Gemini (Google) (TR)

Google Gemini — Google DeepMind araştırma birimi tarafından geliştirilen çok kipli (multimodal) büyük dil modelleri (LLM) ailesidir. İlk olarak Aralık 2023'te tanıtılan Gemini modelleri, metin, görüntü, ses, video ve program kodu dahil olmak üzere çeşitli modalitelerdeki verilerin işlenmesini ve üretilmesini yerel düzeyde destekleyen nöral ağ transformer mimarisi üzerine inşa edilmiştir.

Şubat 2026 itibarıyla güncel nesil, Gemini 3.x serisidir. Mimarideki gelişim, ölçeklenebilir çıkarım zamanı hesaplama mekanizmalarının (inference-time scaling) entegrasyonuna ve modellerin özerk ajansal sistemlerde (Agentic AI) kullanıma uygun hale getirilmesine yönelik optimizasyona odaklanmaktadır. Gemini uygulaması aylık 750 milyondan fazla aktif kullanıcıya sahiptir.

Adlandırma ve Felsefe

"Gemini" adı (Latincede — İkizler anlamına gelir), bu projeyi oluşturmak üzere Google'ın iki önde gelen araştırma grubunun — Google Brain ve DeepMind'ın — bir araya getirilmesini simgelemektedir. Google DeepMind'ın ortak teknik direktörü Jeff Dean, bunu resmi blogda (Mayıs 2024) şu sözlerle doğrulamıştır: «The twins here are the folks in the legacy Brain team and the legacy DeepMind team». Proje başlangıçta «Titan» kod adını taşıyordu; «Gemini» adı, Dean tarafından Nisan 2023'te — Google Brain ile DeepMind'ın resmi birleşmesinin gerçekleştiği aynı ayda — önerildi. Ad aynı zamanda NASA'nın «Gemini» uzay programına (1965–1968) da atıfta bulunmakta olup bu programın Apollo programının hazırlanmasındaki rolü geliştirici ekip tarafından ilham verici bulunmuştur.

Gemini'nin temel özelliği ve felsefi temeli yerel çok kipilik (native multimodality) kavramıdır. Çok kipli yeteneklerin mevcut bir metin tabanının üzerine sonradan eklendiği pek çok önceki modelin aksine, Gemini sıfırdan farklı bilgi türlerini aynı anda anlayacak, işleyecek ve birleştirecek biçimde tasarlanmıştır. Gemini 1.0 teknik raporu (arXiv:2312.11805), modelin «trained jointly across image, audio, video, and text data» olduğunu doğrulamaktadır. Bu sayede model, veriler arasında yalnızca modalite dönüşümü yapmakla kalmaz, onları daha derin ve bütüncül bir biçimde kavrar.

Mimari ve Temel Teknolojiler

Gemini modellerinin başarısı ve yetenekleri, bir dizi temel mimari karara dayanmaktadır. Google, Gemini'nin tüm dahili bileşenlerinin düşük düzeyli tasarımını tam olarak kamuoyuyla paylaşmamaktadır; ancak açık kaynaklar mimari sınıfını belirlemeye olanak tanımaktadır: 1.5 ve üzeri ailedeki tüm modeller, yerel çok kipli desteğe sahip sparse mixture-of-experts transformer tabanlı modellerdir (Gemini 2.5 Flash model kartıyla doğrulanmıştır).

Yerel Çok Kipli Mimari

Gemini mimarisi erken füzyon (early fusion) kavramına dayanmaktadır. Görüntülerin piksel yamaları, videonun zaman kareleri, ses spektrogramları ve metin token'ları tek bir gizli uzaya (latent space) yansıtılmaktadır. Gemini 2.5 teknik raporu bu yaklaşımı «Unified Multimodal Token Interleaving» olarak tanımlamaktadır. Farklı modalitelere ait tüm token'lar ortak bir dizide işlendiğinden, standart öz-dikkat (self-attention) mekanizmaları her katmanda farklı modalitelerden gelen verilerin çapraz entegrasyonunu doğal olarak sağlamaktadır. Ses sinyalleri, ses dalgası biçiminden (waveform) doğrudan özel kodlayıcılar aracılığıyla işlenmekte; bu sayede Speech-to-Text transkripsiyon sistemlerinin kullanımında kaybolan akustik özellikler (tonlama, tını, arka plan gürültüsü) korunmaktadır.

Transformer sınıfı için temel işlem dikkat mekanizmasıdır:

$\mathrm{A}\mathrm{t}\mathrm{t}\mathrm{e}\mathrm{n}\mathrm{t}\mathrm{i}\mathrm{o}\mathrm{n}(Q,K,V)=\mathrm{s}\mathrm{o}\mathrm{f}\mathrm{t}\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}\left(\frac{Q{K}^{\mathrm{\top }}}{\sqrt{d_k}}\right)V$

burada $Q$ — sorgu matrisi, $K$ — anahtar matrisi, $V$ — değer matrisi, $d_k$ ise anahtar boyutudur.

Seyrek Uzman Karışımı (Sparse MoE)

Sürüm 1.5'ten itibaren Gemini modelleri Sparse Mixture-of-Experts (MoE) mimarisini kullanmaktadır. Gemini 1.0 yoğun (dense) bir transformer kullanıyordu; MoE'ye geçiş, 1.5 teknik raporunda doğrudan şu şekilde aktarılmaktadır: «This is our first release from Gemini 1.5, a new family… which incorporates a novel mixture-of-experts architecture».

