Gemini 4 Carbon, Claude Fable 5.2 ve Mistral Large 4 Karşılaştırması

Ekim sonu ve Kasım 2026, büyük yapay zekâ laboratuvarlarının yoğun bir sürüm dönemine denk geldi. Google, Gemini 4 Carbon'u genel kullanıma açtı. Anthropic, Claude Fable 5.2 ile Claude Mythos 5.2'yi duyurdu. Mistral ise 1 trilyon parametreli Mistral Large 4'ü Apache 2.0 lisansıyla yayımladı. Bu yazıda yalnızca üreticilerin kendi sayfalarında doğrulanan bilgileri derliyor, fiyat ve erişim karşılaştırması yapıyor ve "hangi modeli seçmeliyim?" sorusuna ölçülebilir bir yöntem öneriyoruz.

Kısaca

Gemini 4 Carbon (Google): 28 Ekim'de sınırlı erişimle duyuruldu, 10 Kasım'da geliştiricilere açıldı. Siber güvenlik ve uzun soluklu (long-horizon) görevlerde iddialı. Fiyatı 1M girdi token'ı için 2 $, 1M çıktı token'ı için 10 $ (30 Kasım'a kadar tanıtım fiyatı).
Claude Fable 5.2 (Anthropic): 9 Kasım'da tüm platformlarda kullanıma açıldı. Fable 5.1'e göre %30'a kadar daha hızlı çıktı üretiyor. Fiyatı 8 $ / 40 $; isteğe bağlı hızlı mod ise 16 $ / 80 $.
Mistral Large 4: 6 Ekim'de duyuruldu. 52 milyar aktif parametreli, 1 trilyon parametrelik, doğal olarak çok kipli (multimodal) bir model. Apache 2.0 lisanslı ve 0,7 $ / 2,1 $ ile en uygun fiyatlı seçenek.
Benchmark tabloları önemli ama tek başına yeterli değil. Kendi görevlerinizle küçük bir değerlendirme seti kurmadan model değiştirmeyin.

Gemini 4 Carbon

Google, Gemini 4 Carbon'u 28 Ekim 2026'da "yeni sınır (frontier) modelimiz" olarak tanıttı. İlk aşamada model yalnızca Fairwind Programı kapsamındaki bir grup siber savunma uzmanına açıldı. 10 Kasım'da ise geliştiricilere ve işletmelere sunuldu.

Öne çıkanlar (Google'ın açıklamalarına göre):

Google'ın siber güvenlik ve uzun soluklu görevlerde en güçlü modeli olarak konumlandırılıyor.
Siber güvenlik ölçümlerinde SEC-bench Pro'da %88,2, ExploitGym'de %54,8, CWE-bench'te %71,0 puan aldı.
CursorBench 4.0, Perplexity WANDR ve Zapier AutomationBench sıralamalarında ilk sırada; Multimodal Knowledge Agent ölçümünde ikinci.
Erişim: Google AI Studio ve Gemini for business üzerinden ücretli geliştirici ve kurumsal katman API erişimi. Google AI Ultra aboneleri için Gemini uygulaması, Google Antigravity ve Arama'daki AI Mode'a kademeli dağıtım.
Fiyat: Tanıtım döneminde (30 Kasım 2026'ya kadar) 1M girdi token'ı 2 $, 1M çıktı token'ı 10 $. Sonrasında 4 $ / 20 $. Önbelleğe alınmış girdi, girdi fiyatından %95 indirimli.

Google bağlam penceresi (context window) uzunluğunu bu duyurularda belirtmedi.

Dikkat: LLM Gateway gibi takip siteleri, aynı aile için 13 Kasım tarihli bir "Gemini 4 Hydrogen" kaydı da listeliyor. Bu yazının hazırlandığı sırada ayrıntılarını üretici sayfasından doğrulayamadığımız için karşılaştırmaya dahil etmedik.

Claude Fable 5.2 ve Claude Mythos 5.2

Anthropic 9 Kasım 2026'da Claude Fable 5.2 ve Claude Mythos 5.2'yi duyurdu. Anthropic'e göre iki model aynı temel modeli kullanıyor. Farkları şöyle:

Fable 5.2: Herkese açık sürüm. Siber güvenlik ve biyoloji alanlarında daha güçlü güvenlik önlemleri (safeguards) içeriyor.
Mythos 5.2: Yalnızca doğrulama programlarından geçmiş kuruluşlara açık.

Öne çıkanlar:

Kodlama, akıl yürütme ve görsel anlamada iyileştirmeler.
Claude Fable 5.1'e göre %30'a kadar daha hızlı çıktı.
Token üretimini 2,5 kata kadar hızlandıran isteğe bağlı hızlı mod (fast mode).
Çok ajanlı iş akışları için "Advisor" ve "Orchestrator" rolleri.
Erişim: Claude Platform, Amazon Web Services, Google Cloud ve Microsoft Azure. API model kimliği claude-fable-5-2. Hızlı mod; Claude Code, Claude Platform, Google Cloud üzerindeki Claude ve Microsoft Foundry'de sunuluyor.
Fiyat: 1M girdi token'ı 8 $, 1M çıktı token'ı 40 $. Hızlı modda 16 $ / 80 $.

