Program
AI İşletme Temelleri
12 sa
Google, şimdiye kadarki en yetenekli akıl yürütme modeli ve Gemini 2.5 ailesinin ilk üyesi olan Gemini 2.5 Pro’yu yeni duyurdu. (Güncelleme: 18 Kasım 2025 itibarıyla Gemini 3 yayında. Bununla ilgili tüm detayları Gemini 3 rehberimizde ve Gemini 3 API eğitimimizde okuyabilirsiniz.)
Bana göre en büyük gücü, 2 milyona çıkarılması planlanan devasa 1 milyon tokenlık bağlam penceresi. Bu kadar geniş bağlamla bir akıl yürütme modelini bir araya getirmek, özellikle de çoğu kurumsal yapıda yapay zekâ benimsemesinin hâlâ sınırlı olduğunu düşünürsek, gerçek bir iş değeri yaratıyor.
Karşılaştırmak için: OpenAI’ın o3-mini modeli 200 bin token destekliyor, Claude 3.7 Sonnet de 200 binde sınırlandırılmış, DeepSeek R1 128 bine kadar çıkıyor ve Grok 3, şu anda Gemini ile aynı düzeyde 1 milyonu sunan tek diğer model.
Yapay zekânın en yaygın kullanım alanlarından biri kod üretimi olduğundan, kod üzerinden akıl yürütebilen ve tek seferde, RAG olmadan, büyük bir kod tabanını okuyabilen bir model önemli bir iş değeri sağlayabilir. Daha önceki bir blog yazımızda Gemini 2.0 Flash ile RAG kullanmadan büyük belgelerin nasıl işleneceğini göstermiştik.
Bu yazıda Gemini 2.5 Pro’nun sunduklarını, desteklediği giriş türlerini ve nasıl erişileceğini ele alacağım. Ayrıca birkaç uygulamalı test yapıp Claude, DeepSeek, Grok ve OpenAI&rsquoın en yeni modelleriyle temel kıyaslamalarda nasıl durduğuna bakacağım.
Okurlarımızı yapay zekâdaki en son gelişmelerden haberdar etmek için her Cuma haftanın önemli haberlerini sadeleştiren ücretsiz bültenimiz The Median’ı gönderiyoruz. Abone olun, haftada sadece birkaç dakikada güncel kalın:
Gemini 2.5 Pro Nedir?
Gemini 2.5 Pro, Google’ın Gemini 2.5 ailesindeki ilk modelidir. Şu anda deneysel etiketiyle sunuluyor ve Gemini Advanced planı ile Google AI Studio üzerinden erişilebiliyor.
Google’a göre bu, şimdiye kadarki en iyi akıl yürütme modelleri; araç kullanımı, çok kipli girişleri işleme ve uzun bağlam performansında iyileştirmeler içeriyor. İşte desteklediklerine hızlı bir bakış:
- Giriş türleri: Metin, görsel, ses ve video
- Çıkış türü: Yalnızca metin
- Bağlam penceresi: Giriş için 1 milyon tokene kadar (2 milyona genişletilmesi planlanıyor)
- Çıkış boyutu: 64.000 token
- Bilgi kesimi: Ocak 2025
Gemini 2.5 Pro, araç kullanımını destekler; yani harici fonksiyonları çağırabilir, yapılandırılmış çıktı (ör. JSON) üretebilir, kod çalıştırabilir ve arama yapabilir. Bu sayede model, çok adımlı görevleri çözebilir, API çağırabilir veya yanıtları belirli aşağı akış sistemlere uygun biçimde formatlayabilir.
Bir akıl yürütme modeli olduğundan, Gemini 2.5 Pro özellikle kodlama, matematik, mantık ve bilim konularında güçlüdür. Günlük işlerin çoğu için çok daha hızlı olduğu için genel amaçlı bir model olan Gemini 2.0 Flash’ı kullanmaya devam edebilirsiniz.
