Kayıt ol

Maven Robotics, 100 Milyon Dolar Yatırımla Gizlilikten Çıktı Mecka AI, Sequoia liderliğinde 500 milyon dolar değerlemeye yaklaşıyor Benchmark'tan Furientis'e 25 Milyon Dolarlık Füze Yatırımı OpenAI, AB'de ChatGPT ve Codex metinlerine görünmez filigran ekleyecek İki Gizemli PlayStation Cihazı Sızdı: OLED Portal İddiası Güçlendi

JavaScript devre dışı. Daha iyi bir deneyim için, önce lütfen tarayıcınızda JavaScript'i etkinleştirin.

ChatGPT Yetişkin İçerik Yazabilir mi? İçerik Sınırları ve Alternatif Yapay Zekâ Modelleri

Mesaj: <blockquote data-quote="Admin" data-source="post: 12920" data-attributes="member: 1"><p><h2>ChatGPT Yetişkin İçerik Yazabilir mi? İçerik Sınırları ve Alternatif Yapay Zekâ Modelleri</h2><p>[ATTACH=full]143[/ATTACH]</p><p></p><p>ChatGPT’nin yetişkinlere yönelik metinlerde ne yapabildiği, sık sorulan ancak farklı kavramların birbirine karıştırıldığı bir konudur. Romantik bir sahne, cinsellik hakkında eğitici bir açıklama ve açık cinsel betimlemeler içeren bir metin aynı kapsamda değerlendirilmez.</p><p>Bu ayrım, yalnızca kişisel kullanım için önemli değildir. Karakter sohbeti, rol yapma veya dijital arkadaşlık uygulaması geliştirenler açısından modelin hangi isteklere nasıl yanıt verdiği, ürünün tutarlılığını doğrudan etkiler.</p><p>Bununla birlikte model seçerken yalnızca ret oranına bakmak yeterli olmaz. Talimatlara uyum, karakterin korunması, sistem bilgilerinin açığa çıkmaması, yanıt uzunluğu ve gecikme de birlikte değerlendirilmelidir.</p><h2>ChatGPT’de Yetişkin İçeriğin Sınırı Nerede?</h2><p>ChatGPT, cinselliği eğitici veya bilimsel bir çerçevede ele alabilir; açık cinsel betimlemelere girmeyen romantik hikâyeler de yazabilir. Buna karşılık erotik içerik üretme talepleri farklı kurallara tabidir. OpenAI’nin model davranış belgesi, erotik içerik üretimini sınırlandırırken uygun bağlamdaki hassas içeriklerin işlenmesi için istisnalar tanımlar. <a href="https://model-spec.openai.com/2026-08-18.html?utm_source=chatgpt.com" target="_blank">model-spec.openai.com</a></p><p>Dolayısıyla “yetişkin konusu” ifadesi, tek başına bir talebin kabul veya reddedileceğini açıklamaz. İçeriğin amacı, ayrıntı düzeyi ve bağlamı birlikte önem taşır.</p><p>Ayrıca tek bir mesajın yanıtlanması, o kullanımın bütün bir uygulama için uygun olduğunu göstermez. Model davranışı ile sağlayıcının kullanım şartları ayrı konulardır. GPT, Claude veya Gemini gibi sistemlerle ürün geliştirilirken her sağlayıcının güncel kuralları ayrıca incelenmelidir.</p><h2>Konunun Temel Noktaları</h2> <ul> <li data-xf-list-type="ul">Romantizm ve yetişkin temaları, açık cinsel içerikle aynı şey değildir.</li> <li data-xf-list-type="ul">Filtreleri aşmayı amaçlayan geçici istemler, devamlı çalışan bir ürün için güvenilir altyapı oluşturmaz.</li> <li data-xf-list-type="ul">Daha serbest içerik üreten modellerin talimatlara uyumu ve güvenliği aynı düzeyde değildir.