Google’un Gemini 3 Pro’su, Google’ın akıl yürütme, kontrol-edilebilir (agentic) iş akışları ve kodlama yardımı alanlarında büyük bir adım olarak konumlandırdığı, manşetlere çıkan çok modlu bir model olarak geldi. Bu uzun yazıda yanıtlamaya çalıştığım net soru şu: Gemini 3 Pro kodlama için iyi mi? Kısa cevap: Evet — önemli çekincelerle. Aşağıda ekiplerin ve bireysel geliştiricilerin Gemini 3 Pro’yu nasıl etkili ve güvenli biçimde kullanabileceklerine karar vermeleri için kanıtlar, kullanım örnekleri, sınırlamalar ve somut benimseme önerileri bulacaksınız.
Şu anda, CometAPI (önde gelen sağlayıcılardan 500’den fazla yapay zeka modelini bir araya getiren) Gemini 3 Pro ve Gemini 3 Flash API’lerini entegre ediyor ve API indirimleri oldukça maliyet-etkin. Önce CometAPI etkileşimli penceresinde Gemini 3 Pro’nun kodlama yeteneklerini test edebilirsiniz.
Gemini 3 Pro nedir ve geliştiriciler için neden önemlidir?
Gemini 3 Pro, Google’ın Gemini 3 ailesinin amiral gemisi sürümüdür — derin akıl yürütme ve kontrol-edilebilir (agentic) yetenekleri geliştirmek üzere oluşturulmuş çok modlu (metin, kod, görsel, ses, video) bir model serisi. Google, Gemini 3 Pro’yu 2025 Kasım ayı ortasında piyasaya sürdü ve bunu açıkça “şimdiye kadarki en iyi vibe kodlama modeli” olarak konumlandırdı; akıl yürütme, çok modlu anlama ve geliştirici araç zincirlerine entegrasyon konusunda güçlü iddialarda bulundu.
Neden önemli: Önceki yardımcılardan farklı olarak, yalnızca doğal dil yardımı ya da daha kısa kod parçacıkları için optimize edilmek yerine, Gemini 3 Pro en baştan daha derin, uzun-form akıl yürütme ve daha otonom, ajan tarzı kodlama için tasarlandı — örn. çok dosyalı projeler üretme, ajanlar aracılığıyla terminal benzeri işlemler yürütme ve IDE’ler ile CI sistemlerine entegrasyon. Tek tek fonksiyonları yamamakla yetinmeyen, uygulamaları iskeletlendiren, mimari değişiklikler öneren ve çok adımlı geliştirme görevlerini üstlenen bir yapay zekâ isteyen ekipler için Gemini 3 Pro yeni bir yetenek düzeyine işaret ediyor.
Kodlama açısından öne çıkan başlıca özellikler neler?
Kodlama iş akışları için üç özellik öne çıkıyor:
- Bağlam penceresi: Gemini 3 Pro, son derece büyük girdi bağlamlarını destekler (kamuya açık raporlar ve model takipçileri bazı varyantlarda yaklaşık 1.000.000 token’a kadar bağlam kapasitesinden bahseder), bu da büyük kod tabanları, uzun diff’ler ve çok dosyalı projelerle çalışırken önemlidir.
- Çok modluluk: Kod ve diğer medya türlerini (görseller, ses, PDF’ler) kabul eder; bu da hata mesajı ekran görüntülerini analiz etmek, doküman okumak ya da tasarım varlıklarını kodla birlikte işlemek gibi iş akışlarını mümkün kılar. ayrıca modelin ekran görüntüleri, tasarım mockup’ları veya e-tablolar üzerinde işlem yaparak kod üretmesini istediğinizde yardımcı olur. Bu, tel kafesleri HTML/CSS/JS’e çeviren frontend mühendisleri için kritiktir.
- Akıl yürütme geliştirmeleri: Google, daha uzun ve daha doğru mantık zincirleri üretmeyi amaçlayan yeni akıl yürütme kiplerini (Deep Think / dynamic thinking) vurguladı — karmaşık algoritmalar planlanırken ya da çok adımlı hatalar ayıklanırken istenen bir özellik.
Bu özellikler kâğıt üzerinde kodlama görevleri için umut verici: büyük bağlam, depoları sıkıştırma veya özetleme ihtiyacını azaltır; çok modluluk, hata ekran görüntülerinden veya log eklerinden yola çıkarak hata ayıklamaya yardımcı olur; daha iyi akıl yürütme ise mimari ve karmaşık hata triyajında fayda sağlar.
