Son iki ayda, başlıca genel amaçlı yapay zekâ (YZ) modellerinin her birini teker teker Wizey ile karşılaştırdım. Bu yazı, o serinin doruk noktası – 2026’da tahlil sonuçlarını yorumlayan bir hasta için gerçekten önemli olan boyutlarda ChatGPT, Microsoft Copilot, Grok, DeepSeek R1, Claude, Gemini ve Perplexity‘yi Wizey ile yan yana koyan tek bir karşılaştırma.
Bunun tarafsız bir inceleme olduğunu iddia etmeyeceğim; Wizey’i biz geliştiriyoruz ve uzmanlaşmanın genelciliği nerede yendiğini açıkça söylüyoruz. Ama her genel amaçlı modelin nerede gerçekten öne çıktığını da açıkça belirtiyorum. Doğru bakış açısı “hangi yapay zekâ en iyisi” değil, “hangi görev için hangi yapay zekâ en iyisi”. Bunu bir puan tablosu gibi değil, bir karar ağacı gibi okuyun.
Her genel amaçlı modelin paylaştığı ortak kusur
Farklılıklara girmeden önce, ortak yönleri. Bu karşılaştırmadaki her genel amaçlı LLM (büyük dil modeli) – markadan, mimariden veya hizalama stratejisinden bağımsız olarak – üretken bir ilkeyle çalışır: bağlama göre en olası sonraki kelimeyi (token) tahmin eder. Bu, dil görevleri için harika bir mimaridir. Ancak çok belirteçli bir tahlil panelinin yapılandırılmış sayısal yorumu söz konusu olduğunda, dört tekrar eden sorunla karşılaşır:
- Lost in the Middle (ortada kaybolma). Liu et al., 2023 çalışmasında belgelenen bu etki, LLM‘lerin uzun bir bağlamın ortasına kıyasla kenarlarına daha fazla dikkat vermesi anlamına gelir. Bağlam penceresi boyutundan bağımsız olarak buradaki her modeli etkiler.
- Kendinden emin halüsinasyon. Üretken modeller doğrulanmış gerçekler değil, akla yatkın metinler üretir. Tıpta ise akla yatkın ile doğru, önemli olacak kadar sık birbirinden ayrılır – The Lancet Digital Health (2024) dergisinde birçok derlemede belgelenmiş bir risk.
- Yapılandırılmış ara adım yok. PDF dosyanızın okunması, denetleyebileceğiniz çıkarılmış bir tablo olmadan tek bir üretken adımın içinde gerçekleşir.
- Gizlilikte tüketici ve kurumsal katman ayrımı. Genel amaçlı modellerin çoğu yalnızca kurumsal katmanlarında HIPAA kapsamındadır. Hastalar ise tüketici katmanını kullanır. Kapsam dahilindeki hizmetler için temel beklentiler HIPAA ve bulut bilişim hakkındaki HHS kılavuzunda açıklanmıştır.
Bunu temel alarak, şimdi her rakibi ve Wizey ile arasındaki farkı tek tek ele alayım.
ChatGPT (OpenAI) – her yerde bulunan başlangıç noktası
“Tahlil PDF dosyanızla konuşun” beklentisini ChatGPT oluşturdu. En çok test edilen modeldir; en geniş eklenti ekosistemine sahiptir ve 2026 dönemi sürümleri PDF ve görselleri yerel olarak işler. 2024 tarihli bir Nature Medicine çalışması, genel amaçlı LLM’lerin vakaların %8–15’inde akla yatkın ama yanlış tıbbi öneriler ürettiğini belgeledi.
Güçlü yönler: en iyi genel bilgi hatırlama, devasa ekosistem, yaygın sorularda güvenilir performans.
Zayıf yönler: yoğun panellerde Lost in the Middle, tıbbi bağlamlarda halüsinasyon riski, devre dışı bırakılmadıkça tüketici katmanının varsayılan olarak sohbetler üzerinde eğitim yapması, tüketici üründe HIPAA BAA bulunmaması.