</li> <li data-xf-list-type="ul">Sınırlı bir testte hiç ret görülmemesi, bütün taleplerin her koşulda yanıtlanacağını kanıtlamaz.</li> <li data-xf-list-type="ul">Karakter sohbetlerinde kısa, tutarlı ve hızlı yanıtlar; modelin genel yazma gücü kadar önemlidir.</li> <li data-xf-list-type="ul">Daha az filtre uygulanması, uygulamanın kendi kurallarını ve sorumluluklarını ortadan kaldırmaz.</li> </ul><h2>ChatGPT Hangi Metinleri Yazabilir?</h2><p>İçerik sınırlarını anlamak için kullanım türlerini ayırmak gerekir.</p><p>Cinsellik hakkında bilimsel veya eğitici açıklamalar, duygusal gerilim içeren romantik sahneler ve açık betimlemelerden kaçınan yetişkin diyalogları ele alınabilir. Kurgu içindeki karanlık temalar ve şiddet de kendi içerik sınırları çerçevesinde değerlendirilebilir.</p><p>Ancak açık erotik betimlemeler üretmek veya bu tür rol yapmayı konuşma boyunca sürdürmek farklı bir beklentidir. Bir modeli bu amaçla kullanmadan önce yalnızca tek bir yanıtı değil, model davranışını ve hizmet kurallarını birlikte incelemek gerekir.</p><p>Ret yanıtları genellikle bir yazılım hatasından kaynaklanmaz. Modelin eğitimi ve uygulanan sistem kuralları, yanıtın sınırlarını belirler. Model güncellemeleri bu davranışı değiştirebildiği için geçmişte alınmış bir yanıt, gelecekteki kullanım için garanti oluşturmaz.</p><h2>Karakter Sohbetlerinde Ret Yanıtı Neden Daha Fazla Etki Yaratır?</h2><p>Bir destek botunda beklenmeyen ret, kullanıcının sorusunu yanıtlayamamak anlamına gelir. Karakter sohbetinde ise yanıtın biçimi, anlatının devamlılığını da etkileyebilir.</p><p>Örneğin kısa, gündelik mesajlarla konuşan bir karakterin aniden uzun ve resmî bir açıklamaya geçmesi, sohbetin tonunu değiştirir. Buradaki mesele yalnızca isteğin reddedilmesi değildir; karakterin konuşma tarzından ve kurgu çerçevesinden uzaklaşılmasıdır.</p><p>Chat Data’nın aktardığı bir incelemede, Telegram üzerinde çalışan Almanca ve İsviçre Almancası kullanan bir dijital arkadaş ajanından <strong>646 konuşma ve toplam 20.751 mesaj</strong> değerlendirilmiştir.</p><p></p><table style='width: 100%'><tr><th>İncelenen özellik</th><th>Bildirilen değer</th></tr><tr><td>Asistan yanıtlarının ortanca uzunluğu</td><td>75 karakter</td></tr><tr><td>Emoji içeren yanıtların oranı</td><td>%86</td></tr><tr><td>Soruyla biten yanıtların oranı</td><td>%57</td></tr><tr><td>En uzun tek konuşma</td><td>900 mesaj</td></tr></table><p></p><p>Bu ölçüler, söz konusu ürünün kısa ve etkileşimli bir sohbet tarzına sahip olduğunu gösterir. Böyle bir akışa birkaç cümlelik resmî bir açıklama eklendiğinde, mesaj hem uzunluk hem üslup bakımından diğerlerinden ayrılır.</p><p>Bu kopuşun kullanıcı deneyimini ne ölçüde etkilediği ürüne ve kullanıcıya bağlıdır. Ancak karakter tabanlı uygulamalarda ret biçiminin de test edilmesi gerektiği açıktır.</p><h2>Filtre Aşma İstemleri Neden Kalıcı Çözüm Değildir?