GPT-6.1 Terra teknik çizimleri okuyabiliyor mu? Test sonuçları

👁 113 okunma

OpenAI, teknik çizimleri yorumlamayı GPT-6.1 Terra’nın başlıca kullanım alanlarından biri olarak gösteriyor. Tanıtım günü Terra, bilgisayarda hazırlanmış iki temiz çizimi hatasız okumuştu. Bu nedenle 26 Ekim 2026’da testi zorlaştırdım: aynı flanşı gürültülü bir tarama ve açılı çekilmiş baskı fotoğrafı olarak, ayrıca toleransları, dişi ve kama kanalı bulunan yeni bir mil çizimiyle denedim. Terra 58 puan üzerinden 57 aldı; GPT-6.1 Sol ve Gemini 4 Argon da aynı puanı aldı. Dört modelin tamamı aynı tek hatayı yaptı.

Testte neyi, nasıl ölçtüm?

Çizimlerin hiçbir modelin eğitim verilerinde bulunmaması için hepsini Python’da (matplotlib) kendim hazırladım. Modele görseli ve şu talimatın testte kullanılan Lehçe orijinalinin Türkçe çevirisini verdim: “Dikkatlice oku ve yalnızca alanların listesini içeren bir JSON nesnesi döndür.” Her alanı doğru cevaplarla otomatik olarak karşılaştırdım; kütle için 2 g tolerans kullandım. Her görselde tek deneme yaptım; akıl yürütme seviyesi medium, aracı OpenRouter’dı.

• Flanş - tarama. 150 x 90 mm ölçülerinde, zincirleme ölçülendirilmiş; Ø50 hatve dairesi üzerinde 6 adet Ø6,6 delik ve iki köşede R10 bulunan flanş çizimi. Görsel gri tonlara çevrildi, 1,8° döndürüldü, %55 boyutuna küçültüldü; gürültü, lekeler ve kalite 30 JPEG sıkıştırması eklendi.
• Flanş - fotoğraf. Aynı çizimin basılı hâli çekilmiş gibi düzenlendi: perspektif, eşit olmayan ışık, bulanıklık ve JPEG 45.
• Mil - temiz çizim ve fotoğraf. Yeni çizimde 5 kademeli mil bulunuyordu (Ø20h6, Ø30, Ø36, Ø25k6, M20x1,5 diş), 1×45° pah ve 6 mm mesafede “8P9, uzunluk 32, derinlik 4” kama kanalı vardı. Ø25 muylusunda Ra 0,8, diğer yüzeylerde Ra 3,2 pürüzlülük belirtilmişti.

Flanş çiziminde iki tuzak vardı. Yan görünüşte kalınlık 8 mm olarak verilmiş, bilgi kutusunda ise “sac kalınlığı 10” yazıyordu; modelin bu çelişkiyi belirtmesi gerekiyordu. Milde dişli muylunun uzunluğu ölçülendirilmemişti. Boyut zincirinden hesaplanması gerekiyordu: 155 - 30 - 45 - 15 - 40 = 25 mm.

Mil fotoğrafında 16 alanın tamamı doğru

Talimat, toplam uzunluktan kütleye kadar 16 alanı kapsıyordu. Modelin kütleyi 7,85 g/cm³ çelik yoğunluğuna göre hesaplaması; mili silindirlerden oluşuyor kabul edip kama kanalını dikdörtgenler prizması olarak çıkarması gerekiyordu:

V = π/4 x (20² x 30 + 30² x 45
         + 36² x 15 + 25² x 40
         + 20² x 25) - 8 x 32 x 4
  = 82 966 mm³
m = 82,966 cm³ x 7,85 g/cm³
  = 651,3 g

Fotoğraf için Terra’nın yanıtından bir bölüm:

"dişli_mil_ucunun_uzunlugu_mm": 25,
"dis_belirtimi": "M20x1,5",
"kama_genisligi_mm": 8,
"kama_derinligi_mm": 4,
"Ø30_bolumunun_sol_kenarindan
_kama_mesafesi_mm": 6,
"Ø25_mil_ucunun_puruzlulugu": "Ra 0,8",
"diger_yuzeylerin_puruzlulugu": "Ra 3,2",
"malzeme": "C45",
"kutle_g": 651.3

Dört model de mil çiziminin hem temiz hem de fotoğraf sürümünde 16/16 aldı. Dişli muylunun hesaplanan uzunluğunu ve 0,1 g hassasiyetindeki kütleyi de doğru buldular. Açılı çekilmiş fotoğraf, koyu çerçeve ve eşit olmayan ışık hiçbir modeli zorlamadı. Terra fotoğraf için 927 giriş belirteci (görsel ve talimat) ile 522 çıkış belirteci kullandı; maliyet 0,0035 USD oldu.

