GPT-5: Yapay zekâda yeni seviye mi, yeni paradigmaya geçiş mi?

OpenAI CEO’su Sam Altman’ın kurduğu şu cümle, teknoloji dünyasında epeyce yankılandı:

“GPT-5’in yapabileceklerinden korkuyorum. Onunla konuştuktan sonra kendimi gereksiz hissettim.”

Yalnızca bu açıklama bile GPT-5’e yönelik merakın sınırlarını yeniden çizdi. Büyük beklentilerle geliştirilen bu yeni model, lansman öncesinde teknoloji çevrelerinde adeta bir efsaneye dönüştü. Özellikle üretken yapay zekâ uygulamalarını yakından izleyenler için GPT-5, sadece bir sürüm güncellemesi değil; olası bir paradigma değişiminin habercisi mi?.

Bildiğiniz gibi CBOT olarak üretken yapay zekâ alanında sektöre öncülük ediyor; farklı sektörlerde, büyük ölçekli sistem entegrasyonlarında üretken yapay zekâ  tabanlı çözümleri hayata geçiriyoruz. Bizim için  yalnızca modellerin yazılıp çizilen  teknik özellikleri değil, gerçek kullanımda tanık olduğumuz performansları çok önemli. 

Bu yazıda, GPT-5 gerçekten yeni bir seviye mi, yoksa yapay zekâda yeni bir paradigmaya geçişi mi temsil ediyor, buna birlikte yanıt arayacağız.

Keyifli okumalar.

GPT-5: Yapay zekânın Retina ekranı mı?

OpenAI’nin GPT-5’i tanıtmasıyla birlikte üretken yapay zekâda yalnızca bir model güncellemesinden değil, kullanıcı beklentilerinde temel bir kaymadan söz etmeye başladık. Modelin kapasite artışı kadar önemli olan bir diğer gelişme, kullanım alışkanlıklarını değiştirecek düzeyde yeni bir deneyim sunması.

GPT-5, çok adımlı akıl yürütme, uzun bağlamları takip etme ve farklı görevler arasında genelleme yapabilme gibi alanlarda anlamlı bir ilerleme vadediyor. Ancak teknik detayların ötesinde dikkat çekici olan şu: Bu modelle birlikte yapay zekâdan beklentiler de yeniden tanımlanıyor. Kullanıcılar artık yalnızca doğru yanıt aramıyor; daha az komutla daha çok anlayan, daha az açıklamayla daha geniş bir bağlam kurabilen sistemler istiyor. Kısa bir soruyla stratejik içgörü üretebilen, görevler arasında geçiş yapabilen ve kendi kendine bağlam oluşturabilen bir sistem beklentisi yükseliyor.

OpenAI CEO’su Sam Altman’ın GPT-5’i Apple’ın Retina ekranlarına benzetmesi, bu deneyim farkını popüler bir analojiyle açıklama çabasıydı. Ancak bizim açımızdan asıl önemli olan, bu farkın kurum içi süreçlere nasıl yansıyacağı. Zira bu yeni beklenti seviyesi, sadece bireysel kullanıcılar için değil, üretken yapay zekâyı operasyonel süreçlerine entegre eden kurumlar için de yeni bir standart oluşturuyor.

Beklentiler, gerçekler ve kullanıcı deneyimiyle GPT-5’in anatomisi

Eğitim Süreci ve Model Mimarisinde Yenilikler

GPT-5’in eğitimi 2024’ün sonunda tamamlandı. OpenAI, modeli hem kamuya açık hem de lisanslı veri kaynaklarıyla beslediğini ve önceki sürümlerde olduğu gibi bu kez de Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) yöntemini merkezde kullandığını duyurdu. Eğitim süreci boyunca, kullanıcı etkileşimleri ve uzman geribildirimleri sistematik biçimde toplanarak modelin davranışlarını iyileştirmek için kullanıldı. Ancak mimariye dair teknik detaylar — örneğin parametre sayısı ya da katman yapısı — kamuya açıklanmadı.

