Google DeepMind; kodlama, çok modlu görevler, yüksek hacimli yapay zekâ iş akışları ve siber güvenlik için geliştirilen üç yeni Gemini modelini duyurdu. Ancak uzun süredir beklenen Gemini 3.5 Pro henüz kullanıma sunulmadı.
Google DeepMind, yapay zekâ ajanlarını daha düşük maliyetle ve daha yüksek hızla çalıştırmak isteyen geliştiricilere yönelik üç yeni model tanıttı. Şirketin yeni model ailesinde Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite ve Gemini 3.5 Flash Cyber yer alıyor.
Google, yeni modellerin özellikle üretim ortamlarında çalışan yapay zekâ ajanları için daha yüksek token verimliliği, daha düşük gecikme süresi ve daha güvenilir performans sunacak şekilde geliştirildiğini belirtiyor.
Yeni modeller arasında genel kullanıma yönelik en güçlü seçenek olarak konumlandırılan Gemini 3.6 Flash; kodlama, bilgi yoğun görevler, doküman analizi, bilgisayar kullanımı ve çok modlu işlemlerde önceki nesle göre daha yüksek performans vadediyor.
Gemini 3.5 Flash-Lite ise yüksek miktarda isteğin düşük maliyetle işlenmesi gereken uygulamalara odaklanıyor. Gemini 3.5 Flash Cyber, siber güvenlik açıklarını tespit etmek ve gidermek için özelleştirilmiş sınırlı erişimli bir model olarak sunuluyor.
Gemini 3.6 Flash daha az token kullanarak daha yüksek performans sunuyor
Google’ın “iş yükü modeli” olarak tanımladığı Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash üzerine inşa edildi. Model; yazılım geliştirme, araştırma, bilgi analizi ve çok modlu içeriklerin işlenmesi gibi alanlarda daha yüksek kalite sunarken aynı zamanda daha az token kullanmayı hedefliyor.
Google’ın paylaştığı verilere göre Gemini 3.6 Flash, Artificial Analysis Index testlerinde önceki model Gemini 3.5 Flash’a kıyasla ortalama yüzde 17 daha az çıktı tokenı kullanıyor. Şirket, bazı yazılım geliştirme testlerinde token kullanımındaki azalmanın yüzde 65’e kadar çıkabildiğini belirtiyor.
Modelin daha az muhakeme adımı ve daha az araç çağrısı kullanarak çok aşamalı görevleri tamamlayabildiği ifade ediliyor. Bu durum, özellikle aynı anda çok sayıda yapay zekâ ajanı çalıştıran şirketlerin altyapı ve model kullanım maliyetlerini azaltabilir.
Gemini 3.6 Flash’ın fiyatı, 1 milyon giriş tokenı için 1,50 dolar, 1 milyon çıkış tokenı için ise 7,50 dolar olarak açıklandı. Model, çıktı tokenı başına Gemini 3.5 Flash’tan daha düşük bir fiyatla sunuluyor.
Kodlama ve araştırma testlerinde performans artışı
Google tarafından paylaşılan test sonuçlarına göre Gemini 3.6 Flash, kodlama görevlerinde gereksiz değişiklikleri ve tekrarlanan çalışma döngülerini azaltıyor.
Model, gerçek dünya yazılım geliştirme görevlerini ölçen DeepSWE testinde yüzde 49 başarı elde etti. Gemini 3.5 Flash’ın aynı testteki performansı yüzde 37 seviyesindeydi.
Makine öğrenmesi araştırma yeteneklerini değerlendiren MLE Bench testinde Gemini 3.6 Flash yüzde 63,9 puana ulaşırken önceki model yüzde 49,7 seviyesinde kaldı.
Modelin bilgisayar arayüzlerini kullanarak görev gerçekleştirme performansını ölçen OSWorld-Verified testindeki skoru yüzde 83 olarak açıklandı. Gemini 3.5 Flash’ın aynı testteki sonucu yüzde 78,4 olmuştu.
Bilgi yoğun profesyonel görevleri değerlendiren GDPval-AA v2 testinde ise Gemini 3.6 Flash, 1.421 puan elde etti. Önceki modelin skoru 1.349 seviyesindeydi.
Google, bilgisayar kullanma yeteneğini Gemini API ve Gemini Enterprise içinde yerleşik bir araç olarak da sunuyor. Böylece geliştiriciler, modelin masaüstü arayüzleri ve uygulamalar üzerinden belirli işlemleri gerçekleştirmesini sağlayabilecek.