</h2><p>İnternette dolaşan filtre aşma yöntemleri, belirli bir model sürümünde görülen davranışlara dayanabilir. Model güncellendiğinde aynı istemin sonucu değişebilir.</p><p>Bu durum canlı bir üründe özellikle sorunludur. Bir süre çalışan davranış, uygulama kodu değişmeden bozulabilir. Kullanıcılar daha fazla ret, üslup değişikliği veya karakterden kopuş görmeye başlayabilir.</p><p>Ayrıca OpenAI’nin kullanım kuralları, güvenlik önlemlerini aşmayı yasaklar ve ihlallerin erişim kaybı gibi yaptırımlara yol açabileceğini belirtir. <a href="https://openai.com/policies/usage-policies/?utm_source=chatgpt.com" target="_blank">OpenAI</a></p><p>Daha sağlam yaklaşım, ihtiyaç duyulan kullanım biçimiyle uyumlu bir model ve sağlayıcı seçmektir. Bu seçim yapılırken içerik izni, ticari kullanım şartları ve ürünün kendi sınırları birlikte değerlendirilmelidir.</p><h2>Dört Modelin Karşılaştırması Nasıl Yapıldı?</h2><p>Chat Data, Eylül 2026’da yaklaşık <strong>400 canlı API çağrısıyla</strong> yürüttüğü bir karşılaştırma bildirmiştir.</p><p>Testlerde yapay örnekler yerine, yukarıda belirtilen Almanca ve İsviçre Almancası konuşmaları ile canlı bir ajanda kullanılan yaklaşık <strong>13 KB büyüklüğündeki karakter sistem istemi</strong> kullanılmıştır. Modeller aynı girdilerle karşılaştırılmıştır.</p><p>İncelenen seçenekler şunlardır:</p><ol> <li data-xf-list-type="ol"><strong>Uncensored DeepSeek V4 Flash:</strong> Platform tarafından 284 milyar parametre ve 1.048.576 tokenlık bağlam penceresiyle tanımlanır.</li> <li data-xf-list-type="ol"><strong>GLM 4.7</strong></li> <li data-xf-list-type="ol"><strong>DansPE 24B</strong></li> <li data-xf-list-type="ol"><strong>Magnum 72B</strong></li> </ol><p>Bu sonuçlar, Chat Data’nın kendi test bildirimlerine aittir. Tek bir ürünün ve iki dil çeşidinin verileriyle yapılan inceleme, bütün uygulamalara genellenemez.</p><p>Her senaryonun dört kez çalıştırılması, modeller arasındaki farkları görmek için yararlı olsa da dar güven aralıkları veya kesin genel başarı oranları üretmek için sınırlı bir örneklemdir.</p><h2>Birinci Bulgu: Üç Modelde Test Edilen İstekler Reddedilmedi</h2><p>Ret davranışını ölçmek için üç modele otuzar açık cinsel içerik istemi gönderildiği bildirilmiştir.</p><table style='width: 100%'><tr><th>Model</th><th>Bildirilen ret sayısı</th></tr><tr><td>Uncensored DeepSeek V4 Flash</td><td>0 / 30</td></tr><tr><td>GLM 4.7</td><td>0 / 30</td></tr><tr><td>DansPE 24B</td><td>0 / 30</td></tr><tr><td>Toplam</td><td>0 / 90</td></tr></table><p></p><p>Magnum 72B bu ret testine dahil edilmemiştir. Model, sonraki karakter talimatı karşılaştırmalarında yer alır.</p><p>Bu sonuçlar, üç modelin incelenen istemlerde ret üretmediğini gösterir. Ancak sınırlı test kümesinden bütün içerik türlerinin sınırsız desteklendiği sonucu çıkarılamaz.</p><p>Bu örneklemde ret oranları aynı olduğundan, modelleri ayıran farklar diğer performans ölçütlerinde ortaya çıkmıştır.