Not
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Oturum açmayı veya dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Bu sayfaya erişim yetkilendirme gerektiriyor. Dizinleri değiştirmeyi deneyebilirsiniz.
Yapay zeka yetenekleri hızla gelişiyor ve her üretken model, daha hızlı yanıtlar, daha yüksek kaliteli çıktılar veya gelişmiş maliyet verimliliği gibi farklı güçlü yönler getiriyor. Copilot Studio kullanarak, basit bir açılır menü kullanarak ajanınızın orkestrasyonu için en iyi modeli seçebilirsiniz.
Son teknoloji modelleri üretime hazır olmadan önce denemek ister misiniz? Bunları erken değerlendirmek için en son deneysel modellere erişin. Ancak, sınırlı test, kullanılabilirlik ve işlevselliğe sahip olabilirler.
Bu makale, ajanınızın üretken orkestrasyonu için bir yapay zeka modelinin nasıl seçileceğini açıklar. Derin akıl yürütme (önizleme),üretken yanıtlar (önizleme) ve prompt oluşturucu için modelleri değiştirmek için ayrı ayarlar mevcuttur.
Önemli
- Deneysel modeller keşif ve test için kullanılabilir ancak üretim kullanımı için önerilmez. Deneysel veya önizleme modeli seçmeden önce aracınız için deneysel ve önizleme modellerinin sınırlamalarını gözden geçirin.
- Deneysel bir model içinde işlenen veriler, kuruluşunuzun coğrafi sınırları dışında işlenebilir ve depolanabilir.
- Bu makale, deneysel model önizlemelerini içeren ve değiştirilebilir model seçimiyle ilgili Copilot Studio belgeleri içerir.
Bölgeye göre model kullanılabilirliği
Copilot Studio farklı model türleri sunar. Bu model türleri, amaçlanan kullanım ve kullanılabilirliklerine göre belirlenir.
Copilot Studio'daki modeller listesinde her modelin etiketlerini görebilirsiniz.
Aşağıdaki tablolar, bölgeler ve özel alanlar arasında seçilmiş modellerin kullanılabilirlik durumunu göstermektedir.
Kamuya açık
| Model | Etiket/Kategori | Asia | Australia | Brezilya | Canada | Avrupa (Birleşik Krallık hariç) | Hindistan | Japonya | Güney Kore | Suudi Arabistan | Singapur | Güney Afrika | Birleşik Krallık | United States |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT-4o | Genel | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı | Kullanım dışı bırakıldı |
| GPT-4.1 | Genel | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default | Default |
| GPT-5 Sohbeti | Genel | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA | GA |
| GPT-5 Gerekçesi | Derin | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme |
| GPT-5 Otomatik | Auto | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme (coğrafyalar arası) | Önizleme |
| GPT-5.3 Sohbet | Genel | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | Deneysel (erken erişim ortamı) |
| GPT-5.4 Akıl Yürütme | Derin | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | Deneysel (erken erişim ortamı) |
| GPT-5.5 Akıl Yürütme | Derin | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | Deneysel (erken erişim ortamı) |
| Claude Sonnet 4.5 | Genel | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA |
| Claude Sonnet 4.6 | Genel | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA |
| Claude Opus 4.6 | Derin | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA (coğrafi bölgeler arası) | GA |
| Claude Opus 4.7 | Derin | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Deneysel (çapraz coğrafi) | Experimental |
| Grok 4.1 Hızlı (Mantık dışı) (aşağıdaki önemli nota bakın) | Genel | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | - | Deneysel (erken erişim ortamı) |
Uyarı
Çapraz coğrafi olarak işaretlenmiş modeller, verilerinizi bölgenizin dışında işleyebilir.
Önemli
Microsoft'un güvenlik ve sorumlu yapay zeka değerlendirmeleri, Grok-4.1 Hızlı 'nın (Mantık Dışı) değerlendirilen diğer modellere göre daha az hizalanmış olduğunu ve bunun sonucunda (i) modelin zararlı olabilecek içerik üreteceği riskleri artırdığını ve (ii) güvenlik ve jailbreak karşılaştırmalarında daha düşük puanlar elde ettiğini belirledi. Grok-4.1 FAST (Non-Reasoning), müstehcen içerik üretebilir ve bunu diğer modellere göre daha yüksek bir eğilimle yapabilir. Müşteriler, Kabul Edilebilir Kullanım İlkesi dahil olmak üzere hem Microsoft Kurumsal Yapay Zeka Hizmetleri Kullanım Kuralları'na hem de xAI'nin Kurumsal Hizmet Koşulları'na uymalıdır. Buna ek olarak, bu modelin üretebileceği ve Microsoft'un içerik güvenliği sistemleri tarafından kapsanmayan zarar kategorileri de olabilir. Buna göre, tüm Deneysel modellerde olduğu gibi Grok-4.1 Hızlı (Mantık Dışı) üretim kullanımı için önerilmez ve müşterilerin Grok-4.1 Hızlı (Akıl Yürütme Dışı) seçeneğini belirlemeden önce deneysel ve önizleme modellerinin sınırlamalarını gözden geçirmesi ve kendi değerlendirmelerini yapması gerekir.