MoE mimarisinde standart tam bağlantılı katmanlar (Feed-Forward Networks), «uzmanlar» adı verilen özelleşmiş alt ağlardan oluşan bir kümeyle değiştirilir. $x\in {ℝ}^d$ giriş token'ı için $y$ çıktısı, etkin uzmanların ($k\ll E$, burada $E$ — toplam uzman sayısı) $k$ çıktılarının ağırlıklı toplamı olarak oluşturulur:

$y=\sum _{i\in {𝒯}_k(x)}{g}_i(x)E_i(x)$

burada $E_i(x)$ — $i$. uzmanın doğrusal olmayan işlevi, ${𝒯}_k(x)$ — seçilen alt ağların $k$ indekslerinin kümesi; yönlendirme ağırlığı $g_i(x)$ ise $k$ en büyük değer üzerinde Softmax fonksiyonu uygulanarak öğrenilmiş bir yönlendirme işleviyle (learned routing function) hesaplanmaktadır.

Bu yaklaşım, her token için yalnızca bir parametre alt kümesi etkinleştirildiğinden hesaplama maliyetini (FLOPs) düşük tutarken modelin toplam parametrik kapasitesini önemli ölçüde artırmaktadır. Google, Gemini modellerinin gerçek parametre sayısını açıklamamıştır.

Uzun Bağlam ve «Bağlam İçi Öğrenme»

Gemini 1.5, üretim ortamında (production) bağlam penceresini 1 milyon token'a genişleterek (deneysel testlerde 10 milyona kadar) çığır açtı. Bu rakam, önceki modellerin (örneğin 128 bin token'lık GPT-4 Turbo) çok üzerindedir. Google, 1 milyon token bağlam uzunluğunda Needle In A Haystack testinde %99 sonuç elde ettiğini açıkladı. Sonraki nesillerde uzun bağlam, serinin temel özelliklerinden biri olarak yerini korudu. Bu ölçekli bağlam sayesinde model şunları yapabilmektedir:

• Tek bir istek içinde tüm kitapları, saatler süren videoları (3 saate kadar) veya büyük kod tabanlarını analiz etmek.
• Prompt'ta sağlanan büyük hacimli veriler üzerinde «bağlam içi öğrenme» (in-context learning) gerçekleştirerek ince ayar (fine-tuning) gerektirmeksizin son derece özelleştirilmiş yanıtlar üretmek.

«Düşünen Modeller» ve Çıkarım Zamanı Hesaplama Ölçeklenmesi

Gemini 2.5'ten itibaren Google, thinking'i modellerin ayrı bir çalışma modu olarak tanımlamaktadır. Resmi belgeler bunu, çok adımlı planlama ve akıl yürütmeyi geliştiren dahili bir hesaplama süreci olarak tanımlamaktadır. 2.5 sürümündeki modeller («thinking models» olarak tanımlanmış), nihai yanıtı vermeden önce ara akıl yürütme adımlarını dahili olarak oluşturup değerlendirebilmektedir. Bu durum, karmaşık mantıksal ve matematiksel görevlerde doğruluğu önemli ölçüde artırmaktadır.

İki mekanizmayı birbirinden ayırt etmek önemlidir:

• Yerleşik Düşünme (Thinking): 2.5 ve 3 serisi modeller için temel mod; gizli bir akıl yürütme zinciri (Chain-of-Thought) üretir. API, tam «ham düşünce» akışı yerine dahili akıl yürütmeye ilişkin kısa özetler olan thought summaries döndürebilmektedir. Model 3.1 Pro'dan itibaren düşünme bütçesi thinking_level parametresiyle Low'dan Max'a kadar ayarlanabilmektedir.
• Deep Think: Paralel hipotez üretimini kullanan ve önemli ölçüde daha fazla hesaplama kaynağı gerektiren ayrı bir deneysel genişletilmiş akıl yürütme modudur. 20 Mayıs 2025'te Google I/O'da duyurulmuş ve 1 Ağustos 2025'te AI Ultra abonelerine açılmıştır. Deep Think, temel thinking mekanizmasıyla özdeşleştirilmemelidir.

Ajansal Yetenekler (Agentic Capabilities)

Sürüm 2.0'dan itibaren Gemini dış dünyayla etkileşime girebilmektedir: araç çağırabilmekte, Google'da arama yapabilmekte, kod çalıştırabilmekte ve kullanıcı arayüzü (UI) öğelerini yönetebilmektedir. Google, Gemini 2.0'ı yerel araç kullanımı (tool use) desteğiyle «yeni ajansal era» (agentic era) için bir model olarak konumlandırmıştır.

Şubat 2026 itibarıyla Gemini API, şu araçları destekleyen resmi bir ajansal yetenek katmanı içermektedir: Google Search, Google Maps, Code Execution, URL Context, Computer Use, File Search ve gerçek zamanlı çift yönlü etkileşim için Live API.

Gemini Modellerinin Evrimi

Gemini ailesi son derece hızlı bir gelişim göstermektedir: Aralık 2023'ten Şubat 2026'ya kadar dört ana nesil model yayımlanmıştır.

Gemini 1.0 (Aralık 2023)

Yerel çok kipilik için temel atan ilk nesil. 6 Aralık 2023'te kamuoyuna tanıtılmıştır.