Şirket; Hebbia ve Harvey gibi kurumsal müşterilerin Gemini 3.6 Flash’ı doküman ayrıştırma, grafik ve veri analizi, rapor hazırlama ve çok modlu bilgi işleme görevlerinde test ettiğini belirtiyor.
Gemini 3.5 Flash-Lite saniyede 350 token üretebiliyor
Yeni modellerden Gemini 3.5 Flash-Lite, Google’ın 3.5 model ailesindeki en hızlı ve düşük maliyetli seçenek olarak konumlandırılıyor.
Artificial Analysis verilerine göre model, saniyede yaklaşık 350 çıktı tokenı üretebiliyor. Bu hız, modeli gerçek zamanlı uygulamalar ve yüksek sayıda isteğin aynı anda işlendiği sistemler için uygun hale getiriyor.
Gemini 3.5 Flash-Lite’ın fiyatı, 1 milyon giriş tokenı için 0,30 dolar, 1 milyon çıkış tokenı için 2,50 dolar olarak açıklandı.
Model; ajan tabanlı arama, doküman işleme, veri sınıflandırma, içerik analizi ve yüksek hacimli otomasyon görevleri için geliştirildi. Geliştiriciler, modelin düşünme seviyesini iş yüklerine göre ayarlayabilecek.
Düşük düşünme seviyeleri daha hızlı ve ekonomik işlemler için kullanılabilirken yüksek düşünme seviyeleri çok aşamalı görevleri ve alt ajanlardan oluşan daha karmaşık sistemleri destekleyecek.
Gemini 3.5 Flash-Lite da yerleşik bilgisayar kullanma özelliğine sahip olacak. Böylece model, yalnızca metin üretmek yerine belirli dijital arayüzlerde işlem gerçekleştiren yapay zekâ ajanlarının altyapısında kullanılabilecek.
Gemini 3.5 Flash-Lite önceki nesli geride bıraktı
Google’ın açıkladığı test sonuçlarına göre Gemini 3.5 Flash-Lite, önceki nesil Gemini 3.1 Flash-Lite’a kıyasla kodlama, uzun bağlam ve gerçek dünya görevlerinde önemli performans artışı gösteriyor.
Komut satırı ve yazılım geliştirme görevlerini ölçen Terminal-Bench 2.1 testinde yeni model yüzde 54 başarı elde etti. Gemini 3.1 Flash-Lite’ın aynı testteki sonucu yüzde 31 seviyesindeydi.
Uzun bağlam içindeki bilgilerin bulunmasını ve ilişkilendirilmesini ölçen GDM-MRCR v2 testinde Gemini 3.5 Flash-Lite yüzde 72,2 puan alırken önceki nesil yüzde 60,1 puanda kaldı.
Gerçek dünya bilgi görevlerini değerlendiren GDPval-AA v2 testinde ise yeni model 1.140 puana ulaştı. Gemini 3.1 Flash-Lite aynı testte 642 puan elde etmişti.
Bu sonuçlar, Google’ın düşük maliyetli Flash-Lite modellerini yalnızca basit metin işlemleri için değil, kodlama ve çok aşamalı ajan iş akışları için de konumlandırmaya başladığını gösteriyor.
Gemini 3.5 Flash Cyber sınırlı erişimle sunulacak
Gemini 3.5 Flash Cyber, siber güvenlik açıklarının bulunması ve giderilmesi için özel olarak eğitilen bir model olarak tanıtıldı.
Model, Google’ın kod güvenliği ajanı CodeMender ile birlikte çalışacak. Sistem, yazılım kodlarını inceleyerek olası güvenlik açıklarını tespit etmeyi, sorunun kaynağını anlamayı ve gerekli düzeltmeleri önermeyi hedefliyor.
Google, etkili bir siber güvenlik sisteminin yalnızca güçlü bir dil modelinden oluşmadığını; modelin uygun ajan altyapısı, araçlar ve güvenlik mekanizmalarıyla birlikte çalışması gerektiğini belirtiyor.
Gemini 3.5 Flash Cyber, ilk aşamada genel kullanıma açılmayacak. Modele yalnızca hükümetler ve Google tarafından güvenilir kabul edilen iş ortakları, sınırlı erişimli pilot program kapsamında ulaşabilecek.