Şimdi, Gemini 2.5 Pro’yu deneyip performansını görelim.
Gemini 2.5 Pro’yu Test Etmek
P5js oyunu
Önce, Google’ın örnek olarak sunduğu dinozor oyununu denemek istedim ve demo videosundaki ile aynı istemi kullandım (Gemini uygulamasında denedim):
Make me a captivating endless runner game. Key instructions on the screen. p5js scene, no HTML. I like pixelated dinosaurs and interesting backgrounds.Sonuca bakalım:
Tek bir istem için gayet havalı! Üretim hızlıydı (30 saniyenin altında) ve bu kodu nasıl çalıştıracağıma dair ayrıntılı talimatları da beğendim—bana bunu çalıştırmak için iki yol sundu:
Kod çalıştıktan hemen sonra oyunun başlamasını sevmedim, bunu değiştirmek istedim:
I don't like that the game starts immediately after I run the code. Add a starting screen where the user can be the one who starts the game (keep instructions on the screen)Sonuca bakalım:
Tam istediğim gibi! Değiştireceğim hâlâ pek çok şey var, ancak çabaya (iki istem) ve amaca (sadece bir prototip oluşturmak) göre sonuç çok iyi.
Çok kipli giriş (video ve metin)
Sırada, Gemini 2.5 Pro’nun çok kipli yeteneklerini test etmek istedim. Yukarıdaki oyun videosunu yükledim ve Google AI Studio’da Gemini 2.5 Pro’ya şu istemi verdim (Gemini Uygulamasında video ekleyemedim):
Analyze the game in the video, criticize both the game and the code I will give you below, and indicate what changes I could make to this game to make it better.
Code:
(truncated fo readability)Çıktı oldukça iyiydi! Okunabilirlik için burada sadece oyuna yönelik eleştiriyi göstereceğim; bu da dolaylı olarak video ve kodun iyi anlaşıldığını ortaya koyuyor:
Büyük belgeleri işleme
Son olarak, nispeten büyük bir belgede Gemini 2.5 Pro’yu test etmek istedim ve Stanford’un Yapay Zekâ Endeksi Raporu 2024’ü kullandım. 502 sayfalık belgeyi (129.517 token) yükledikten sonra Gemini 2.5 Pro’ya şunu sordum:
Pick two charts in this report that appear to show opposing or contradictory trends. Describe what each chart says, why the contradiction matters, and propose at least one explanation that reconciles the difference. Mention the page of the charts so I can double-check. If there's no such contradiction, don't try to artificially find one.Nedense, Gemini Uygulamasında PDF belgesindeki grafikleri doğrudan analiz edemedi. Google AI Studio’ya geçtim ve çalıştı. Gemini 2.5 Pro, çelişkili bir eğilim gösteren iki yapay zekâ yatırımı grafiğini buldu: özel yapay zekâ yatırımı düşerken özel üretken yapay zekâ yatırımı artıyor.
Grafikleri sayfa numarasına (tam da istediğim gibi), şekil numarasına ve başlıklarına göre kusursuz şekilde buldu (grafikleri görmek ve doğrulamak için PDF’yi kendinizin de incelemesini öneririm).
Çelişkili eğilimi çok iyi özetledi: En çok gündemde olan ve görünür alt alanı olan üretken yapay zekâya yatırım patlama yaşarken toplam özel yapay zekâ yatırımı nasıl düşüyor olabilir?