• Sürümler: Ultra (en karmaşık görevler için amiral gemisi), Pro (çok amaçlı model) ve Nano (mobil cihazlar için kompakt sürüm; 1,8 milyar parametreli Nano-1 ve 3,25 milyar parametreli Nano-2 olarak ikiye ayrılmaktadır).
• Bağlam penceresi: Tüm sürümler için 32.768 token.
• Başarılar: Gemini 1.0 Ultra, MMLU benchmark'ında %90,04 puanla insan uzman düzeyine ulaşan ve bunu aşan ilk model oldu (CoT@32 tekniği kullanılarak — 32 örnekle akıl yürütme zinciri ve çoğunluk oylaması; standart 5-shot prompting ile yaklaşık %83,7). 32 akademik benchmark'ın 30'unda SOTA sonuçları elde etti.
• Destek sonu: Gemini 1.0 Pro, 18 Şubat 2025'te kullanımdan kaldırıldı olarak ilan edildi.

Gemini 1.5 (Şubat — Mayıs 2024)

Bağlam uzunluğu ve verimlilik alanında atılım.

• Mimari: Yoğun (dense) transformer'dan Mixture-of-Experts'e (MoE) geçiş.
• Bağlam penceresi: Üretim ortamında 1 milyon token'a kadar (1.5 Pro için bekleme listesiyle 2 milyon token, Mayıs 2024'teki Google I/O'da duyuruldu).
• Sürümler: 1.5 Pro (Şubat 2024'te duyuruldu; çok daha düşük maliyetle 1.0 Ultra kalitesinde) ve 1.5 Flash (Mayıs 2024'te eklenen hafifletilmiş ve hızlı sürüm).
• Destek sonu: Tüm Gemini 1.5 modelleri (Pro, Flash, Flash-8B) 29 Eylül 2025 tarihinde hizmetten kaldırıldı.

Gemini 2.0 (Aralık 2024 — Şubat 2025)

«Ajansal era»ya geçiş.

• Zaman çizelgesi: 11 Aralık 2024 — 2.0 Flash Experimental duyurusu (çok kipli giriş, metin çıkışı); 5 Şubat 2025 — 2.0 Flash'ın genel kullanıma açılması (GA), 2.0 Pro Experimental ve 2.0 Flash-Lite yayımlanması.
• Temel yenilikler: Yerleşik ajansal yetenekler (tool use), yerel görüntü ve ses üretimi (başlangıçta erken erişim ortakları için sınırlı modda), ajansal senaryolara odaklanma.
• Bağlam penceresi: 2 milyon token'a kadar (2.0 Pro); 1 milyon token'a kadar (2.0 Flash-Lite).
• Destek sonu: 2.0 Flash ve Flash-Lite modelleri 1 Haziran 2026 tarihinde hizmetten kaldırılmak üzere planlanmıştır.

Gemini 2.5 (Mart — Haziran 2025)

Ayarlanabilir akıl yürütme bütçesiyle ilk «düşünen model» (thinking model).

• Zaman çizelgesi: 25 Mart 2025 — 2.5 Pro Experimental duyurusu; 17 Nisan — 2.5 Flash (geçiş yapılabilir düşünme moduyla ilk tam hibrit reasoning modeli); 20 Mayıs (Google I/O) — 2.5 Pro ve Flash güncellemeleri, Deep Think duyurusu; 17 Haziran 2025 — 2.5 Pro ve 2.5 Flash için eş zamanlı GA; aynı gün 2.5 Flash-Lite önizlemesi (22 Temmuz'da GA). 1 Ağustos — Deep Think, AI Ultra abonelerine açıldı.
• Temel yenilikler: Ayarlanabilir bütçelerle yerleşik «düşünme» (thinking) mekanizması; ayrı bir genişletilmiş mod olarak Deep Think. Karmaşık matematiksel, mantıksal ve programlama benchmark'larında SOTA sonuçlar (AIME 2025 — %86,7; GPQA Diamond — %84,0; Humanity's Last Exam — %18,8, araçsız).
• Bağlam penceresi: Girişte 1 milyon token, çıkışta 64.000 token'a kadar. 2.5 Pro için vaat edilen 2 milyon token'a genişletme, modelin yaşam döngüsü boyunca gerçekleştirildiği teyit edilmedi.
• Özelleştirilmiş varyantlar: Gemini 2.5 Flash Image (kod adı «Nano Banana», 12 Ağustos'ta Arena'da anonim olarak göründü, resmi olarak 26 Ağustos 2025'te yayımlandı — fotorealistik «3D figürinler» sayesinde viral oldu, 10 milyon yeni kullanıcı çekti); Computer Use Preview (7 Ekim 2025, 2.5 Pro tabanlı); Text-to-Speech modelleri (2.5 Flash TTS, 2.5 Pro TTS).
• Teknik rapor: Gemini 2.X birleşik raporu, 7 Temmuz 2025'te arXiv'de yayımlandı (arXiv:2507.06261); 3.300'den fazla yazar içermekte ve 2.5 Pro, 2.5 Flash, 2.0 Flash, 2.0 Flash-Lite modellerini kapsamaktadır.

Gemini 3.x (Kasım 2025 — Şubat 2026)

Üçüncü nesil, temel üretimden uzun süreli ajansal süreçlere (agentic workflows) ve disiplinler arası bilimsel problemlerin çözümüne geçişi simgeledi.

