Son zamanlarda yapay zeka gelişmelerine kafa yoruyorsan eminim dikkatini çeken en büyük şeylerden biri Google’ın yeni nesil modeli Gemini 2.5 olmuştur. 2025 yılı itibarıyla teknoloji dünyasında rekabet öyle bir hız kazandı ki hem Google, hem OpenAI hem de açık kaynaklı yapay zeka toplulukları adeta yarışa girmiş durumda. Bu yazının bu ilk bölümünde özellikle Google cephesinde neler olup bittiğine odaklanacağım. İkinci bölümde OpenAI ve açık kaynak gelişmelerine geçeceğim. Kafanda birçok soru olabilir; gerçekten bu modeller ne kadar güçlü, hayatımıza neleri katacaklar, rakipleri ne durumda? Gel birlikte bakalım. Bu arada bu konu gibi birçok güncel içeriği ana sayfamızdan da takip edebilirsin.
Google’dan Gemini 2.5
Google’ın 2025’te açıkladığı en dikkat çekici gelişme hiç kuşkusuz Gemini 2.5 Pro modeli oldu. “Düşünerek yanıt verme” kabiliyetiyle tanıtılan bu model, sadece temel görevleri yerine getirmekle kalmıyor, aynı zamanda analiz yaparak kararlar alabiliyor. Evet yanlış duymadın, bu artık ezbere yanıt veren GPT modellerinden bir adım ötesi. Özellikle kodlama, matematik ve bilimsel analizler gibi karmaşık alanlarda ciddi bir başarı sergiliyor. Bu işlevsellik, yapay zekanın yalnızca kullanıcılarla sohbet eden bir sistemden çok daha fazlası olduğu anlamına geliyor.
Beni en çok etkileyen özelliklerinden biri bağlam penceresi. Gemini 2.5 Pro şu anda 1 milyon token’lık içerikleri anlayabiliyor. Bu, yaklaşık 750 bin kelime demek. Bir yapay zekanın bu kadar uzun bir metni aynı anda analiz edebilmesi gerçekten çarpıcı. Google bununla da yetinmeyip bu kapasiteyi yakında 2 milyon token’a çıkaracağını açıkladı. Bu, özellikle büyük veri analizi, akademik çalışmalarda metin incelemesi ya da yazılım günlüklerinin taranması gibi alanlarda devrim yaratabilecek bir imkan.
Kod Yazmada Ezber Bozuyor
Şimdi şöyle düşün, bir IDE üzerine entegre ettiğin Gemini 2.5 Pro ile hem kodları yazabiliyor, hem düzeltebiliyor hem de hataları analiz ettirebiliyorsun. Yani artık sadece bir kod önericisi değil, adeta bir yol arkadaşı gibi. Aider Polyglot adlı testte %68,6 gibi etkileyici bir başarı oranı elde ederek rakiplerini geride bırakmış durumda. Bunu daha da anlamlı kılan şey, bu testlerin günümüzün en karmaşık kod düzenleme senaryolarına dayanması.
Daha da önemlisi – SWE-bench Verified testinde – Gemini 2.5, OpenAI’ın o3-mini modelini geçmeyi başardı. Elbette Anthropic’in Claude 3.7 Sonnet modeli halen biraz önde görünüyor ama bu fark gitgide kapanıyor. Zaten Google bunu fark etmiş olacak ki sürekli modelini güncelliyor ve özellikle yazılım geliştirme alanında taşları yerinden oynatıyor.
“Agentic AI” ile Gerçek Zekâya Yakın
Gemini’nin bir de önceki versiyonu, yani Gemini 2.0’a baktığımızda Google burada bambaşka bir konspete yoğunlaşmıştı: Agentic AI. Ne demek bu? Kısaca açıklamak gerekirse, bu tür yapay zeka sistemleri kullanıcıdan komut gelmeden önce görevleri tanıyabiliyor, karar verebiliyor ve çalışmayı sürdürebiliyorlar. Yani pasif biçimde verilen komutları yerine getirmektense, aktif olarak süreci yönetiyorlar.
