Yükseköğretimde yapay zeka (YZ) çözümlerinin benimsenmesi, araştırma ve eğitim çıktılarını dönüştürmektedir. Ancak tek bir büyük dil modeline (LLM) dayalı kullanım; disiplinler arası çeşitlilik, görev türleri (yazım, analiz, yorumlama) ve veri biçimleri (metin, tablo, görsel) nedeniyle sınırlı kalabilmektedir. Karşılaştırmalı model kullanımı, hem bilimsel güvenilirlik (tekrarlanabilirlik, önyargı denetimi, kaynak bütünlüğü) hem de kalite (şeffaf akıl yürütme, alternatif argüman üretimi) açısından kritik önemdedir. LLM’ler; eğitim verisi kapsamı, muhakeme stratejileri, bağlam uzunluğu, çok modluluk ve güvenlik filtreleri bakımından farklılaşmaktadır. Akademik bağlamda bu farklılıklar şu sonuçları doğurur:

• Metodolojik Sağlamlık: Farklı modellerden elde edilen yanıtların triangülasyonu, halüsinasyon riskini azaltır.
• Disiplin Uyumluğu: Fen, sosyal bilimler ve beşerî bilimlerde dil ve kanıt beklentileri değişir; modellerin güçlü yanları değişkendir.
• Çok Modluluk: Görsel/şematik içeriğin analizi (ör. figür yorumlama) bazı modellerde daha başarılıdır.
• Uzun Metin Yönetimi: Sistematik derleme, uzun PDF okuma ve çok adımlı yazım için uzun bağlam avantajı öne çıkar.

• GPT-5 (OpenAI, Çoklu Modal): Gelişmiş akıl yürütme ve çok modlu (metin–görsel) analizle hızlı, derin ve tutarlı akademik çıktılar üreten en yeni üst seviye model.
• GPT-4.1: GPT-4 serisinin güncellenmiş sürümü olarak genel amaçlı metin işleme ve sohbet görevlerinde dengeli performans ve güvenilirlik sunar.
• GPT-5 Mini: Yanıt hızını ve maliyet verimliliğini öne çıkaran, genel amaçlı görevlerde seri ve yeterli doğrulukta sonuç veren kompakt modeldir.
• Gemini 2.5 Pro: Google’ın en yeni çok modlu mimarisiyle karmaşık akıl yürütme ve analiz gerektiren genel amaçlı akademik çalışmalarda güçlüdür.
• Gemini 2.5 Flash: Hız ve ölçek için optimize edilmiş, yüksek hacimli genel kullanım senaryolarında pratik ve ekonomik bir seçenektir.
• Claude Sonnet 4: Güvenlik ve akıl yürütmeyi birleştirerek araştırma, yazım ve etik değerlendirme gibi hassas akademik iş akışlarında öne çıkar.
• Claude 3.7 Sonnet: Talimat izleme ve uzun metin tutarlılığını güçlendirerek genel amaçlı sohbet ve eğitim desteklerinde istikrarlı performans sağlar.
• DeepSeek R1: Gelişmiş muhakeme ve analitik kabiliyetleriyle teknik çözümleme ve adım adım akıl yürütme görevlerinde etkilidir.
• DeepSeek Chat V3: Doğal diyalog ve açıklayıcı yanıt üretimine odaklanarak eğitim ve genel sohbet kullanımında akıcı bir deneyim sunar.
• Llama 3.3 70B: Meta’nın açık kaynak ekosisteminde güçlü performans veren, özelleştirme ve kurum-içi entegrasyona elverişli büyük modelidir.
• Grok Code Fast: xAI’nın hızlı kod üretimi ve hata analizi için optimize ettiği, yazılım geliştirme döngülerinde zamanı kısaltan bir modeldir.
• Qwen3 Coder: Geniş dil–kod kapsama alanıyla programlama görevleri, açıklamalı kod üretimi ve teknik çözümlemelerde uzmanlaşmış bir modeldir.

• Çoklu Model Entegrasyonu: Sorguların eşzamanlı/karşılaştırmalı çalıştırılması
• Güvenli Erişim (.edu.tr): Sadece doğrulanmış akademik personel ve öğrenciler.
• Politika ve Yetkilendirme: Rol tabanlı erişim, içerik politikaları, denetim izleri.
• Kullanım Analitikleri (opsiyonel): Etkileşim sayıları, şablon etkinliği, çıktı kalitesi göstergeleri.