Claude 3.7 Sonnet: Kodlama Yeteneğinde Yeni Bir Standart
Sadece iki hafta önce piyasaya sürülen Claude 3.7 Sonnet, kodlama performansı için mevcut kıyaslama rekorlarını kırdı. Aynı zamanda, Anthropic, programcılar için uygulama geliştirmeyi hızlandırmak üzere tasarlanmış bir komut satırı AI aracısı olan Claude Code’u tanıttı. Buna ek olarak, Anthropic’in Claude modelini varsayılan olarak kullanan AI destekli bir kod editörü olan Cursor’ın, sadece 12 ay içinde yıllık 100 milyon dolarlık etkileyici bir yinelenen gelire ulaştığı bildirildi.
Anthropic’in kodlamaya kasıtlı olarak vurgu yapması, işletmelerin AI kodlama aracılarının dönüştürücü potansiyelini giderek daha fazla fark etmesiyle örtüşüyor. Bu aracılar, hem deneyimli geliştiricilere hem de kodlama uzmanlığı olmayan kişilere, uygulamaları benzeri görülmemiş bir hız ve verimlilikle oluşturma yetkisi veriyor. Geliştiricilerin (kodlayıcı olmayanlar dahil) ön uç uygulamaları dağıtmalarını sağlayan hızla büyüyen bir şirket olan Vercel’in CEO’su Guillermo Rauch’un yerinde bir şekilde belirttiği gibi, ‘Anthropic zirvede olmaya devam ediyor.’ Vercel’in, OpenAI’nin GPT’sinden Anthropic’in Claude’una geçme kararı, önemli kodlama görevlerindeki performanslarının kapsamlı bir değerlendirmesinin ardından, bu noktayı vurguluyor.
24 Şubat’ta piyasaya sürülen Claude 3.7 Sonnet, neredeyse tüm kodlama kıyaslamalarında liderliği ele geçirdi. Bir aracının yazılım geliştirme yeteneklerinin bir ölçüsü olan, saygın SWE-bench kıyaslamasında %70,3’lük dikkat çekici bir başarı elde etti. Bu skor, en yakın rakipleri olan OpenAI’nin o1 (%48,9) ve DeepSeek-R1’in (%49,2) skorlarını önemli ölçüde aşıyor. Ayrıca, Claude 3.7, aracı görevlerde üstün performans sergiliyor.
Bu kıyaslama sonuçları, geliştirici toplulukları tarafından gerçek dünya testleriyle hızla doğrulandı. Özellikle Reddit gibi platformlardaki çevrimiçi tartışmalar, Claude 3.7’yi Grok 3 (Elon Musk’ın xAI’sinden en son model) ile karşılaştırırken, kodlama görevleri için sürekli olarak Anthropic’in modelini tercih ediyor. En iyi yorumculardan biri durumu şöyle özetledi: ‘Test ettiğim şeye dayanarak, Claude 3.7 kod yazmak için en iyisi gibi görünüyor (en azından benim için).’ Bu hafta başında dünyayı kasıp kavuran, Open AI’nin Deep Research’ünden ve diğer otonom görevlerden daha iyi olduğunu söyleyen yeni Çin çok amaçlı aracısı Manus’un bile büyük ölçüde Claude üzerine inşa edildiğini belirtmek çok önemlidir.
Stratejik Odak: Anthropic’in Kurumsal Oyunu
Anthropic’in kodlama yeteneklerine sarsılmaz bir şekilde odaklanması tesadüf değil. The Information tarafından bildirilen sızdırılmış projeksiyonlar, Anthropic’in 2027 yılına kadar 34,5 milyar dolarlık şaşırtıcı bir gelir hedeflediğini gösteriyor. Bu, mevcut seviyelerinden 86 katlık bir artışı temsil ediyor. Bu öngörülen gelirin önemli bir kısmı (yaklaşık %67), birincil büyüme motoru olarak hizmet veren kurumsal kodlama uygulamalarıyla API işinden kaynaklanması bekleniyor. Anthropic kesin gelir rakamlarını açıklamamış olsa da, 2024’ün son çeyreğinde kodlama gelirinde %1.000’lik dikkat çekici bir artış bildirdi. Bu finansal ivmeye ek olarak, Anthropic kısa süre önce şirketi 61,5 milyar dolarlık etkileyici bir değere ulaştıran 3,5 milyar dolarlık bir finansman turu duyurdu.
