Teknolojiler: Hangi Modeli Ne Zaman Kullanıyoruz?
Huaris AI tedarikçiden bağımsızdır. Model ailelerini kullanım senaryosuna, veri hassasiyetine ve bütçeye göre değerlendirir, kararı kurumun kendi örnekleriyle yaptığımız testlere dayandırırız. Bu sayfa hangi durumda hangi model ailesini öne çıkardığımızı ve karar kriterlerimizi açıklar.
Son güncelleme: Eylül 2026
Model aileleri
Tablo genel bir rehberdir. Sürüm numaraları bilinçli olarak yazılmamıştır, çünkü modeller hızla değişir. Belirli bir işte hangi modelin daha iyi çalıştığı ancak kurumun kendi verisiyle yapılan bir değerlendirmeyle anlaşılır.
| Model ailesi | Öne çıktığı alan | Tipik kullanım | Dağıtım |
|---|---|---|---|
| Anthropic Claude | Uzun bağlam, analitik düşünme, kodlama | Karmaşık doküman analizi, yazılım geliştirme desteği | Sağlayıcı API'si ve kurumsal planlar |
| Google Gemini | Geniş bağlam penceresi, Google Workspace entegrasyonu | Workspace kullanan kurumlar, çok formatlı içerik | Sağlayıcı API'si ve kurumsal planlar |
| OpenAI GPT | Zengin API ve asistan ekosistemi | Genel amaçlı asistanlar, geniş entegrasyon ihtiyacı | Sağlayıcı API'si ve kurumsal planlar |
| Meta Llama / Mistral | Açık ağırlıklı modeller, tam kontrol | Verinin kurum dışına çıkmaması gereken durumlar | Kurum içi (on-premise), özel bulut veya sağlayıcı API'leri |
Logolar ve ürün adları ilgili sahiplerine aittir. Huaris AI bu firmaların resmi partneri olduğunu iddia etmez.
Seçim kriterlerimiz
Model seçerken şu başlıklara birlikte bakarız:
- Veri hassasiyeti ve mevzuat: verinin nerede işleneceği, sağlayıcının veri kullanım koşulları, KVKK/GDPR gereksinimleri
- Görev kalitesi: kurumun gerçek örneklerinden oluşan değerlendirme setindeki sonuçlar, Türkçe performansı dahil
- Maliyet: kullanım hacmine göre işletme maliyeti ve tahminin dayandığı varsayımlar
- Gecikme ve hacim: yanıt süresi beklentisi ve eşzamanlı kullanıcı sayısı
- Entegrasyon: mevcut araçlarla (ör. Google Workspace, Microsoft ekosistemi) uyum
- Tedarikçi bağımlılığı: gerektiğinde başka bir modele geçişin ne kadar kolay olduğu
- İşletme kapasitesi: modeli kurumun kendisinin işletip işletemeyeceği
Hangi durumda neyi değerlendiririz?
Aşağıdakiler başlangıç noktasıdır, nihai öneri değildir. Her senaryoda adayları kurumun kendi verisiyle test ederiz.
| Senaryo | Önce değerlendirdiğimiz yaklaşım | Neden? |
|---|---|---|
| Uzun sözleşme ve rapor analizi | Uzun bağlam ve analitik düşünme öne çıkan aileler | Uzun metinlerde tutarlılık ve ayrıntı yakalama önemlidir |
| Ekibin ağırlıklı olarak Google Workspace kullanması | Gemini ailesi | Mevcut araçlarla entegrasyon kurulumu ve benimsenmeyi kolaylaştırır |
| Hazır asistan ve geniş üçüncü taraf entegrasyon ihtiyacı | GPT ailesi | API ve asistan ekosistemi geniştir |
| Yazılım geliştirme desteği | Kodlama becerisi öne çıkan aileler | Kod kalitesi kuruma özel depo ve dille test edilerek doğrulanır |
| Verinin kurum dışına çıkmaması gereken durumlar | Açık ağırlıklı modellerle on-premise kurulum | Veri kurumun kontrolündeki altyapıda kalır; kalite farkı testle ölçülür |
Model dışındaki bileşenler
Bir yapay zeka çözümünün kalitesini yalnızca model belirlemez. Özellikle RAG sistemlerinde şu katmanlar da sonucu doğrudan etkiler:
- Belge ayrıştırma ve parçalama
- Anlamsal arama için gömme (embedding) modelleri
- Arama ve vektör veritabanı katmanı
- Sorguyu ve modeli yöneten orkestrasyon katmanı
- Değerlendirme ve test araçları
- Loglama, izleme ve erişim kontrolü
Bu bileşenleri de model gibi kurumun ihtiyacına göre seçer ve değiştirilebilir kurarız.
Neden tek bir modele bağlı kalmıyoruz?
Modeller ve fiyatlar hızla değişir. Bugün en uygun olan model yarın en uygun olmayabilir. Bu yüzden mimariyi, modeli değiştirmek gerektiğinde çalışan sistemin bozulmayacağı şekilde kurar ve değerlendirme setini kurumla birlikte saklarız. Yöntemin ayrıntıları için Model Seçimi ve Tedarikçi Bağımsız Danışmanlık hizmet sayfasına, genel sorular için SSS sayfasına bakabilirsiniz.
Birlikte çalışalım
Süreçlerinizi ve hedeflerinizi dinleyelim, yapay zekanın nerede fayda sağlayabileceğini birlikte değerlendirelim.
E-posta gönderin