Yapay zekâ dünyası çok hızlı bir şekilde evrilirken, kodlama yetenekleriyle öne çıkan modeller arasındaki kıyaslamalar da yoğunlaştı. Son zamanlarda sıkça karşıma çıkan iki model ise O3 ve Gemini 2.5 Pro oldu. Özellikle kodlama odaklı çalışanlar, geliştiriciler ya da sadece meraklı kullanıcılar için bu modellerin sunduğu özellikleri daha yakından incelemek istedim. Burada seninle kendi deneyimim ve karşılaştırmalar ışığında gözlemlerimi paylaşacağım. Daha detaylı içerikler için ana sayfamıza da göz atabilirsin.
Genel özelliklerden başlayalım
Öncelikle bu iki modelin en temel farklarından biri bilgi cutoff tarihleri. O3 için bu tarih 31 Mayıs 2024 iken, Gemini 2.5 Pro Ocak 2025’e kadar olan verilerle eğitilmiş. Yani veritabanı güncelliği bakımından Gemini bir adım önde. Sadece birkaç ay fark gibi görünse de, bu kısa zaman dilimi içinde çıkan yeni yazılım sürümleri, framework güncellemeleri ve güvenlik yamaları bile fark yaratabiliyor.
Bununla birlikte bağlam penceresi konusu çok fazla konuşuluyor. O3, tam 200.000 token’lık bir bağlam penceresiyle çalışıyor. Bu düşük gibi görünmese de, Gemini 2.5 Pro bu konuda farkını ortaya koyuyor: Tam 1 milyon token’lık bir pencere ve yakında 2 milyona çıkması bekleniyor. Başta pek önemsememiştim ama büyük dosya gruplarıyla çalışırken bu özellik ciddi avantaj sağlıyor. Örneğin büyük bir projeyi okullar arası yarışma için analiz etmem gerekmişti; Gemini ile tüm kodu tek seferde işleyebildim. O3’te yapay zekâyı birkaç parçaya bölmek zorunda kalmıştım.
Çıktı token sınırı ve uygulama
Burada iş biraz karışıyor çünkü O3’ün token üretme kapasitesi 100.000 iken, Gemini’de bu limit 64.000. Yani teoride O3 daha uzun ve detaylı açıklamalar yapabilir gibi duruyor. Ancak deneyimime göre bu pratikte her zaman böyle işlemiyor. Senaryo şu: Uzun bir JavaScript fonksiyonunu açıklattım. O3, kısa ama öz şekilde açıklarken, Gemini örneklerle birlikte case case ilerleyip daha anlaşılır hale getirdi. Bir nevi akademik ders anlatımı gibi.
Platform desteği konusunda da farklılıklar dikkat çekici. O3 doğrudan OpenAI API üzerinden çalışıyor. Bu, sistemler arası entegrasyon açısından sade bir yapı sunuyor. Öte yandan Gemini, Google ekosistemine entegre: Google AI Studio ve Vertex AI gibi gelişmiş araçlarla kullanılabiliyor. Google Cloud kullanan biriysen bu doğal bir avantaj olabilir.
Modal destek konusu önemli
Bir başka konu da bu modellerin türler arası (modalite) destekleri. O3 metin odaklı çalışıyorken, Gemini burada bayağı geniş bir alan sunuyor: metin, ses, video ve görsel girdi desteği. Mesela bir gün bir kodun nasıl çalıştığını açıklayan kısa bir video hazırlamam gerekiyordu. Kodla beraber görsel ifade kullanmak işimi kolaylaştırdı. Gemini’ye hem kodu hem de açıklayıcı görsel girdileri verince, videoya uygun bir anlatım yaratabildi. O3 bu tür işler için kısıtlı kaldı; sadece metinle sınırlı olduğunda bazı hikâyesel bütünlükler koptu.
Kodlama performansı nasıl?
Sadece teknik detaylarla sınırlı kalmak istemem, çünkü işin bir de pratik yönü var. Gemin, zorlu kodlama görevleri, algoritmik problem çözümü ve hata ayıklama gibi konularda GPT-4.5’ten daha başarılı sonuçlar sunabiliyor. Özellikle DeepSeek R1 ve Claude 3.7 Sonnet gibi rakipleriyle kıyaslandığında, çok adımlı düşünme gerektiren sorularda oldukça iyi performans gösteriyor.
