2025 itibarıyla “yapay zekâ kullanmak” artık sadece bir modelle sohbet etmek anlamına gelmiyor — bunu sen de muhtemelen çoktan fark ettin. Resmen agentic AI çağındayız: LLM’ler artık sadece sorulara yanıt vermiyor; seninle birlikte akıl yürütüyor, plan yapıyor, aksiyon alıyor, araç kullanıyor, API çağırıyor, web’de geziniyor, görev zamanlıyor ve tamamen otonom asistanlar gibi çalışıyor. 2023–24 dönemi “sohbet botlarının” yılıydıysa, 2025 kesinlikle ajanların yılı. Şimdi, AI ajanları geliştirirken en iyi sonuçları veren modellere birlikte bakalım.
İLGİNİZİ ÇEKEBİLECEK HABERLER
1. OpenAI o1 / o1-mini
Derin akıl yürütme gerektiren ajanlar geliştiriyorsan, OpenAI’nin o1 ve o1-mini modellerindeki farkı hemen hissedersin. Adım adım düşünme, matematiksel muhakeme, dikkatli planlama ve çok aşamalı araç kullanımı konusunda hâlâ en güçlü seçenekler arasında yer alıyorlar.
Agent Leaderboard’a göre o1; görev parçalama kararlılığı, API güvenilirliği ve aksiyon doğruluğunda en üst sıralarda yer alıyor. Bu fark, çalıştırdığın her yapılandırılmış iş akışında hissediliyor.
Evet, daha yavaş ve pahalı; bazen basit işleri gereksiz yere uzatıyor. Ama eğer ajanının yüksek doğruluk ve derin muhakeme performansı gerekiyorsa, o1’in benchmark sonuçları bu maliyeti fazlasıyla haklı çıkarıyor. Daha fazlasını OpenAI dokümantasyonunda bulabilirsin.
2. Google Gemini 2.0 Flash Thinking
Hız senin için öncelikliyse, Gemini 2.0 Flash Thinking aradığın farkı yaratıyor. Gerçek zamanlı kullanım senaryolarında öne çıkmasının sebebi, hızlı akıl yürütmeyi güçlü çoklu modaliteyle birleştirmesi.
StackBench sıralamalarında Gemini Flash; multimodal performans ve hızlı araç yürütme alanında genellikle lider konumda. Eğer ajanının metin, görüntü, video ve ses arasında sık geçiş yapması gerekiyorsa, bu model bu geçişleri son derece akıcı yönetiyor.
Derin teknik muhakemede o1 kadar güçlü değil ve uzun görevlerde bazen doğruluk dalgalanabiliyor. Ancak hız ve etkileşim senin için kritikse Gemini Flash en iyi seçeneklerden biri. Detaylar için ai.google.dev adresindeki dokümantasyona bakabilirsin.
3. Kimi K2 (Açık Kaynak)
2025’in en büyük açık kaynak sürprizlerinden biri K2 ve agentic görevlerde bunu hemen fark ediyorsun. Agent Leaderboard v2’de K2; Aksiyon Tamamlama ve Araç Seçim Kalitesi kategorilerinde açık kaynak modeller arasında birinci sırada.
Uzun bağlamlı akıl yürütmede çok güçlü olması sayesinde, kendi sunucunda çalıştırmak ya da araştırma ajanları geliştirmek için Llama’ya alternatif olarak hızla yükseliyor.
Tek dezavantajı yüksek bellek ihtiyacı ve ekosisteminin hâlâ büyüyor olması. Yine de listelerdeki performansı, K2’nin bu yılın en önemli açık kaynak oyuncularından biri olduğunu net şekilde gösteriyor.
4. DeepSeek V3 / R1 (Açık Kaynak)
DeepSeek modelleri, düşük maliyetle güçlü muhakeme isteyen geliştiriciler arasında hızla popülerleşti. StackBench LLM sıralamalarında DeepSeek V3 ve R1; yapılandırılmış akıl yürütme görevlerinde yüksek seviye tescilli modellere kafa tutuyor.
Büyük ajan filoları kurmak ya da uzun bağlamlı iş akışları çalıştırmak istiyorsan, bu modellerin maliyet verimliliği seni gerçekten memnun eder.
Ancak güvenlik filtreleri daha zayıf, ekosistem diğer modellere göre geriden geliyor ve çok karmaşık görevlerde güvenilirlik düşebiliyor. Ölçek ve düşük maliyet senin için doğruluktan daha önemliyse ideal seçenekler. Dokümantasyona api-docs.deepseek.com üzerinden ulaşabilirsin.
5. Meta Llama 3.1 / 3.2 (Açık Kaynak)
Ajanları yerelde veya özel sunucuda geliştiriyorsan, Llama 3.1 ve 3.2’ye muhakkak denk gelmişsindir. Bu modeller; esnek yapıları, yüksek performansları ve LangChain, AutoGen, OpenHands gibi framework’lerle kusursuz uyumları sayesinde açık kaynak ajan dünyasının omurgası hâlinde.
Hugging Face Agent Arena gibi açık kaynak liderlik tablolarında Llama, yapılandırılmış görevlerde ve araç kullanım güvenilirliğinde oldukça başarılı sonuçlar alıyor.
Yine de matematiksel muhakeme ve uzun vadeli planlama konusunda o1 ve Claude gibi modellere kıyasla geri kalıyor. Üstelik kendi sunucunda çalıştığı için performansın büyük ölçüde kullandığın GPU’lara ve ince ayarlara bağlı. Resmi dokümantasyona llama.meta.com/docs adresinden ulaşabilirsin.
Agentic AI artık geleceğin değil, bugünün teknolojisi. Hızlı, yetenekli ve çalışma biçimimizi kökten dönüştürüyor. İster kişisel asistanlar, ister kurumsal otomasyon, ister araştırma yardımcıları geliştiriyor ol; bu modeller yeni nesil akıllı ajanların temel motor gücünü oluşturuyor.