• Gemini 3 Pro (18 Kasım 2025): Alphabet CEO'su Sundar Pichai ve DeepMind başkanı Demis Hassabis tarafından «Google'ın en zeki modeli» olarak duyuruldu. Yayımlandığı gün Google Search'e entegre edilen ilk Gemini modeli. LMArena'da 1500 Elo eşiğini aşan ilk model oldu (yayım anında 1501). Sonuçlar: GPQA Diamond — %91,9; SWE-bench Verified — %76,2; Humanity's Last Exam — %37,5 (araçsız); SimpleQA — %72,1.
• Gemini 3 Flash (17 Aralık 2025): Gemini uygulamasında varsayılan model oldu. Girdi başına milyon token'da 0,50 $ fiyatıyla SWE-bench Verified'de 3 Pro'yu geride bıraktı (%78) ve akıl yürütme görevlerinde %30 daha az token kullandı. GPQA Diamond — %90,4; HLE — %33,7.
• Gemini 3.1 Pro (19 Şubat 2026): Yayım tarihindeki amiral gemisi modeli. İlk «artan» sürüm (önceki .5 yerine .1). Temel sonuç — ARC-AGI-2: %77,1 (3 Pro'nun %31,1 puanının iki katından fazlası). AIME 2025 — %91,2; GPQA Diamond — %94,3; SWE-bench Verified — %80,6. thinking_level parametresiyle yeni MEDIUM düşünme seviyesi tanıtıldı. Bash terminali ve özel fonksiyonlarla çalışmak için özelleştirilmiş uç nokta gemini-3.1-pro-preview-customtools. Uzun üretimlerde çıktı kesme sorunu giderildi. Kanallar: Gemini App, Vertex AI, AI Studio, Gemini API, NotebookLM.
• Gemini 3 Deep Think (12 Şubat 2026 güncellemesi): Özelleştirilmiş «düşünme» modunun büyük güncellemesi. Matematik ve programlamanın ötesine geçti: 2025 uluslararası fizik (IPhO) ve kimya (IChO) olimpiyatlarında altın madalya düzeyinde sonuçlar; ARC-AGI-2 — %84,6; Humanity's Last Exam — %48,4; CMT-Benchmark (yoğun madde teorik fiziği) — %50,5; Codeforces Elo — 3455. Deep Think temelinde, Erdős veri tabanından birkaç açık problemi (Erdős-1051 dahil) özerk olarak çözen araştırma ajanı Aletheia geliştirildi.

Gemini Nesilleri Özet Tablosu

Gemini modellerinin temel özelliklerinin evrimi

Nesil	Yayım Yılı	Temel Sürümler	Maks. Bağlam Penceresi	Temel Mimari Yenilikler ve İyileştirmeler
Gemini 1.0	2023	Ultra, Pro, Nano	32.768 token	Sıfırdan yerel çok kipilik; yoğun transformer; MMLU'da insan üstü performans (%90,04 CoT@32).
Gemini 1.5	2024	Pro, Flash	1.000.000 token (bekleme listesiyle 2 milyon)	Mixture-of-Experts (MoE) mimarisi; devrim niteliğinde bağlam genişlemesi; Needle In A Haystack'te %99.
Gemini 2.0	2024–2025	Pro, Flash, Flash-Lite	1.000.000 — 2.000.000 token	«Agentic AI» dönemi: yerel araç entegrasyonu, görüntü ve ses üretimi, Live API.
Gemini 2.5	2025	Pro, Flash, Flash-Lite	1.000.000 token (giriş), 64.000 (çıkış)	«Düşünen model» (thinking); ayarlanabilir akıl yürütme bütçeleri; Deep Think; görüntü üretimi (Nano Banana); Computer Use.
Gemini 3.x	2025–2026	3 Pro, 3 Flash, 3.1 Pro, 3 Deep Think	1.000.000 token	Ajansal workflows; thinking_level parametresi; ARC-AGI-2 ve bilim olimpiyatlarında atılım; Aletheia.

Temel Sonuçlar ve Benchmark'lar

Klasik benchmark'ların (MMLU gibi) doygunluğa ulaşmasıyla birlikte Gemini modellerinin performans değerlendirmesi, soyut akıl yürütme, bilimsel modelleme ve özerk programlama görevlerine doğru kaymıştır. Sonuçlar Google'ın kendi açıkladığı (self-reported) resmi verilere dayanmaktadır; bu verilerin karşılaştırılması, yalnızca çıkarım modu, araç kullanımının varlığı/yokluğu, örnekleme yöntemi (single-attempt ile majority voting karşılaştırması) ve belirli model kimliği örtüştüğünde anlamlıdır.

Gemini modellerinin temel benchmark sonuçları (Şubat 2026 itibarıyla)

Benchmark	Görev Tanımı	Gemini 2.5 Pro (Haziran 2025)	Gemini 3 Pro (Kas. 2025)	Gemini 3.1 Pro (Şub. 2026)	Gemini 3 Deep Think (Şub. 2026)
MMLU	Çok görevli dil anlama	—	—	—	—
GPQA Diamond	Doktora düzeyi bilimsel sorular	%84,0	%91,9	%94,3	Yok
Humanity's Last Exam	Sınır alan bilgisi	%18,8	%37,5	%44,4	%48,4
ARC-AGI-2	Soyut mantık bulmacaları	%4,9	%31,1	%77,1	%84,6
SWE-bench Verified	GitHub depolarında özerk görev çözme	%63,8*	%76,2	%80,6	Yok
AIME 2025	Olimpiyat düzeyi matematik problemleri	%86,7	—	%91,2	—
Codeforces (Elo)	Rekabetçi programlamada derece puanı	—	—	2887	3455

* 2.5 Pro'nun SWE-bench sonucu özel ajan kurulumundan (custom agent setup) elde edilmiştir.

LMArena Sıralamaları (Şubat 2026 sonu kesiti)

LMArena (eski adıyla Chatbot Arena), bağımsız kör ikili oylama platformudur. Dereceler dinamik olarak yeniden hesaplanır; modelin yayımlandığı andaki değerler güncel değerlerden farklı olabilir.