“Flash Thinking” modeliyle birlikte bu yetenek iyice gelişti. Çok adımlı problem çözme tekniklerine daha fazla ağırlık verilmesi, planlama ve analiz süreçlerinde insan benzeri bir refleks kazandırdı. Özellikle veri analizi ve otomasyon süreçlerinde bu gelişmeler, büyük şirketlerin iş yapma biçimlerini köklü biçimde değiştirebilir.
Nereye Gidiyoruz?
Açıkçası ben artık sadece “sohbet robotu”ndan öteye geçen bu yapay zeka sistemlerinin, bilgi işleme, karar alma ve insan-yapay zeka iş birliği alanlarında çok daha fazla rol oynayacağını düşünüyorum. Google şu anda rakiplerine göre özellikle büyük ölçekli verilerle çalışabilme ve yapay zeka asistanları inşa etme konusunda ciddi bir üstünlük kurmaya başladı bile.
Tabii bu yarışta yalnız değil. Bir sonraki bölümde OpenAI ve açık kaynak modellerin bu yarışta neler yaptığına birlikte göz atacağız.
OpenAI cephesinde neler oluyor?
İlk bölümde Google’ın Gemini 2.5 modelinden çokça söz ettim çünkü gerçekten önemli bir gelişme. Ama işin ilginç yanı, OpenAI da son sürat durmadan ilerliyor. Özellikle 2025 yılı itibarıyla GPT-4.1 ve multimodal (çok modlu) modelleri piyasaya sürmeleriyle hem dikkat çekti hem de beklentileri yükseltti.
OpenAI’ın tanıttığı GPT-4.1 model ailesi eskisinden çok daha kararlı, hızlı ve çeşitli görevlerde daha doğru yanıtlar verebiliyor. Bu yeni modeller sadece sohbet etmek ya da metin oluşturmakla kalmıyor; artık görsellerden veri okuyabilen ve görsel yorumlar yapabilen seviyeye geldiler. Mesela o3 ve o4-mini gibi modeller, metinsel girdilerin yanı sıra görsel verilerle de “düşünebiliyor”. Bu ne demek biliyor musun? Artık yapay zeka bir tablo, grafik ya da ekran görüntüsü üzerinden mantıklı sonuçlar üretebiliyor, analizler yapabiliyor ve yanıtlar verebiliyor. Bu çok kritik bir dönüşüm.
Multimodal düşünme dönemi
OpenAI’ın multimodal yaklaşımı, yapay zekayı tek bir beceride uzmanlaşmış sistemler olmaktan çıkarıp çok yönlü dijital asistanlara dönüştürüyor. Kendi denemelerimde o3-mini modelinin bir grafik üzerinden çıkarım yaparak birden fazla hipotezi analiz ettiğine şahit oldum. Evet, insanlar gibi düşünmüyor belki ama artık 2D dünyadan 3D düşünce yapısına geçiyor diyebilirim.
Dahası, bu modeller sadece bilgi üretmekle kalmıyor, bilgi kaynaklarını da çapraz doğrulama becerisine sahip. Örneğin yazılım hatası analiz ederken hem kod yapısını inceliyor hem de muhtemel hataların kaynaklarını yorumlayabiliyor. GPT-4.1 ile birlikte gelen iyileştirilmiş veri işleme hızları ve bağlam anlama kapasitesi sayesinde, artık daha verimli çözümler ortaya çıkıyor.
Sade ama akıllı: o3 ve o4-mini
OpenAI’ın o3 ve o4-mini modellerine özellikle ayrı parantez açmak istiyorum. Bu modellerin geleceğin temel taşlarından olacağı daha şimdiden belli. Çünkü düşük donanım gereksinimiyle çalışabilmelerine rağmen üst düzey sonuçlar alabiliyorlar. Kısacası, üstün performans + düşük sistem yükü = ulaşılabilir yapay zeka. Geliştiriciler için bu, özellikle mobil ya da gömülü sistemlerde yapay zekayı daha rahat entegre etme fırsatı sunuyor.
Hatta GPT-4.1 ailesindeki modellerin bir kısmı, kullanıcı tercih ve öğrenme alışkanlıklarını analiz ederek kişiselleştirilmiş çözümler üretmeye başladı bile. Bu, eğitimden sağlığa kadar pek çok sektörde verimliliği önemli ölçüde artıracak gibi görünüyor.