O3 tarafında ise kod üretimi süresi kısa ve çıktılar genel olarak temiz. Yani sen daha minimal, sade çözümleri tercih ediyorsan O3 işini görebilir. Mesela bir web sayfası için ufak bir JavaScript animasyonu ihtiyacım olmuştu. O3 hem hızlı yazdı hem de kolay entegre edilebilir bir yapı sundu. Ama aynı projeyi Gemini’ye verdiğimde, detaylı yorum satırları, scss yerine css modülü kullanma önerileri ve hatta mobil uyumluluk için ek çözümler sundu. Evet, biraz daha uzun sürdü ama sonuç daha oturaklıydı diyebilirim.
İşin görselle ilgili kısmı da çok konuşuluyor. HTML/CSS/JS kombinasyonlarıyla çizim bazlı bir mini oyun kurmuştum. Ejderha çizecektim tarayıcıda! O3 çözümünü kısa ve fonksiyonel tuttu ama çok basit kaldı. Gemini 2.5 Pro ise daha düzenli ve detaylı bir yapı hazırladı; ejderha gerçekten “ejderha” gibi görünüyordu. Bu küçük örnek bile detaylara ne kadar önem verdiklerini gösteriyor.
Yani bu noktada hedeflerin ve ihtiyacın neyse, karar ona göre şekilleniyor. Teknik olarak her iki model de oldukça güçlü ama kullanım senaryosuna göre biri diğerine göre avantaj sağlayabiliyor.
Gerçek deneyimlerden notlar
Geçenlerde elimde oldukça büyük bir veri analiz projesi vardı. Hem kodları hem açıklamaları hem de grafik oluşturma gereksinimi olan karmaşık bir yapıydı. Aslında O3 ile başlamak istemiştim çünkü daha önce kısa betikler ve küçük web bileşenlerinde oldukça başarılı bulmuştum. Ancak bu kez iş biraz büyüktü. 150’den fazla dosya, 4 farklı programlama dili, bazı yerlerde JSON ve YAML yapılandırmaları, hatta birkaç konfigürasyon dosyası da vardı. O3 elinden geleni yaptı gerçekten ama bir noktada bütünlüğü sağlayamadı. Kodların bağlamı arasındaki bağlantılar kopmaya başladı.
Tam bu noktada Gemini 2.5 Pro’yu denemeye karar verdim. Platforma tüm proje dosyalarını sıkıştırarak verdim ve biraz sabır gösterdim. Sonuç? Açıkçası etkileyiciydi. Kodu sadece ‘anlamadı’, yapılandırdı, belgeleri eşleştirdi ve UI tarafındaki fark edemediğim görsel hataları bile yakaladı. Önermeleri de günceldi; örneğin bazı dosyalarda eski React sürümünü kullanıyordum ve bunu fark edip “v18 ile gelen yeni hook’ları kullanabilirsin” diye öneride bulundu. İşte o an aramızda bir bağ kuruldu diyebilirim.
Geliştirici gözünden detaylar
İşin teknik kısmına girmek gerekirse, özellikle API çağrıları, veri işleme script’leri ve hatta serverless mimarilerle çalışırken farklar daha da belirginleşiyor. Mesela O3 ile AWS Lambda fonksiyonu yazdığımda genelde sade, tek görevli bir yapı sunuyor. Bu bazen yeterli oluyor ama bazen eksik kalıyor. Gemini ise kaynak kodunu daha kapsamlı ele alıyor, hata yönetimini, edge-case’leri ve bazı durumlarda monitoring için bile fikir verebiliyor. Hani sadece kodu yazmak değil, onu nasıl devasa bir sistemin parçası yapacağını da planlıyor gibi.
Bir diğer dikkatimi çeken fark, çalışma stilleri. O3 sanki seni biraz daha yönetici olarak görüyor: “Bana ne yapacağımı söyle, ben hızlıca halledeyim” havasında. Gemini’deyse çoğu zaman geri bildirim alıyorsun: “Bunu böyle yaptım çünkü… Ayrıca şu kütüphane de işe yarayabilir.” Bu bağlamda daha çok bir ‘senior developer’ gibi davranıyor diyebilirim.