Gemini 3 Pro gerçek programlama görevlerinde nasıl performans gösteriyor?
Kod üretimi: doğruluk, stil ve sürdürülebilirlik
Gemini 3 Pro tutarlı biçimde öz diline uygun (idiomatic) kod üretir ve — önemlisi — mimari ve çok dosyalı projeler hakkında akıl yürütme konusunda gelişmiş bir yetenek sergiler. Birçok pratik rapor, ön yüz + arka yüz içeren iskelet uygulamalar üretebildiğini, tasarımları çalışan prototiplere çevirebildiğini ve önceki modellere kıyasla daha az bağlam sınırlaması sorunuyla daha büyük kod tabanlarını yeniden düzenleyebildiğini gösteriyor. Ancak, gerçek dünyada doğruluk hâlâ komut kalitesine ve insan incelemesine bağlı: model hâlâ ince mantık hataları ekleyebilir veya ortam durumu hakkında güvenli olmayan varsayımlar yapabilir.
Hata ayıklama, terminal görevleri ve “agentic” kodlama
Gemini 3 Pro’nun manşet özelliklerinden biri, ajan tarzı ya da otonom kodlamadır — görevler hakkında akıl yürütme, çok adımlı iş akışlarından geçme ve araçlarla (API veya izole bir yürütme ortamı üzerinden) etkileşime girme yeteneği. Terminal-Bench gibi kıyaslamalar, komut satırı gezintisi, bağımlılık yönetimi ve hata ayıklama dizileri gerektiren görevlerde modelin kayda değer biçimde daha iyi olduğunu gösteriyor. Hataları triyajlamak, hata ayıklama betikleri oluşturmak veya dağıtım görevlerini otomatikleştirmek için yapay zekâ kullanan geliştiriciler için Gemini 3 Pro’nun ajan yetenekleri büyük bir artı. Ancak dikkat: bu özellikler, modele üretim sistemlerine erişim vermeden önce güvenli geçitler ve dikkatli bir kum havuzu (sandbox) gerektirir.
Gecikme, yineleme hızı ve küçük düzenlemeler
Gemini 3 Pro’nun akıl yürütme gücü daha büyük görevler için mükemmel olsa da, küçük yinelemeli düzenlemelerde (düzeltmeler, mikro-refaktörler) bazı rakiplerine göre gecikme daha yüksek olabilir. Hızlı ve tekrarlayan düzenleme döngüleri gereken iş akışlarında (örn. anlık önerilerle eşli programlama), düşük gecikmeli tamamlama için optimize edilmiş modeller hâlâ daha çevik hissedilebilir.
Gemini 3 Pro üretim kodlaması için yeterince güvenli ve güvenilir mi?
Olgusal doğruluk ve halüsinasyonlar
Büyük bir çekince: olgusal doğruluğa odaklanan bağımsız değerlendirmeler, en üst düzey modellerin bile bazı bağlamlarda mutlak olgusal doğrulukta zorlandığını gösteriyor. Google’ın kendi FACTS tarzı kıyaslamaları, modeller gerçekleri getirmeye veya beyan etmeye zorlandığında kayda değer hata oranları gösteriyor ve Gemini 3 Pro, Google araştırmacıları tarafından tasarlanan yeni bir FACTS kıyaslamasında yaklaşık %69 doğruluk elde etti — mutlak güvenilirlikte anlamlı bir iyileştirme alanı olduğunu gösteriyor. Kod açısından bu, modelin makul görünen ama hatalı kodlar (veya yanlış atıflar, komutlar ya da bağımlılık sürümleri) üretebileceği anlamına gelir. Her zaman insan incelemesi ve otomatik test planlayın.
Güvenlik, tedarik zinciri ve bağımlılık riskleri
Bir model bağımlılık güncellemeleri, bash komutları veya altyapı-kod-olarak (IaC) önerdiğinde tedarik zinciri riskleri (örn. savunmasız bir paket sürümü önermek) getirebilir veya erişim kontrollerini yanlış yapılandırabilir. Gemini 3 Pro’nun ajan erişimi nedeniyle, kuruluşlar modeli CI/CD veya dağıtım boru hatlarına entegre etmeden önce politika kontrolleri, kod tarama ve kısıtlı yürütme kum havuzları eklemelidir.
