir müşteriye yanıt vermek veya yüksek riskli bir görevde arama yapmak için kullanır mıydım?
Öyle olan modelleri seçtim:
- aktif olarak sürdürülmektedir ve şu anda mevcuttur
- gerçek uygulamalarda test ediliyor
- bir konuda gerçekten iyi: konuşma, muhakeme, hız, açıklık veya çok modlu derinlik
Elbette, yeni modeller gelmeye devam edecek. Ancak bunlar kendilerini vahşi doğada zaten kanıtlıyorlar - ve bugün inşa ediyorsanız, bilmeye değer olanlar bunlar.
En İyi Konuşmaya Dayalı LLMs
En iyi konuşma modelleri dönüşler boyunca bağlamı korur, tonunuza uyum sağlar ve konuşma değiştiğinde veya geri döndüğünde bile tutarlı kalır.
Bu listeye girebilmek için bir modelin angaje olduğunu hissettirmesi gerekir. Dağınık ifadelerin üstesinden gelmeli, kesintilerden incelikle kurtulmalı ve birinin dinlediğini hissettirecek şekilde yanıt vermelidir.
1. GPT4o
Etiketler: Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka, Gerçek Zamanlı Ses, Çok Modlu Girdi, Kapalı Kaynak
GPT, OpenAI'nin Mayıs 2024'te piyasaya sürülen en son amiral gemisi modelidir ve LLMs 'lerin gerçek zamanlı, çok modlu etkileşimi nasıl ele aldığı konusunda büyük bir adımdır.
Metin, dosya, görüntü ve sesi girdi olarak alabilir ve bu formatlardan herhangi birinde yanıt verebilir.
Son zamanlarda Fransızca pratik yapmak için GPT'nun kapsamlı dil anlayışını kullanıyorum ve bunu yenmek zor.
Sesli yanıtlar neredeyse anında geliyor (yaklaşık 320 ms) ve hatta şaşırtıcı derecede insani hissettiren bir şekilde tonu ve ruh halini yansıtıyor.
İnternette en çok benimsenen sohbet robotlarından biri olmakla birlikte, OpenAI eko-sistemiyle birlikte gelen ek özellikler ve araçlar nedeniyle işletmeler tarafından da en çok tercih edilendir.
2. Claude 4 Sonnet
Etiketler: Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka, Uzun Bağlamlı Bellek, İşletmeye Hazır, Kapalı Kaynak
Claude Sonnet 4, Mayıs 2025'te piyasaya sürülen Anthropic'in en yeni diyalogsal yapay zeka modelidir.
Hızdan ödün vermeden düşünceli hissettiren doğal konuşmalar için tasarlanmıştır ve özellikle kurumsal sohbet ortamlarında başarılıdır.
Uzun alışverişler boyunca bağlamı iyi korur, talimatları güvenilir bir şekilde takip eder ve konu veya kullanıcı amacındaki değişikliklere hızla uyum sağlar.
Claude 3.7 gibi önceki sürümlerle karşılaştırıldığında, Sonnet 4 daha odaklanmış cevaplar üretir ve tutarlılığı kaybetmeden ayrıntılar üzerinde daha sıkı bir kontrole sahiptir.
3. Grok 3 (xAI)
Etiketler: Diyaloğa Dayalı Yapay Zeka, Gerçek Zamanlı Farkındalık, Mizah, Kapalı Kaynak
Grok 3, çok uzun süredir çevrimiçi olan bir adam gibi hissettiriyor. X'e bağlandığında, haberleri takip etmek için bir internet API'sine bağlı olması gerekmiyor.
LLM mizahı genellikle trajiktir, ancak Grok en azından şaka yaptığını bilir. Bazen iniyor. Bazen spiral çiziyor. Her iki durumda da konuşmaya devam ediyor.
En iyi gürültülü, tepkisel alanlarda çalışır. Bir ürün lansmanı sırasında eriyen grup sohbetleri veya gerçek zamanlı manşetlerle birlikte sızlanan medya botları gibi yerler.
Bazen Grok'u - ya da onun kaotik ikizi "Gork"u - X başlıklarında gizlenirken, birinin Dünya'nın yuvarlak olup olmadığını doğrulamasına yardımcı olurken görebilirsiniz. Bu yüzden belki bir gözünüz dışarıda olabilir.
En İyi Muhakeme LLMs'l LLMs
Bazı modeller hız için üretilmiştir. Bunlar düşünmek için üretilmiştir. Karmaşık talimatları takip eder ve uzun, katmanlı görevler boyunca odaklanmaya devam ederler.