# Claude Fable 5.2'yi Anthropic Python SDK ile çağırmak
import anthropic

client = anthropic.Anthropic()  # ANTHROPIC_API_KEY ortam değişkeninden okunur
msg = client.messages.create(
    model="claude-fable-5-2",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Bu Dockerfile'daki güvenlik sorunlarını listele: ..."}],
)
print(msg.content[0].text)

Mistral Large 4

Mistral, 6 Ekim 2026'da Mistral Large 4'ü duyurdu:

1 trilyon parametreli, 52 milyar aktif parametreli, doğal olarak çok kipli bir model.
Kodlama, ajan (agentic) iş akışları, siber güvenlik ve çok kipli anlama için konumlandırılıyor.
Mistral'in Avrupa'daki veri merkezlerinde, 3.800 NVIDIA Grace Blackwell GPU üzerinde sıfırdan eğitildi.
Model kartındaki lisans: Apache 2.0. Mistral, açık ağırlıkların Ekim sonunda yayımlanacağını duyurmuştu.
Fiyat (Mistral Studio): 1M girdi token'ı 0,7 $, önbelleğe alınmış girdi 0,07 $, 1M çıktı token'ı 2,1 $.

Avrupa'da barındırma ve açık lisans, veri yerleşimi (data residency) ve kendi sunucusunda çalıştırma isteyen kurumlar için Mistral Large 4'ü öne çıkarıyor.

Fiyat ve erişim karşılaştırması

Model	Üretici	Erişim tarihi	Girdi / Çıktı (1M token)	Lisans / Erişim
Gemini 4 Carbon	Google	10 Kas 2026 (genel erişim)	2 $ / 10 $ (tanıtım), sonra 4 $ / 20 $	Kapalı, API + uygulamalar
Claude Fable 5.2	Anthropic	9 Kas 2026	8 $ / 40 $ (hızlı mod 16 $ / 80 $)	Kapalı, API + büyük bulutlar
Mistral Large 4	Mistral	6 Eki 2026 (önizleme)	0,7 $ / 2,1 $	Apache 2.0, açık ağırlık

Aynı dönemde takip sitelerinde görünen diğer sürümler

LLM Gateway'in zaman çizelgesine göre aynı dönemde şu sürümler de listelendi: OpenAI GPT-6.1 Terra (15 Ekim), DeepSeek V4.1 Flash (17 Ekim), Alibaba Qwen3.6 27B (21 Ekim), Moonshot Kimi K3.1 Pro (23 Ekim), Google Gemini Omni 1.2 Flash (5 Kasım), OpenAI GPT Image 2.6 görsel modelleri (4 Kasım), ElevenLabs Scribe v3 konuşma tanıma modelleri (10 Kasım). Bu modellerin teknik ayrıntılarını üretici kaynaklarından doğrulamadan karar vermeyin.

"Hangi modeli seçmeliyim?" — 5 adımlı değerlendirme yöntemi

Benchmark puanları laboratuvar koşullarını yansıtır. Sizin işinizdeki başarıyı yalnızca kendi verinizle ölçebilirsiniz.

20–50 gerçek görev toplayın. Destek talepleri, kod incelemeleri, özetlenecek belgeler gibi. Her biri için "iyi cevap" kriterini yazın.
Aynı istemi tüm modellere verin. Sıcaklığı (temperature) sabitleyin ve sonuçları kaydedin.
Kör değerlendirme yapın. Hangi cevabın hangi modelden geldiğini gizleyip ekip arkadaşlarınıza puanlatın.
Toplam maliyeti hesaplayın. Ortalama girdi ve çıktı token'ı × fiyat × aylık hacim. Önbellek indirimlerini de dahil edin.
Gecikme ve kararlılığı ölçün. p50 ve p95 yanıt sürelerini, hata oranını ve hız sınırlarını (rate limit) not edin.

# Basit maliyet tahmini
def aylik_maliyet(istek_sayisi, ort_girdi, ort_cikti, fiyat_girdi, fiyat_cikti):
    """Fiyatlar 1M token başına USD."""
    return istek_sayisi * (ort_girdi * fiyat_girdi + ort_cikti * fiyat_cikti) / 1_000_000

# Örnek: ayda 100.000 istek, ortalama 2.000 girdi ve 500 çıktı token'ı
for ad, (fg, fc) in {"Gemini 4 Carbon (tanıtım)": (2, 10),
                     "Claude Fable 5.2": (8, 40),
                     "Mistral Large 4": (0.7, 2.1)}.items():
    print(f"{ad:28s} {aylik_maliyet(100_000, 2000, 500, fg, fc):>8.0f} $")

Bu örnekte maliyet farkı 10 katı aşabiliyor. Basit sınıflandırma ve özetleme işlerinde ucuz modelin "yeterince iyi" olup olmadığını test etmek bu yüzden çok değerli.

Model değiştirirken kontrol listesi

Değerlendirme setinde yeni model eski modelden istatistiksel olarak daha iyi mi?
Sistem istemleri (system prompt) yeni modelin davranışına göre güncellendi mi?
Araç çağırma (tool use) ve JSON çıktı formatları test edildi mi?
Veri işleme sözleşmesi ve veri yerleşimi gereksinimleri karşılanıyor mu?
Geri dönüş (fallback) için eski model yapılandırması saklandı mı?

Sonuç

Kasım 2026 dalgası, en üst düzey modellerin artık siber güvenlik ve ajan görevleri üzerinden yarıştığını gösteriyor: Gemini 4 Carbon güvenlik benchmark'larıyla, Claude Fable 5.2 hız ve çok ajanlı rollerle, Mistral Large 4 ise açık lisans ve fiyatla öne çıkıyor. Doğru seçim; işinizin türüne, bütçenize ve veri yerleşimi kurallarınıza bağlı. Bu soruyu ancak kendi değerlendirme setiniz cevaplayabilir.