LLM (büyük dil modeli) Grok 3, özel modları ve kıyaslamaları hakkında bilgi edinin. Önde gelen modellerle nasıl rekabet ettiğini ve nasıl kullanılacağını öğrenin.
17 Şubat 2025'te piyasaya sürülen Grok 3, Elon Musk tarafından kurulan xAI şirketi tarafından geliştirilen bir LLM (büyük dil modeli). Daha önce Grok 2.0'ın lansmanına ve FLUX.1 entegrasyonuna göz atmıştık. Bu temel üzerine inşa edilen Grok 3, gelişmiş muhakeme, daha hızlı yanıt süreleri ve bilgiye gerçek zamanlı erişim sunuyor. Önceki sürümlerine benzer şekilde, Grok 3 X (eski adıyla Twitter) ile entegre edilmiştir.
Grok 3'ün lansmanı sırasında xAI CEO'su Elon Musk ve ekibi Grok'un arkasındaki motivasyonu açıkladı. Grok 3 ve xAI'ın misyonunun, bazen gerçeğin politik olarak doğru olanla çeliştiği anlamına gelse bile, durmak bilmeyen bir merakla evrenin gerçeklerini ortaya çıkarmak olduğunu vurguladılar.
Elon ayrıca modelin isminin arkasındaki anlamı da detaylandırarak şunları söyledi: "Grok, Heinlein'ın Stranger in a Strange Land adlı romanından bir kelime. Mars'ta büyümüş bir adam tarafından kullanılıyor ve Grok kelimesi bir şeyi tam ve derinlemesine anlamak anlamına geliyor."
Bu makalede, Grok 3'ün özelliklerini, performans karşılaştırmalarını ve çeşitli yapay zeka modlarını keşfedeceğiz. Hadi başlayalım!
Grok 3'e ayrıntılı olarak bakmadan önce, Grok'un evrimini gözden geçirelim. İşte Grok 3'e giden yolda önemli kilometre taşlarına hızlı bir bakış:
Her sürüm geliştikçe, Grok'un gelişimi, gelişmiş özelliklerini ve gerçek zamanlı öğrenmeyi desteklemek için daha güçlü bir altyapı gerektirdi. Daha önceki yinelemeler hız ve uyarlanabilirlik açısından sınırlamalara sahipti, bu nedenle xAI, yapay zeka modelinin artan taleplerini karşılamak için daha yetenekli bir sistemden yararlandı.
Bu yükseltmenin merkezinde xAI tarafından tasarlanan bir süper bilgisayar olan Colossus yer alıyor. Colossus sadece 122 günde inşa edildi. xAI 100.000 NVIDIA H100 GPU (Grafik İşlem Birimi) kurarak en büyük yapay zeka veri merkezlerinden birini oluşturdu. Ardından 92 gün içinde GPU sayısı iki katına çıkarıldı. Bu sayede Grok 3 daha fazla veri işleyebildi, daha hızlı öğrenebildi ve insanlar onunla etkileşime girdikçe gelişti.
Ayrıca, hız ve verimliliği korumak için Grok 3, ölçekte test zamanı hesaplama (TTCS) adı verilen bir teknik kullanır. Hesaplama gücünü sorunun karmaşıklığına göre ayarlar - basit sorular daha az güç kullanırken, daha karmaşık olanlar ekstra kaynak alır. Bu, modelin kaynakları verimli bir şekilde kullanırken hızlı ve doğru yanıtlar vermesini mümkün kılar.
Grok 3'ün en önemli özelliklerinden biri, farklı görevler için kullanılabilecek özel sürümlerinin mevcut olmasıdır. Her bir sürümün performansı nasıl artırdığını ve kullanıcı deneyimini nasıl geliştirdiğini inceleyelim.
Üretken yapay zeka günlük hayatın bir parçası haline geldikçe, muhtemelen yanıt vermesi çok uzun süren sohbet robotlarıyla karşılaşmışsınızdır. Grok 3'ün geliştirilmiş bir versiyonu olan Grok 3 Mini, daha düşük hesaplama talepleriyle hızlı yanıtlar sunarak bu sorunun üstesinden gelmek için tasarlanmıştır.
Grok 3'ün temel yeteneklerini hala koruyor ve gerçek zamanlı görüşmelerde sorunsuz, uygun maliyetli performans gerektiren uygulamalar için kullanışlı hale getiriyor. Örneğin, müşteri destek sohbet botları ve etkileşimli sanal asistanlar Grok 3 Mini'yi kullanabilir.
Grok 3 Mini hız için tasarlanırken, Grok 3 Think gelişmiş muhakeme ve derin analiz için üretilmiştir. Büyük ölçekli takviyeli öğrenme ile eğitilen Grok 3 Think, sorguları dikkatlice analiz ederek, geri izleme yoluyla hataları düzelterek ve birden fazla yaklaşımı keşfederek karmaşık sorunların üstesinden gelir.
Örneğin, çok adımlı bir matematik problemini çözerken, Grok 3 Think problemi mantıksal adımlara ayırır. Eşsiz Düşünme modu, kullanıcıların nihai cevabın arkasındaki düşünce zincirini incelemelerine bile olanak tanır. Bu mod matematik ispatları, kodlama zorlukları ve mantık tabanlı problemler gibi görevler için kullanışlıdır.
Düşünme modu dışında, Grok 3 farklı görevler için tasarlanmış birkaç modla birlikte gelir. Şimdi, bu Grok 3 modlarını inceleyelim ve sundukları ek özellikleri keşfedelim.