Bu, sadece cevaplar üretmek yerine, yapılanları takip ettikleri, sonuçlara göre ayarlama yaptıkları ve bir sonraki adımı niyetle planladıkları anlamına gelir.
Bunların çoğu ReAct ve CoT gibi akıl yürütme çerçevelerini kullanır ve bu da onları yapay zeka ajanları ve hızdan çok yapıya ihtiyaç duyan problemler oluşturmak için ideal hale getirir.
4. OpenAI o3
Etiketler: Akıl Yürütme LLM, Düşünce Zinciri, Ajana Hazır, Kapalı Kaynak
OpenAI'nin o3 modeli, yapılandırılmış düşünme gerektiren karmaşık görevlerin üstesinden gelmek için tasarlanmış muhakeme odaklı bir modeldir.
Problemleri yönetilebilir adımlara ayırmak için OpenAI o1 'den aktarılan düşünce zinciri tekniklerini kullanarak matematik, kodlama ve bilimsel problem çözme gibi alanlarda üstünlük sağlar.
OpenAI , eylemlerini daha iyi planlamak için müzakereci hizalamayı kullanır. Model, ilerlemeden önce kendi kararlarını bir güvenlik kılavuzuna göre kontrol eder.
Gördüğümüz kadarıyla OpenAI , o3'ün beyni ile 4o'nun esnekliğini GPT'te birleştirerek her ikisinin de en iyisini bir araya getirecek gibi görünüyor.
5. Claude 4 Opus
Etiketler: Akıl Yürütme LLM, Uzun Bağlamlı Bellek, Kurumsal Hazır, Kapalı Kaynak
Claude 4 Opus, Anthropic'in amiral gemisi modelidir - ancak Sonnet'ten belirgin şekilde daha yavaş ve daha pahalıdır.
Anthropic 'in şimdiye kadar eğittiği en büyük model olan model, uzun girdiler boyunca odaklanabiliyor ve her adımın arkasındaki mantığa bağlı kalabiliyor.
Yoğun materyallerle iyi çalışır. Ona tam bir rapor veya süreç dokümanı verebilirsiniz ve o da bağlam ve referanslarla ayrıntıların üzerinden geçecektir.
Bu, devasa çalışma alanlarında mantık yürütebilen yapay zeka sistemleri geliştiren kurumsal ekipler için büyük önem taşıyor.
6. Gemini 2.5 Pro
Etiketler: Akıl Yürütme LLM, Uzun Bağlamlı Görevler, Planlama Yetenekleri, Kapalı Kaynak
Gemini 2.5 Pro, DeepMind'ın en yetenekli modelidir - eğer doğru yerde kullanıyorsanız.
Derin Araştırmanın etkin olduğu AI Studio içinde, tam muhakeme zincirleriyle yanıt verir ve kararları net bir mantıkla ana hatlarıyla belirtir.
Bu mantık, çok adımlı iş akışlarında ve aracı sistemlerinde avantaj sağlar.
Gemini 2.5 Pro, düşünecek alanı ve yararlanacak araçları olduğunda en iyi performansını gösterir. Bu da onu ölçeklendirmek için yapıya ihtiyaç duyan, ayakları yere basan, mantığın farkında olan uygulamalar geliştiren ekipler için güçlü bir seçim haline getiriyor.
7. DeepSeek R1
Etiketler: Akıl Yürütme LLM, Uzun Bağlamlı, Araştırma Odaklı, Açık Kaynak
DeepSeek R1'in açık ağırlıklarla düşmesi ve temel muhakeme kıyaslamalarında Claude ve o1'den daha iyi performans göstermesi, kapalı sürümlere doğru yarışan ekipler arasında çok gerçek bir panik anına yol açtı.
Üstünlüğü mimariden geliyor. R1, temiz belirteç kullanımına ve konuşma uzadığında dikkatin nasıl ölçeklenmesi gerektiğine dair net bir anlayışa odaklanarak yapıya eğiliyor .
İniş mantığına ve tutulması gereken adımlara ihtiyaç duyan ajanlar oluşturuyorsanız, R1 size temel seviye performansı kendi şartlarınız ve donanımınızla çok kolay bir şekilde çalıştırma olanağı sunar ve muhakeme modelleri arasında tek açık kaynaklı modeldir.
En İyi Hafif LLMs
Model ne kadar küçükse, ödünleri o kadar fazla hissedersiniz - ancak doğru yapıldığında, küçük hissetmezler.