Genel (24 Şubat 2026 kesiti)

Model	Puan	Sıra	Oylar	Not
Gemini 3.1 Pro Preview	1500 ± 9	#3	4.060	Ön değerlendirme
Gemini 3 Pro	1486 ± 4	#5	37.854
Gemini 3 Flash	1473 ± 5	#7	28.847
Gemini 2.5 Pro	1464 ± 3	#9	97.296
Gemini 2.5 Flash	1411 ± 3	#64	96.163

18 Kasım 2025'teki yayımında Gemini 3 Pro, 1501 Elo puanına ulaşarak LMArena'da 1500 eşiğini aşan ilk model oldu.

Özelleştirilmiş ve Ajansal Sistemler

Gemini ekosistemi, dijital ve fiziksel ortamda çok adımlı eylemler gerçekleştirebilen model ve platformlarla genişletilmiştir.

Özerk Ajanlar

• Jules — güvenli bulut sanal makinelerinde eş zamansız çalışan özerk bir kodlama ajanı. GitHub'da dal (branch) ve pull isteği (pull request) oluşturmaktadır. 20 Mayıs 2025'te Google I/O'da açık beta olarak yayımlandı (beta test döneminde 140.000'den fazla kod iyileştirmesi), 6 Ağustos 2025'te genel kullanıma (GA) açıldı. 2025 yılı sonunda Google'ın iç depolarına en fazla katkıda bulunanlar arasına girdi.
• Project Mariner — çok adımlı web görevlerine yönelik tarayıcı ajanı araştırma prototipi. 10 paralel görev desteği ve «Öğret ve Tekrarla» (Teach & Repeat) özelliğiyle bulut sanal makinelerine taşındı. WebVoyager benchmark'ında %83,5 elde etti. Computer Use yetenekleri Gemini API'ye aktarıldı.
• Google Antigravity — Kasım 2025'te tanıtılan, yapay zeka ajanlarını yönetmeye yönelik entegre geliştirme ortamı (IDE). Ajanlar, kodu özerk olarak değiştirir, terminal ve yerleşik tarayıcıyla etkileşime girer; geliştirici onayı için doğrulanabilir yapıtlar (kod diff'leri) döndürür.
• Aletheia Ajanı — Gemini 3 Deep Think tabanlı özelleştirilmiş bir matematik araştırma ajanı. Doğal dil doğrulayıcısı ve literatür doğrulaması için web arama araçlarıyla donatılmıştır. 2026 yılı başında Erdős veri tabanından birkaç açık matematiksel problemi özerk olarak çözdü ve bilimsel yayınlara ortak yazar olarak katkı sağladı.

Tüketici Yapay Zeka Ajanları

• Phone Automations — Android işletim sistemi düzeyinde özerk ajan entegrasyonu (Pixel 10 ve Samsung Galaxy S26 için beta sürümü). Güvenli izole ortamda (secure sandbox) çalışmakta; görsel GUI analizine dayalı olarak üçüncü taraf uygulamalar arasında gezinebilmektedir.
• Gemini in Chrome (Auto Browse) — çok adımlı web görevlerini otomatikleştirmeye yönelik tarayıcı ajanı; Eylül 2025'ten itibaren tüm Chrome kullanıcıları tarafından erişilebilir durumdadır (Ocak 2026'da Gemini 3'e güncellendi).

Computer Use

Gemini 2.5 Computer Use modelleri, grafiksel kullanıcı arayüzlerini (UI) yönetmek için optimize edilmiştir. Sistem, ekran görüntüleri ve eylem geçmişini girdi olarak alır; imleç simülasyonu için programlı $(x,y)$ koordinatları ve klavye giriş komutları üretir.

Gemini Robotics

Mart 2025'te tanıtılan Vision-Language-Action (VLA) ve Embodied Reasoning (ER) sınıfı modeller. Bu mimariler uzamsal-zamansal bilgiyi işlemekte ve robot manipülatörlerinin 3D hareket yörüngelerini yerel çıktı modalitesi olarak tahmin etmektedir (arXiv:2503.20020).

Özelleştirilmiş Üretken Modeller (2026 Başı)

• Nano Banana 2 (Gemini 3.1 Flash Image) — 26 Şubat 2026'da yayımlandı; Flash mimarisinin hızıyla Pro kalitesini bir araya getiren görsel model. Katı karakter kimliği tutarlılığı (character consistency), görüntüler içinde yerel tipografi üretimi ve C2PA meta verileriyle kripto grafik SynthID filigranı entegrasyonu sağlar.
• Lyria 3 — 18 Şubat 2026'da Gemini uygulamasına entegre edilen müzik modeli. Metin prompt'ları, fotoğraflar veya videolardan 30 saniyelik müzik kompozisyonları (vokal ve enstrümantal dahil) oluşturmaktadır.
• Veo 3.1 — video üretim modeli. Üç referans görüntüye kadar kullanarak klip oluşturmayı («Ingredients to Video»), belirlenen birinci ve son kareler arasında geçiş üretimini, yerel dikey video (9:16) render'ını ve 4K çözünürlüğe yükseltmeyi (upscaling) destekler.
• Med-Gemini — tıbbi görevler için alana özgü model (arXiv:2404.18416, arXiv:2405.03162).

Kullanım Alanları ve Ekosistem

Google, Gemini'yi tüketici ve geliştirici ürünlerine derinlemesine entegre etmektedir.