Değerlendirme: Terim açıklaması, çeviri ve genel okuma için kullanın. Çok panelli tahlilleri yorumlamak için kullanmayın. Ayrıntılı incelemeye bakın: Wizey vs ChatGPT – temel karşılaştırma.
Microsoft Copilot – kurumsal düzeyde ama yine de genel amaçlı
Copilot, Azure üzerinden GPT-4o/5 sınıfı bir modeldir ve iş kullanımı için üzerine Microsoft Graph bağlamı eklenmiştir. BAA içeren kurumsal kiracılık gerçek bir avantajdır; Microsoft, veri işleme uygulamalarını Microsoft 365 Copilot gizlilik ve güvenlik kılavuzunda belgeler.
Güçlü yönler: kurumsal veri yönetişimi, Office entegrasyonu, Microsoft 365 Business ve Enterprise için M365 Copilot’ta HIPAA BAA’nın mevcut olması.
Zayıf yönler: ChatGPT ile aynı temel model ve aynı tıbbi kısıtlamalar; Microsoft Graph bağlamı tahlil yorumlama için işe yaramaz; tüketici Copilot, BAA kapsamında değildir.
Değerlendirme: Dahili üretkenlik araçları geliştiren bir klinik için savunulabilir bir seçim. Bir tahlil yorumlayıcısı değil. Bkz.: Wizey vs Microsoft Copilot.
Grok (xAI) – gerçek zamanlı web, serbest üslup
Grok iki ayırt edici eksende iddialıdır: X platformu ve açık web üzerinden canlı veri getirme ve emsallerine kıyasla bilinçli olarak daha az kısıtlayıcı bir üslup.
Güçlü yönler: son dakika bilgilere en hızlı erişim, diğer modellerin reddettiği konulara girmeye istekli olması, son sürümlerde kodlama ve akıl yürütmede güçlü olması.
Zayıf yönler: serbest üslup tıpta bir risktir – diğer modellerin haklı olarak temkinli yaklaştığı klinik sorulara kendinden emin biçimde yanıt verir; HIPAA BAA yok; gerçek zamanlı veri, tıbbi veri değildir.
Değerlendirme: Genel kullanım için eğlenceli. Tıbbi akıl yürütme için kaçının. Bkz.: Wizey vs Grok (xAI).
DeepSeek R1 – açık ağırlıklı akıl yürütme
DeepSeek R1, açık ağırlıklı akıl yürütmeyi yaygınlaştırdı. MIT lisanslı, matematik ve kodlamada güçlü, görünür düşünce zinciri.
Güçlü yönler: yerinde (on-premise) kurulabilir olması (bazı klinik ortamlar için gerçek bir değer), güçlü matematik ve mantık, şeffaf akıl yürütme izleri.
Zayıf yönler: düşünce zinciri halüsinasyonları daha inandırıcı kılabilir, bir tıbbi cihaz değildir, tıbbi kullanım için topluluk çatallamaları (fork) doğrulanmamıştır.
Değerlendirme: Koruyucu sınırlara sahip daha büyük bir tıbbi sistemin içinde bir akıl yürütme bileşeni olarak faydalı. Tek başına, hastaya yönelik bir tahlil aracı değil. Bkz.: Wizey vs DeepSeek R1.
Claude (Anthropic) – kalibre edilmiş genel amaçlı model
Claude, Constitutional AI (Bai et al., 2022) ve RLAIF ile eğitildi ve bu belli oluyor. Daha incelikli çekinceler, daha az abartılı uydurma, çoğu emsalinden daha iyi uzun belge okuma.
Güçlü yönler: genel amaçlı modeller arasında en iyi kalibre edilmiş belirsizlik, API ve Enterprise’da Zero Data Retention (sıfır veri saklama) seçeneğiyle HIPAA BAA’nın mevcut olması, uzun bağlamda akıl yürütmede güçlü olması.
