Yapay zekanın hızla gelişen dünyasında, Google, yaklaşan Gemini 3.0 modeliyle büyük bir atılım daha yapmaya hazırlanıyor. OpenAI'nin GPT-5'i ve xAI'nin Grok 4'ü gibi rakipler sınırları zorlamaya devam ederken, Gemini 3.0 hakkındaki söylentiler teknoloji forumlarında, sosyal medyada ve sektör haberlerinde dolaşıyor. Şimdi gelin bu mesajları inceleyelim ve işlevselliğini birlikte görelim.
Gemini 3.0 gizlice mi yayınlandı?
Son birkaç gündür sosyal medya paylaşımları ve topluluk tartışmaları iki ilgili konuyu bildirdi:
- Bağımsız olarak, bir katılımcının kamuya açık test verileri google-gemini/gemini-cli repo dizeyi içeriyordu
gemini-3.0-ultraBir test dosyasında. Bu kesit, topluluk üyeleri tarafından keşfedildi ve sosyal platformlarda yeniden paylaşıldı; birçok kişi bunu bir sızıntı veya "Gemini 3.0 Ultra"nın varlığına dair erken bir kanıt olarak yorumladı. - LM Arena model listelerine göz atan kullanıcılar yeni bir model adı/kod adı fark ettiler "okyanus taşı" Bazı arenalarda ortaya çıkan görüntüler, bazı katılımcıların "Gemini 3 Flash"ın gizli bir testi olabileceğini öne sürmesine neden oldu. Bu gözlemler, Google'ın yakında çıkacak olan Gemini 3 versiyonunu sessizce sahada test ettiği fikrini güçlendirdi.
Bu harika bir haber gibi geliyor. Sonuçta, Google Gemini'nin Gemini 2.5 Pro'yu piyasaya sürmesinin üzerinden epey zaman geçti. Aradan geçen yıllarda Claude Opus 4.1, Grok 4 ve GPT-5 gibi modeller piyasaya sürüldü ve hepsi de büyük yankı uyandırdı. Bu durum, Gemini'nin Gemini 3.0'a ne gibi sürprizler getireceği konusundaki merakımı daha da artırdı.
Ancak bu raporların gerçekliğini doğrulayıp, Gemini 3.0 flaşı olduğu düşünülen Oceanstone adlı cihazın performansını test ettiğimde, hem umut verici hem de hayal kırıklığı yaratan şaşırtıcı bir sonuca ulaştım. Bulgularımı aşağıda paylaşayım.
Gemini 3.0 gerçekten Gemini-CLI deposunda sızdırıldı mı?
Gemini-CLI deposundaki model adı referansları
Topluluk tarafından vurgulanan taahhütler google-gemini/gemini-cli başvurulan depo gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash ve (bazı raporlarda) gemini-3.0-ultraDepo herkese açıktır ve aktif olarak geliştirilmektedir; kayıt farkları görülebilir ve spekülasyonların çoğunun temelini oluşturmuştur. Sıkça bağlantılı bir kayıt, daha önceki "3.0" tartışmalarını tetikleyen düzenlemeleri göstermektedir. Ancak: Depo metni, doğrulama için kullanılan yer tutucular, test verileri veya dahili adlar içerebilir; bir depoda bir dizenin varlığı değil Bir model ikili dosyasının veya genel API uç noktasının yayınlandığına dair kanıt.
Depo bakıcılarının (ve Google işbirlikçilerinin) aslında yaptıkları
Depo bakımcıları kısa bir çekme isteği açtı ve birleştirdi kaldırıldı veya düzeltildi yanıltıcı test girişi. Bakımcının birleştirilmiş PR'deki açıklaması açıktır: gemini-3.0-ultra dize harici bir katılımcı tarafından eklenen test verileri, yanıltıcıydı ve PR bunu mevcut doğru model tanımlayıcısıyla (testler için) değiştirdi. PR yazarı ve depo ortakları, girişin Google'ın resmi bir ürün tanımlayıcısı olmadığını vurguladı. Kısacası: depo görünümü hatalı bir test değeri, ürün sızıntısı değil.