Çoğu küçük model, daha büyük versiyonlardan damıtılmış, boyutu düşürürken orijinalin becerisini yeterince korumak için eğitilmiştir.
Bunları uç cihazlarda, düşük özellikli kurulumlarda, hatta gerekirse dizüstü bilgisayarınızda bile çalıştırabilirsiniz.
Burada ille de derin muhakeme veya uzun sohbetler peşinde değilsiniz. Tam bir bulut stack oluşturmadan hassasiyet ve hızlı çıktı peşindesiniz.
8. Gemma 3 (4B)
Etiketler: Hafif LLM, Cihaz Üzerinde Kullanım, Açık Kaynak
Gemma 3 (4B), Google'ın daha büyük Gemma serisinden geliyor ve bulut bağlantısı olmadan mütevazı bir donanımda çalışabilmesi için dört milyar parametreye düşürüldü.
Ana modelinin talimat takip disiplinini korurken, mobil temsilciler veya çevrimdışı sohbet widget'ları için ihtiyaç duyduğunuz hızda yanıt verir.
Yerel bir iş akışına bıraktığınızda hızlı bir şekilde başlar ve sıkı bellek sınırları altında kararlı kalır.
9. Mistral Küçük 3.1
Etiketler: Hafif LLM, Cihaz Üzerinde Kullanım, Açık Kaynak
Mistral Small 3.1, önceki Mistral Small serisini temel alıyor ancak 128 k-token penceresi sunmaya devam ederken tek bir tüketici GPU'sunda çalışacak kadar hafif kalıyor.
Saniyede yaklaşık 150 belirteç akışı sağlar ve hem metin hem de temel görüntü istemlerini işler, bu da onu uç sohbet katmanları veya gömülü aracılar için sağlam bir seçim haline getirir.
10. Qwen 3 (4B)
Etiketler Hafif LLM, Çok Dilli, Açık Kaynak
Qwen 3 4B, Alibaba'nın daha büyük Qwen-3 mimarisini, 100'den fazla dili anlayan ve araç çağırma çerçevelerine temiz bir şekilde takılan dört milyar parametreli bir modele indirgiyor.
Apache tarzı bir lisans altında açık ağırlıklıdır, mütevazı bir GPU üzerinde çalışır ve geliştiricilerin hızlı muhakemeye ihtiyaç duyduğu ajan görevleri için dikkat çekmiştir.
En Sevdiğiniz LLM'yi Kullanarak Nasıl Temsilci Oluşturursunuz?
Bir model mi seçtin? Harika. Şimdi işe koyulma zamanı.
Bir LLM 'nin kullanım durumunuza gerçekten uyup uymadığını anlamanın en iyi yolu onunla derleme yapmaktır - gerçek girdileri ve dağıtım akışlarını nasıl işlediğini görün.
Bu hızlı derleme için, yapay zekalı sohbet robotları ve aracılar için görsel bir oluşturucu olan Botpress 'i kullanacağız.
Adım 1: Temsilcinizin kapsamını ve rolünü tanımlayın
Platformu açmadan önce, botun hangi rolü oynaması gerektiği konusunda net olmanız gerekir.
İyi bir uygulama, birkaç görevle başlamak, uygulanabilirliklerini ve benimsenmelerini görmek ve ardından bunun üzerine inşa etmektir.
SSS sohbet robotu ile küçük bir başlangıç yapmak, verilerinizin nasıl kullanıldığını ve yapılandırılmış parametrelerin LLMs ler veya araçlar arasında nasıl hareket ettiğini anlamanıza yardımcı olabilir.
Adım 2: Bir temel aracı oluşturun
.webp)
Botpress Studio'da yeni bir bot açın ve aracı için net Talimatlar yazın.
Bu, LLM 'ye nasıl davranması gerektiğini ve hangi işi başarmaya çalıştığını söyler. Bir pazarlama sohbet robotu için örnek bir talimat seti şöyle olabilir:
"Siz [Şirket] için bir pazarlama asistanısınız. Kullanıcıların ürünümüz hakkında bilgi edinmesine yardımcı olun, sık sorulan soruları yanıtlayın ve onları bir demo rezervasyonu yapmaya veya e-posta güncellemelerine kaydolmaya teşvik edin. Kısa, öz, yardımcı ve proaktif olun."
Adım 3: Önemli belgeleri ve web sitelerini ekleyin
Bilgi Tabanına bilgi yükleyin veya yazın, böylece sohbet robotu aşağıdaki gibi bir cevap verebilmelidir:
- Ürün karşılaştırmaları
- Fiyatlandırma dökümleri
- Açılış sayfası URL'si
- Önemli CTA'lar (demo, deneme, iletişim formu bağlantıları)
İçerik dönüşüm huninizle ne kadar uyumlu olursa, bot o kadar iyi performans gösterir.