Bu kodlama merkezli strateji, Anthropic’in kendi Ekonomik Endeksi’nin bulgularıyla uyumlu. Endeks, Claude’a yöneltilen sorguların %37,2’sinin ‘bilgisayar ve matematik’ kategorisine girdiğini ortaya koydu. Bu sorgular öncelikle kod değiştirme, hata ayıklama ve ağ sorunlarını giderme gibi yazılım mühendisliği görevlerini kapsıyordu.
Anthropic’in yaklaşımı, rakiplerin genellikle hem kurumsal hem de tüketici pazarlarına geniş bir özellik yelpazesiyle hitap etmeye çalıştığı rekabet ortamında öne çıkıyor. OpenAI, erken tüketici tanınırlığı ve benimsenmesi nedeniyle güçlü bir liderliği sürdürürken, hem normal kullanıcılara hem de işletmelere çeşitli model ve işlevlerle hizmet verme zorluğuyla karşı karşıya. Google da benzer şekilde, geniş kapsamlı bir ürün portföyü sunma stratejisi izliyor.
Anthropic’in nispeten disiplinli yaklaşımı, ürün kararlarına da yansıyor. Şirket, tüketici pazar payını kovalamak yerine, GitHub entegrasyonu, denetim günlükleri, özelleştirilebilir izinler ve alana özgü güvenlik kontrolleri gibi kurumsal düzeyde özelliklere öncelik verdi. Altı ay önce, geliştiriciler için 500.000 jetonluk devasa bir bağlam penceresi sundu; bu, Google’ın 1 milyon jetonluk penceresini özel test kullanıcılarıyla sınırlama kararının tam tersi. Bu stratejik odak, işletmelerde giderek daha fazla yankı bulan kapsamlı, kodlama merkezli bir teklifle sonuçlandı.
Şirketin, kodlayıcı olmayanların kuruluşları içinde AI tarafından oluşturulan uygulamaları yayınlamasını sağlayan özelliklerin yakın zamanda tanıtılması ve geçen haftaki konsol yükseltmesi (paylaşılabilir istemler ve şablonlar dahil gelişmiş işbirliği yetenekleri dahil), bu eğilimi daha da örneklendiriyor. Bu demokratikleşme bir ‘Truva Atı’ stratejisini yansıtıyor: başlangıçta geliştiricileri sağlam temeller oluşturmaları için güçlendirmek, ardından daha geniş kurumsal iş gücüne erişimi genişletmek ve nihayetinde kurumsal süite ulaşmak.
Claude ile Uygulamalı Deneyim: Pratik Bir Deney
Bu kodlama aracılarının gerçek dünyadaki yeteneklerini değerlendirmek için, makaleleri depolamak için bir veritabanı oluşturmaya odaklanan pratik bir deney yapıldı. Üç farklı yaklaşım kullanıldı: Anthropic’in uygulaması aracılığıyla Claude 3.7 Sonnet, Cursor’ın kodlama aracısı ve Claude Code.
