"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Çerez Ayarları
"Tüm Çerezleri Kabul Et" seçeneğine tıklayarak, sitede gezinmeyi geliştirmek, site kullanımını analiz etmek ve pazarlama çabalarımıza yardımcı olmak için cihazınızda çerezlerin saklanmasını kabul edersiniz. Daha fazla bilgi
Anthropic'in Claude 4 özelliklerini keşfedin; akıl yürütme yeteneği, bağlam penceresi boyutu ve genel performans iyileştirmelerindeki güncellemeler dahil.
Bir seyahat planlamak, kodda hata ayıklamak, bir grafiği analiz etmek veya bir hukuki belgeyi özetlemek gibi görevler genellikle farklı araçlar kullanmayı veya alan uzmanlığına sahip olmayı gerektirir. Günümüzde, yapay zekadaki son gelişmeler sayesinde, tek bir büyük dil modeli (LLM) tüm bu görevlerde yardımcı olabilir.
LLM, insan dilini anlamak ve üretmek üzere eğitilmiş bir yapay zeka modelidir. İnsanların nasıl yazdığı ve konuştuğu ile ilgili kalıpları tanımak için büyük miktarda metni (kitaplar, web siteleri, konuşmalar ve daha fazlası) analiz ederek öğrenir. Bir LLM eğitildikten sonra soruları yanıtlayabilir, kod yazabilir, belgeleri özetleyebilir ve genellikle çok az talimatla diğer birçok dil tabanlı görevi gerçekleştirebilir.
Bu tür modelleri geliştiren şirketlerden biri de Anthropic'tir. 2021'de eski OpenAI çalışanlarından oluşan bir grup tarafından kurulan Anthropic, güvenli, güvenilir ve kullanımı kolay yapay zeka sistemleri oluşturmaya odaklanmaktadır. En son sürümleri, iki sürümü içeren Claude 4 model ailesidir: Claude Opus 4 ve Claude Sonnet 4.
22 Mayıs 2025'te piyasaya sürülen Claude Opus 4, büyük kod tabanlarında çalışmak veya derinlemesine araştırma yapmak gibi derinlemesine akıl yürütme ve sürekli odaklanma gerektiren daha karmaşık görevler için geliştirilmiştir. Bir testte, kendi hafıza dosyalarını oluşturup bunlara başvurarak, oyunda yolunda kalmasına yardımcı olmak için oyun ortasında bir navigasyon kılavuzu oluşturarak Pokémon Red'i bile oynayabildi.
Claude Sonnet 4, o kadar güçlü olmasa da daha hızlı ve daha verimlidir, bu da onu yazma, özetleme ve genel problem çözme gibi günlük görevler için güvenilir bir seçim haline getirir. Bu makalede, Claude 4'ün temel özelliklerine ve nerede etki yarattığına bir göz atacağız. Hadi başlayalım!
Büyük dil modellerine (LLM'ler) genel bir bakış
Claude 4'e ve özelliklerine dalmadan önce, büyük dil modellerinin gerçek dünyada nasıl kullanıldığına bir göz atalım.
En gelişmiş LLM'lerin çoğu, uzun metin parçalarında kelimeler arasındaki ilişkileri anlamalarına yardımcı olan transformer adı verilen bir makine öğrenimi mimarisi üzerine kurulmuştur. Bu, onların cümleleri otomatik tamamlamaktan daha fazlasını yapmalarını mümkün kılar - belgeleri özetleyebilir, kod yazabilir, soruları yanıtlayabilir ve dilleri çevirebilirler.
Aslında, LLM'lerin temel gücü esneklikleridir. Bir kez eğitildikten sonra, çok az veya hiç ek ayar yapmadan çok çeşitli görevleri gerçekleştirmek için kullanılabilirler. Bu, onları müşteri desteği ve eğitimden yazılım geliştirmeye, içerik oluşturmaya ve araştırmaya kadar çeşitli uygulamalarda faydalı kılar.
Yapay zeka benimsenmesi arttıkça, LLM'ler müşteri hizmetleri ekiplerinin yanıtları otomatikleştirmesine, öğrencileri özel ders araçlarıyla desteklemesine, geliştiricilere VS Code gibi kodlama ortamlarında yardımcı olmasına ve profesyonellerin sözleşmeleri, raporları ve verileri kolayca elemesine yardımcı oluyor. Bu arada, bazı LLM'ler planlama, araştırma veya yazma iş akışları gibi çok adımlı görevleri gerçekleştirebilen yapay zeka aracılarına entegre ediliyor.