İşbirliği ve kod gözden geçirme iş akışları
Gemini 3 Pro, ön-commit inceleyici olarak veya kod inceleme otomasyonunun bir parçası olarak potansiyel hataları işaretlemek, yeniden düzenlemeler önermek veya test vakitleri üretmek için kullanılabilir. Erken benimseyenler, birim testleri ve uçtan uca test iskeletlerini hızlıca üretmeye yardımcı olduğunu bildirdi. Yine de, güvenlik veya mimariyi etkileyen model kaynaklı değişiklikler için otomatik kabul ölçütleri insan doğrulamasını ve başarısız yapıları (failing builds) içermelidir.
Kodlama karşılaştırması: Opus 4.5 vs GPT 5.2 vs Gemini 3 Pro
Pek çok ölçüte göre, Gemini 3 Pro üst düzey bir rakip. Kamuya açık karşılaştırmalar ve takipçiler, akıl yürütme ve uzun bağlam görevlerinde birçok önceki modeli geride bıraktığını ve kodlama kıyaslamalarında rakipleriyle başa baş ya da biraz daha iyi olduğunu gösteriyor. Bununla birlikte, 2025 sonlarında model ekosistemi son derece rekabetçi: OpenAI, rakip ilerlemelere doğrudan karşılık olarak kodlama ve uzun bağlam görevlerinde belirgin iyileştirmeleri olan daha yeni GPT modellerini (ör. GPT-5.2) yayımladı. Bu nedenle pazar hızla değişiyor ve “en iyi” hareketli bir hedef.
SWE-Bench Verified — Gerçek Dünyada Yazılım Mühendisliği Çözümü
SWE-Bench, gerçek dünyadaki yazılım mühendisliği görevlerini değerlendirmek için tasarlanmıştır: bir kod deposu + başarısız testler veya bir sorun verildiğinde, bir model sorunu çözen doğru bir yamayı üretebiliyor mu?
- SWE-Bench Verified, Python’a özel, insan doğrulamalı alt kümedir (adil karşılaştırmalar için yaygın olarak kullanılır).
- SWE-Bench Pro daha geniştir (birden çok dil), kontaminasyona daha dayanıklıdır ve daha endüstriyel gerçekçiliğe sahiptir.
(Bu farklar önemlidir: Verified daha dar/daha kolay; Pro daha zordur ve çok dilli kurumsal kod tabanlarını daha iyi temsil eder.)
Veri tablosu:
| Model | SWE-Bench Verified Skoru |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | ~%80,9 (rakipler arasında en yüksek) |
| GPT-5.2 (standart) | ~%80,0 (yakın rakip) |
| Gemini 3 Pro | ~%74,20–%76,2 (diğerlerinin biraz gerisinde) |
Terminal-Bench 2.0 — Çok Adımlı ve Ajan Görevleri
Kıyaslama: Bir modelin çok adımlı kodlama görevlerini tamamlama, gerçek geliştirici ajan davranışını yaklaştırma (dosya düzenlemeleri, testler, kabuk komutları) yeteneğini değerlendirir.
| Model ve Varyant | Terminal-Bench 2.0 Skoru (%) |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | ~%63,1 |
| Gemini 3 Pro (Stanford Terminus 2) | ~%54,2 |
| GPT-5.2 (Stanford Terminus 2) | ~%54,0 |
Notlar:
- Terminal-Bench 2.0’da Claude Opus 4.5 belirgin bir farkla lider, bu da liderlik tablosu anlık görüntüsünde daha güçlü çok adımlı araç kullanımı ve komut satırı kodlama becerisine işaret ediyor.
- Gemini 3 Pro ve GPT-5.2 bu kıyaslamada benzer düzeyde rekabetçi performans gösteriyor.
τ2-bench, toolathlon ve diğer ajan/araç kullanımı değerlendirmeleri ne durumda?
τ2-bench (tau-2) ve benzeri araç kullanımı değerlendirmeleri, bir ajanın araçları (API’ler, Python yürütme, harici servisler) orkestre ederek daha üst düzey görevleri (telekom perakende otomasyonları, çok adımlı iş akışları) tamamlama becerisini ölçer. Toolathlon, OSWorld, Vending-Bench ve diğer uzmanlaşmış arenalar, alan-özgü otomasyonu, uzun ufuklu ajan yetkinliğini veya ortam etkileşimini ölçer.