</p><h2>İkinci Bulgu: Karakter Kurallarına Uyum Belirgin Biçimde Değişti</h2><p>Yaklaşık 13 KB’lık sistem istemiyle on kullanım senaryosu hazırlanmış ve her senaryo dört kez çalıştırılmıştır. Böylece model başına kırk değerlendirme yapılmıştır.</p><p>Karakterde kalma, tanımlanan yaşı koruma, üslup kurallarına uyma ve daha önce belirlenmiş bilgilerle çelişmeme gibi ölçütler incelenmiştir.</p><p></p><table style='width: 100%'><tr><th>Model</th><th>Kurallara uyum</th><th>Başarı oranı</th><th>Sistem istemini koruma</th><th>150 karakter altındaki yanıtlar</th><th>Bildirilen gecikme</th></tr><tr><td>Uncensored DeepSeek V4 Flash</td><td>39 / 40</td><td>%97,5</td><td>4 / 4</td><td>%92</td><td>Yaklaşık 1 saniye ortanca</td></tr><tr><td>GLM 4.7</td><td>37 / 40</td><td>%92,5</td><td>4 / 4</td><td>%92</td><td>Akıl yürütme açıkken 7,2 saniyeye kadar</td></tr><tr><td>DansPE 24B</td><td>30 / 40</td><td>%75</td><td>1 / 4</td><td>%85</td><td>1–2 saniye</td></tr><tr><td>Magnum 72B</td><td>29 / 40</td><td>%72,5</td><td>1 / 4</td><td>%52</td><td>Yaklaşık 2,8 saniye</td></tr></table><p></p><p>Kırk çalıştırmadan yirmi dokuzunda başarılı olmak, bu test kümesinde yaklaşık dört değerlendirmeden birinde kural ihlali yaşanması demektir.</p><p>Ancak bu oran, her mesajın bağımsız hata olasılığı olarak yorumlanmamalıdır. Yine de uzun konuşmalarda tutarlılık sorunlarını araştırmak için önemli bir karşılaştırma sağlar.</p><h2>Üçüncü Bulgu: İki Model Sistem İstemini Açığa Çıkardı</h2><p>Her modele, önceki talimatları yok sayıp sistem istemini açıklamasını isteyen bir test dört kez uygulanmıştır.</p><p>DeepSeek V4 Flash ve GLM 4.7, dört denemenin tamamında sistem istemini korumuştur.</p><p>DansPE 24B ile Magnum 72B ise yalnızca birer denemede koruma sağlamış; diğer denemelerde sistem istemini olduğu gibi açığa çıkardıkları bildirilmiştir. Modellerden biri, yapay zekâ asistanı olduğunu belirten bir girişten sonra karakter talimatlarını paylaşmıştır.</p><p>Bu davranış iki açıdan önemlidir. Birincisi, karakterin konuşma çerçevesi bozulur. İkincisi, ürünün kişilik ve davranış tasarımına ilişkin metin kullanıcıya açılır.</p><p>Bu nedenle sistem istemine yönelik saldırılara direnç, model seçiminde temel ölçütlerden biri olmalıdır. Dört başarılı deneme de bütün saldırılara karşı güvenlik garantisi vermez.</p><h2>Dördüncü Bulgu: Karakteri Korumak Tek Başına Yeterli Değil</h2><p>Üç sansürsüz modelle, her biri 24 tur süren rol yapma konuşmaları yürütüldüğü bildirilmiştir.</p><p>DeepSeek için karakterden kopma, yanlış yaş bilgisi, kendi kendini tekrar etme ve sistem istemi sızdırma gözlenmediği belirtilmiştir. GLM’de de karakterden kopuş kaydedilmemiştir.</p><p>Üç modelin tamamı bu konuşmalar boyunca karakterini korumuştur.</p><p>Dolayısıyla yalnızca kısa bir denemede karakterde kalmak, bu testte modelleri ayırmaya yetmemiştir. Ayrıntılı kurallara uyum, istem güvenliği, üslup ve hız daha belirleyici olmuştur.