OpenAI, GPT-5’in önceki sürümlere göre daha tutarlı yanıtlar verdiğini, karmaşık görevlerde daha az yönlendirmeyle daha doğru sonuçlar ürettiğini iddia ediyor. Ancak bu gelişmeler, kullanıcı tarafında her zaman aynı oranda hissedilmiyor. MIT Technology Review, modeli “teknolojik bir sıçrama”dan ziyade, GPT-4’ün daha rafine bir versiyonu olarak değerlendiriyor. Sam Altman’ın “Retina ekran” benzetmesi bu bakış açısını özetliyor: köklü bir değişim değil, ama kullanım deneyiminde fark edilir bir pürüzsüzlük sunuyor.

GPT-5’le birlikte ortaya çıkan yeni parametreler ve API düzeyinde yapılan geliştirmeler, modelin yalnızca çıktılar açısından değil; kullanıcı kontrolü, kaynak optimizasyonu ve yönlendirme esnekliği bakımından da daha gelişmiş olduğunu gösteriyor:

• Overrefusals: Model, bir isteğin içinde güvenli olmayan bir unsur varsa tümünü reddetmek yerine yalnızca o bölümü dışarıda bırakıp gerekçesini açıklayabiliyor.

• Reasoning effort: Modelin yanıt üretmeden önce ne kadar “düşünme süresi” harcayacağını ayarlamaya imkân tanıyan yeni bir parametre.

• Verbosity: Yanıtların uzunluğu artık doğrudan kontrol edilebiliyor.

• Prompt caching ve token optimization: Sık tekrar eden girdilerde maliyet ve süreyi azaltmaya yönelik optimizasyon yöntemleri.

• Model routing: Farklı GPT-5 varyantları (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano) arasında görev türüne göre otomatik yönlendirme yapılabiliyor.

Tüm bu başlıklar, GPT-5’in yalnızca daha güçlü değil; aynı zamanda daha esnek ve kontrol edilebilir bir model hâline geldiğini ortaya koyuyor. Bu teknik dönüşüm, akademik dünyada da hızla karşılık buluyor. Stanford Üniversitesi’nde yapay zekâ alanında konuk eğitmen (AI Adjunct Lecturer) olarak görev yapan Kian Katanferi, 2025 Güz döneminde yürüttüğü CS230: Deep Learning dersine GPT-5’e özel modüller eklediklerini duyurdu. Ders kapsamında öğrenciler, modelin yönlendirilebilirliği, optimizasyon teknikleri ve görev yönetimi gibi özelliklerini uygulamalı alıştırmalarla inceliyor.

Uzun Bağlam (Long-Context) Yeteneği

GPT-5’in en dikkat çekici gelişmelerinden biri, bağlam penceresi kapasitesindeki artış. Model artık daha uzun metinleri, diyalog geçmişlerini ve belgeleri işleyebiliyor; bu da belge analizinden müşteri hizmetlerine kadar birçok senaryo için önemli bir avantaj.

Ancak kullanıcı geri bildirimlerine göre bu bağlam avantajı her zaman pratikte hissedilmiyor. Reddit ve X üzerinde yapılan yorumlar, modelin zaman zaman bağlam dışı yanıtlar verdiğini, özellikle görsel analiz gibi çok modlu işlemlerde eksik çıktılar sunduğunu gösteriyor. GPT-5’in uzun bağlamları “tutması” daha güçlü, ancak bu bilgileri aktif ve isabetli şekilde kullanması hâlâ görev türüne göre değişiyor.

Çok Adımlı Muhakeme (Multi-Step Reasoning)

OpenAI’ye göre GPT-5, karmaşık problemleri adım adım çözmede önceki sürümlerden daha başarılı. Bu iddia, reasoning_effort adlı yeni bir API parametresiyle de destekleniyor. Kullanıcılar artık modelin bir yanıt için ne kadar “düşünmesini” istediklerini belirleyebiliyor. Daha yüksek reasoning_effort ayarları, özellikle zor problemlerde daha tutarlı çıktılar üretmeyi amaçlıyor.

