Google, Gemini 2.5in OpenAI, DeepSeek ve Diğer Yapay Zeka Teknoloji Devlerinin En İyi Modellerinden Daha İyi Performans Gösterdiğini İddia Ediyor

Google, şirketin "şimdiye kadarki en akıllı yapay zeka modeli" olarak adlandırdığı Gemini 2.5'i tanıttı. Modelin ilk versiyonu Gemini 2.5 Pro oldu ve birçok testte etkileyici benchmark puanları elde etti.

Google, Gemini 2.5'in OpenAI, DeepSeek ve diğer yapay zeka teknoloji devlerinin en iyi modellerinden daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor

Gemini 2.5 Pro şu anda Google AI Studio üzerinden ve Gemini Advanced kullanıcısıysanız Gemini uygulamasından edinilebilir . Gemini 2.5 Pro'nun yakın gelecekte Vertex AI üzerinden de satışa sunulması bekleniyor.

Google, Gemini 2.5 Pro veya diğer Gemini 2.5 modelleri için fiyatlandırmayı şu anda paylaşmadı.

Gemini 2.5 kullanan tüm modeller "düşünme modelleridir", yani bir yanıt üretmeden önce düşünce sürecini işleyebilirler. Bu "akıl yürütme" modelleri, daha karmaşık ve çoğu zaman daha doğru yanıtlar ürettikleri için yapay zeka alanındaki bir sonraki büyük adımdır.

Google , "Şimdi Gemini 2.5 ile önemli ölçüde iyileştirilmiş temel modeli iyileştirilmiş eğitim sonrası özelliklerle birleştirerek yeni bir performans düzeyine ulaştık " dedi.

"Gelecekte, bu düşünme yeteneklerini doğrudan tüm modellerimize entegre edeceğiz, böylece daha karmaşık sorunları ele alabilecek ve aracıları daha iyi bağlam farkındalığıyla destekleyebilecekler . "

Gemini 2.5, OpenAI modelleriyle karşılaştırıldığında nasıl görünüyor?

Google'ın Gemini 2.5 Pro modelleri, OpenAI ve DeepSeek'in önceki üst düzey modellerinden daha iyi performans gösteriyor.

Google'ın Gemini 2.5 için paylaştığı kıyaslama puanları oldukça etkileyici. Gemini 2.5 Pro Experimental, Humanity's Last Exam'da %18.5 puan aldı.

Bu puan, en azından şimdilik, Gemini 2.5 Pro Experimental'ın bu ölçüte göre en iyi model olduğu anlamına geliyor. Puanı OpenAI 03-mini'yi (%14) ve DeepSeek R1'i (%8,6) geride bırakıyor.

Bu özel test zor olarak kabul ediliyor, ancak bir yapay zeka modelinin performansını ölçmenin tek yolu bu değil.

Google ayrıca Gemini 2.5 Pro'nun programlama yeteneklerini ve modelin matematik ve fen alanlarındaki kıyaslamalarını da vurguladı. Gemini 2.5 Pro, GPQA ve AIME 2025'te yapılan ölçümlere göre şu anda matematik ve fen bilimleri alanında lider konumda.

Gemini 2.5'te programlama yapmak mümkün mü?

Gemini 2.5'in ana odağı programlamadır. Google, "2.0'a göre büyük bir sıçrama" yaşandığını iddia ediyor ve daha fazla iyileştirmenin yolda olduğunu ima ediyor.

Google'ın yeni modeli web uygulamaları ve aracı kod uygulamaları oluşturabiliyor. Google'ın hazırladığı bir demoda, Gemini 2.5 Pro'nun tek satırlık komuttan oyun oluşturmak için nasıl kullanıldığı gösteriliyor.

Google'ın Gemini 2.5 Pro'sunun Kurumsal Yapay Zeka İçin Önemli Olmasının 4 Nedeni

Gemini 2.5 Pro'yu değerlendirirken kurumsal ekiplerin aklında bulundurması gereken dört önemli nokta şunlardır:

1. Yapılandırılmış, şeffaf muhakeme – düşüncenin netliği için yeni bir standart

Gemini 2.5 Pro'yu farklı kılan sadece zekası değil; bu zekanın işini nasıl net bir şekilde ortaya koyduğudur. Google'ın adım adım eğitim yöntemi, DeepSeek gibi modellerde gördüğümüz gibi saçma sapan konuşmalara veya tahminlere benzemeyen yapılandırılmış bir düşünce dizisi (CoT) oluşturur . Bu CoT'lar OpenAI'nin modelleri gibi yüzeysel özetlere indirgenmemiştir. Yeni Gemini modeli fikirleri numaralandırılmış adımlarla, alt maddeler halinde ve son derece açık ve şeffaf bir iç mantıkla sunuyor.