Claude LLM'lerinin evrimi
Anthropic'in Claude modelleri, her sürümde hız, akıl yürütme ve genel yetenek açısından sürekli olarak gelişti. İşte Claude 4'e kadar Claude ailesinin nasıl geliştiğine dair hızlı bir genel bakış:
Claude Instant 1.2, 2 ve 2.1: Bu erken modeller, uygun maliyetli, hızlı yanıtlar için tasarlanmıştı. Claude 2.1, 200.000 tokenlik bağlamlar için destek getirdi (yani, tek bir etkileşimde tam transkriptler gibi uzun girdileri işleyebiliyordu).
Claude 3 Haiku ve 3.5 Haiku: Hız ve verimlilik için optimize edilmiş hafif modellerdi. Özetleme, temel sohbet ve müşteri desteği gibi gerçek zamanlı uygulamalar için idealdi.
Claude 3 Sonnet ve 3.5 Sonnet: Her ikisi de hızdan ödün vermeden güçlü performans sunan dengeli modellerdi. Büyük istemler ve uzun çıktılar için destekle, bu modeller çeşitli iş kullanım durumları için çok uygundu.
Claude 3 Opus: Karmaşık, akıl yürütme gerektiren görevler için tasarlanmış yüksek performanslı bir modeldi. Daha yavaş ve daha fazla kaynak yoğun olmasına rağmen, Opus ayrıntılı, doğru yanıtlar vererek araştırma, strateji ve yaratıcı çalışma için uygun hale geldi.
Claude 3.7 Sonnet: Claude 4'ün lansmanına kadar en gelişmiş Claude modeliydi. Daha derinlemesine yanıtlar için genişletilmiş bir düşünme modu, daha uzun görevlerde iyileştirilmiş tutarlılık getirdi ve gelişmiş programlama, ayrıntılı analiz ve uzun biçimli yazma için idealdi.
Anthropic'in Claude 4'ünü tanımak
Claude 4, büyük dil modellerinin karmaşık, uzun süren görevleri nasıl ele alacak şekilde tasarlandığı konusundaki anlatıyı değiştiriyor. Yalnızca hıza veya çıktı kalitesine odaklanmak yerine, Anthropic'in en son modelleri olan Claude Opus 4 ve Claude Sonnet 4, sürekli akıl yürütmeyi, iyileştirilmiş bağlam işlemeyi ve daha güvenilir performansı desteklemeyi amaçlıyor.
Örneğin, Claude 4 modelleri daha dikkatli düşünüyor ve görevleri bitirmek için kısayollar veya hileler kullanmaktan kaçınıyor. Aslında, Sonnet 3.7 gibi önceki sürümlere kıyasla bunu yapma olasılıkları %65 daha az.
Her iki modelin de önemli bir diğer özelliği, yanıt vermeden önce duraklayıp birden fazla adımı değerlendirmelerine olanak tanıyan genişletilmiş düşünme yeteneğidir. Bu, Claude 4'ü özellikle dallara ayrılan görevlerde gezinme, çok aşamalı süreçleri planlama veya yapılandırılmış içerik yazma gibi dikkatli, adım adım akıl yürütmenin önemli olduğu durumlarda kullanışlı kılar.
Ayrıca, Claude Opus 4 geliştirilmiş bellek yetenekleri sunar. Geliştiriciler yerel dosyalara erişim sağladığında, model oturumlar arası önemli ayrıntıları takip etmek için kalıcı bellek dosyaları oluşturabilir ve bunlara başvurabilir.
Her iki model de harici araçlarla çalışmak üzere tasarlanmıştır. Claude 4, Model Bağlam Protokolü (MCP) adı verilen bir konsept kullanarak API'lere ve dosya sistemlerine bağlanabilir. Bu, geliştiricilerin yanıtlar oluşturabilen, gerçek dünya verileriyle etkileşim kurabilen, arka plan görevlerini çalıştırabilen veya bir iş akışının parçası olarak özel araçlar kullanabilen yapay zeka sistemleri oluşturmasını sağlar.
Claude 4 yapay zeka modelinin uygulamaları
Ajan temelli yapay zeka ve Model Bağlam Protokolü gibi kavramlar, Claude 4'ün nasıl kullanılması gerektiğinin merkezinde yer alır. Bu modeller yalnızca istemlere yanıt vermek için değil, aynı zamanda daha karmaşık görevler üstlenmek, araçlarla bağlantı kurmak ve daha büyük sistemlerin bir parçası olarak çalışmak üzere tasarlanmıştır.