Bunun önemi nedir: Genel kod depoları harici yazarların katkılarını kabul eder; test düzenekleri bazen insan yapımı etiketler veya yer tutucular içerir. Böyle bir yer tutucunun topluluk tarafından keşfedilmesi, kontrollü bir ürün sürümü veya resmi bir ürün bildirimi ile aynı şey değildir.
Özetle: Google, CLI güvenlik sorunlarını düzeltti ve bunlar hakkında yorum yaptı; ayrıca depo düzenlemeleri/geri alma işlemleri, 3.0 dizelerinin genel bir yayın sinyali olarak tasarlanmadığını gösteriyor.
Oceanstone'un bildirilen performansı - inandırıcı mı yoksa abartı mı?
Okyanustaşı Bu hafta halka açık LM Arena liderlik tablolarında ve hızlı sosyal medya raporlamalarında yer alan bir model markasıdır. Topluluk testçileri, gayri resmi karşılaştırmalar yaptı ve Oceanstone'un en azından Gemini kadar iyi performans gösterdiğini, hatta bazı hızlı kontrollerde biraz daha iyi performans gösterdiğini bildirdi. 2.5 Flaş Arena görevlerinin bir alt kümesinde. Bu izlenimler şunlara odaklanıyor: daha iyi istem takibi, kısa örneklerde daha güçlü kodlama/akıl yürütme ve biraz iyileştirilmiş konuşma tutarlılığı — ancak bunlar küçük örneklemli insan oyları ve ekran görüntüleridir, kontrollü kıyaslamalar değildir.
LM Arena'daki gözlemler bize ne anlatıyor?
LM Arena, araştırmacıların ve ekiplerin kör karşılaştırmalar yaptığı ve bazen ön sürüm veya deneysel model adlarını (kod adlarını) ortaya çıkardığı açık bir değerlendirme platformudur. Tarihsel olarak LMArena, daha sonra resmi Google model sürümleriyle eşleşen kod adları göstermiştir (örneğin, Gemini 2.5 Flash Image'ın önizleme testlerinde daha önceki kod adları kullanılmıştır).
Makul açıklama (daha olası):
- Google veya bir ortak/test grubu, dahili boru hatlarını veya demo iskelesini çalıştırırken geçici olarak dahili/test modeli kimliklerini (yer tutucular) kullandı; bu dizeler genel bir işleme veya test veri kümesine sızdırıldı.
- LM Arena, bazen değerlendirme için gönderilen yeni/deneysel modelleri indeksler veya ifşa eder (bazen kod adlarıyla). Google'dan gelen bir test modeli, aşağıdaki gibi bir kod adı altında meşru bir şekilde görünebilir: okyanus taşı Tam ve desteklenen bir genel sürüm olmadan. Bu, gözlemlenen örüntüyle örtüşüyor: LM Arena'da bir kod adı beliriyor ve model adı dizeleri genel bir depoda görünüyor; bakımcılar daha sonra referansları temizliyor.
Oceanstone için test sonuçlarım
Oceanstone, yapay zeka aracı yeteneklerinde paradigma değişimini göstererek GPT-5'in performans ölçütlerini aşıyor ve otonom sistemler için yeni bir standart sunuyor.
Temel Gözlemler:
- Yerel İnternet Entegrasyonu:Oceanstone'daki en çarpıcı yükseltmelerden biri, API'si aracılığıyla internete erişim için yerel yetenekKontrollü testler sırasında, model gerçek zamanlı sorguları önceki nesillerde görülmemiş bir doğrulukla işleyebildi. Örneğin, tam güncel tarih sorulduğunda, statik eğitim verilerine güvenmek yerine canlı bir arama gerçekleştirerek doğru bir şekilde raporladı. Eylül 17, 2025Bu özellik, önceki LLM'lerdeki en kalıcı eksikliklerden biri olan zamansal bayatlığı ortadan kaldırıyor.