Gemini 3 Pro: DeepMind, çok yüksek τ2-bench / ajan araç-kullanımı skorları bildiriyor (örn. kendi tablolarında τ2-bench ≈ %85,4) ve bazı satıcı testlerinde (Vending-Bench ortalama net değer sayıları) uzun ufuklu güçlü sonuçlar elde edildiğini belirtiyor.
LiveCodeBench Pro (rekabetçi kodlama) nedir
LiveCodeBench Pro, algoritmik / rekabetçi programlama sorunlarına (Codeforces tarzı) odaklanır; genellikle pass@1 / pass@k karşılaştırmalarından ve ikili eşleşmelerden türetilen Elo dereceleri olarak raporlanır. Bu kıyaslama, algoritma tasarımını, köşe durumlarını düşünmeyi ve öz, doğru uygulamaları vurgular.
Gemini 3 Pro (DeepMind): DeepMind, Gemini 3 Pro için LiveCodeBench Pro Elo ≈ 2.439 bildiriyor (yayınladıkları performans tablosu). Gemini 3 Pro, DeepMind’ın yayımladığı sayılarda özellikle güçlü bir rekabet/algoritmik performans sergiliyor (yüksek Elo); bu da Google’ın modelinin algoritmik problemler ve kodlama bulmacalarında güçlü olduğuna dair anekdotlarla ve bağımsız testlerle uyumlu.
Son özet
Bugün “kodlama” yeteneğini yargılamak için en iyi ve en ilgili kıyaslamalar, gerçek depo düzeltmeleri için SWE-Bench (Verified ve Pro), ajan tarzı terminal iş akışları için Terminal-Bench 2.0 ve algoritmik/yarışma becerisi için LiveCodeBench Produr. Sağlayıcı beyanları, Claude Opus 4.5 ve GPT-5.2’yi SWE-Bench Verified’da (~%80 aralığı) zirvede gösterirken, Gemini 3 Pro DeepMind’ın yayımladığı tabloda özellikle yüksek LiveCodeBench Elo’su ve sağlam Terminal-Bench performansıyla öne çıkıyor.
Üç tedarikçi de birincil ilerleme olarak ajan/araç kullanımı yetkinliğini vurguluyor. Bildirilen skorlar göreve göre değişiyor: Gemini, araç zincirleme ve uzun bağlam / çok modlu akıl yürütme için, Anthropic sağlam kod+ajan iş akışları için ve OpenAI uzun bağlam ile çoklu araç güvenilirliği için öne çıkarılıyor.
Gemini 3 Pro, şunlarda mükemmeldir:
- Büyük, çok dosyalı akıl yürütme görevleri (mimari tasarım, dosyalar arası refaktörler).
- Çok modlu hata ayıklama senaryoları (loglar + ekran görüntüleri + kod).
- Terminal tarzı, çok adımlı operasyonel görevler.
Şu durumlarda daha az cazip olabilir:
- Ultra düşük gecikmeli, çok küçük istem iş yükleri gerektiğinde (daha hafif, daha ucuz modeller tercih edilebilir).
- Belirli üçüncü taraf araç zincirleri halihazırda diğer sağlayıcılarla derin entegrasyonlara sahipse (göç maliyeti önemlidir).
Gemini 3 Pro’yu bir geliştirici iş akışına nasıl entegre edersiniz?
Bugün hangi araçlar var?
Google, Gemini 3 Pro’yu gerçek geliştirme ortamlarında kullanışlı kılan entegrasyonlar ve yönergeler sundu:
- Gemini CLI: modele kontrollü bir ortamda görevleri çalıştırma imkânı veren, ajan iş akışlarını mümkün kılan terminal-öncelikli bir arayüz.
- Gemini Code Assist: modelin açık kod tabanı üzerinde çalışmasına ve dosyaları açıklamasına izin veren eklentiler ve uzantılar (VS Code ve diğer editörler için); Gemini 3 kapasitesi kısıtlandığında eski modellere geri dönüşlerle.
- API ve Vertex AI: üretim dağıtımları ve sunucu tarafı sistemlerde kontrollü kullanım için.