Dil desteği konusunda da kısaca bahsedeyim; Python, JavaScript, Java gibi yaygın dillerde her iki model de iyi sonuçlar veriyor. Ancak daha az bilinen diller (örneğin Elixir ya da Rust) üzerinde çalışırken, Gemini’nin daha kapsamlı bilgi tabanı ortaya çıkıyor gibi. Ki bu aslında nitelikli AI modelleri arasında sıkça karşılaşılan bir durum: daha yeni modeller, daha geniş yelpazeye sahip olabiliyor.
Güncellik gerçekten fark yaratıyor mu?
Evet. Daha doğrusu her zaman değil, ama bazı durumlarda kritik hale geliyor. Örneğin yakın zamanda çıkan bir JavaScript framework’üyle çalışıyorsan ya da OpenAI’nin yeni bir API çağrısını entegre edeceksen, elbette Ocak 2025 veritabanına sahip bir modelle çalışmak rahatlık sağlar. Bunun gibi durumlarda Gemini farkını ortaya koyabiliyor. Ama klasik backend işleyişleri ya da veri temizleme gibi ‘evrensel’ görevlerde O3 hala güçlü bir rakip.
Yani burada senin amacın çok belirleyici. Her zaman şu soruyu soruyorum kendime: Projem bu yılın en güncel teknolojilerine ne kadar bağlı? Eğer cevabım “çok” ise, Gemini’ye yöneliyorum. Daha basit işler, küçük bileşenler ya da stabil altyapılar söz konusuysa, O3’ün sadeliği gerçekten tercih sebebi olabiliyor.
Modalite konusu göründüğünden önemli
Daha önce de çok kısa bahsetmiştim ama burada detay vermek istiyorum. Çünkü görselliği, sesi ya da video girdilerini kullandığım projelerde gerçekten sınırlar genişliyor. Bir sonraki seviyeye geçmek istiyorsan, modalite farkı gerçek bir kırılma noktasına dönüşüyor. Basit bir örnek vereyim: Bir eğitim platformu için hem kodu hem de onun nasıl çalıştığını anlatan demo videolar hazırlıyordum. Elimde kod örneği, birkaç grafik ve ekran görüntüsü vardı. O3 hepsini metne çevirmek konusunda sınırlıyken, Gemini tüm bu öğeleri birlikte işleyip bana senkronize bir anlatım önerdi. Hatta ekran görüntüsüne göre oradaki hatayı tespit etti: “Sol üstteki ikon sanki dışarı taştı, CSS’te overflow problemini kontrol et.” Gerçekten ‘wow’ dedirten bir andı.
Bu gibi projelerde O3’ün sana yardım edememesi elbette zayıflık değil – çünkü üretildiği amacı bu değil. Ama işin daha görsel ve yaratıcı tarafına geçtiğinde, Gemini’nin çapraz modalite desteği elini ciddi şekilde rahatlatıyor.
Son birkaç not daha
Yazılım geliştirirken senin alışkanlıkların modellerle arandaki uyumu da etkiliyor. Mesela ben bazen çok uzun girdiler yazmayı seviyorum: kod, açıklama, sistem bağlamı vs. Bu durumda O3’ün 200K token kapasitesi bana yetse de, Gemini’nin 1M token penceresi gerçekten bir nefes oluyor. Bir de mobil uygulama geliştirme sırasında bazen görsel mockuplar kullanıyorum. Orada da Gemini ile süreç çok daha bütünleşik ilerliyor.
Bu noktada ana sayfaya uğrayarak diğer yapay zekâ araçları üzerine notlarımı da görebilirsin. Belki fikir verir.
Neticede iki model de çok güçlü, ama yaptığın işin doğası, kullandığın teknolojiler ve ihtiyacın belirleyici oluyor. Ben ikisini de aktif kullanıyorum ve bence bu daha mantıklı da olabilir. Biri daha hızlı çözüm sunarken diğeri derinlik kazandırıyor. Tıpkı ekip arkadaşları gibi; kimisi proje yönetiminde iyi, kimisi detaylarda.
Kodlama sürecini kişiselleştirmek istiyorsan, her iki modeli de deneyimleyip hangisinin sana daha uygun olduğunu test ederek görmek en sağlıklısı. Sonuçta bu bir “birini seç, diğerini unut” durumu değil. Bu ikili sana birlikte çok daha fazla şey katabilir, deneyip görmekten çekinme.