Grok 3'ün Büyük Beyin modu, derin analiz ve yapılandırılmış problem çözme gerektiren görevler için kullanılabilir. Karmaşık zorlukların üstesinden daha yüksek doğrulukla gelmek için ekstra bilgi işlem gücü kullanarak standart işlemenin ötesine geçer.
Özellikle bu mod, hızdan ziyade detaylı akıl yürütmeye öncelik verir. Yanıt oluşturmak ek zaman alır, ancak araştırma, kodlama ve çok adımlı yapay zeka görevleri için yararlı olan iyi yapılandırılmış içgörüler sağlar. Araştırmacılar ve geliştiriciler bu modu doğruluğun öncelikli olduğu görevler için kullanabilir.
Grok 3'ün DeepSearch modu, canlı verileri alarak ve yanıt vermeden önce kaynakları doğrulayarak modelin güncel kalmasına yardımcı olur. Yalnızca depolanmış bilgiye dayanan ve hızla güncelliğini yitirebilen birçok yapay zeka modelinin aksine, DeepSearch web'den en son bilgileri çeker. Bu, gerçekler ve olaylar hızla gelişse bile yanıtların doğru kalmasını sağlar.
İster son dakika haberlerini takip ediyor, ister piyasa trendlerini izliyor veya yeni bilimsel keşifleri doğruluyor olun, DeepSearch en güncel bilgilere erişmenin hızlı ve güvenilir bir yoludur.
DeepSearch, statik eğitim verileri ile gerçek dünyadaki olayların sürekli değişen akışı arasındaki boşluğu doldurarak Grok 3'ün yanıtlarının doğruluğunu ve alaka düzeyini artırır.
Kıyaslama söz konusu olduğunda, Grok 3 çeşitli görevlerde etkileyici sonuçlar verir. Muhakeme açısından, 2025 Amerikan Davetli Matematik Sınavı'nda (AIME) %93,3 puan alarak karmaşık matematik problemlerinin üstesinden gelme konusundaki güçlü yeteneğini gösterdi. Ayrıca, lisansüstü düzeydeki uzman muhakeme görevlerinde (GPQA) %84,6 ve LiveCodeBench tarafından ölçülen kodlama zorluklarında %79,4 başarı elde ederek çok adımlı problem çözme ve kod oluşturma becerisini ortaya koymuştur.
Modernize edilmiş versiyonu Grok 3 Mini bile AIME 2024'te %95,8 ve LiveCodeBench'te %80,4 puan alarak dikkat çekici bir performans sergiledi, bu da verimliliği yüksek performansla dengelediğini gösteriyor.
Grok 3'ün en büyük rakibi ChatGPT ile karşılaştırıldığında nasıl olduğunu merak ediyor olabilirsiniz. OpenAI tarafından geliştirilen ChatGPT , yıllardır yapay zeka alanında önde gelen bir isim olmuştur ve her yeni sürümde sürekli olarak gelişmektedir.
Bu arada, Grok pazara 2023'te daha geç girdi ve dezavantajlı bir şekilde başladı. İlk versiyonlar, özellikle GPT-4 ile karşılaştırıldığında, muhakeme konusunda zorlandı.
Ancak xAI, Grok 1.5 ve Grok 2 ile bunu yakaladı. Şimdi, Grok 3 ile önemli iyileştirmeler yaptılar. Aslında, rakipleriyle kıyaslandığında, Grok 3, derinlemesine analiz ve karmaşık düşünce gerektiren görevlerde onu farklı kılan gelişmiş akıl yürütme ve problem çözme yeteneklerini sürekli olarak göstermektedir.
Grok geliştikçe, içerik denetimi ve bilgilerin doğruluğu ile ilgili bazı endişeler ortaya çıktı. Örneğin, premium abonelerin kullanabildiği yeni sesli etkileşim modu, sert bir dil ve samimi bir ton kullanan "aklı başında olmayan" bir ayar da dahil olmak üzere bir dizi kişilik sunuyor.
Bu mod, xAI'nin daha sınırsız bir konuşma deneyimi sağlama amacını yansıtırken, aynı zamanda kurallar koyma ve yanlış bilgilerin yayılmasını azaltma konusunda önemli tartışmalara yol açıyor.
Benzer şekilde, Grok 3 X'ten gelen canlı verileri kullanabildiğinden, doğrulanmamış veya taraflı bilgiler üretebilir. Statik verilere dayanan modellerin aksine, sürekli güncellemeler moderasyonu daha zor hale getirir. Bu tartışmalar, sorumlu yapay zeka geliştirmenin süregelen zorluğunu vurgulamaktadır.
Bu endişelere rağmen, Grok 3 yaygın olarak kullanılmaktadır. Denemek isterseniz, özelliklerine nasıl erişebileceğinizi aşağıda bulabilirsiniz:
Grok 3, gerçek zamanlı öğrenme özelliklerine ve özel modlara sahip bir LLM'dir. Daha doğru cevaplar için canlı verileri çekerek araştırma, kodlama ve problem çözme gibi alanlarda öne çıkar.
İçerik moderasyonu hala tartışılan bir konu olsa da, geliştirme ve uyum sağlama yeteneği onu yapay zeka chatbot alanında güçlü bir rakip haline getirdi. Her güncelleme ile Grok'un daha da geliştiğini görüyoruz.
Topluluğumuza katılın ve GitHub depomuzdaki en son yapay zeka gelişmelerini keşfedin. Çözüm sayfalarımız aracılığıyla sürücüsüz araçlarda yapay zeka ve sağlık hizmetlerinde bilgisayarla görme hakkında bilgi edinin. Lisanslama planlarımıza göz atın ve yapay zekayı bugün kullanmaya başlayın!
Makine öğreniminin geleceği ile yolculuğunuza başlayın
