OpenAI, son günlerde teknoloji dünyasında en çok konuşulan şirketlerden biri haline geldi. Şirketin son hamlesi, kullanıcılarının yoğun tepkisine neden olan bir kararı geri çekmesiyle gündeme oturdu. GPT-5’in beklenmedik şekilde varsayılan model olarak sunulması, kısa sürede tartışmaların merkezine yerleşti.

Kullanıcıların memnuniyetsizliklerini açıkça dile getirmesi, şirketi hızlı bir adım atmaya yöneltti. Ancak yaşanan bu gelişmenin perde arkasında yalnızca teknik sorunlar değil, aynı zamanda stratejik kaygılar da bulunuyor.

OpenAI Kararını Nasıl Değiştirdi?

OpenAI CEO’su Sam Altman, yaptığı son açıklamada GPT-4o’nun tekrar varsayılan model olarak ayarlandığını duyurdu. Bu değişiklik, Plus, Team ve Enterprise gibi ücretli plan kullanıcıları için geçerli olacak. Ayrıca GPT-4.1 ile birlikte o3 ve o4-mini adlı iki derin analiz modeline erişim imkânı da otomatik olarak yeniden tanımlandı. Kararın, GPT-5’in ilk haftasında yaşanan karışıklık ve performans sorunlarının ardından geldiği belirtiliyor.

GPT-5’in yayınlanmasının ardından kullanıcılar, otomatik model geçiş hataları, istikrarsız performans ve eski modellere erişimin aniden kaldırılması gibi sorunlarla karşılaştı. Altman, gelecekte GPT-4o’nun kaldırılması gerektiğinde önceden bilgilendirme yapılacağı sözünü verdi.

Şirket, yaşanan aksaklıkları gidermek amacıyla GPT-5’e yeni seçenekler de ekledi. Kullanıcılar artık “Auto”, “Fast” veya “Thinking” modları arasında tercih yapabiliyor. Özellikle 196.000 token bağlam penceresine sahip “Inference” modu için, ücretli hesaplarda haftalık 3.000 mesaj sınırı getirildi. GPT-4.5 modeli ise yüksek GPU maliyeti nedeniyle yalnızca Pro plan kullanıcılarına sunuluyor.

Altman, GPT-5’in “kişilik” tarafında da iyileştirmeler yapılacağını ve bu sayede daha etkili, tartışmalardan uzak bir iletişim tarzı kazanacağını belirtti. OpenAI, bu adımın, GPT-5’e geçiş sürecinde oluşan hayal kırıklığını azaltmasını umuyor.

OpenAI Yeni GPT-5 Modelini Resmen Yayınladı

OpenAI GPT-5 Sürprizinden Sonra Geri Adım Attı yazısı ilk önce TeknoBurada üzerinde ortaya çıktı.