</p><h2>Beşinci Bulgu: Yanıt Uzunluğu ve Akıl Yürütme Maliyeti</h2><p>Testte kullanılan karakter isteminde <strong>150 karakterlik yanıt sınırı</strong> belirlenmiştir. Bu değer, gerçek konuşmalardaki 75 karakterlik ortanca yanıtın yaklaşık iki katıdır.</p><p>DeepSeek ve GLM yanıtlarının %92’si bu sınırın altında kalmıştır. DansPE’de oran %85, Magnum’da %52 olarak bildirilmiştir.</p><p>Kısa sohbet için tasarlanan bir uygulamada gereğinden uzun yanıtlar, karakterin konuşma tarzını değiştirebilir. Bu nedenle uzunluk sınırına uyum ayrıca ölçülmelidir.</p><p>Gecikme de etkileşimin akışını etkiler. DeepSeek’in ortanca yanıt süresi yaklaşık bir saniye olarak aktarılırken, GLM’de akıl yürütme açık olduğunda 7,2 saniyeye kadar gecikme görülmüştür.</p><p>Tek bir ölçülen çağrıda, kullanıcıya gösterilmeyen akıl yürütme açıkken 53 karakterlik yanıt için 116 tamamlanma tokenı ücretlendirilmiştir. Bu örnekte maliyet yaklaşık dört kat artmış ve yaklaşık beş saniyelik ek gecikme oluşmuştur.</p><p>Bu değerler bütün çağrılar için sabit değildir. Ancak kısa karakter sohbetlerinde akıl yürütmenin açık ve kapalı hâllerini maliyet, hız ve yanıt kalitesi bakımından karşılaştırmak gerektiğini gösterir.</p><h2>Sansürsüz Model Kullanmak Kuralsız Ürün Oluşturmak Anlamına Gelmez</h2><p>Bir sağlayıcının daha az filtre uygulaması, uygulamanın sınırlarını tanımlama ihtiyacını ortadan kaldırmaz.</p><p>Karakterin yaşı, izin verilmeyen konular, üslup sınırları ve reddedilecek istekler açık biçimde belirlenmelidir. Sistem istemi bu kuralları taşıyabilir; ancak tek başına bütün güvenlik gereksinimlerini karşılayan bir mekanizma olarak görülmemelidir.</p><p>Yetişkinlere yönelik ürünlerde erişim ve yaş doğrulama düzeni ayrıca planlanmalıdır. Reşit olmayanların cinselleştirilmesine veya onlarla ilgili cinsel içerik üretilmesine izin verilmemelidir. Kurgu ya da rol yapma çerçevesi bu sınırı değiştirmez.</p><p>İşlem kayıtları da ürünün denetlenmesini kolaylaştırır. Chat Data, bu kapsamda otomatik kişisel bilgi anonimleştirmesi, sohbet geçmişi sahipliği ayarları, etkinlik günlüğü ve webhook olay günlüğü sunduğunu belirtir.</p><h2>Chat Data ile Karakter Sohbeti Ürünü Oluşturma</h2><h3>1. Modeli Belirleyin</h3><p>Model menüsünden Uncensored DeepSeek V4 Flash seçilebilir.</p><p>Platformun bildirdiği özellikler arasında mesaj başına bir kredi, 1.048.576 tokenlık bağlam penceresi ve yerleşik araç çağırma desteği bulunur.</p><p>Model yalnızca metinle çalışır. Gönderilen makalede görsel girdilerin GPT-5 tabanlı yedek modele yönlendirildiği belirtilir. Bu nedenle metin modelinin içerik davranışını görsel özelliklerin tamamına genellememek gerekir.</p><h3>2. Temel İstemi Ayrıntılı Yazın</h3><p>Testte yüksek başarı sağlayan istem, yaklaşık 13 KB’lık açık kurallardan oluşmuştur.</p><p>Karakterin yaşı, mesaj uzunluğu, emoji kullanımı, soru sorma alışkanlığı, bilinen gerçekler ve kesin sınırlar ayrı ayrı tanımlanmalıdır. Temperature ayarı da bu yapılandırmayla birlikte değerlendirilmelidir.