Zayıf yönler: yapılandırılmış veri çıkarımı veya tıbbi bilgi grafiği olmayan, hâlâ üretken bir LLM; tüketici claude.ai, BAA kapsamında değil; bazen meşru tıbbi sorularda aşırı temkinli davranır.
Değerlendirme: Tıbbi okuma ve yazma görevleri için en iyi genel amaçlı model. Yine de bir tahlil yorumlayıcısı değil. Bkz.: Wizey vs Claude.
Gemini (Google) – çok modlu, 1M+ bağlam
Metin, görsel, PDF, video ve ses genelinde yerel çok modluluk; 1M+ token bağlam ve Med-PaLM mirası.
Güçlü yönler: en iyi çok modlu PDF/görsel okuma, temiz tahlil taramalarında en güçlüsü, Vertex AI kurulumunda HIPAA BAA’nın mevcut olması.
Zayıf yönler: tüketici Gemini uygulaması BAA kapsamında değil; çok modluluk, dağınık telefon fotoğraflarında ve el yazısı notlarda işe yaramaz; Lost in the Middle uzun bağlamlar için hâlâ geçerli; yapılandırılmış ara adım olmadan üretken çıktı.
Değerlendirme: Belge okuma görevleri için genel amaçlı modellerin en iyisi. Yine de gerçek dünyanın dağınık taramalarında Wizey’in özelleşmiş OCR sistemi kazanır. Bkz.: Wizey vs Gemini.
Perplexity – görünür atıflarla arama destekli
Perplexity, RAG yöntemini satır içi atıflar ve gerçek zamanlı web getirimiyle bir tüketici ürününe dönüştürdü.
Güçlü yönler: görünür kaynaklar, güncellik, literatür taraması için mükemmel.
Zayıf yönler: atıf, doğrulama demek değildir; açık web derlemi, hakemli kaynakları bloglar ve forumlarla bir arada karıştırır; bağlamından koparılmış alıntıları seçip öne çıkarır; tüketici katmanı BAA kapsamında değildir.
Değerlendirme: Literatür taraması yapan klinisyenler ve araştırmacılar için faydalı. Hasta tarafında tahlil yorumlama için riskli. Bkz.: Wizey vs Perplexity.
Wizey – özelleşmiş tıbbi yapay zekâ
Wizey genel amaçlı bir model değildir. İşlem hattı özel olarak inşa edilmiştir: özelleşmiş tıbbi OCR → doğrulanmış bir şemaya yapılandırılmış veri çıkarımı (belirteç, değer, birim, referans aralığı, tarih) → özenle derlenmiş bir tıbbi bilgi grafiğine ve doğrulanmış protokollere dayalı klinik akıl yürütme → muayeneler boyunca uzunlamasına zaman serisi takibi.
Güçlü yönler: dağınık taramalara dayanıklı yapılandırılmış veri çıkarımı; bilgi grafiğinde belirteçler arası klinik akıl yürütme; protokol dışına çıkıldığında halüsinasyon yerine reddetme; yerleşik uzunlamasına eğilim takibi; en baştan PHI (korunan sağlık bilgileri) için geliştirilmiş olma.
Zayıf yönler: dar kapsam – kod yazmayız, e-posta taslağı hazırlamayız, YouTube videolarını özetlemeyiz. Tahlil panellerini yorumlar, bunları zaman içinde takip eder ve bir klinik görüşmeye hazırlanmanıza yardımcı oluruz.
Değerlendirme: Görev, bir tahlil PDF dosyasını doktorunuza götürebileceğiniz klinik açıdan tutarlı bir yoruma dönüştürmekse Wizey’i kullanın.
