Opus 5.5 ve GPT 6-Sol: Detaylı inceleme, herkes ileri giderken bu model nasıl geri gitti?

Benchmark adam geri döndü! Bu videoda Opus 5.5 ve GPT-6-Sol'u teoride değil, çatır çatır gerçek hayatta çalışan kritik bir iş uygulamasının içerisinden geçen benchmark'ıma tabi tuttum. Önceki benchmark'taki adım 2'den 10'a kadar olan süreci (doküman bulma, doğrulama, bilgi çıkartma, gerekmeyen bilginin dışarıda bırakılması, action item çıkarımı, correction layer, üç deneme kuralı) yeni modellerle tekrar koşturdum; üstüne 11. adım olarak başlı başına ayrı bir uygulamanın benchmark'ını ekledim. Toplam 15 test, hepsi çoklu sayıda çalıştırıldı — bir kez çalıştırıp benchmark denmez. Sonuçlar konuşulacak cinsten: Opus 5.5 üçlüyü (kalite, maliyet, hız) tek seferde kazandı. Görev başına maliyet 13,5 dolardan 4 doların altına indi, süre neredeyse yarıya düştü ve intelligence arttı. GPT cephesinde tablo tersine döndü: GPT-5.5'in 10/10 yaptığı testlerde GPT-5.6 kalite kaybetti, GPT-6-Sol ise fiyatı 5'te 1'e düşürdü (5 dolardan 1 dolara) ama zeka sabit kaldı ya da geri gitti. Şahsi yorumum: kod yazdırmak için o kadar optimize ediyorlar ki gerçek intelligence düşmeye başlıyor. Herkese açık benchmark sonuçlarına da fazla prim vermeyin — firmalar modellerini o testlerde iyi sonuç alacak şekilde eğitiyor. Ayrıca videoda OpenAI'nin ters yöne gidişini (Codex limitleri, GPT-6 Luna kısıtlamaları), GPU–data center–elektrik krizini, aboneliklerdeki nerflemelerin API tarafında neden yaşanmadığını, Fable ve Astra'yı neden benchmark'a eklemediğimi (hem pahalılar hem data retention politikaları deal breaker) ve eve kurduğum 8 GPU'lu lokal inference düzeninden bahsettim. Ciddi bir AI ürününüz varsa altın tavsiye: model değiştirmeden önce kendi benchmark'ınızı yapın. Yoksa GPT-5.6-Sol'den GPT-6-Sol'e geçişte olduğu gibi yeni model daha kötü sonuç üretirken bunu fark etmeden müşteri kaybedebilirsiniz. Kick: https://kick.com/OnurTirpan Twitch:   / onurtirpan   Instagram:   / tirpanonur   Linkedin:   / onurtirpan   Twitter:   / onurtirpan   Discord: https://discord.onurtirpan.com 00:00 — Giriş: Benmark adam döndü: Gerçek iş uygulamasından çıkan, teorik olmayan benchmark'lar 00:57 — Benchmark yapısı: 11 adımlı iş süreci: Doküman bulmadan correction layer'a kritik adımlar 07:16 — Genel tablo ve saturation sorunu: 10 test 15'e çıktı, çünkü eski modelleri artık ölçemiyoruz 11:19 — GPT-5.6'da ne oldu: Fiyat 5 dolardan 2,5 dolara, süre yarıya — ama kalite de düştü 16:53 — Herkese açık benchmark'lara güvenmeyin: Modeller, benchmark sonuçlarına göre eğitiliyor 18:04 — Duyuru cycle'ının kazananı: Opus 5.5: Sıçacağını düşünüyordum, üç ölçütün üçünde de kazandı 22:27 — Opus 5.5 rakamları: 13,5 dolardan 4 doların altına, süre neredeyse yarıya, kalite arttı 26:15 — Hata analizi: Mavi vs kırmızı: Gri alan hatalarını insan düzeltiyor, sessiz hatalar süreci bozuyor 37:41 — OpenAI ters yöne gidiyor: Codex limitleri, GPT-6 Luna kısıtı ve nerfleme tartışması 42:33 — Kapanış: Kendi benchmark'ınızı yapın: Model değiştirmeden önce performansı ölçmenin önemi #fable #mythos #anthropic #openai #ai #yapayzeka #github #yazılım #teknoloji #developer #coding #yazılımcı #claudecode #codex #vibe-coding #cybersecurity #sibergüvenlik #ethicalhacking #supplychainattack #npm #pip #yazılımgüvenliği #opus55 #gpt6sol #gpt55 #gpt56 #claude #claudeopus #llmbenchmark #aibenchmark #benchmark #llm #aimodels #yapayzekamodelleri #aiagents #tokenefficiency #datacenter #gpu #aicost #modelnerf #production #gercekbenchmark