2026 yapay zeka modelleri karşılaştırması: GPT-6, Claude 5.5, Gemini ve diğerleri

Kısa cevap: Ekim 2026'da tablo nasıl görünüyor?

Yapay zeka modelleri o kadar hızlı değişiyor ki altı ay önceki bir karşılaştırma bugün neredeyse tamamen eskimiş durumda. Yalnızca Eylül 2026'da OpenAI GPT-6 Astra, GPT-6 Sol, Luna ve GPT-6.1 Sol'u; Anthropic Claude Fable 5.1, Opus 5.5 ve Sonnet 5.5'i; Google Gemini 3.8 Flash'ı ve sınırlı erişimli Gemini 4 Argon'u; xAI Grok 4.7'yi; Meta Muse Spark 1.3'ü; DeepSeek de V4.1 Flash'ı duyurdu. Bu yazı, bu yoğun dönemin 6 Ekim 2026 itibarıyla fotoğrafını çekiyor: hangi model ne zaman çıktı, ne kadara mal oluyor, bağımsız ölçümlerde nerede duruyor ve önümüzdeki haftalarda neler bekleniyor.

Kısa özet şöyle: bağımsız insan tercihi sıralamasında (Arena) en üstte sınırlı erişimli Gemini 4 Argon, hemen ardından Claude Opus 5.5 ve Claude Fable 5.1 var. Artificial Analysis'in bileşik zekâ endeksinde en yüksek puan Claude Opus 5.5'te (58); GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 ve Gemini 4 Argon 53'te buluşuyor. Fiyat tarafında ise uçurum büyük: GPT-6 Astra ve Claude Fable 5.1 milyon çıktı token'ı için 50 dolar isterken GPT-6 Luna 0,50 dolar, DeepSeek V4.1 Flash 1,20 dolar. Yani “en iyi model” sorusunun tek bir cevabı yok; hangi iş, hangi bütçe ve hangi erişim koşulu sorusunu birlikte cevaplamak gerekiyor.

Yazıdaki her sayı, tablonun altında belirtilen birincil kaynağa dayanıyor; doğrulayamadığım değerleri tahminle doldurmadım, “doğrulanamadı” olarak bıraktım. Sağlayıcının kendi duyurusundaki skorları ise ayrıca “satıcı beyanı” olarak işaretledim, çünkü bağımsız ölçümle aynı ağırlıkta değiller.

Sağlayıcı sağlayıcı güncel modeller

OpenAI'nin 2026 sonbaharındaki dizisi üç katmandan oluşuyor: en güçlü model GPT-6 Astra, genel kullanım ve kodlama için GPT-6.1 Sol, düşük maliyetli yüksek hacimli işler için GPT-6 Luna. Üçü de 1,05 milyon token'lık bağlam penceresi ve 128 bin token'lık çıktı sınırı sunuyor; metin ve görsel girdi alıp metin üretiyor. Aralarındaki asıl fark fiyatta: Luna, Astra'dan girdi ve çıktıda yüz kat ucuz.

Anthropic'in Claude ailesinde en yeni geniş erişimli model 22 Eylül'de çıkan Claude Opus 5.5; 28 Eylül'de Sonnet 5.5 geldi. Erişimi politika gereği kısıtlı olan Claude Fable 5.1 ise en yüksek kapasiteli ve en pahalı katman. Haiku 4.5 hâlâ listede, ancak Anthropic yeni Haiku'nun “önümüzdeki haftalarda” geleceğini duyurdu. 5.5 ailesinin tamamı 1 milyon token bağlam penceresi sunuyor.

Google tarafında durum biraz karışık. 30 Eylül'de duyurulan Gemini 4 Argon şimdilik yalnızca güvenilir siber savunma ekiplerine açık bir programda kullanılabiliyor; herkese açık API fiyatı ve teknik özellikleri yayımlanmadı. Geliştiricilerin bugün kullanabildiği en yeni kararlı model 2 Eylül'de çıkan Gemini 3.8 Flash: metin, görsel, ses ve video girdisini 1 milyon token bağlamla işliyor ve yıl sonuna kadar tanıtım fiyatıyla sunuluyor.