Tüketici Ürünleri

• Gemini Uygulaması: Gemini ailesinin modellerini evrensel bir yapay zeka asistanı olarak kullanan sohbet botu (önceki adı Bard; 8 Şubat 2024'te yeniden adlandırıldı). Şubat 2026 itibarıyla 750 milyondan fazla aktif kullanıcısı bulunmaktadır. Güncel dağıtım 3.1 Pro modelini içermektedir. Abonelikler: Google AI Pro (ayda 19,99 $, Google One AI Premium'un yerini aldı) ve Google AI Ultra (ayda 249,99 $, Deep Think, Veo 3 ve öncelikli özelliklere erişimle).
• Google Workspace: Gemini'nin Gmail, Docs, Sheets ve Meet'e entegrasyonu; metin yazma, veri analizi ve içerik üretimi desteği (Duet AI'dan markayı yenileme).
• Google Arama: AI Overviews özelliği, özelleştirilmiş bir Gemini modeli kullanarak karmaşık sorgulara özetlenmiş yanıtlar üretmektedir. Google I/O 2025'te başlatılan AI Mode, ajansal yeteneklerle (rezervasyon, alışveriş) derin arama imkânı sunmaktadır.
• Android ve Pixel: Gemini Nano (Tensor G5 çipli Pixel 10'da v3, Ağustos 2025), akıllı yanıtlar, özetleme, dolandırıcılık araması tespiti ve erişilebilirlik sağlayarak veri gizliliğini korurken akıllı telefonlarda yerel olarak çalışmaktadır. Geliştiriciler için ML Kit GenAI API, cihaz üzerinde özetleme, düzeltme ve konuşma tanımayı destekler.
• NotebookLM: Not alma aracından kapsamlı bir yaratıcı platforma evrildi. Mart 2025'te Google Workspace bünyesine katıldı. Etkileşimli Audio Overviews, Video Overviews, Zihin Haritaları, slaytlar ve infografikleri desteklemektedir. Aralık 2025'te Gemini 3'e güncellendi; Şubat 2026'dan itibaren sohbet için tam 1 milyon token bağlam penceresi sunulmaktadır.
• Gemini Live: Project Astra'dan gelen kamera ve ekran paylaşımı özellikleri, tüm Android ve iOS kullanıcıları için ücretsiz hale getirildi.

Geliştirici Platformları

• Google AI Studio ve Gemini API: Gemini modellerine API aracılığıyla erişim için temel arayüzler. Şubat 2026 itibarıyla şu yetenek bloklarını desteklemektedir: Thinking, Thought signatures, Long context, Tools and agents (Google Search, Maps, Code Execution, URL Context, Computer Use, File Search, Deep Research, Live API).
• Vertex AI: Gelişmiş güvenlik ve yönetim özellikleriyle kurumsal platform.
• Google Gen AI SDK: Mayıs 2025 itibarıyla Python, JavaScript/TypeScript, Go ve Java için genel kullanıma (GA) açıldı; Gemini Developer API ve Vertex AI'ya tek tip erişim sağlamaktadır. Model Context Protocol (MCP) desteği bulunmaktadır.
• Gemini CLI: Terminalde yapay zeka destekli kodlama için komut satırı aracı (Haziran 2025'te başlatıldı).
• Interactions API: Modeller ve ajanlar için tek tip arayüz (Aralık 2025'ten itibaren beta).

API Yaşam Döngüsü ve Sürüm Yönetimi

API'deki Gemini modelleri stable, preview, latest ve experimental kategorilerine ayrılmaktadır. Belirli bir model_id ve model ailesi birbirinden farklıdır; üretim senaryoları için belirli bir sürüme ve destek sürelerine bağlı kalmak kritik önem taşımaktadır. API belgelerinde destek sona erme tarihleriyle birlikte kullanımdan kaldırma kaydı tutulmaktadır.

Uzun süreli özerk görevlerin desteklenmesi amacıyla şu özellikler hayata geçirilmiştir: Session Resumption (oturum durumunu sunucuda 24 saate kadar saklama) ve Context Compression (sınır aşıldığında bağlamı otomatik sıkıştırmak için kayan pencere mekanizması).

Aralık 2025'te Google, API ücretsiz katman kotalarını geliştirici topluluğunun sert tepkisine yol açan biçimde ve önceden uyarı yapmaksızın yaklaşık %92 oranında düşürdü. Öte yandan Gemini modellerinin hizmet maliyeti, yapılan optimizasyonlar sayesinde 2025 yılı boyunca %78 oranında azaldı.