Adım 4: Tercih ettiğiniz LLMye geçin
.webp)
Genel bot kurulduktan sonra, artık sohbet botundaki belirli işlemler için kullanılan LLMs leri değiştirebilirsiniz.
Kontrol panelinin sol tarafındaki Bot Ayarları 'na giderek bunlar arasında geçiş yapabilirsiniz.
LLM seçeneklerine gidin ve buradan tercih ettiğiniz LLM'yi seçebilirsiniz.
Botpress OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, DeepSeek ve diğerlerini destekler - böylece performans ve bütçeyi istediğiniz gibi dengeleyebilirsiniz.
Adım 5: Seçtiğiniz kanala dağıtın
Yapay zeka aracınız için mükemmel LLM 'ye karar verdikten sonra, sohbet botunu aynı anda farklı platformlarda olduğu gibi dağıtabilirsiniz.
Sohbet robotu, herhangi bir alandaki kullanıcıları desteklemeye başlamak için çok kolay bir şekilde bir Whatsapp sohbet robotuna veya bir Telegram sohbet robotuna dönüştürülebilir.
LLM Bir Agent'ı Bugün Dağıtın
Özel yapay zeka aracıları ile günlük işlerinizde LLMs adresinden yararlanın.
Piyasadaki çok sayıda sohbet robotu platformuyla, özel ihtiyaçlarınızı karşılamak için bir yapay zeka aracısı kurmak kolaydır. Botpress , sonsuza kadar genişletilebilir bir yapay zeka aracı platformudur.
Önceden oluşturulmuş bir entegrasyon kütüphanesi, sürükle ve bırak iş akışları ve kapsamlı eğitimlerle, her uzmanlık aşamasındaki inşaatçılar için erişilebilir.
Herhangi bir kullanım durumunda yapay zeka projenize güç sağlamak için herhangi bir LLM 'yi takın.
Bugün inşa etmeye başlayın - ücretsizdir.
Sıkça Sorulan Sorular
Barındırılan ve açık kaynaklı LLMs 'ler arasında altyapının ötesinde ne gibi farklar var?
Barındırılan LLMs 'lerin API'ler aracılığıyla kullanımı kolaydır ve kurulum gerektirmez, ancak sınırlı kontrole sahip kapalı sistemler olarak işlev görürler. Buna karşılık, açık kaynaklı LLMs 'ler tam şeffaflık, özelleştirme ve yeniden eğitime izin vererek açıklanabilirlik gerektiren kullanım durumları için daha uygun hale getirir.
GPT veya Claude 3.5 gibi barındırılan LLMs 'lere kendi verilerim için ince ayar yapabilir miyim?
Çoğu durumda, barındırılan modeller tam ince ayarı desteklemez. Bununla birlikte, modeli yeniden eğitmeden yanıtları uyarlamak için genellikle sistem talimatları, istem mühendisliği ve geri alma ile artırılmış üretim (RAG) gibi yapılandırma seçenekleri sunarlar.
LLMs ler geleneksel kural tabanlı NLP sistemleri ile nasıl karşılaştırılır?
Kural tabanlı NLP bir bilgisayara çok katı bir senaryo vermek gibidir, LLMs ler ise daha çok doğaçlama aktörleri gibidir. Tonlarca veriden kalıplar öğrenmişlerdir ve çok daha bulanık, daha açık uçlu bir dille başa çıkabilirler.
LLMs önceki etkileşimlerin hafızasını tutarlar mı ve bu nasıl ele alınır?
Kutudan çıkar çıkmaz, çoğu LLMs geçmiş sohbetleri hatırlamaz. Hafızanın oturum takibi veya eklenen bağlam ile manuel olarak yönetilmesi gerekir. Ancak bazı platformlar (bellek özelliklerine sahip GPT gibi) yerleşik bellek özellikleri sunmaya başlıyor.
İş kullanımı için bir LLM 'yi değerlendirirken en önemli ölçütler nelerdir?
Doğruluk (doğru cevapları veriyor mu?), gecikme (ne kadar hızlı?), maliyet (API fiyatlandırması eklenir!) ve güvenlik (garip veya riskli çıktılardan kaçınıyor mu?) hakkında düşünün. Çok dilli destek veya entegrasyon kolaylığı gibi şeyler için bonus puanlar.
.png)