12 boyutlu karşılaştırma tablosu
| Boyut | ChatGPT | Copilot | Grok | DeepSeek R1 | Claude | Gemini | Perplexity | Wizey |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mimari | Genel amaçlı LLM | Genel amaçlı LLM (Azure üzerinden GPT-4o) | Genel amaçlı LLM | Açık ağırlıklı akıl yürütme LLM’i | Genel amaçlı LLM (Constitutional) | Genel amaçlı çok modlu LLM | Açık web üzerinde RAG | Özelleşmiş tıbbi işlem hattı |
| PDF/görsel okuma | İyi (çok modlu) | İyi (çok modlu) | Orta | Sınırlı | Çok iyi | Mükemmel (yerel) | Orta | Mükemmel (tıbbi OCR) |
| Sayısal veri çıkarımı | Üretken | Üretken | Üretken | Üretken | Üretken | Üretken | Üretken | Deterministik yapılandırılmış |
| Tıbbi bilgi temellendirmesi | Eğitim izi | Eğitim izi | Eğitim izi | Eğitim izi | Eğitim izi | Eğitim izi + Med-PaLM | Açık web getirimi | Derlenmiş bilgi grafiği |
| Halüsinasyon riski (tıbbi) | Yüksek | Yüksek | Çok yüksek | Yüksek | Orta | Orta | Orta-yüksek | Protokolle sınırlı |
| Uzun bağlam işleme | İyi, LITM’den etkilenir | İyi, LITM’den etkilenir | İyi, LITM’den etkilenir | İyi | Çok iyi, LITM’den etkilenir | Mükemmel, LITM’den etkilenir | Geçerli değil (parça getirir) | Yapılandırılmış, etkilenmez |
| Zaman içinde takip | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Yerleşik zaman serisi |
| Belirteçler arası akıl yürütme | Duruma göre | Duruma göre | Duruma göre | Duruma göre | Duruma göre | Duruma göre | Duruma göre | Bilgi grafiğinde açık |
| Atıflar | Yok | Yok | Bir miktar | Bir miktar | Bir miktar | Bir miktar | Çok (karışık kalitede) | Doğrulanmış kaynaklara dayalı |
| Tüketici HIPAA BAA | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Hayır | Yerleşik |
| Kurumsal HIPAA BAA | Evet (API) | Evet (M365) | Hayır | Kendi sunucunuzda | Evet (API) | Evet (Vertex AI) | Sınırlı | Yerleşik |
| En uygun görev | Terim açıklaması | Kurumsal üretkenlik | Gerçek zamanlı tarama | Akıl yürütme bileşeni | Tıbbi okuma/yazma | Belge okuma | Literatür taraması | Tahlil yorumlama |
(LITM = Lost in the Middle)
Karar ağacı – hangi görev için hangi araç
Bu kararı vermenin basit bir yolu:
- “Bir tıbbi terimin ne anlama geldiğini anlamak istiyorum.” → Claude ya da ChatGPT uygundur.
- “Tahlil raporumu başka bir dilden çevirmek istiyorum.” → Gemini (çok modlu) ya da Claude.
- “Bir ilaçla ilgili güncel literatürü taramak istiyorum.” → Perplexity Pro, web taramalı ChatGPT ya da dosya ekli Claude.
- “Dahili üretkenlik araçları geliştiren bir kliniğim.” → Copilot (M365 BAA), Claude Enterprise ya da Vertex AI üzerinde Gemini.
- “Kendi tahlil panelimi yorumlamak, belirteçler arası örüntüleri fark etmek ve eğilimleri zaman içinde takip etmek istiyorum.” → Wizey.
- “Tıbbi bir veri işlem hattı kodlamak istiyorum.” → Claude, GPT-4o ya da DeepSeek R1.
- “Modelin tehlikeli istekleri güvenilir biçimde reddetmesini istiyorum.” → Claude.
- “En hızlı gerçek zamanlı web erişimine ihtiyacım var.” → Grok ya da Perplexity.
- “Kendi sunucumda barındırabileceğim açık ağırlıklara ihtiyacım var.” → DeepSeek R1.