Sınırlamalar ve Açık Sorunlar

• Halüsinasyonlar ve Yanıltıcı İçerik Üretimi (Confabulation): Modeller, özellikle arama temellendirme (Search Grounding) özellikleri kapalıyken olgusal açıdan hatalı bilgi üretme eğilimini korumaktadır. Gemini 3.1 Pro, SimpleQA benchmark'ında önceki sürümlere kıyasla halüsinasyon oranını düşürmüş olsa da sorun tüm LLM'ler için sistemik niteliğini sürdürmektedir.
• Bilinçdışı İntihal (Subconscious Plagiarism): Aletheia ajanıyla yapılan deneylerde, eğitim veri setinden alınan önemsiz olmayan kanıtların özerk keşifler olarak sunulması sorunu tespit edildi; bu durum yapay zeka araştırmalarında özgünlük doğrulamasını güçleştirmektedir.
• Uzun Bağlamda Performans Düşüşü: 1 milyon token büyüklüğündeki bağlamlar işlenirken modeller «Ortada Kaybolma» (Lost in the Middle) etkisine maruz kalmakta; belgenin ortasından gerçeklerin çıkarılmasında doğruluk düşmektedir.
• Yüksek Hesaplama Maliyeti: Maksimum Deep Think ayarlarıyla yapılan çıkarım, önemli ölçüde daha fazla zaman ve kaynak (TPU) gerektirmekte; bu durum senkron gerçek zamanlı uygulamalarda kullanımı kısıtlamaktadır.
• Yanlış Pozitif Ret (Over-refusals): Katı hizalama (alignment) algoritmaları nedeniyle, karmaşık akıl yürütme modelleri meşru istekleri potansiyel olarak zararlı şeklinde yanlış sınıflandırarak reddetme eğilimi göstermektedir (özellikle kod analizi ve bilgi güvenliği bağlamında). Model kartlarında ayrıca retlerin «vaaz veren» (preachy) ton sorunlarına da dikkat çekilmektedir.
• Akıl Yürütme Sınırlamaları: 2.5 ve 3 serisi model kartları; nedensel anlama (causal understanding), karmaşık mantıksal tümevarım (complex logical deduction) ve karşıolgusal akıl yürütme (counterfactual reasoning) alanlarındaki sınırlamaları ve düşünme bütçelerine uyumun tam anlamıyla öngörülememesini kayıt altına almaktadır.

Etik Boyutlar ve Güvenlik

Gemini modellerinin dağıtımı, çok katmanlı bir güvenlik önlemleri sistemiyle desteklenmektedir.

Genel Çerçeve

Secure AI Framework (SAIF) — Haziran 2023'te duyurulan, geliştirme bağlamını şekillendiren ancak Gemini'ye özgü bir standart olmayan genel Google yapay zeka güvenliği yaklaşımıdır. Frontier Safety Framework v3 (Eylül 2025), KBRN, siber güvenlik, ML Ar-Ge, manipülatif etki alanlarını ve hizasızlık (misalignment) risklerine deneysel yaklaşımı kapsamaktadır.

Gemini'ye Özgü Önlemler

• Model kartları — belirli modellerin sınırlamaları ve güvenliği hakkındaki birincil bilgi kaynakları. Intended Usage and Limitations (Amaçlanan Kullanım ve Sınırlamalar), Ethics and Content Safety (Etik ve İçerik Güvenliği), Frontier Safety bölümlerini içermektedir. Gemini 3 Pro model kartı, modelin KBRN ve siber güvenlik alanlarında hiçbir Kritik Yetenek Düzeyine (Critical Capability Level) ulaşmadığını doğrulamıştır.
• Önyargı ve Toksisite Testi: Eğitim verilerindeki ve içerik üretimindeki önyargının analizi ve azaltılması.
• Kırmızı Takım Testleri (Red Teaming): Güvenlik açıklarını ve istenmeyen davranışları tespit etmek için saldırı simülasyonu. Bağımsız hizasızlık testi «belirli düzeyde durum farkındalığı artışı» tespit etti ancak kritik risk bulmadı.

Güvenlik Sondaları (Safety Probes)

Zararlı içerik üretimini önlemek için gizli aktivasyon sınıflandırması uygulanmaktadır. Uzun bağlamlarda sinyal kaybını gidermek amacıyla MultiMax mimarisi kullanılmaktadır: sonda, $n_i$ dizisindeki her $j$ token için tüm $H$ katmanları üzerindeki maksimum değeri seçer:

$f_{\text{MultiMax}}(S_i)=\sum _{h=1}^H\underset{j\in [n_i]}{max}[v_h^{\mathrm{\top }}{y}_{i,j}]$

Sondalar, kaskad sınıflandırıcılar oluşturmak üzere temel modellerle birleştirilmekte; bu sayede düşük hesaplama maliyetiyle filtreleme doğruluğu artırılmaktadır (arXiv:2601.11516).

Kriptografik İşaretleme (SynthID)

Live API aracılığıyla üretilen ses verileri ve görüntüler (Nano Banana / Flash Image modellerinden), SynthID algoritmasıyla işaretlenmektedir. Görünmez filigran, piksel veya ses spektrumu düzeyinde yerleştirilerek üretilen içeriğin makine tarafından tanınmasını sağlamaktadır. Nano Banana 2 modeli (Şubat 2026), SynthID'yi C2PA meta verileriyle entegre etmektedir.

Thinking ve Şeffaflık Meselesi

Düşünme moduna sahip modeller (2.5/3 serisi), ara token'ların tam akışı yerine dahili akıl yürütmenin kısa özetleri olan thought summaries döndürebilmektedir. Bu durum belirli düzeyde şeffaflık sağlamakla birlikte, gerçek «ham» akıl yürütme zincirlerinin basitleştirilmiş özetlerin ardında gizlenmesi gerekçesiyle eleştirilere konu olmaktadır.

Düzenleyici Boyutlar

AB Yapay Zeka Yasası (EU AI Act) kapsamında Google, OpenAI ve Anthropic ile birlikte AB Yapay Zeka Uygulamaları Kurallar Bütününü (10 Temmuz 2025'te yayımlandı) imzaladı. Gemini, ek güvenlik yükümlülükleri doğuran sistemik riskli genel amaçlı yapay zeka modeli (GPAI) olarak sınıflandırılmaktadır (2 Ağustos 2025'ten itibaren yürürlükte).

