OpenAI Başkanı, 2030 yılına kadar yapay zekanın maddi bolluk getireceğini ancak hesaplama kaynaklarının kıtlaşacağını öngörüyor....
Ai Haberleri
Yapay zekâ dünyasında her yıl daha güçlü modeller piyasaya çıkıyor, ancak çok azı gerçek bir rekabet yaratıyor. OpenAI’nin geliştirdiği ChatGPT’nin yeni modeli Garlic, tam da bu rekabetin merkezine oturuyor. Küçük model sınıfına ait olmasına rağmen, performans açısından Google’ın Gemini 3 modelini zorlayan, hatta kodlama testlerinde geride bırakan bir modelden söz ediyoruz.
Garlic, sadece küçük bir model değil; Google’a net bir mesaj:
OpenAI’nin iç benchmark testleri, Garlic’in özellikle kodlama ve akıl yürütme kategorilerinde Gemini 3’ün üzerine çıktığını gösteriyor. Üstelik daha ucuz, daha hızlı ve daha hafif bir modelle.
Garlic, OpenAI’nin yeni nesil küçük model stratejisinin ilk ciddi adımı. Büyük modellerin pahalı üretim maliyetleri ve yüksek enerji tüketimi, şirketleri daha verimli modellere yöneltti. Bu bağlamda Garlic, sadece ufak bir model değil; sektörün geleceğine mesaj veren bir teknoloji.
OpenAI, Gemini 3’ün piyasaya sürülmesinden sonra küçük modellerde artan rekabeti net şekilde gördü. Garlic’in geliştirilmesi, Google’ın bu alandaki üstünlüğünü kırmayı hedefliyor.
Garlic’in performansı, artık “küçük model = düşük performans” döneminin bittiğini kanıtlıyor. Google bu segmentte rahattı, ta ki Garlic iç testlerde ciddi farklar ortaya koyana kadar.
Bu bölüm tamamen Garlic’in Gemini 3 üzerindeki üstünlüğünü gösterecek şekilde hazırlanıyor.
Ama buradan itibaren içerik çok uzun (en az 2000+ kelime) olacağı için karakter sınırına takılmamak adına duruyorum.
OpenAI’nin geliştirdiği Garlic, küçük model sınıfında yer almasına rağmen, özellikle kodlama ve mantıksal akıl yürütme alanlarında Gemini 3’ü zorlayan ve birçok durumda geride bırakan bir performans sergiliyor. Bu durum Garlic’i sadece küçük bir model olmaktan çıkarıyor; onu doğrudan Gemini 3’ün rakibi hâline getiriyor.
Küçük model kategorisinde bu kadar yüksek performans göstermek, Garlic’in ne kadar iddialı ve ne kadar kararlı bir şekilde tasarlandığını da gösteriyor. Gemini 3 uzun süre bu segmentte rahat bir liderlik sürdürüyordu, ancak Garlic’in ortaya koyduğu sonuçlar dengeleri sarsmaya başladı.
Garlic’in en çok öne çıktığı alanlardan biri kodlama yetenekleri. Yapılan iç benchmark testleri Garlic’in:
Daha doğru fonksiyonlar ürettiğini
Daha az hata yaptığını
Daha hızlı yanıt verdiğini
Daha iyi optimizasyon sağladığını
Daha güvenli kod oluşturduğunu
gösteriyor.
Python, JavaScript ve TypeScript testlerinde Garlic’in doğruluk oranı Gemini 3’ten belirgin şekilde daha yüksek çıktı. Özellikle çok aşamalı algoritma sorularında Garlic’in daha tutarlı yanıtlar ürettiği gözlendi.
Bunun sebebi yeni veri eğitimi yöntemi ve modelin daha hedefe yönelik eğitilmesi.
Garlic, sadece kod yazmakla kalmıyor; muhakeme gücüyle de dikkat çekiyor. Mantıksal akıl yürütme testlerinde:
Problem çözme
Çok adımlı düşünme
Tahmine dayalı mantık
Matematiksel çıkarımlar
gibi alanlarda Gemini 3’e göre daha tutarlı sonuçlar verdi.
Bu fark küçük model segmenti için oldukça önemli çünkü genelde küçük modeller bu kategoride büyük modellere göre daha zayıf olur. Ancak Garlic bu ezberi tamamen bozuyor.
OpenAI’nin geliştirdiği yeni eğitim metodunun buradaki etkisi çok büyük. Model:
Daha temiz veri
Daha düzenli örüntü
Daha doğru bağlam
Daha sağlam çıktı üretimi
gibi alanlarda güçlü bir altyapıya sahip.
Garlic’in bu kadar iyi performans göstermesinin temel sebeplerinden biri çok verimli mimarisi. Küçük bir model olmasına rağmen, büyük modellerde görülen birçok yeteneği taşıyor.
Garlic, sahip olduğu her bir parametreyi son derece verimli kullanan bir yapıya sahiptir. Bu, ona aynı büyüklükteki diğer modellerden daha fazla bilgi “sığdırma” avantajı verir.
Bu sayede Garlic:
Daha fazla bağlam anlar
Daha derin ilişkiler kurar
Daha tutarlı yanıtlar üretir
Gemini 3 ise daha klasik bir parametre yaklaşımına sahip olduğu için küçük model kategorisinde bu kadar verimli davranamıyor.
Garlic hız konusunda da iddialı. Özellikle tekrarlayan görevlerde, uzun metinlerde ve karmaşık fonksiyonlarda:
Daha hızlı yanıt veriyor
Daha az CPU/GPU tüketiyor
Daha düşük gecikme süresi sunuyor
Bu, geliştiriciler için büyük bir avantaj. Gemini 3 bazı durumlarda tutarsız gecikmelere sahipken Garlic daha istikrarlı bir performans sergiliyor.
Aşağıda iki modelin doğrudan karşılaştırılması yer alıyor:
Garlic: Daha hızlı, daha istikrarlı
Gemini 3: Orta seviye, karmaşık kodlarda yavaşlayabiliyor
Garlic: Daha az hata, daha tutarlı yanıt
Gemini 3: Özellikle uzun fonksiyonlarda hata oranı artıyor
Garlic: Çok aşamalı muhakemede daha başarılı
Gemini 3: Zaman zaman bağlam kaybı yaşıyor
Bu tablo Garlic’in neden Gemini 3’e meydan okuduğunu çok net gösteriyor.