- Güvenilir, Kaynak Tabanlı İçerik Üretimi: Profesyonel iş akışlarında içerik üretimi genellikle güvenilirlik ve itibar sorunlarıyla kısıtlanmıştır. Gemini 3.0, tutarlı, doğrulanabilir ve kaynak temelli çıktılar üreterek bu açığı doğrudan giderir. Testlerimizde, model uygun alıntılar ve tutarlı bir anlatım akışıyla hem yaratıcı akıcılığı hem de olgusal güvenilirliği yansıtan uzun biçimli makaleler hazırlayabildi.
- Web Sayfası Replikasyonunda Hassasiyet ve Kullanıcı Arayüzü Doğruluğu: Belki de gözlemlenen en beklenmedik yetenek, Gemini 3.0'ın karmaşık web sayfalarını olağanüstü bir doğrulukla çoğaltma yeteneğiydi. Resmi bir Apple web sayfasının düzenini yeniden üretme görevi verildiğinde, Gemini 3.0, yapı, tipografi ve arayüz öğeleri açısından orijinal tasarımı yansıtan sonuçlar verdi. GPT-5'in girişimleriyle karşılaştırıldığında, aradaki fark çarpıcıydı.
Kısacası: Oceanstone'un performansı ve seviyesi takdire şayan. Gemini 3.0 Flash'ın ilk sürümü olup olmadığı konusunda ise, daha fazla bilgi edinmemiz gerekiyor.
Gemini 3.0 hangi önemli özelliklere sahip olacak?
Geliştirilmiş muhakeme ve kodlama performansı:
Google'ın Gemini 2.5 ve sonrasında programlama yarışmalarında elde ettiği başarılar hakkındaki raporlar ve kamuoyuna açık gösteriler, akıl yürütme ve kod kalitesine odaklanmaya devam edileceğini gösteriyor ve birçok analist, Gemini 3.0'ın bu yönde daha da ilerlemesini bekliyor. Gemini/DeepMind'ın programlama yarışmalarındaki başarıları, Google'ın akıl yürütme yetenekleri üzerinde sürekli olarak çalıştığını gösteriyor; bu da doğal olarak Gemini 3 sınıfı modellerde daha güçlü bir akıl yürütmeye işaret eden bir yatırım yolu.
Daha güçlü çok modlu ve üretken görüntü özellikleri.
Gemini uygulaması, gelişmiş görüntü düzenleme araçları ve viral özellikler (örneğin, "Nano Muz" tarzı dönüşümler) sunarak Google'ın çok modlu araçları hızla genişlettiğini gösteriyor. Gemini 3.0'ın görüntü→3B işlemeyi genişleteceği, daha hızlı yüksek kaliteli görüntü sentezi ve daha ayrıntılı iç boyama özellikleri sunacağı yönündeki söylentiler, bu eğilim göz önüne alındığında mantıklı geliyor.
Daha uzun bağlam pencereleri ve bellek/kişiselleştirme.
Google, Chrome'daki Gemini için kişiselleştirme deneylerini ve çoklu sekmeli bağlam özelliklerini kamuoyuyla paylaştı. Genişletilmiş bağlam penceresi ve daha kalıcı kişiselleştirme özellikleri, Gemini 3.0 için mantıklı ürün yönlendirmeleridir.
Gemini 3, Gemini 2.5'ten Nasıl Farklı Olacak?
Ne bekleyeceğinizi anlamak için 2.5'in ne yaptığını ve hangi boşlukların bulunduğunu karşılaştırmak öğretici olacaktır.