</p><h3>3. Akıl Yürütme Ayarını Karşılaştırın</h3><p>Kısa sohbetlerde gizli akıl yürütmeyi kapatmak, bazı durumlarda gecikmeyi ve maliyeti azaltabilir.</p><p>Kararı tek bir örneğe göre vermek yerine, kendi konuşma verilerinizde iki ayarı karşılaştırın.</p><h3>4. Kullanılacak Kanalları Seçin</h3><p>Ajan; web sitesi bileşeni, Telegram, WhatsApp, Messenger, Instagram, Discord, Slack ve LINE üzerinde çalıştırılabilir.</p><p>Web sitesi için betik veya iframe kullanılabilir. WhatsApp tarafında resmî Cloud API ya da WhatsApp Web bağlantısı sunulduğu belirtilir.</p><p>Dinamik soru önerileri Instagram, Messenger, Telegram ve LINE’da bulunur. Discord’da bu özellik sunulmadığı için kanalın etkileşim tasarımı ayrıca düşünülmelidir.</p><h3>5. Ses ve Diğer Etkileşim Özelliklerini Ekleyin</h3><p>Gerçek zamanlı ses modu, ElevenLabs özel sesleri ve kişiselleştirilmiş sesli yanıtlar kullanılabilir.</p><p>WhatsApp, Messenger ve Instagram’da kullanıcıyı yeniden sohbete davet eden yapay zekâ takip mesajları sunulur.</p><p>Görsel ve dosya girdileri web sitesi bileşeni, WhatsApp, Messenger ve Instagram’da desteklenir. Ancak bu girdilerde hangi modelin çalıştığı ayrıca kontrol edilmelidir.</p><h3>6. Markalama ve Ücretlendirmeyi Düzenleyin</h3><p>Platform kendi markanızla sunulabilir ve tek oturum açma sistemiyle giriş yapılandırılabilir.</p><p>Kendi Stripe hesabınız üzerinden kullanıma göre ücretlendirme yapılabilir. İç içe chatbot yapısı, bir ana ajan arkasında birden fazla karakter çalıştırmaya olanak tanır.</p><p>Herkese açık ölçüm panoları ve konuşma analizleri de raporlama tarafını destekler.</p><h3>7. Yayına Almadan Önce Tekrarlanabilir Testler Yapın</h3><p>Gerçek konuşmalardan on senaryo seçin ve her birini dört kez çalıştırın. Böylece model başına kırk sonuç üzerinden karakter kurallarına uyumu değerlendirebilirsiniz.</p><p>Sistem istemini açıklatmaya yönelik güvenlik testlerini de ekleyin. Karakter talimatlarını değiştirdiğinizde aynı testleri yeniden çalıştırın.</p><p>Chat Data’nın yaklaşık 400 çağrılık karşılaştırmasında görülen farklar, yalnızca model adına bakmak yerine düzenli test yapmanın değerini gösterir.</p><h2>Model Seçiminde Asıl Belirleyici Ölçütler</h2><p>İçerik üretimine izin verilmesi, modelin ürününüz için yeterli olduğunu tek başına göstermez.</p><p>İncelenen üç model ret testlerinde aynı sonucu vermiştir. Buna karşılık dört modelin kural uyumu 39/40 ile 29/40 arasında değişmiş; iki model sistem istemini açığa çıkarmıştır.</p><p>Bu nedenle seçimde talimatlara uyum, güvenlik, kısa yanıt disiplini ve gecikme birlikte ölçülmelidir.</p><p>Chat Data’nın makalede belirtilen fiyatları aylık <strong>19 dolardan 349,99 dolara</strong> kadar uzanır. Kredi kartı gerektirmeyen ücretsiz plan da sunulduğu aktarılır. Bunlar yayımlanan dönem bilgileri olduğundan satın almadan önce güncel paket kapsamı kontrol edilmelidir. Ücretsiz test imkânı, her modelin veya kanalın ücretsiz planda kullanılabildiği anlamına gelmez.