LLaMA mı, GPT-4 mı? 100+ Yapay Zeka Modeli Python Mühendisliğinde Nasıl Başardı?

Gerçek Mühendislik Zekası Üzerine Bir Sınav: 100+ Yapay Zeka Modeli Test Edildi

Birçok insan, yapay zekanın kod yazma yeteneğini ölçerken sadece "Hello World" veya Fibonacci dizisi gibi basit görevlere bakıyor. Ancak gerçek mühendislik, bu tür basit kodlamalarla değil, karmaşık kararlarla, teknik tercihlerle ve uzun vadeli sistem bütünlüğüyle ölçülür. Bu yüzden, bir araştırmacı gazeteci, 100'den fazla büyük dil modelini (LLM) sadece kod üretimi değil, gerçek Python mühendisliği akıl yürütmesi açısından değerlendirdi.

Testler, kod yazma değil, neden yazıldığını, nasıl hataları önleyeceğini ve ne zaman bir kütüphane tercih edilmesi gerektiğini sorgulayan 7 kategorideki 50'den fazla gerçekçi senaryo üzerinden yapıldı. Örneğin: "Bir microservice mimarisinde Flask mı, FastAPI mı tercih edersiniz? Neden? Veritabanı bağlantısı nasıl yönetilmeli?" gibi sorular. Bu, GPT-4 veya LLaMA'nın "doğru cevabı verip vermediği" değil, mühendislik zekasının derinliğini ölçmekti.

Test Ortamı ve Yöntem: Teknik Detaylar Neden Önemli?

Testler, hem yerel hem de bulut tabanlı modelleri kapsayacak şekilde tasarlandı. Yerel modeller (LLaMA 3, Mistral, Phi-3 gibi) bir NVIDIA RTX 4060 Ti 16GB ile LM Studio üzerinden çalıştırıldı. Bulut modelleri ise OpenRouter, OpenAI ve Anthropic API'leri üzerinden doğrudan test edildi. Bu dengeli yaklaşım, sadece performans değil, gerçek kullanım senaryolarını yansıttı. Çünkü bir mühendis, hem yerel bir modelle hızlıca bir hata ayıklama yapabilir, hem de bulut tabanlı bir modelle karmaşık bir mimari karar alabilir.

İlginç olan, değerlendirme kriterlerinin kendisi de bir yapay zeka tarafından oluşturuldu. ChatGPT 5.2 ve Claude Opus 4.5, "iyi" ve "kötü" cevapların tanımını birlikte oluşturdu. Bu, testin nesnel bir temele oturmasını sağladı. Örneğin, "Django kullan" demek iyi bir cevap değildi; neden Django kullanıldığı, projenin ölçeklenebilirliği, ekibin becerileri ve bakım maliyeti gibi faktörlerin açıklanması gerekiyordu.

Sonuçlar: Kim Kazandı, Kim Kaybetti?

• Claude 3.5 Sonnet: En yüksek puanı aldı. Sadece doğru cevap vermedi, sebep-sonuç zincirini mühendislik diliyle anlattı. "FastAPI, asenkron iş yüklerinde performans avantajı sağlar, ancak küçük projelerde Django'nun ekosistemi daha hızlı geliştirme sağlar. Bu nedenle, ekibin 3 kişiden az olması durumunda Django tercih edilir." gibi cevaplar, insan mühendislerin kafasında dolaşan düşünceleri yansıttı.
• GPT-4o: İkinci sırada. Cevapları akıcı ve detaylı, ancak bazen "çok genel" kalıyordu. "Kullanım durumuna bağlı" gibi cevaplar, mühendislik kararında yardımcı olmuyordu.
• LLaMA 3 70B: Yerel modeller arasında lider. Özellikle hata ayıklama ve kod optimizasyonu sorularında dikkat çekici performans gösterdi. Ancak, uzun cevaplar üretirken gecikme oranı diğer modellere göre yüksek oldu. Doğru ama yavaş, mühendislikte yeterli değil.
• Qwen 2.5 ve DeepSeek-V3: Sürpriz performans. Özellikle Python standart kütüphaneleri ve içsel davranışları hakkında derin bilgi sergilediler. Geleneksel testlerde gözden kaçan bu modeller, gerçek dünya mühendislik sorularında üstünlük kazandı.
• Çok sayıda popüler model (Gemini 1.5, Llama 2, Mistral 7B): Klasik kodlama testlerinde iyi performans gösterirken, bu testlerde çok düşük puan aldılar. Neden? Çünkü cevapları "çözüm vermek" yerine "çözümü tahmin etmek" üzerine kuruluyordu.

Neden Bu Testler Önemli? Sadece Teknoloji Değil, İnsan Mühendisliği

Bu testlerin en büyük dersi: Yapay zeka artık bir kod yazıcı değil, bir mühendislik ortağı olmaya başlıyor. Bir yazılımcı, bir LLM'den sadece "bu fonksiyonu yaz" demekle yetinmiyor. "Bu veritabanı şeması, 5 yıl sonra nasıl ölçeklenecek?" diye soruyor. "Bu kütüphane güncel mi? Güvenlik açığı var mı?" diye sorguluyor. Bu sorulara cevap verebilen modeller, artık bir araçtan bir danışman haline geliyor.

Özellikle küçük startup'lar ve bireysel geliştiriciler için bu sonuçlar devrim yaratabilir. LLaMA 3 gibi yerel modeller, veri gizliliği ve düşük gecikme süresi ile, kritik projelerde güvenli bir seçenek haline gelebilir. Claude 3.5 ise, büyük kurumsal sistemlerde karar verme süreçlerinde anahtar rol alabilir.

Gelecek: Mühendislik, Artık İnsan ve Makine Arasında

Bu testler, sadece bir LLM karşılaştırması değil, insan mühendisinin geleceğini gösteriyor. Gelecekte, bir yazılımcının değeri, kod yazma hızıyla değil, hangi modeli hangi durumda nasıl yönlendirebileceğine bağlı olacak. Mühendislik artık "doğru cevabı bulmak" değil, doğru soruyu sormak ve doğru modeli doğru şekilde tetiklemek anlamına geliyor.

Yapay zekanın mühendislikteki rolü artık bir yardımcı değil, bir ortak. Ve bu ortak, sadece akıllı değil, mantıklı olmalı. Bu testler, hangi modelin mantıklı olduğunu gösterdi.