Üç büyük sağlayıcının dışında da güçlü seçenekler var. xAI'ın Grok 4.7'si 500 bin token bağlamla orta fiyat bandında duruyor. Meta'nın barındırılan modeli Muse Spark 1.3 açık ağırlıklı değil; Meta'nın indirilebilir en yeni ağırlıkları hâlâ Nisan 2025'teki Llama 4 ailesi. Mistral'in Medium 3.5, Large 3 ve Small 4 modelleri hem API'den hem açık ağırlık olarak sunuluyor. DeepSeek V4.1 Flash, 1 milyon bağlam ve 384 bin çıktıyla en ucuz güçlü seçeneklerden biri. Alibaba'nın Qwen 3.8 Max'i ise yuan ile fiyatlandırıldığı için dolar karşılaştırmasına doğrudan sokulamıyor.

Ne zaman çıktı? 2024'ten bugüne zaman çizelgesi

Zaman çizelgesine bakınca iki şey dikkat çekiyor. Birincisi, sağlayıcıların ana model aileleri arasındaki aralık kısalıyor: 2024'te büyük çıkışlar aylarca arayla gelirken 2026 Eylül'ünde neredeyse her hafta bir sınır modeli duyuruldu. İkincisi, artık tek bir “en yeni model” yerine aynı ailenin farklı fiyat katmanları birkaç gün arayla piyasaya çıkıyor; OpenAI'nin Astra, Sol ve Luna'sı ile Anthropic'in Fable, Opus ve Sonnet'i bunun örneği.

Daha geriye bakmak, bugünkü rekabetin nereden geldiğini de gösteriyor. GPT-4o Mayıs 2024'te, Claude 3.5 Sonnet Haziran 2024'te, DeepSeek-R1 Ocak 2025'te çıktı; GPT-5 Ağustos 2025'te, Gemini 3 Kasım 2025'te geldi. DeepSeek'in açık modelleri ve Mistral'in açık ağırlıklı serisi, kapalı modellerle aradaki farkı kapatma baskısını sürekli canlı tuttu.

Benchmark'lar: bağımsız ölçümler ne söylüyor?

Modelleri karşılaştırırken en çok başvurulan iki bağımsız kaynak farklı şeyler ölçer. Arena (eski adıyla LMArena), kullanıcıların iki anonim modelin cevabını kör olarak karşılaştırdığı bir insan tercihi sıralamasıdır; puan Elo sistemiyle hesaplanır ve doğruluğu değil, insanların hangi cevabı tercih ettiğini gösterir. Artificial Analysis Intelligence Index ise kendi test setini aynı koşullarda çalıştırarak bileşik bir puan üretir; bu puan yüzde değildir ve endeks sürümü değiştiğinde değerler de değişebilir.

Arena'da ilk dokuz modelin birbirine 51 Elo puanı kadar yakın olduğuna dikkat edin; güven aralıkları hesaba katıldığında yan yana sıralanan birçok model istatistiksel olarak ayrışmıyor. Grafikteki eksenin sıfırdan değil 1400'den başladığını da unutmayın; bu, farkları olduğundan büyük gösterebilir.

Sağlayıcıların kendi duyurularındaki skorlar ise ayrı bir kategori. OpenAI, GPT-6 Astra için FrontierMath Tier 4'te yüzde 98, ARC-AGI-3'te yüzde 99,9 ve ExploitBench'te yüzde 100 başarı bildiriyor; ancak bu sonuçları bağımsız olarak tekrarlamaya yetecek ayarlar yayımlanmadı. Anthropic de Terminal-Bench 4.0'da Opus 5.5 için yüzde 66,4 ve Sonnet 5.5 için yüzde 70,6 bildiriyor; bu iki değer farklı ayarlarla ölçüldü. Artificial Analysis'in kendi Terminal-Bench 4.0 koşusunda ise GPT-6 Astra yüzde 59,1, Claude Fable 5.1 yüzde 52,0 aldı. Satıcı beyanları ile bağımsız koşular aynı tabloya konduğunda yanıltıcı olur.

SWE-bench Verified, GPQA Diamond, AIME, Humanity's Last Exam ve MMLU-Pro gibi bilinen testler için tüm sağlayıcıların güncel amiral modellerini aynı ayarlarla karşılaştıran güvenilir bir tablo bulamadım. Farklı ayarlarla ölçülmüş sayıları yan yana dizmek yerine bu testleri bu yazıdaki karşılaştırmanın dışında bıraktım; bir test sizin için önemliyse o testin kendi güncel sıralamasına ve ayarlarına bakın.