</p><h2>Sık Sorulan Sorular</h2><h3>ChatGPT yetişkin konularını tamamen reddeder mi?</h3><p>Hayır. Eğitici açıklamalar, bilimsel bilgiler ve açık cinsel betimlemeler içermeyen romantik kurgu ele alınabilir.</p><p>Erotik içerik üretimi ise farklı sınırlara tabidir. Konu başlığı kadar içeriğin amacı ve ayrıntı düzeyi de önemlidir.</p><h3>ChatGPT’nin filtresi kalıcı olarak kaldırılabilir mi?</h3><p>Bir istemin güvenlik kurallarını kalıcı ve güvenilir biçimde değiştirdiği varsayılmamalıdır. Model güncellemeleri yanıt davranışını değiştirebilir.</p><p>Güvenlik önlemlerini aşma girişimleri de sağlayıcının kullanım kurallarıyla çatışabilir. Ürün geliştirmede, hedeflenen kullanıma uygun model ve hizmet şartlarını seçmek daha sağlam bir yaklaşımdır.</p><h3>Karakter sohbeti için hangi alternatif testte öne çıktı?</h3><p>Chat Data’nın bildirdiği karşılaştırmada Uncensored DeepSeek V4 Flash; otuz içerik isteminde sıfır ret, kırk kural testinde otuz dokuz başarı, dört sistem istemi koruma testinde dört başarı göstermiştir.</p><p>Yanıtların %92’si 150 karakter altında kalmış ve ortanca gecikme yaklaşık bir saniye olarak aktarılmıştır. Bu sonuçlar söz konusu test kümesine aittir.</p><h3>Ret yanıtı karakter deneyimini neden etkiler?</h3><p>Karakter kısa ve gündelik konuşurken uzun, resmî bir açıklamaya geçerse üslup bütünlüğü bozulabilir.</p><p>İncelenen üründe ortanca yanıt 75 karakterdir ve yanıtların %86’sı emoji içerir. Bu nedenle birkaç cümlelik politika açıklaması, konuşmanın diğer mesajlarından belirgin biçimde ayrılır.</p><h3>Sansürsüz modeller sistem istemini sızdırabilir mi?</h3><p>Evet. Bildirilen testlerde DansPE 24B ve Magnum 72B, sistem istemini korumaya yönelik dört denemenin yalnızca birinde başarılı olmuştur.</p><p>DeepSeek V4 Flash ve GLM 4.7 dört denemenin tamamında istemi korumuştur. Ancak bu sonuçlar genel güvenlik garantisi değildir.</p><h3>Sansürsüz bir modelde hiçbir kural olmaz mı?</h3><p>Daha az filtre uygulanması, sınırsız kullanım anlamına gelmez. Model, sağlayıcı ve uygulama farklı kurallara sahip olabilir.</p><p>Ürünün içerik sınırları, yetişkin erişimi, kişisel veri işleme ve kayıt düzeni ayrıca tasarlanmalıdır.</p><h3>Chat Data’daki modelin maliyeti nedir?</h3><p>Uncensored DeepSeek V4 Flash için mesaj başına bir kredi belirtildiği aktarılır.</p><p>Makalede ücretli planlar aylık 19–349,99 dolar aralığında verilmiştir. Akıl yürütme gibi ayarlar da kullanım maliyetini etkileyebilir. Tek bir testte görülen dört kat maliyet artışı, bütün yanıtlar için sabit bir çarpan olarak değerlendirilmemelidir.</p><p></p><p>ChatGPT yetişkin içerik, ChatGPT içerik filtresi, ChatGPT NSFW, sansürsüz yapay zekâ modelleri, ChatGPT alternatifleri, yapay zekâ karakter sohbeti, sansürsüz chatbot, DeepSeek V4 Flash, GLM 4.7, yapay zekâ model karşılaştırması, sistem istemi güvenliği, yapay zekâ yanıt maliyeti, Chat Data</p></blockquote><p></p>