Şimdi de Claude 4'ün kodlama ve görüntü analizi gibi uygulamalarda nasıl kullanılabileceğini inceleyelim.
Claude Opus 4'ün kodlama yeteneklerine bir bakış
Temiz ve güvenilir kod yazmak, deneyimli geliştiriciler için bile zaman zaman zorlayıcı olabilir. Bu nedenle, bir kişinin yazdığı ve diğerinin incelediği eşli programlama, uzun yıllardır güvenilir bir yaklaşım olmuştur. Claude Opus 4 gibi yapay zeka modelleriyle, geliştiriciler artık akıllı bir asistandan benzer destek alabilirler.
Claude Opus 4, karmaşık kodlama projelerini yönetmek için tasarlanmıştır. Bir yapay zeka modelinin açık kaynak kodundaki gerçek hataları ne kadar iyi düzeltebildiğini kontrol eden SWE-bench ve bir komut satırı ortamındaki görevleri nasıl yönettiğini test eden Terminal-bench gibi kıyaslama testlerinde iyi puanlar alır. İlginç bir şekilde, Claude Opus 4 halihazırda VS Code'da Claude Code aracılığıyla kullanılmaktadır ve burada yeni fonksiyonlar yazma, düzenlemeler önerme veya hataları düzeltme gibi görevlerde yardımcı olmaktadır.
Claude 4 sadece metin ve kod konusunda iyi değil; aynı zamanda görüntüleri de analiz edebilir. Önceki modeller üzerine inşa edilen bu model, artık yazılı içerikle birlikte görüntüleri analiz etmesine ve yorumlamasına olanak tanıyan daha güçlü görsel yeteneklere sahiptir. Ayrıca, tasarımları karşılaştırma, çizelgeleri okuma, diyagramları özetleme veya kullanıcı arayüzü maketlerini inceleme gibi görevlerde kullanışlı olan aynı anda birden fazla görüntüyü destekler.
Claude görselleri yorumlamada iyi olsa da, bazı sınırları vardır: insanları tanıyamaz, satranç tahtaları veya saatler gibi kesin düzenlerde zorlanabilir ve tıbbi teşhis için tasarlanmamıştır. Herhangi bir kritik kullanım durumu için, çıktılarını iki kez kontrol etmek en iyisidir.
Claude 4'ün görüntü yetenekleri dikkatli kullanıldığında, görsel arayüzleri ayıklayan geliştiricileri, öğrenme materyalleri oluşturan eğitimcileri ve görsel verileri inceleyen araştırmacıları destekleyebilir ve bu da onu metin ve görüntüleri birleştiren çok modlu görevler için etkili bir araç haline getirir.
Anthropic Claude 4'ün özelliklerini nasıl deneyebilirsiniz?
Claude 4'ü denemenin birkaç yolu şunlardır:
Claude.ai: Claude'u doğrudan Anthropic'in web sitesinde kullanabilirsiniz. Sonnet 4, temel bir hesapla kullanılabilirken, Opus 4'e erişim Pro katmanı aracılığıyla sağlanır.
Anthropic API: Geliştiriciler, API'yi kullanarak Claude'u kendi araçlarına veya hizmetlerine entegre edebilirler. Her iki model de (Sonnet ve Opus) desteklenir ve kurulum için bir API anahtarı gerekir.
GitHub Copilot: Claude 4, GitHub Copilot Chat'te mevcuttur. Sonnet 4 ücretli kullanıcılar tarafından kullanılabilirken, Opus 4'e erişim belirli planınıza bağlıdır. Modeller, GitHub'ın sitesinde, VS Code'da ve mobil uygulamada kullanılabilir.
Claude 4 ayrıca Amazon Bedrock ve Google Cloud'un Vertex AI gibi platformlarda da mevcuttur.
Bu entegrasyonlar, modelin bulut uygulamaları ve kurumsal araçlar içinde kullanılmasını kolaylaştırır.
Önemli çıkarımlar
Claude 4, yapay zeka modellerinin ne kadar ilerlediğinin harika bir örneğidir. Daha güçlü akıl yürütme, daha iyi bellek ve hem metin hem de görüntüleri işleme yeteneği ile daha karmaşık, gerçek dünya çalışmaları için tasarlanmıştır.
İster kod yazıyor, ister veri analiz ediyor veya yapay zeka destekli araçlar geliştiriyor olun, Claude 4 görevlerinizi destekleyebilir. LLM'ler gelişmeye devam ettikçe, Claude gibi araçların günlük iş akışlarında daha yaygın hale gelmesi muhtemeldir.
