OpenAI GPT-5.2, Japonya'nın 2026 Üniversite Giriş Sınavı Simülasyonunda Yüksek Başarı Gösterdi

Yapay zekanın entelektüel yeteneklerdeki ilerlemesi, Japonya'nın en zorlu akademik testlerinden biri olan 2026 Ortak Üniversite Kabul Testi'ne (Common Test for University Admissions) uygulanan son deneyle somutlaştı. Nikkei gazetesi ve Japon yapay zeka girişimi LifePrompt'un ortaklaşa düzenlediği testin sonuçları 20 Ocak 2026 Salı günü açıklandı ve yapay zeka modellerinin yeteneklerinde kayda değer bir sıçrama yaşandığını gösterdi. OpenAI tarafından geliştirilen en yeni model olan GPT-5.2 Thinking, test edilen 15 ana derste genel bir başarı oranı olan 100 üzerinden 96.9 puan kaydetti ve bu derslerden dokuzunda tam puan alarak zirveye yerleşti.

Bu akademik meydan okuma, 17-18 Ocak 2026 tarihlerinde Japonya'da gerçekleştirilen üniversite giriş sınavlarının sorularını temel aldı. Deneyde OpenAI'nin yanı sıra Google'ın da en yeni modelleri kullanıldı; Google'ın Gemini 3.0 Pro modeli ise genel sıralamada 91.4 puanla dikkat çekti. Bu yapay zeka skorları, aynı 15 popüler derste 2026 yılı için insan test katılımcılarının tahmini ortalama puanı olan 58.1'in oldukça üzerinde bir performans sergilediğini ortaya koyuyor. Bu durum, yapay zekanın yüksek standartlı, gerçek dünya akademik ölçütlerindeki yetkinliğinin hızla arttığını ve eğitim sistemleri üzerindeki potansiyel etkilerini gündeme getiriyor.

GPT-5.2 Thinking'in performansı, bir önceki yıla göre endüstri genelindeki gelişimi gözler önüne seriyor; OpenAI'nin modelleri 2024'te 66 puan alırken, 2025'te bu başarıyı 91 puana yükseltmişti. Japonya'nın üniversite giriş sınavı yapısı yedi disiplin altında toplam 21 dersten oluşsa da, bu test 15 ana derse odaklandı. Analizler, yapay zeka modellerinin matematik, fizik, kimya ve biyoloji gibi nicel konularda üstün bir başarı gösterdiğini, ancak dünya haritası yorumlaması gibi karmaşık grafiksel bilgileri tanımayı gerektiren beşeri bilimler ve uzamsal akıl yürütme alanlarında zorlandığını ve bu konularda hatalar yaptığını ortaya koydu.

Bu sonuçlar, büyük dil modellerinin yapılandırılmış veri ve STEM alanlarındaki mantıksal akıl yürütme konularında yetkinlik kazanırken, nüanslı görsel yorumlama veya karmaşık kültürel anlayış gerektiren alanlarda hala sınırlılıklarının olduğunu işaret ediyor. Bu bağlamda, Ulusal Enformatik Enstitüsü'nün (National Institute of Informatics - NII) 2011'de başlattığı ve yapay zekanın entelektüel emeği ne ölçüde üstlenebileceğini anlamayı amaçlayan To-Robo-kun projesi, tarihsel bir referans noktası sunuyor. To-Robo-kun projesinin direktörü Noriko Arai, projenin nihai amacının yapay zekanın yapabileceklerini ve yapamayacaklarını topluma doğru bir şekilde göstermek olduğunu belirtmişti.

GPT-5.2 Thinking'in bu denli yüksek bir puana ulaşması, yapay zeka araştırmalarının sadece ezberleme değil, aynı zamanda karmaşık problem çözme yeteneği üzerine de yoğunlaştığını gösteriyor; nitekim GPT-5.2'nin, Google'ın Gemini 3 Pro modelini geride bıraktığı ARC-AGI-2 soyut akıl yürütme testindeki performansı da bu gelişimi destekliyor. Ancak, dünya haritası gibi düzensiz ve karmaşık grafiksel bilgileri doğru bir şekilde tanıma konusundaki mevcut sınırlamalar, yapay zekanın gelecekteki gelişim yörüngesi için kritik bir odak noktası olmaya devam ediyor. Bu tür yüksek profilli testler, teknoloji devleri OpenAI ve Google arasındaki rekabetin kızıştığı bir dönemde, yapay zekanın entelektüel iş yüklerine entegrasyonunun hızını ölçmek adına önemli bir gösterge teşkil etmektedir.