Ancak MIT Technology Review yazısında yer alan bir örnek, GPT-5 ile GPT-4o’nun bazı görevlerde benzer çıktılar verdiğini gösteriyor. Bir uygulama tasarlama görevi verildiğinde, GPT-5 daha estetik bir çıktı sunarken; GPT-4o benzer işlevselliği daha sade bir tasarımla sundu. Bu da, çok adımlı muhakemede farkın esasen estetik ve tutarlılık düzeyinde kaldığını, çözüm üretme kapasitesinin dramatik bir sıçrama göstermediğini ortaya koyuyor.

Görevler Arası Genelleme (Cross-Task Generalization)

GPT-5’in dikkat çeken bir diğer özelliği, daha önce karşılaşmadığı görevleri dahi genelleme yoluyla çözebilme kapasitesi. Bu, modelin eğitim setinde yer almayan senaryolar karşısında örüntü tanıma ve görev uyarlama becerisini geliştirdiği anlamına geliyor. OpenAI, bu yeteneği “az yönlendirmeyle yüksek doğruluk” sağlayan bir yapı olarak tanımlıyor.

Bu alandaki gelişmelerin, GPT-5’in farklı görev türlerine otomatik olarak uygun bir yaklaşım seçmesini kolaylaştırdığı görülüyor. Örneğin, Kian Katanferi’nin Stanford Üniversitesi’nde yürüttüğü CS230 dersinde ele alınan konulardan biri olan model routing, bu yetenekle doğrudan ilişkili. Model, görev karmaşıklığına göre farklı GPT-5 varyantları (gpt-5, gpt-5-mini, gpt-5-nano) arasında yönlendirme yapabiliyor. Bu da performans, maliyet ve gecikme süreleri arasında denge kurmayı mümkün kılıyor.

Ancak yine de görevler arası genelleme kapasitesinin her bağlamda aynı başarıyı gösterdiği söylenemez. Bazı kullanıcı geri bildirimlerinde, alışılmadık görev türlerinde modelin ya kararsızlaştığı ya da hatalı ancak biçimsel olarak düzgün görünen yanıtlar verdiği belirtiliyor. Bu da, modelin genel örüntü tanıma becerisine rağmen bağlama duyarlı bir doğrulama mekanizmasının hâlâ gerekli olduğunu gösteriyor.

Yönlendirme Duyarlılığı ve Yanıt Doğruluğu

GPT-5’in yönlendirme duyarlılığı, önceki sürümlere göre önemli ölçüde artmış durumda. Artık kullanıcılar “verbosity” gibi ayarlarla yanıtların uzunluğunu doğrudan belirleyebiliyor. “Kısa yanıt ver” demeye gerek kalmadan, bu istek parametre olarak verilebiliyor.

Ayrıca modelin “steerability” (ton, tarz, davranış kontrolü) kapasitesi de geliştirildi. Bu, kurumların model çıktısını kendi marka diline ya da kullanıcı segmentine göre şekillendirebilmesini kolaylaştırıyor.

Ancak bu esneklik, her zaman tutarlı yanıt anlamına gelmiyor. Kullanıcıların bir kısmı, modelin verdiği yanıtların fazla yorumlayıcı, daha az doğrudan ve kimi zaman “isteksiz” olduğunu belirtiyor. Bu da yönlendirme duyarlılığının arttığını ama hâlâ deterministik sonuçlar üretmediğini gösteriyor.

Halüsinasyon Oranı: Azalma Var, Ancak Sıfırlama Yok

OpenAI, GPT-5’in halüsinasyon oranlarında — yani modelin uydurma ya da yanlış bilgi üretme eğiliminde — anlamlı bir azalma sağlandığını ifade ediyor. Bu iyileştirme, hem eğitim verisinin çeşitlendirilmesi hem de Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) ile yapılan davranışsal ayarlamalar sayesinde gerçekleşti. Özellikle bilgi temelli sorgularda daha yüksek doğruluk oranlarına ulaşıldığı belirtiliyor.