Rekabet Ortamı

Kasım — Aralık 2025 dönemi, yapay zeka tarihinin en yoğun rekabet döngüsü oldu: Gemini 3 Pro (18 Kasım), Anthropic'in Claude Opus 4.5'i (24 Kasım) ve OpenAI'ın GPT-5.2'si (11 Aralık) 24 gün içinde yayımlandı. Şubat 2026 itibarıyla hiçbir model tüm kategorilerde üstünlük kuramamaktadır: Gemini 3 Pro, LMArena'da metin, görme, arama ve çoklu dil alanlarında öne çıkmaktadır; GPT-5.2 saf matematik (araçsız %100 AIME 2025) ve SWE-bench Pro'da lider konumdadır; Claude Opus 4.5 ise SWE-bench Verified'da rekabet etmektedir. API maliyeti açısından Gemini, karşılaştırılabilir çağrılarda GPT-5'e kıyasla yaklaşık %42 daha ucuzdur.

İş Göstergeleri

Alphabet'in Q4 2025 raporuna göre (4 Şubat 2026'da yayımlandı): Google Cloud geliri — çeyrekte 17,7 milyar dolar (%48 yıllık büyüme); faaliyet marjı — %29,9; Cloud sipariş portföyü — 240 milyar dolar (yılda iki katına çıktı). 120.000'den fazla kuruluş Gemini kullanmaktadır. Ocak 2026'da Apple, Siri'ye Gemini entegre etme planlarını duyurdu. Google, API aracılığıyla dakikada 10 milyardan fazla token işlemektedir. Google'ın dahili yapay zeka ajanları, şirketin kendi kodunun yaklaşık %50'sini üretmektedir. 2026 yılı için planlanan sermaye harcamaları, 2025'teki 91,45 milyar dolara kıyasla neredeyse iki katı artışla 175–185 milyar dolar olarak öngörülmektedir.

Kaynakça

• Google DeepMind model dizini
• Geliştiriciler için Gemini API belgeleri
• Gemini API model kataloğu
• Gemini Thinking belgeleri
• Gemini model kullanımdan kaldırma kaydı
• Google DeepMind model kartları dizini

Kaynakça

Gemini Birincil Teknik Raporları

• Gemini Team, Google (2023). Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models. arXiv:2312.11805.
• Gemini Team, Google (2024). Gemini 1.5: Unlocking multimodal understanding across millions of tokens of context. arXiv:2403.05530.
• Comanici, G. et al. (2025). Gemini 2.5: Pushing the Frontier with Advanced Reasoning, Multimodality, Long Context, and Next Generation Agentic Capabilities. arXiv:2507.06261.

Özelleştirilmiş Modeller ve Uygulamalar

• Saab, K. et al. (2024). Capabilities of Gemini Models in Medicine. arXiv:2404.18416.
• Yang, L. et al. (2024). Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini. arXiv:2405.03162.
• Gemini Robotics Team (2025). Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World. arXiv:2503.20020.
• Feng, T., Trinh, T., Bingham, G. et al. (2026). Semi-Autonomous Mathematics Discovery with Gemini: A Case Study on the Erdős Problems. arXiv:2601.22401.
• DeepMind Research Team (2026). Building Production-Ready Probes For Gemini. arXiv:2601.11516.
• Fu, Y., Wang, X., Tian, Y., Zhao, J. (2025). Deep Think with Confidence. arXiv:2508.15260.

Kaynakça (İncelemeler ve Yöntemler)

• Wei, J. et al. (2022). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv:2201.11903.
• Zhang, Z. et al. (2022). Automatic Chain of Thought Prompting in Large Language Models. arXiv:2210.03493.
• Zhang, Z. et al. (2023). Multimodal Chain-of-Thought Reasoning in Language Models. arXiv:2302.00923.
• Cai, W. et al. (2024). A Survey on Mixture of Experts in Large Language Models. arXiv:2407.06204.
• Dai, Z. et al. (2019). Transformer-XL: Attentive Language Models Beyond a Fixed-Length Context. arXiv:1901.02860.
• Ding, J. et al. (2023). LongNet: Scaling Transformers to 1,000,000,000 Tokens. arXiv:2307.02486.
• Yin, S. et al. (2024). A Survey on Multimodal Large Language Models. arXiv:2306.13549.
• Wang, X. et al. (2023). Large-scale Multi-Modal Pre-trained Models: A Comprehensive Survey. arXiv:2302.10035.
• Chen, Q. et al. (2025). Towards Reasoning Era: A Survey of Long Chain-of-Thought for Reasoning Large Language Models. arXiv:2503.09567.

Google Resmi Blog Yazıları

• Google (2023). Introducing Gemini: Google's most capable AI model yet. The Keyword, 06.12.2023.
• Google DeepMind (2024). Introducing Gemini 1.5. The Keyword, 15.02.2024.
• Google (2024). Introducing Gemini 2.0: A new AI model for the agentic era. The Keyword, 11.12.2024.
• Google DeepMind (2025). Gemini 2.0 model updates. The Keyword, 05.02.2025.
• Google DeepMind (2025). Gemini 2.5: Our newest Gemini model with thinking. The Keyword, 25.03.2025.
• Google DeepMind (2025). Google I/O 2025: Updates to Gemini 2.5. The Keyword, 20.05.2025.
• Google (2025). Gemini 3: Introducing the latest Gemini AI model. The Keyword, 18.11.2025.
• The Deep Think Team (2026). Gemini 3 Deep Think: Advancing science, research and engineering. Google Blog, 12.02.2026.
• The Gemini Team (2026). Gemini 3.1 Pro: A smarter model for your most complex tasks. Google Blog, 19.02.2026.