Pratik açıdan bakıldığında bu, güvenilirlik ve seyrüsefer kolaylığı açısından bir dönüm noktasıdır. Politika çıkarımlarını gözden geçirme, mantığı kodlama veya karmaşık araştırmaları özetleme gibi kritik görevler için çıktıları değerlendiren iş kullanıcıları artık modelin cevaba nasıl ulaştığını görebiliyor. Bu, cevapları daha güvenle doğrulayabilecekleri, düzeltebilecekleri veya yönlendirebilecekleri anlamına gelir. Bu, birçok büyük dil modeli (LLM) çıktısında hâlâ devam eden "kara kutu" hissine karşı büyük bir adımdır .

Bu modelin nasıl performans gösterdiğine dair daha ayrıntılı bir kılavuz için Gemini 2.5 Pro'nun canlı olarak test edildiği video dökümünü izleyin. Tartışılan bir örnek: Büyük dil modellerinin sınırlamaları sorulduğunda, Gemini 2.5 Pro dikkate değer bir farkındalık gösterdi. Yaygın zayıflıkları ana hatlarıyla belirtir ve bunları "fiziksel sezgi", "yeni kavram sentezi", "uzun vadeli planlama" ve "etik nüans" gibi alanlara ayırarak kullanıcıların modelin ne bildiğini ve soruna nasıl yaklaşılacağını anlamalarına yardımcı olan bir çerçeve sunar.

Kurumsal mühendislik ekipleri bu yeteneği şu amaçlarla kullanabilir:

• Görev açısından kritik uygulamalarda karmaşık mantık zincirlerini hata ayıklayın
• Belirli alanlardaki model sınırlamalarının daha iyi anlaşılması
• Paydaşlara daha şeffaf, yapay zeka destekli kararlar sağlamak
• Modelin yaklaşımını inceleyerek kendi eleştirel düşüncelerini geliştirin

Dikkat çeken bir sınırlama ise bu yapılandırılmış akıl yürütmenin Gemini uygulamasında ve Google AI Studio'da mevcut olmasına rağmen şu anda API aracılığıyla erişilebilir olmamasıdır. Bu durum, bu yeteneği kurumsal uygulamalara entegre etmek isteyen geliştiriciler için bir eksikliktir.

2. Sadece teoride değil, son teknoloji için gerçek bir yarışmacı

Model şu anda Chatbot Arena liderlik tablosunda önemli bir farkla zirvede yer alıyor; bir sonraki en iyi modelden 35 Elo puanı daha önde, özellikle de Gemini 2.5 Pro'nun piyasaya sürülmesinden bir gün sonra yayınlanan OpenAI 40 güncellemesi. Ve kıyaslama hakimiyeti çoğu zaman geçici olsa da (her hafta yeni modeller piyasaya sürüldüğünden), Gemini 2.5 Pro gerçekten farklı hissettiriyor.

Derin muhakemeyi ödüllendiren görevlerde mükemmeldir: kodlama, ayrıntılı problem çözme, belgeler arasında özet çıkarma ve hatta soyut planlama. Dahili testlerde, soyut ve ayrıntılı alanlarda LLM zayıflıklarını tespit etmek için popüler bir ölçüt olan "İnsanlığın Son Sınavı" gibi daha önce zor olan ölçütlerde özellikle iyi performans gösterdi.

İş çevreleri hangi modelin hangi akademik sıralamayı kazandığını önemsemeyebilir. Ama bu modelin düşünebildiğini ve size nasıl düşündüğünü göstereceğini umursayacaklardır. Titreşim testi çok önemlidir.