Açık kaynak alanındaki gelişmeler
Şimdi gelelim beni en çok heyecanlandıran kısma: açık kaynak dünyası! Çünkü burada işler tamamen farklı işliyor. Özgür yazılım felsefesiyle geliştirilen yapay zeka modelleri gün geçtikçe devler ligine biraz daha yaklaşıyor. Özellikle DeepSeek isimli platform burada önemli bir oyuncu haline geldi.
DeepSeek’in geliştirdiği modeller, Google veya OpenAI gibi devlerin ürünlerine rakip olacak kadar yetenekli. Özellikle kodlama, çoklu adım problem çözme ve büyük veri analizi konularında beklenenden fazlasını sunuyorlar. Bu modellerin en güçlü yanlarından biri ise maliyet. Düşük sunucu gücüyle çalışabilmeleri, hem bireysel kullanıcılar hem de küçük ekipler için büyük avantaj.
Topluluk gücü ve şeffaflık
Açık kaynak modellerin en büyük artılarından biri, şeffaflık ve topluluk katkısı. Düşünsene, bir model var ve sen onu sadece kullanmakla kalmıyor, değiştirebilir, geliştirebilir ve yeniden dağıtabilirsin. Kütüphaneleri açık, veri setleri erişilebilir. Bu da beraberinde çok daha güvenilir, bağımsız ve denetlenebilir sistemler anlamına geliyor. Ayrıca, şu sayfada da bu dönüşümle ilgili çok daha fazla bilgi bulabilirsin.
Kendi projelerimde açık kaynak modelleri kullanırken hem maliyetten hem de esneklikten büyük kazanç sağladım. Özelleştirilebilirlik sayesinde, örneğin bir hukuk danışmanı üretmek istediğimde modelin eğitildiği alanı değiştirebildim. Bu, lisanslı ticari modellerde pek mümkün değil.
Rekabetin boyutları değişiyor
Bire bir kıyas yapacak olursak: Google uzun içerikleri işleme yeteneğiyle, OpenAI ise çoklu modalitelerle liderliğe oynarken; açık kaynak modeller sadelik ve erişilebilirlikle denkleme yeni bir boyut getiriyor. Bu çeşitlilik bence çok değerli. Çünkü teknoloji ilerledikçe tek bir doğru çözüm olamaz, farklı ihtiyaca göre farklı çözümler gerekiyor.
Ana sayfamızda da sık sık karşılaştığım üzere kullanıcıların çoğu bir gpt modeli mi, gemini mi yoksa açık kaynak mı kullanmalı sorusunu soruyor. Bence bu tamamen ne yapmak istediğine bağlı. Eğer özel bir sektör uygulaması geliştiriyorsan Gemini’nin geniş bağlam yetenekleri işini kolaylaştırır. Eğer mobil uygulama için az kaynakla çok iş hedefliyorsan o4-mini seni mutlu eder. Ama kendi altyapını kurmak, verini dışarı kaptırmamak istiyorsan açık kaynak modeller ilk adres olmalı.
Yapay zeka nereye evriliyor?
Gelinen noktada şunu söylemek mümkün: Yapay zeka artık sadece bilgi üretmekle değil, bilgiyle zeki biçimde etkileşmekle ilgileniyor. Karar alma, planlama, analiz gibi insana özgü yeteneklerde hızlıca mesafe kat ediyor. Giderek daha az komutla daha fazlasını yapabilen sistemler görüyoruz. Ve enteresan olan; bu sadece büyük şirketlerle sınırlı kalmıyor. Açık kaynak dünyası bu oyunun parçası olmayı fazlasıyla başardı. Farklı temelde, farklı hızda ama aynı hedefe – yani gerçek zekâya – doğru koşan üç koldan bir ilerleyiş var karşımızda.
Bundan sonrası bence daha da heyecan verici. Agentic AI’lar, geniş bağlam pencereleri, çok modlu algılama sistemleri… Hepsi kendi başına devrim ama birlikte kullanıldıklarında daha büyük bir potansiyel taşıyor. Belki de bir sonraki sıçrama, bu sistemlerin entegre olmasıyla gelecek. Heyecanlıyım çünkü hep birlikte bu dönüşümün içindeyiz. Ve her yeni model, geleceği biraz daha bugüne getiriyor.