Fiyat ve bağlam penceresi

Fiyat, model seçiminde çoğu zaman kaliteden daha belirleyicidir; özellikle her gün binlerce istek atan uygulamalarda. Aşağıdaki grafik, Artificial Analysis endeks puanını milyon çıktı token'ı başına fiyatla birlikte gösteriyor. Grafik bir “fiyat-performans hükmü” değil, bir ön eleme aracı. Kullanılan fiyatlar yayımlanmış çıkış fiyatlarıdır ve bazıları koşulludur: Gemini 3.8 Flash için 31 Aralık 2026'ya kadar geçerli tanıtım fiyatı, Grok 4.7 için 200 bin token altı istem fiyatı, DeepSeek V4.1 Flash için yoğun saat (önbellek dışı) fiyatı. Önbellek indirimleri ve toplu işlem fiyatları hesaba katılmadı.

Bu görünümde iki küme ayrışıyor. Grafikte gösterilenler arasında en pahalı model GPT-6 Astra; Claude Fable 5.1'in çıkış fiyatı da 50 dolar ve AA puanı 53, noktası Astra ile çakışacağı için grafiğe eklenmedi. Claude Opus 5.5 ise daha düşük fiyatla daha yüksek endeks puanı alıyor. DeepSeek V4.1 Flash ve Gemini 3.8 Flash çok daha ucuz bantta makul puanlar veriyor. Qwen 3.8 Max'i yuan fiyatlı olduğu için grafiğe koymadım; dönüştürülmüş bir dolar fiyatı resmî kaynakta yok.

Fiyat farkını somutlaştırmak için basit bir örnek hesaplayalım. Ayda 10.000 istek atan bir uygulama düşünün; her istekte ortalama 2.000 token girdi ve 500 token çıktı olsun. Bu, ayda 20 milyon girdi ve 5 milyon çıktı token'ı eder. Maliyet, girdi fiyatının 20 katı ile çıktı fiyatının 5 katının toplamıdır. Hesapta resmî liste fiyatlarını kullandım; önbellek indirimi, uzun bağlam ücreti ve toplu işlem fiyatı yok.

Aynı iş yükü için en pahalı ve en ucuz seçenek arasında yaklaşık yüz kat fark var: GPT-6 Astra ile ayda 450 dolar tutan iş, GPT-6 Luna ile 4,50 dolara iniyor. Bu, ucuz modelin her işte yeterli olduğu anlamına gelmez; ama birçok ekip için doğru mimari, zor istekleri pahalı modele, rutin istekleri ucuz modele yönlendiren bir kademeli yapıdır. Böyle bir yönlendirme, kaliteyi ciddi ölçüde düşürmeden faturayı birkaç kat azaltabilir; bunu da yine kendi verinizle ölçmeniz gerekir.

Bağlam penceresinde sınır modellerin çoğu artık yaklaşık 1 milyon token'da buluşuyor; Grok 4.7 500 bin, Mistral Medium 3.5 256 bin token'da kalıyor. Ancak büyük bir pencere, modelin o metnin tamamını eşit derecede iyi hatırlayacağı anlamına gelmez; sağlayıcıların token'laştırıcıları da farklı olduğu için aynı metin farklı sayıda token'a karşılık gelebilir. Uzun belge işleyecekseniz kendi belgelerinizle test edin.

Ne zaman çıkacak? Duyurular, haberler ve söylentiler

“Bir sonraki model ne zaman çıkacak?” sorusu en çok aranan ama en az güvenilir bilgilerin olduğu konu. Bu yüzden bilgiyi üç güven seviyesine ayırdım: sağlayıcının kendi resmî duyurusu, saygın basın haberi ve doğrulanmamış söylenti. Resmî duyurularda bile çoğu zaman kesin tarih verilmiyor.

Basın tarafında iki dikkat çekici haber var. Associated Press, OpenAI'nin Astra için planladığı geniş erişimi güvenlik kaygıları nedeniyle ertelediğini yazdı; bu bir OpenAI taahhüdü değil, bir basın haberi. Axios ise Bloomberg'e dayanarak bazı Google çalışanlarının Gemini 4 Argon'un performansını beklentinin altında bulduğunu aktardı; Google bu nitelendirmeye itiraz etti. Söylenti tarafında ise Eylül'de yeni bir Qwen modeli çıkacağına dair doğrulanmamış bir topluluk paylaşımı vardı; söz konusu ay geçti ve resmî bir doğrulama yok.

Açık ağırlık mı, kapalı model mi?