| Yetenek | İkizler 2.5 Güçlü Yönleri | Geliştirilecek Alanlar / 3.0'ın Ekleyecekleri |
|---|---|---|
| Çok modelli | Metin, resim, ses, kısa video, “düşünme” modları, kıyaslamalarda güçlü akıl yürütme. | Gerçek zamanlı video işleme, 3 boyutlu anlama, mekansal/coğrafi veriler, modaliteler arasında birleşik model. |
| Bağlam penceresi | ~1 milyon token. | Muhtemelen milyonlarca token bağlamı, uzun süreli kullanımda tutarlılığı korumak için daha iyi bellek/geri alma. |
| Temsilci/proaktif davranış | Ajan Modu duyuruldu; planlanan eylemler; bir miktar özerklik. | Daha güvenilir otonom planlama, daha derin kişiselleştirme, cihaz ve sistem kontrolüyle daha güçlü entegrasyon. |
| İşletim sistemi/cihazlarla entegrasyon | Ev cihazlarında Asistan'ın yerini alması; Android entegrasyonu; Wear OS kullanılabilirliği. | Daha sıkı bir entegrasyon; belki Gemini'nin daha fazla cihaz türünde (saatler, TV'ler, IoT) temel asistan olarak kullanılması, modaliteler arasında daha yumuşak geçişler. |
| Hız, gecikme, verimlilik | Gemini 2.5 Flash daha hızlı; maliyet/verimlilik optimizasyonları. | Özellikle video için daha iyi performans; daha düşük gecikme; daha verimli donanım kullanımı; hassas görevler için cihaz üzerinde veya uçta yürütme. |
Başlamak
CometAPI, OpenAI serisi, Google Gemini, Anthropic Claude, Midjourney, Suno ve daha fazlası gibi önde gelen sağlayıcılardan 500'den fazla yapay zeka modelini tek bir geliştirici dostu arayüzde bir araya getiren birleşik bir API platformudur. Tutarlı kimlik doğrulama, istek biçimlendirme ve yanıt işleme özellikleri sunan CometAPI, yapay zeka yeteneklerinin uygulamalarınıza entegrasyonunu önemli ölçüde basitleştirir. İster sohbet robotları, ister görüntü oluşturucular, ister müzik bestecileri veya veri odaklı analiz hatları oluşturuyor olun, CometAPI daha hızlı yineleme yapmanıza, maliyetleri kontrol etmenize ve tedarikçiden bağımsız kalmanıza olanak tanır; tüm bunları yaparken de yapay zeka ekosistemindeki en son yeniliklerden yararlanırsınız.
Başlamak için Google Gemini modelini inceleyin (örneğin Gemini 2.5 Flash Görüntü API'si,gemini 2.5 pro)'nun yetenekleri Oyun Alanı ve danışın API kılavuzu Ayrıntılı talimatlar için. Erişimden önce, lütfen CometAPI'ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. Kuyrukluyıldız API'si Entegrasyonunuza yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat teklif ediyoruz.
Elbette, resmi sürüm yayınlanır yayınlanmaz, yapay zeka API ağ geçidimiz CometAPI'yi hemen entegre edeceğiz. Gemini 3.0 ve Gemini 2.5 Pro'yu temel itici güç olarak kullanarak, Claude ve GPT gibi lider modellerle birleştirerek, şimdiye kadarki en güçlü üretkenliği yaratacağız. Hazır mısınız?→ Bugün CometAPI'ye kaydolun !
Son Düşüncelerimiz
Google Gemini 3, Gemini 2.5'in ötesine geçen önemli bir adım olarak şekilleniyor. Duyuruların hızı, cihazlara ve işletim sistemlerine derinleşen entegrasyonu, yöntemlerin genişlemesi ve akıl yürütme, bellek ve "etkisel" yeteneklere verilen önem, daha kullanışlı, daha akıllı ve günlük iş akışlarına daha entegre olmayı hedefleyen bir modele işaret ediyor.
Ancak, her iddialı yapay zeka modelinde olduğu gibi, söylenti/tahmin ile gerçek teslimat arasındaki fark çok büyük olabilir. 2025'in sonları bu özelliklerin çoğu için makul bir zaman aralığı, ancak hepsi aynı anda veya yaygın olarak gelmeyebilir. Kullanıcılar, tamamen cilalanmış bir Gemini 3 deneyimi yaygın olarak kullanıma sunulmadan önce kısmi lansmanlar, kademeli özellik setleri ve başlangıçtaki kısıtlamalarla (maliyet, işlem, gizlilik) karşılaşabilirler.