ABD Hükümeti erişilebilirliği
| Model | Government Community Cloud (GCC) | Government Community Cloud - High (GCC High) | Savunma Bakanlığı (DoD) |
|---|---|---|---|
| GPT-4o | Default | Default | Default |
Model kullanım kategorileri
Modeller farklı amaçlar için optimize edilmiştir. Temsilcinizin amacına uygun güçlü yönlere sahip bir model seçtiğinizde temsilciniz daha iyi performans gösterebilir. Örneğin, karmaşık kararlar alan bir ajan derin bir modelden faydalanabilirken, geniş bir konu yelpazesi hakkında konuşması beklenen bir ajan genel bir modele ihtiyaç duyabilir.
Aşağıdaki tabloda model kullanım etiketleri, bunların güçlü yönleri ve modeli kullanırsanız göz önünde bulundurmanız gereken noktalar açıklanmaktadır.
| Tag | Açıklama | Güçlü Yönler | Gecikme | Cost | Akıl yürütme derinliği |
|---|---|---|---|---|---|
| Derin | Kasıtlı, çok adımlı akıl yürütme ve araç destekli iş akışları için optimize edilmiştir. | Karmaşık analiz, çok adımlı akıl yürütme, politika ve sözleşme analizi, çoklu sistem adımlarıyla sorun giderme ve uzun belgelerin atıflarla sentezlenmesi | En Yüksek | En Yüksek | Çok adımlı, araçlarla zenginleştirilmiş |
| Auto | Karma iş yüklerinde kapsama alanı için optimize edilmiştir; Sorguları dinamik olarak yönlendirir. | Farklı amaçlara sahip, bilgi ve eylemleri harmanlayan yardım masası ve çalışan temsilcileri ve öngörülemeyen karmaşıklığa sahip 0. kademe müşteri desteği | Variable | Variable | Tur başına uyarlanabilir |
| Genel | Günlük sohbet ve hafif topraklama için hız ve maliyet açısından iyileştirilmiştir. | Taslak oluşturma, yeniden yazma, özetleme ve çeviri, SSS tarzı temelli yanıtlar ve basit eylem otomasyonu | En Düşük | En Düşük | Sığ ila orta |
Model yayın türleri
Copilot Studio'da listelenen her modelin, sürüm türünü belirten bir etiketi vardır. Yeni, son teknoloji deneysel ve önizleme modellerini deneyebilir veya güvenilir, kapsamlı bir şekilde test edilmiş genel olarak kullanılabilen bir model seçebilirsiniz.
- Deneysel: Deney amaçlı kullanılır ve üretim amaçlı değildir. Önizleme koşullarına tabidir ve kullanılabilirlik ve kaliteyle ilgili sınırlamalar olabilir. Bkz. Deneysel ve önizleme modellerinin sınırlamaları.
- Önizleme: Zamanla genel olarak kullanılabilir bir model olabilir, ancak şu anda üretim için tasarlanmamıştır. Önizleme koşullarına tabidir ve kullanılabilirlik ve kaliteyle ilgili sınırlamalar olabilir. Bkz. Deneysel ve önizleme modellerinin sınırlamaları.
- Genel kullanıma sunuldu (GA): Yayın etiketi olmayan modeller genel olarak kullanılabilir. Bu modeli ölçeklendirilmiş ve üretim kullanımı için kullanabilirsiniz. Çoğu durumda, genel kullanıma sunulan modellerin kullanılabilirlik ve kaliteyle ilgili bir sınırlaması yoktur, ancak bazılarında bölgesel kullanılabilirlik gibi bazı sınırlamalar olabilir.
- Varsayılan: Tüm ajanlar için varsayılan model ve genellikle en iyi performans gösteren genel kullanılabilir modeldir. Yeni ve daha yetenekli modeller genel kullanıma sunuldukçe varsayılan model düzenli aralıklarla yükseltilir. Aracılar, seçilen bir model kapalıysa veya kullanılamıyorsa varsayılan modeli yedek olarak da kullanır.