Ve bu görünürde çelişkili eğilimi neden gördüğümüzü açıkladı:
Gemini 2.5 Pro Kıyaslamaları
Google, Gemini 2.5 Pro’yu bugün mevcut en iyi modellerden bazılarına karşı kıyasladı; bunlar arasında Claude 3.7 Sonnet, OpenAI&rsquoın o3-mini, DeepSeek R1 ve Grok 3 yer alıyor. Performans göreve göre değişse de Gemini 2.5 Pro genelde akıl yürütme, kodlama, matematik ve uzun bağlam görevlerinde iyi sonuç veriyor.
|
Kategori |
Kıyaslama |
Gemini 2.5 Pro |
En Yakın Rakipler |
|
Akıl Yürütme ve Genel Bilgi |
Humanity’s Last Exam (araç yok) |
18,8% |
o3-mini (%14), Claude 3.7 (%8,9), DeepSeek R1 (%8,6) |
|
GPQA Diamond (pass@1) |
%84,0 |
Grok 3 Beta (%80,2), o3–mini (%79,7), Claude 3.7 Sonnet (%78,2) |
|
|
Matematik ve Mantık |
AIME 2024 (pass@1) |
%92,0 |
o3-mini (%87,3), Grok 3 Beta (%83,9) |
|
AIME 2025 (pass@1) |
%86,7 |
o3-mini (%86,5), Grok 3 Beta (%77,3) |
|
|
Kodlama |
LiveCodeBench v5 |
%70,4 |
o3-mini (%74,1), Grok 3 Beta (%70,6) |
|
Aider Polyglot (tüm dosya düzenleme) |
%74,0 |
— |
|
|
SWE-bench Verified |
%63,8 |
Claude 3.7 (%70,3) |
|
|
Uzun Bağlam ve Çok Kipli |
MRCR (128K bağlam) |
%91,5 |
GPT-4.5 (%48,8), o3-mini (%36,3) |
|
MMMU (çok kipli anlama; pass@1) |
%81,7 |
Grok 3 Beta (%76,0), Claude 3.7 Sonnet (%75) |
Kaynak: Google
Akıl yürütme ve genel bilgi
Gemini 2.5 Pro, çok adımlı akıl yürütme ve gerçek dünya bilgisini test etmek için tasarlanan kıyaslamalarda güçlü performans gösteriyor:
- Humanity’s Last Exam (araç yok): Gemini 2.5 Pro %18,8 puan alıyor; o3-mini’nin (%14) önünde ve Claude 3.7 (%8,9) ile DeepSeek-R1’ın (%8,6) oldukça üzerinde. Bu test, 100’den fazla konuda uzman düzeyi sınavları taklit ediyor.
- GPQA Diamond: STEM ve beşerî bilimler genelinde olgusal bir S&Y kıyaslaması. Gemini 2.5 Pro, tek deneme/pass@1 için %84,0 ile lider; onu %80,2 ile Grok 3 Beta izliyor.
Matematik ve mantık
Gemini’nin akıl yürütme mimarisinin parladığı kıyaslamalar bunlar gibi görünüyor:
- AIME 2024: Gemini 2.5 Pro tek deneme/pass@1 için %92,0 ile lider.
- AIME 2025: Gemini 2.5 Pro 2025 problem setinde %86,7’ye düş üyor ve tek deneme/pass@1 için bu kıyaslamada kıl payı önde; onu o3-mini (%86,5) izliyor.
Kodlama
Kod üretimi, hata ayıklama ve çok dosyalı akıl yürütmeyi test eden kıyaslamalarda Gemini iyi performans gösteriyor ancak zirveyi domine etmiyor:
- LiveCodeBench v5 (kod üretimi): Gemini 2.5 Pro %70,4 alıyor; o3-mini (%74,1) ve Grok 3 Beta’nın (%70,6) gerisinde.
- Aider Polyglot (tüm dosya): Gemini %74,0’a ulaşıyor; birden fazla dili ele aldığını düşünürsek bu sağlam bir sonuç. Bu kıyaslama kod düzenlemeyi ölçer.
- SWE-bench verified (ajan tabanlı kodlama): Gemini %63,8 puan alıyor; o3-mini ve DeepSeek R1’ın önünde, ancak Claude 3.7 Sonnet’in (%70,3) gerisinde.