- “PDF’imi yapıştırıp güvenebileceğim bir tüketici ürünü istiyorum.” → Wizey. Genel amaçlı tüketici ürünlerinin hiçbiri HIPAA kapsamında değildir ve bunlardan yalnızca biri bu görev için geliştirilmiştir.
2027’ye kadar ne değişecek
Abartı değil, dürüst bir öngörü:
- Temiz belgelerde çok modlu okuma, tüm öncü modellerde büyük ölçüde çözülmüş olacak.
- Lost in the Middle hafifletilecek ama mimari değişiklikler olmadan tümüyle ortadan kalkmayacak.
- Halüsinasyon oranları düşmeye devam edecek ama açık uçlu tıbbi çıkarımda sıfıra inmeyecek.
- HIPAA BAA kapsamı tüketici katmanlarına doğru daha da genişleyecek – bu şimdiden gerçekleşiyor.
- Özelleşmiş tıbbi işlem hatları; uzunlamasına analiz, çok kaynaklı entegrasyon (giyilebilir cihazlar, görüntüleme, genomik) ve açık belirsizlik raporlamasında daha da derinleşecek.
Üretme ile çıkar-ve-doğrula arasındaki yapısal açık daralıyor ama mevcut transformer gidişatında kapanmıyor.
Kısa SSS
2026’da tahlil yorumlama için en iyi genel amaçlı yapay zekâ hangisi? Hiçbiri. Hepsi aynı üretken kusuru paylaşır. İlgili görevler (okuma, çeviri, açıklama) için en savunulabilir seçimler Claude ve Gemini’dir.
Bir genel amaçlı model kullanmak zorundaysam, sağlık konuları için hangisi? Kalibre edilmiş belirsizlik için Claude, çok modlu girdiler için Gemini. PHI söz konusuysa ikisinin de kurumsal BAA seçenekleri var.
Wizey’in yaptığı ama hiçbir genel amaçlı modelin yapmadığı şey nedir? Özelleşmiş OCR, yapılandırılmış veri çıkarımı, özenle derlenmiş tıbbi bilgi grafiği, belirteçler arası akıl yürütme, uzunlamasına takip ve sınırlandırılmış reddetme – hepsi mimari düzeyde, komut düzeyinde değil.
Bu karşılaştırma Wizey tarafından yazıldığı için taraflı mı? Her rakibin gerçek güçlü yönlerini teslim ediyor ve görev-araç uyumunu açıkça belirtiyoruz. İddiamız dar kapsamlı: hasta tarafında tahlil yorumlama gibi belirli bir görev için uzmanlaşma kazanır.
Bu, 2027’de değişecek mi? Genel amaçlı modeller gelişmeye devam edecek. Üretme ile çıkar-ve-doğrula arasındaki yapısal ayrım daralacak ama sürecek.
Özetle
2026, tıbbi yapay zekâ için iyi bir yıl. Genel amaçlı modeller dikkate değer araçlar ve her birinin gerçek bir üstünlüğü var – Claude’un kalibrasyonu, Gemini’nin çok modluluğu, Perplexity’nin atıfları, Copilot’un entegrasyonu, DeepSeek’in açıklığı, Grok’un güncelliği, ChatGPT’nin her yerde bulunması. Sağlıkla bağlantılı birçok görev için bunlardan herhangi biri savunulabilir bir seçim olabilir.
Kendi tahlil PDF’inizi – her belirteç çıkarılmış, referans aralıkları doğrulanmış, belirteçler arası örüntüler işaretlenmiş ve uzunlamasına eğilimler takip edilmiş biçimde – yapılandırılmış, klinik açıdan tutarlı bir yoruma dönüştürmek gibi dar ve yüksek riskli bir görev için, doğru mimari özelleşmiş bir işlem hattıdır. Wizey’i tam da bunun için geliştirdik. Bu serinin geri kalanı konuyu her rakip için ayrı ayrı ele alıyor; Wizey vs ChatGPT temel yazısı ise kapsamlı ve referans niteliğindeki savdır.