Model seçerken sorulması gereken bir diğer soru, modeli bir API üzerinden mi kullanacağınız yoksa ağırlıklarını indirip kendi sunucunuzda mı çalıştıracağınızdır. OpenAI, Anthropic ve Google'ın sınır modellerinin ağırlıkları indirilemiyor: GPT-6 Astra ChatGPT ve API üzerinden, Claude modelleri Claude uygulaması ve API üzerinden sunuluyor; Gemini 4 Argon ise şimdilik duyurulan güvenilir siber savunma programıyla sınırlı. Meta'nın en yeni barındırılan modeli Muse Spark 1.3 de Muse Code ve Meta Model API üzerinden kullanılabiliyor, ağırlıkları açık değil. Buna karşılık Meta'nın Llama 4 ailesi, Mistral'in Medium 3.5, Large 3 ve Small 4 modelleri ve DeepSeek'in V4 serisi indirilebilir ağırlıklarla geliyor.

Açık ağırlığın en büyük avantajı veri kontrolüdür: hassas veriler kurumun dışına çıkmaz, model sürümü siz istemedikçe değişmez ve token başına ücret ödemezsiniz. Bedeli ise donanım, kurulum ve bakım yüküdür; büyük bir modeli düşük gecikmeyle çalıştırmak ciddi GPU kaynağı ister. Lisanslar da aynı değildir: Mistral'in bu sürümleri Apache 2.0 veya değiştirilmiş MIT lisansıyla, Llama ise Meta'nın kendi lisansıyla sunuluyor. Kurumsal kullanımdan önce lisans koşullarını mutlaka okuyun.

Benchmark'ları doğru okumak

Bir benchmark tablosu, ancak nasıl üretildiğini bildiğinizde anlam taşır. Model karşılaştırmalarını okurken aşağıdaki noktaları kontrol etmek, pazarlama rakamlarıyla gerçek performansı ayırmanıza yardım eder:

• Ölçümü kim yaptı? Sağlayıcının kendi duyurusu ile bağımsız bir sıralama aynı güvenilirlikte değildir.
• Ayarlar aynı mı? Düşünme seviyesi (high, max, xhigh), araç kullanımı ve deneme sayısı sonucu ciddi biçimde değiştirir.
• Test verisi eğitim verisine karışmış olabilir mi? Kirlenme riski bilinen bir sorundur; yüksek bir skor her zaman genel yeteneği kanıtlamaz.
• Test doymuş mu? Modellerin çoğu yüzde 90'ın üstündeyse o test artık ayırt edici değildir.
• Endeks hangi sürüm? Bileşik endekslerde sürüm değişince aynı modelin puanı da değişebilir.
• Fiyat hangi koşulda? Önbellek, uzun bağlam, yoğun saat ve toplu işlem fiyatları birbirinden farklıdır.

OpenAI'nin kendisi de SWE-bench Verified'ın kodlama karşılaştırmalarında gürültülü olduğunu açıklayan bir analiz yayımladı. Yani tek bir sayıya bakarak “bu model kodlamada en iyisi” demek, en güvenilir kaynaklar için bile riskli.

Hangi iş için hangi model?

Aşağıdaki tablo, sağlayıcıların modellerini nasıl konumlandırdığına ve resmî özelliklere dayanıyor; kesin bir öneri değil, kendi testlerinize başlamak için bir aday listesi.

Kendi deneyimime göre en sağlıklı yöntem, iki ya da üç adayı kendi gerçek görevlerinizle aynı istemlerle çalıştırıp sonuçları maliyetle birlikte karşılaştırmaktır. Bir müşteri destek botu ile bir kod inceleme aracının ihtiyacı çok farklıdır; benchmark sıralaması bu farkı göstermez. Ayrıca modeller sık güncellendiği için seçiminizi birkaç ayda bir yeniden gözden geçirin.

Sonuç

Ekim 2026 itibarıyla sınırda tek bir kazanan yok. Claude Opus 5.5 bağımsız bileşik endekste önde ve Arena'da üst sıralarda; Gemini 4 Argon Arena'da birinci ama herkese açık değil; GPT-6 Astra güçlü ama pahalı; GPT-6 Luna, DeepSeek V4.1 Flash ve Gemini 3.8 Flash ise maliyet tarafında oyunu değiştiriyor. Açık ağırlık arayanlar için Mistral ve Llama 4 hâlâ ciddi seçenekler.

Bu karşılaştırmayı bir başlangıç noktası olarak kullanın: tablolar size hangi modelleri denemeniz gerektiğini söyler, hangisini seçmeniz gerektiğini ise kendi verinizle yaptığınız test söyler. Fiyatlar ve sıralamalar değiştikçe bu yazıyı güncel tutmaya çalışacağım; kullandığım her kaynağı aşağıda bulabilirsiniz.