Flanş taramasında 5’i 6 olarak okudular

Dört modelin tamamı taramadaki “6 x Ø6,6 eşit aralıklı, Ø60 hatve dairesinde” ifadesini, çizimin orijinalindeki “Ø50 hatve dairesinde” yerine okudu. Komşu delikler arasındaki mesafeyi de 25 mm yerine 30 mm hesapladılar. Altı delikte bu değer hatve dairesinin yarıçapıyla ilgili olduğundan hata doğrudan aynı oranda yansıyor. Gürültü ve sıkıştırma sonrasında 5 gerçekten 6’ya benziyor; ben de öyle görüyorum. Hiçbir model, çizimde deliklerin Ø60’ın gerektirdiğinden belirgin biçimde merkeze yakın durduğunu fark etmedi veya okumanın belirsiz olduğunu belirtmedi.

Terra taramanın geri kalanını doğru okudu; kalınlık çelişkisini de bildirdi: “Yan görünüşte kalınlık 8 mm, malzeme kutusunda sac kalınlığı 10 mm olarak belirtilmiş.” Kütleyi 8 mm kalınlığa göre 801,0 g hesapladı; doğru değer 800,5 g idi. GPT-6 Luna aynı taramada çelişkiyi fark etmedi, boş bir liste döndürdü ve kütleyi 10 mm kalınlığa göre hesapladı.

Görsel başına süreler: Terra 9-14 saniye, Sol 8-30 saniye, Argon 6-11 saniye, Luna 12-34 saniye. Tarama, Sol ve Luna için en uzun süreyi aldı: sırasıyla 30 ve 34 saniye. Terra ise 14 saniyede tamamladı.

Daha yüksek akıl yürütme seviyesi işe yarıyor mu?

Terra’ya temiz flanş çizimini none’dan max’a kadar altı seviyenin her birinde verdim. Her seferinde 13/13 aldı. Maliyet, none seviyesinde 0,0036 USD (242 çıkış belirteci) iken max seviyesinde 0,0113 USD’ye (1770 belirteç) yükseldi. Teknik çizim okurken önemli olan, modelin ne kadar uzun düşündüğünden çok görseli ne kadar iyi algıladığı. Ayrıntılar için GPT-6.1 Terra: low, medium veya max testine bakabilirsiniz.

İşinizde nasıl kullanabilirsiniz?

• Adlandırılmış alanlar içeren bir JSON isteyin. Alan listesi her ölçünün okunmasını sağlar ve sonuçları otomatik karşılaştırmayı kolaylaştırır.
• Çelişkilerin listesini isteyin. cizimdeki_celiskiler alanı sayesinde Terra, Sol ve Argon 8 ve 10 mm arasındaki farkı bildirdi. Böyle bir alan yoksa model değerlerden birini sessizce seçebilir.
• Belirsiz okumalar için alan ekleyin. Benim talimatımda böyle bir alan yoktu ve hiçbir model taramadaki “Ø60” ifadesinin okunaksız olabileceğini belirtmedi. Kalitesiz taramalarda en önemli bilgi bu olabilir.
• Kritik ölçüleri çizimle karşılaştırın. Yanlış okunan tek bir rakam iki alanı birden değiştirdi; bu hatayı tüm modeller yaptı.

ChatGPT’de Terra yalnızca Work modunda ve Codex’te bulunuyor; API’deki model adı gpt-6.1-terra. Lehçe test dâhil diğer sonuçları GPT-6.1 Terra rehberinde, belirteç fiyatlarını ise GPT-6.1 Terra fiyatı yazısında bulabilirsiniz.

Sık sorulan sorular

GPT-6.1 Terra, teknik çizimi fotoğraftan okuyabilir mi?

Bu testte evet. Açılı çekilmiş mil fotoğrafında toleranslar h6 ve k6, diş, kama kanalı ve 0,1 g hassasiyetinde hesaplanan kütle dâhil 16 alanın tamamını doğru buldu.

Kalitesi düşük bir taramada da okuyabilir mi?

Büyük ölçüde: 13 üzerinden 12. Terra bir rakamı karıştırdı ve Ø50’yi Ø60 okudu; bu hata delikler arasındaki mesafeyi de etkiledi. Sol, Argon ve Luna da aynı hatayı yaptı.

Bir çizimi okutmanın maliyeti ne kadar?

Terra’da JSON yanıtıyla birlikte görsel başına 0,0035-0,0059 USD. Sol ve Argon yaklaşık iki kat, Luna ise yaklaşık beş kat daha ucuz.

Kaynaklar ve kontrol tarihi

• OpenAI: Introducing GPT-6.1 Terra - teknik çizimleri yorumlama kullanım alanı (26.10.2026 tarihinde kontrol edildi)
• OpenAI API: GPT-6.1 Terra modeli - metin ve görsel girişi, fiyat (26.10.2026 tarihinde kontrol edildi)
• Kendi testim: matplotlib ile hazırlanan 4 çizim, OpenCV ile eklenen bozulmalar, OpenRouter, medium akıl yürütme seviyesi; 26.10.2026, yaklaşık 21.00. Toplam maliyet 0,092 USD. Test talimatları Lehçeydi; Türkçe örnek ifadeler, testte kullanılan Lehçe metnin çevirisidir.

// okumaya devambasal-omni: JevBench’te açık modeller arasında birinciKarşılaştırmalarPerplexity Decider v1.1 27B: fiyatı ve test sonuçlarıKarşılaştırmalarMicrosoft-Decision-1: Yapay zekâ karar modeli ve test sonuçlarıKarşılaştırmalar