Ancak bu gelişme, halüsinasyonların tamamen ortadan kalktığı anlamına gelmiyor. Güncel olaylar, niş konular ya da teknik içerikler gibi bilgiye duyarlı senaryolarda modelin hâlâ hatalı çıktılar ürettiği görülebiliyor. Kullanıcı geri bildirimleri, bu hataların GPT-5’e özel olmadığını ama hâlâ risk taşıdığını ortaya koyuyor. GPT-5 üzerine içerik geliştiren uzmanlardan biri olan Kian Katanferi, bu modelle ilgili eğitici içeriklerinde halüsinasyon riskini azaltmaya dönük teknik stratejilere — örneğin reasoning effort ve prompt optimization — özellikle dikkat çekiyor. Bu, güvenilir çıktılar için yalnızca modelin yeterli olmadığını, kullanıcı tarafında da bilinçli kontrolün gerektiğini gösteriyor.

GPT-5, teknik olarak daha uzun bağlamları işleyebilen, daha iyi yönlendirme duyarlılığı sunan ve görevler arası genelleme becerileri geliştirilmiş bir model olarak tanıtıldı. Eğitim süreci, kullanıcı geribildirimleri ve uzman katkılarıyla şekillendirildi. OpenAI’nin sunduğu test sonuçları ve kullanıcıların ilk deneyimleri ise bu modelin bazı alanlarda anlamlı gelişmeler sunduğunu, bazı alanlarda ise beklentilerin gerisinde kaldığını gösteriyor. Özellikle yazılım geliştirme, görsel analiz ve çok modlu kullanım senaryolarında istikrarlı başarı hâlâ sınırlı.

Kullanıcı geri bildirimleri, GPT-5’in teknik vaatlerinin sahadaki karşılığının bağlama bağlı olarak değiştiğini gösteriyor. Modelin daha az halüsinasyon üretmesi ve karmaşık görevlerde daha iyi performans göstermesi olumlu değerlendirilse de, yanıt hızları, çıktı derinliği ve bazı görevlerdeki doğruluk hâlâ tartışma konusu.

Bu tablo, bizi klasik bir sorudan daha ileri bir sorgulamaya götürüyor. Paul Hlivko’nun ifadesiyle, bugün sorulması gereken esas soru şu: “Biz makineler hakkında akıllıca düşünebiliyor muyuz?”

Yalnızca modele değil, onun nasıl entegre edildiğine; yalnızca parametre sayısına değil, hangi soruna nasıl çözüm sunduğuna odaklanmak gerekiyor. Çünkü yapay zekânın erişilebilirliği arttıkça, teknik farkların anlamı azalıyor; asıl fark, bu teknolojinin hangi mimariyle, hangi süreçlerde ve ne tür sonuçlar üreterek kullanıldığına göre ortaya çıkıyor.

OpenAI, GPT-5 ile ilgili resmi metinlerinde performans iddialarını paylaşıyor. Kullanıcılar ise bu iddiaların günlük kullanımda tutarlılık göstermediği alanları da ortaya koyuyor. Aradaki bu boşluk, teknoloji seçiminden önce strateji, süreç ve kullanıcı deneyimi tasarımı gibi alanlarda daha fazla düşünmeyi zorunlu kılıyor.

Bu nedenle GPT-5, ancak doğru bir bağlamda değerlendirildiğinde anlam kazanabilecek bir model. Her kurum için aynı sonucu üretmeyecek, her soruna aynı katkıyı sağlamayacak. Ama şunu net biçimde söylemek mümkün: Modeller gelişiyor, ama değer yaratmak hâlâ insanlar ve kurumların nasıl düşündüğüne bağlı.