Claude 3.7’yi doğrudan Anthropic’in uygulaması aracılığıyla kullanırken, sağlanan rehberlik, özellikle kapsamlı kodlama deneyimi olmayan biri için oldukça aydınlatıcıydı. Model, PostgreSQL veritabanlarını kullanan sağlam çözümlerden Airtable gibi daha hafif alternatiflere kadar çeşitli seçenekler sundu. Hafif çözümü tercih ederek, Claude, bir API’den makaleleri çıkarma ve bunları bir bağlayıcı hizmeti kullanarak Airtable’a entegre etme sürecini metodik olarak yönlendirdi. Süreç, öncelikle kimlik doğrulama zorlukları nedeniyle yaklaşık iki saat sürse de, işlevsel bir sistemle sonuçlandı. Esasen, Claude, tüm kodu otonom olarak yazmak yerine, istenen sonuca ulaşmak için kapsamlı bir plan sağladı.
Varsayılan olarak Claude’un modellerine dayanan Cursor, tam teşekküllü bir kod editörü deneyimi sundu ve otomasyona daha fazla eğilim gösterdi. Ancak, her adımda izin gerektirdi, bu da biraz yinelemeli bir iş akışıyla sonuçlandı.
Claude Code, doğrudan terminal içinde çalışan ve bir RSS beslemesinden makalelerle doldurulmuş yerel bir veritabanı oluşturmak için SQLite kullanan farklı bir yaklaşım sundu. Bu çözüm, Airtable uygulamasına kıyasla daha az sağlam ve özellik açısından zengin olmasına rağmen, nihai hedefe ulaşmada daha basit ve daha güvenilir olduğunu kanıtladı. Bu, ilgili doğal ödünleşimleri vurgular ve belirli proje gereksinimlerine göre bir kodlama aracısı seçmenin önemini vurgular.
Bu deneyden çıkarılacak en önemli sonuç, geliştirici olmayan biri olarak bile, her üç yaklaşımı kullanarak işlevsel veritabanı uygulamaları oluşturmanın mümkün olmasıdır. Bu, sadece bir yıl önce neredeyse hayal bile edilemezdi. Ve özellikle, her üç yaklaşım da Claude’un temel yeteneklerine dayanıyordu.
Kodlama Aracısı Ekosistemi: Cursor ve Ötesi
Belki de Anthropic’in başarısının en ikna edici göstergesi, bir AI kod editörü olan Cursor’ın olağanüstü büyümesidir. Raporlar, Cursor’ın sadece 12 ay içinde 360.000 kullanıcıya ulaştığını ve bunların 40.000’den fazlasının ücretli müşteri olduğunu gösteriyor. Bu hızlı büyüme yörüngesi, Cursor’ı potansiyel olarak bu kilometre taşına ulaşan en hızlı SaaS şirketi olarak konumlandırıyor.
Cursor’ın başarısı, Claude ile iç içe geçmiş durumda. AI aracılarının bağımsız bir geliştiricisi olan Red Dragon’un kurucu ortağı Sam Witteveen’in gözlemlediği gibi, ‘Bir numaralı müşterilerinin Cursor olduğunu düşünmelisiniz. [Cursor]’daki çoğu kişi zaten Claude Sonnet modelini - 3.5 modellerini - kullanıyordu. Ve şimdi herkes 3.7’ye geçiyor gibi görünüyor.’
Anthropic ve ekosistemi arasındaki ilişki, Cursor gibi bireysel şirketlerin ötesine uzanıyor. Kasım ayında, Anthropic, geliştiricilerin Claude modelleriyle sorunsuz bir şekilde etkileşime giren araçlar oluşturmasını sağlayan açık bir standart olarak Model Context Protocol’ünü (MCP) tanıttı. Bu standart, geliştirici topluluğu içinde yaygın olarak benimsenmiştir.
Witteveen bu yaklaşımın önemini şöyle açıkladı: ‘Bunu açık bir protokol olarak başlatarak, bir nevi ‘Hey, herkes, buyurun. Bu protokole uyan istediğiniz her şeyi geliştirebilirsiniz. Bu protokolü destekleyeceğiz’ diyorlar.’
Bu strateji erdemli bir döngü yaratır: geliştiriciler özellikle Claude için araçlar oluşturur, bu da işletmeler için değer önerisini artırır, bu da daha fazla benimsenmeyi sağlar ve daha fazla geliştirici çeker.