Uzun bağlam ve çok kipli görevler
Gemini 2.5 Pro’nun en net şekilde öne çıktığı yer burası:
- MRCR (uzun bağlamlı okuduğunu anlama): Gemini 2.5 Pro, 128.000 bağlam uzunluğu için %91,5’e ulaşıyor ve o3-mini (%36,3) ile GPT-4.5’ten (%48,8) fersah fersah önde.
- MMMU (çok kipli anlama): Gemini 2.5 Pro %81,7 ile kıyaslamada lider.
Gemini 2.5 Pro’ya Nasıl Erişilir?
Gemini 2.5 Pro’yu denemenin birkaç yolu var; ister sıradan bir kullanıcı olun ister daha teknik bir şey inşa ediyor olun.
Gemini Uygulaması
Gemini 2.5 Pro’ya erişmenin en kolay yolu Gemini uygulaması (mobil veya web) üzerinden.
Eğer Gemini Advanced abonesiyseniz, model açılır menüsünde Gemini 2.5 Pro’yu göreceksiniz.
Google AI Studio
Girişler, araç kullanımı veya çok kipli istemler üzerinde daha fazla kontrol istiyorsanız Google AI Studio’yu öneririm.
Bu ortam şu an için Gemini 2.5 Pro’ya ücretsiz erişim sağlıyor ve metin, görsel, video ve ses girişlerini destekliyor. Ayrıca özellikle büyük belgeler veya özel iş akışlarıyla uğraşırken dosya yükleme ya da araç kullanımını test etme konusunda Gemini uygulamasından daha iyi çalışıyor.
Hesap oluşturduktan sonra model açılır menüsünden Gemini 2.5 Pro’yu seçebilirsiniz.
Gemini 2.5 Pro API
Programatik erişim için, Gemini 2.5 Pro’yu destekleyen Gemini API’yi kullanabilirsiniz.
Modeli bir uygulamaya veya iş akışına entegre ediyorsanız bu size daha fazla esneklik sağlar. Arç kullanımı etkin şekilde modeli doğrudan çağırabilir, yapılandırılmış yanıtlar alabilir veya uzun belgeleri otomatik bir şekilde işleyebilirsiniz.
Daha teknik bilgileri burada bulabilirsiniz.
Vertex AI üzerinde Gemini 2.5 Pro
Google, Gemini 2.5 Pro’nun yakında Google Cloud’un bir parçası olan Vertex AI’da da sunulacağını söylüyor. Gemini API’yi doğrudan kullanmakla Vertex AI üzerinden erişmek arasındaki temel fark; altyapı, ölçek ve entegrasyonda yatıyor.
Sadece test ediyor veya dahili araçlar geliştiriyorsanız AI Studio veya API yeterli olacaktır. Sıkı performans veya güvenlik gereksinimleriyle üretime bir şeyler alıyorsanız, Gemini 2.5 Pro desteği başladığında Vertex AI daha uygun olacaktır.
Sonuç
Yeni model lansmanlarından etkilenmek giderek zorlaşıyor. Çoğu lansman aynı kalıbı izliyor: seçmece örnekler, göz alıcı kıyaslamalar ve her konuda en iyi olduğuna dair iddialar. Ancak Gemini 2.5 Pro gerçekten birkaç kez durup “Tamam, bu gerçekten faydalı” diye düşündürdü.
1 milyon tokenlık bağlam penceresi, eskiden ek iş gerektiren görevleri ele alış biçiminizi değiştiriyor—özellikle uzun belgeler, dağınık kod tabanları veya çok adımlı akıl yürütmeyi içeren her şeyde. Girdileri parçalara ayırmak ya da bir RAG hattı kurmak zorunda kalmadım. Dosyayı yükledim, sorumu sordum ve kaynağa dayanan tutarlı bir yanıt aldım.
2 milyon tokenlık bağlam penceresi yakında kullanıma sunulursa, bu tek başına gerçek dünyadaki işler için en pratik modellerden biri olmasını sağlayabilir.