Saygın AI mühendisi Nathan Lambert'in belirttiği gibi, "Google yine en iyi modellere sahip, çünkü bu AI patlamasını başlatmaları gerekirdi. Büyük hata düzeltildi." İş kullanıcıları bunu Google'ın yalnızca rakiplerini yakalaması olarak değil, aynı zamanda iş uygulamaları için önemli olan yeteneklerde onları geride bırakma potansiyeli olarak görmeli.

3. Son olarak, Google'ın şifreleme oyunu güçlüdür

Google geleneksel olarak geliştirici odaklı kodlama desteği açısından OpenAI ve Anthropic'in gerisinde kalmıştır. Gemini 2.5 Pro bunu değiştiriyor.

Uygulamalı testlerde, Replit'e aktarıldığında ilk denemede çalışan bir Tetris oyunu oluşturmak da dahil olmak üzere kodlama zorluklarının üstesinden güçlü bir şekilde gelebildiğini gösterdi; hata ayıklama gerekmiyordu. Daha da dikkat çekici olanı, kod yapısını açıkça açıklıyor, değişkenleri ve adımları dikkatlice etiketliyor ve tek bir satır kod yazmadan önce yaklaşımını sunuyor.

Bu model, kod üretimi alanında lider kabul edilen ve Anthropic'in bu alandaki başarısının en önemli nedenlerinden biri olan Anthropic'in Claude 3.7 Sonnet modeliyle rekabet ediyor. Ancak Gemini 2.5 önemli bir avantaj sunuyor: 1 milyona kadar devasa bir token bağlam penceresi. Claude 3.7 Sonnet şu anda yalnızca 500.000 token sunuyor.

Bu geniş bağlam penceresi, tüm kod tabanında akıl yürütme, çevrimiçi belgeleri okuma ve birden fazla birbirine bağlı dosya üzerinde çalışma için yeni olanaklar sunar. Yazılım mühendisi Simon Willison'ın deneyimi bu avantajı kanıtlıyor.

Kod tabanımızda yeni bir özelliği uygulamak için Gemini 2.5 Pro'yu kullandığımızda, model 18 farklı dosyada gerekli değişiklikleri belirledi ve tüm projeyi yaklaşık 45 dakikada tamamladı; bu da değiştirilen dosya başına ortalama 3 dakikadan az bir süre anlamına geliyor. Bu, aracı çerçeveleri veya yapay zeka destekli geliştirme ortamları ile denemeler yapan işletmeler için ciddi bir araçtır.

4. Ajan benzeri davranışa sahip çoklu yöntem entegrasyonu

OpenAI'nin son 40 modeli gibi bazı modeller daha göz alıcı görüntü üretimiyle daha gösterişli olsa da, Gemini 2.5 Pro, yerleşik çok modlu akıl yürütmenin nasıl göründüğünü sessizce yeniden tanımlıyor gibi görünüyor.

Bir örnekte, Ben Dickson'ın VentureBeat için gerçekleştirdiği uygulamalı bir deney, modelin arama algoritmalarıyla ilgili teknik bir makaleden temel bilgileri çıkarma ve buna karşılık gelen bir SVG akış diyagramı oluşturma becerisini gösterdi; ardından görsel hatalar içeren işlenmiş bir sürüm gösterildiğinde bu akış diyagramını iyileştirdi. Bu düzeydeki çok modlu akıl yürütme, daha önce yalnızca metin içeren modellerle mümkün olmayan yeni iş akışlarının oluşturulmasını mümkün kılıyor.

Başka bir örnekte, geliştirici Sam Witteveen Las Vegas haritasının basit bir ekran görüntüsünü yükledi ve 9 Nisan'da yakınlarda hangi Google etkinliklerinin gerçekleştiğini sordu. Model konumu belirledi, kullanıcının amacını çıkardı, çevrimiçi arama yaptı ve tarih, konum ve alıntı dahil olmak üzere Google Cloud Next hakkında doğru ayrıntıları döndürdü. Tüm bunlar özel bir aracı çerçevesi olmadan, yalnızca çekirdek model ve yerleşik arama ile yapılır.

Aslında bu çok modlu girdi akıl yürütme modeli sadece ona bakmanın ötesine geçiyor. 6 ay sonra bir iş akışının nasıl görünebileceğini önerir: Belgeleri, diyagramları ve panoları yükleyin ve modelin içeriğe göre anlamlı eylemler sentezlemesine, planlama yapmasına veya gerçekleştirmesine izin verin.