- Emekli: Yeni bir model varsayılan model olduğunda, eski varsayılan model emekliye ayrılır. Kullanımdan kaldırılan modeli emekli olduktan sonra bir aya kadar kullanmaya devam edebilirsiniz. Daha fazla bilgi edinin: Emekli edilmiş yapay zeka modelini kullanmaya devam et.
- Çapraz coğrafi: Kuruluşunuzun coğrafi sınırları dışında veri işleme ve depolama gerektirebilir. Yöneticiniz bölgeler arasında veri hareketini açıp kapatabilir.
- Erken erişim ortamı: Erken sürüm döngüsü ortamı. Bu ortamlar önce yeni güncelleştirmeleri ve özellikleri alır. Erken sürüm döngüsü ortamlarında daha fazla bilgi edinin.
Dış modeller
Ayrıca ajanınıza Anthropic veya xAI'den harici yapay zeka modelleri ekleyebilirsiniz. Daha fazla bilgi için Birincil yapay zeka modeli olarak harici bir model seçin.
Deneysel ve önizleme modellerinin sınırlamaları
Deneysel ve önizleme modellerini keşfedebilir ve test edebilirsiniz, ancak onları üretim için kullanmayın:
Performans, yanıt kalitesi, gecikme süresi veya ileti tüketiminde değişkenlik gösterebilir ve zaman aşımına uğrayabilir veya kullanılamayabilir.
Deneysel veya önizleme modeli olan bir ajanı yayınlarsanız ve kullanıcılar bu aracı kullanıyorsa, bu kullanım belirlenen ücretlerle faturalandırılır.
Bu modellerle denemelerden çekinmeyin. Ancak, bunları üretim ortamlarında dağıtma konusunda dikkatli olun.
Deneysel ve önizleme modelleri önizleme şartlarına tabidir. Microsoft, erken erişim ve provide feedback alabilmeniz için bu modelleri resmi bir sürümden önce kullanıma sunar. Prodüksiyona hazır bir ajan inşa ediyorsanız, Copilot Studio genel bakışına bakabilirsiniz.
Ajanınızın yapay zeka modelini değiştirme
Ajanınız çoğu senaryo için optimize edilmiş varsayılan bir modelle başlar. Temsilcinizin modelini değiştirmek için:
Temsilcinizin Genel Bakış sayfasına gidin.
Model bölümünde, müşteri temsilcinizin birincil modelini seçin. Deneysel ve üretim modelleri arasında istediğiniz zaman geçiş yapabilirsiniz.
Yapay zeka modeli seçimi için yönetici denetimleri
Yöneticiler, aşağıdaki ayarları kullanarak üreticilerin önizleme ve deneysel yapay zeka modelleri eklemesine izin verebilir veya engelleyebilirler:
Yöneticiler, bir ortamda önizleme ve deneysel modellere izin vermeyi veya engellemeyi seçebilirler. Bu modelleri kullanmak için, çevreniz için Önizleme ve deneysel yapay zeka modelleri ayarının açık olması gerekir.
Önizleme veya deneysel model içinde işlenen veriler, kuruluşunuzun coğrafi sınırları dışında işlenebilir ve depolanabilir. Deneysel modelleri kullanılabilir hale getirmek için ortamınızda Verileri bölgeler arasında taşı ayarının açık olması gerekir. Kiracı yöneticisi, Power Platform yönetim merkezinde bu ortam düzeyindeki ayarı yönetir.
Dış modeller için yönetici denetimleri ve gereksinimleri
Yöneticiler, üreticilerin ajanlara harici modeller ekleyip ekleyemeyeceğini kontrol eder. Harici modellere erişim vermek için yöneticilerin aşağıdaki işlemleri tamamlaması gerekir:
Çevre veya çevre grubu için Power Platform yönetim merkezinde harici modelleri açın.
Her dış modele erişime Microsoft 365 yönetici merkezinden izin verin. Microsoft 365 yönetim merkezi dokümantasyonunda daha fazla bilgi edinin:
Önizleme modelleri ve dış modeller, örtüşebilecek ama aynı olmayan iki farklı settir ve ayarları ayrı olur. Örneğin:
Yöneticiler harici modelleri engelleyebilir ancak önizleme veya deneysel modellere izin verebilir. Bu durumda, üreticiler harici modelleri kullanamaz, ancak önizleme, deneysel ve genel olarak mevcut dahili modelleri kullanabilirler.
Yöneticiler önizleme veya deneysel modelleri engelleyebilir ancak harici modellere izin verebilir. Bu durumda, üreticiler önizleme veya deneysel modelleri kullanamaz, ancak genel olarak mevcut olan harici ve dahili modelleri kullanabilirler.