Google, Gemini 3.6 Flash için güvenlik önlemlerini artırdı
Google, Gemini 3.6 Flash’ın kimyasal, biyolojik, radyolojik ve nükleer riskler ile saldırı amaçlı siber güvenlik kullanımları için geliştirilmiş koruma mekanizmalarına sahip olduğunu açıkladı.
Modelin, güvenlik önlemlerini aşmayı amaçlayan jailbreak girişimlerine karşı önceki modellere kıyasla daha dayanıklı olduğu belirtiliyor.
Google aynı zamanda yararlı ve meşru kullanım senaryolarında gereksiz yanıt reddetme oranını azaltmak için modelin özel olarak eğitildiğini ifade ediyor.
Bu yaklaşım, modelin zararlı taleplere karşı daha dirençli olurken yazılım geliştirme, akademik araştırma ve kurumsal analiz gibi alanlarda kullanıcı isteklerini gereksiz yere reddetmemesini amaçlıyor.
Yeni Gemini modelleri nerelerde kullanılabilecek?
Gemini 3.6 Flash ve Gemini 3.5 Flash-Lite, duyuruyla birlikte geliştiriciler ve işletmeler için kullanıma sunuldu.
Geliştiriciler modellere Gemini API, Google AI Studio ve Android Studio üzerinden erişebilecek. Gemini 3.6 Flash ayrıca Google’ın ajan tabanlı geliştirme ortamı Google Antigravity üzerinden de kullanılabilecek.
Kurumsal müşteriler her iki modele Gemini Enterprise Agent Platform üzerinden ulaşabilecek. Gemini 3.6 Flash, Gemini Enterprise uygulamasına da ekleniyor.
Bireysel kullanıcılar yeni modellere Gemini uygulaması üzerinden erişebilecek. Gemini 3.5 Flash-Lite’ın ayrıca Google Arama hizmetinde kademeli olarak kullanıma alınacağı açıklandı.
Beklenen Gemini 3.5 Pro henüz yayımlanmadı
Google’ın duyurusu, kullanıma sunulan modeller kadar duyuruda yer almayan Gemini 3.5 Pro nedeniyle de dikkat çekiyor.
Gemini Pro modelleri, Google’ın karmaşık muhakeme, ileri seviye kodlama ve uzun süreli görevler için geliştirdiği en yüksek kapasiteli modeller arasında bulunuyor. Flash modelleri ise daha düşük maliyet ve daha hızlı yanıt süresine odaklanıyor.
Google, daha önce Gemini 3.5 Pro’nun şirket içinde kullanıldığını ve kısa süre içinde yayımlanacağını açıklamıştı. Ancak modelin genel kullanıma sunulma tarihi ertelendi.
Google DeepMind Ürün Lideri Logan Kilpatrick, Gemini 3.5 Pro’nun iş ortaklarıyla test edilmeye devam ettiğini ve hazır olduğunda geniş çapta kullanıma sunulacağını belirtti.
Şirket, model için kesin bir çıkış tarihi paylaşmadı. Aktarılan bilgilere göre gecikmenin, modelin Google’ın şirket içi performans hedeflerine henüz ulaşamamasından kaynaklanabileceği belirtiliyor.
Gemini 4 için ön eğitim süreci başladı
Google DeepMind, yeni Flash modellerinin yanında bir sonraki büyük model nesli için de çalışmalara başladığını açıkladı.
Şirket, Gemini 4 için bugüne kadarki en iddialı ön eğitim sürecini başlattığını belirtti. Ön eğitim, büyük yapay zekâ modellerinin farklı veri türleri üzerinde temel yetenekler kazandığı ve yüksek miktarda bilgi işlem gücü gerektiren ilk geliştirme aşamasını ifade ediyor.
Gemini 4 hakkında model boyutu, yetenekler, çıkış tarihi veya fiyatlandırma gibi ayrıntılar henüz paylaşılmadı.
Yeni açıklamalar, Google’ın yapay zekâ stratejisinde yalnızca en güçlü modeli geliştirmeye değil; farklı maliyet, hız ve kullanım ihtiyaçlarına yönelik daha özelleştirilmiş bir model portföyü oluşturmaya odaklandığını gösteriyor.
FounderN, Türkiye’nin girişim ve teknoloji haber platformudur.
LinkedIn | Instagram | FounderN 09:13 Bülteni | FounderN Daily | FounderN AI Daily