Rekabet Ortamı: Microsoft, OpenAI, Google ve Açık Kaynak
Anthropic, odaklanmış yaklaşımıyla bir niş oluştururken, rakipler farklı başarı dereceleriyle çeşitli stratejiler izliyor.
Microsoft, GitHub Copilot aracılığıyla güçlü bir yer edinerek, yaklaşık iki yıl içinde 1,3 milyon ücretli kullanıcıya ve 77.000’den fazla kuruluş tarafından benimsenmeye sahip. Honeywell, State Street, TD Bank Group ve Levi’s gibi önde gelen şirketler kullanıcıları arasında yer alıyor. Bu yaygın benimseme, büyük ölçüde Microsoft’un mevcut kurumsal ilişkilerine ve OpenAI’ye yaptığı erken yatırım ve Copilot’u güçlendirmek için OpenAI’nin modellerini kullanmasından kaynaklanan ilk hamle avantajına atfediliyor.
Ancak, Microsoft bile Anthropic’in güçlü yönlerini kabul etti. Ekim ayında, GitHub Copilot kullanıcılarının OpenAI’nin tekliflerine alternatif olarak Anthropic’in modellerini seçmelerini sağladı. Ayrıca, OpenAI’nin son modelleri, o1 ve daha yeni o3 (uzatılmış düşünme yoluyla akıl yürütmeyi vurgulayan), kodlama veya aracı görevlerde belirli avantajlar göstermedi.
Google, kısa süre önce Code Assist’i ücretsiz olarak sunarak kendi hamlesini yaptı, ancak bu stratejik bir girişimden ziyade savunmacı bir manevra gibi görünüyor.
Açık kaynak hareketi, bu ortamda bir diğer önemli gücü temsil ediyor. Meta’nın Llama modelleri, AT&T, DoorDash ve Goldman Sachs gibi büyük şirketlerin çeşitli uygulamalar için Llama tabanlı modelleri dağıtmasıyla önemli bir kurumsal ilgi gördü. Açık kaynak yaklaşımı, işletmelere kapalı modellerin genellikle eşleşemeyeceği daha fazla kontrol, özelleştirme seçenekleri ve maliyet avantajları sağlar.
Anthropic, bunu doğrudan bir tehdit olarak görmek yerine, kendisini açık kaynağa tamamlayıcı olarak konumlandırıyor gibi görünüyor. Kurumsal müşteriler, Claude’u belirli gereksinimlerine bağlı olarak açık kaynaklı modellerle birlikte kullanabilir ve her birinin güçlü yönlerini en üst düzeye çıkaran hibrit bir yaklaşım benimseyebilir.
Aslında, birçok büyük ölçekli kurumsal şirket, belirli bir görev için en uygun modeli kullanarak çok modlu bir yaklaşım benimsemiştir. Örneğin, Intuit, vergi beyannamesi uygulamaları için başlangıçta OpenAI’ye varsayılan olarak güvendi, ancak daha sonra belirli senaryolarda üstün performansı nedeniyle Claude’a geçti. Bu deneyim, Intuit’u modeller arasında sorunsuz geçişi kolaylaştıran bir AI orkestrasyon çerçevesi geliştirmeye yönlendirdi.
Diğer kurumsal şirketlerin çoğu, o zamandan beri benzer bir uygulama benimsemiş, her bir özel kullanım durumu için en uygun modeli kullanmış ve genellikle modelleri basit API çağrıları aracılığıyla entegre etmiştir. Llama gibi bir açık kaynak modeli bazı durumlarda uygun olsa da, Claude genellikle hesaplamalar gibi yüksek doğruluk gerektiren görevler için tercih edilen seçenektir.
Kurumsal Etkiler: Kodlama Aracılarına Geçişte Gezinme
Kurumsal karar vericiler için, bu hızla gelişen ortam hem fırsatlar hem de zorluklar sunuyor.
Güvenlik en önemli endişe olmaya devam ediyor, ancak yakın tarihli bir bağımsız rapor, Claude 3.7 Sonnet’i bugüne kadarki en güvenli model olarak tanımladı ve test edilen tek ‘jailbreak-proof’ model oldu. Bu güvenlik duruşu, hem Google hem de Amazon’un desteğiyle (ve AWS Bedrock’a entegrasyonuyla) birleştiğinde, onu kurumsal benimseme için olumlu bir şekilde konumlandırıyor.
Kodlama aracılarının çoğalması, yalnızca uygulamaların nasıl geliştirildiğini dönüştürmekle kalmıyor; süreci demokratikleştiriyor. GitHub’a göre, kurumsal şirketlerdeki ABD merkezli geliştiricilerin %92’si, 18 ay önce iş yerinde AI destekli kodlama araçlarını zaten kullanıyordu. Bu rakam o zamandan beri önemli ölçüde artmış olmalı.
Witteveen, teknik ve teknik olmayan ekip üyeleri arasındaki uçurumun kapatılmasını vurguladı: ‘İnsanların kodlayıcı olmamaktan [dolayı] yaşadığı zorluk, gerçekten terminolojinin çoğunu bilmemeleri. En iyi uygulamaları bilmiyorlar.’ AI kodlama aracıları, bu zorluğu giderek daha fazla ele alıyor ve daha etkili işbirliği sağlıyor.
Kurumsal benimseme için Witteveen dengeli bir yaklaşımı savunuyor: ‘Şu anda güvenlik ve deney arasındaki denge. Açıkçası, geliştirici tarafında, insanlar bu şeylerle gerçek dünya uygulamaları oluşturmaya başlıyor.’
AI kodlama aracılarının ortaya çıkışı, kurumsal yazılım geliştirmede temel bir değişimi ifade ediyor. Etkili bir şekilde dağıtıldığında, bu araçlar geliştiricilerin yerini almaz, aksine rollerini dönüştürür ve uygulama ayrıntıları yerine mimariye ve yeniliğe odaklanmalarını sağlar.
Anthropic’in, rakipler birden fazla önceliği takip ederken özellikle kodlama yeteneklerine odaklanan disiplinli yaklaşımı, önemli avantajlar sağlıyor gibi görünüyor. 2025’in sonunda, bu dönem, AI kodlama aracılarının vazgeçilmez kurumsal araçlar haline geldiği ve Claude’un başı çektiği önemli bir an olarak geriye dönük olarak görülebilir.
Teknik karar vericiler için zorunluluk açık: bu araçlarla denemelere derhal başlayın veya geliştirme döngülerini önemli ölçüde hızlandırmak için bunları zaten kullanan rakiplerin gerisinde kalma riskini alın. Bu durum, şirketlerin başlangıçta ‘onaylanmamış’ cihazları kurumsal ağlarından kısıtlamaya çalıştığı, ancak sonunda çalışan talebi ezici hale geldikçe BYOD politikalarını benimsediği iPhone devriminin ilk günlerini yansıtıyor. Honeywell gibi bazı şirketler, son zamanlarda benzer şekilde BT tarafından onaylanmayan AI kodlama araçlarının ‘haydut’ kullanımını kapatmaya çalıştı.
Akıllı şirketler, kontrollü denemeyi kolaylaştırmak için zaten güvenli sanal alan ortamları kuruyor. Yeniliği teşvik ederken net korkuluklar oluşturan kuruluşlar, hem çalışan coşkusunun hem de bu araçların benzersiz ihtiyaçlarına en iyi nasıl hizmet edebileceğine dair içgörülerin faydalarını elde edecek ve kendilerini değişime direnen rakiplerin önüne geçirecektir. Ve Anthropic’in Claude’u, en azından şimdilik, bu dönüştürücü hareketin önemli bir yararlanıcısıdır.