Bu entegrasyonlar Gemini 3 Pro’yu özellikle kullanışlı kılıyor: modelin değişiklikler önermesine ve ardından davranışı teyit etmek için testleri veya lint’leri çalıştırmasına imkan veren uçtan uca döngüler sağlıyorlar.
Ekipler bunu nasıl kullanmalı — önerilen iş akışları?
- Prototipleme (düşük risk): Gemini 3 Pro’yu hızla özellikler ve kullanıcı arayüzleri iskeletlendirmek için kullanın. Tasarımcılar ve mühendisler ürettiği prototipler üzerinde yineleme yapsın.
- Geliştirici verimliliği (orta risk): Özellik dallarında kod üretimi, test yazımı, refaktörler veya dokümantasyon için kullanın. Her zaman PR incelemesi isteyin.
- Otomatik ajan görevleri (daha olgun aşama): Modelin değişiklik önermesi, test etmesi ve doğrulaması için test koşucular, CI boru hatları veya CLI ile izole bir ortamda entegre edin. Birleştirmeden önce koruyucu önlemler ve insan onayı ekleyin.
Hangi istemler ve girdiler en iyi sonuçları verir?
- Dosya bağlamı verin (depo ağacını veya ilgili dosyaları gösterin).
- UI işleri için tasarım varlıkları (ekran görüntüleri, Figma dışa aktarımları) sağlayın.
- Modelin değişikliklerini doğrulayabilmesi için testler veya beklenen çıktılar verin.
- Birim testleri ve test edilebilir örnekler isteyin — bu, modelin yalnızca metinsel açıklamalar yerine çalıştırılabilir yapıtlar üretmesini teşvik eder.
Pratik ipuçları: istemler, koruyucular ve CI entegrasyonu
Etkili nasıl istem verilir
- Tek cümlelik bir hedefle başlayın, ardından kesin dosya yolları ve testler sağlayın.
- “… gibi davran” tarzı istemleri sınırlı kullanın — bunun yerine bağlam ve kısıtlar verin (örn. “Lint kurallarımıza uy; fonksiyonları 80 satırın altında tut; X bağımlılığının Y sürümünü kullan”).
- Açıklanabilir diff’ler isteyin: “Bir yama döndür ve her değişikliğin neden gerekli olduğunu açıkla.”
Koruyucular ve CI
- Modelin ürettiği değişiklikleri birleştirme öncesi lint, statik analiz ve tam test takımlarından geçiren bir ön-birleştirme CI işi ekleyin.
- Kritik modüllere dokunan her değişiklik için bir insan onay adımı tutun.
- Denetlenebilirlik ve izlenebilirlik için model istemlerini ve çıktıları kaydedin.
Güvenilirlik için istemleri ve etkileşimleri nasıl yapılandırmalı?
- Mümkün olduğunda bütün depolar yerine açık, ilgili dosyaları sağlayın veya modelin büyük bağlamını yalnızca odaklı, ilgili dosyaları dahil etmek için kullanın.
- Modelden akıl yürütmesini açıklamasını ve kod değişikliklerinden önce adım adım planlar üretmesini isteyin; bu, denetçiler ve gözden geçirenlere yardımcı olur.
- Önerilen düzenlemeler anında doğrulanabilsin diye kod değişiklikleriyle birlikte birim testleri talep edin.
- Otomasyonu önce yıkıcı olmayan görevlere sınırlayın (örn. PR taslakları, öneriler) ve güven arttıkça kademeli olarak daha yüksek otomasyonlu iş akışlarına geçin.
Nihai karar:
Gemini 3 Pro, yürütme, testler ve insan incelemesi içeren bir mühendislik iş akışına entegre edilmiş güçlü, çok modlu bir asistan olarak ele alırsanız, kodlama için çok iyidir. Akıl yürütme, çok modlu girdi ve ajan araç desteğinin birleşimi, onu sırf bir otomatik tamamlama olmaktan çıkarıp; taslak çıkaran, test eden ve değişiklikleri açıklayan bir “junior” mühendise benzer şekilde hareket edebilen bir yardımcıya dönüştürür. Ancak deneyimli geliştiricilerin yerini almaz — tersine, ekibinizin tasarım, mimari ve köşe durumlarına odaklanmasına imkan tanırken iskeletlendirme, yineleme ve rutin düzeltmeleri üstlenen bir kuvvet çarpanıdır.
Başlamak için Gemini 3 Pro’nun yeteneklerini Playground’da keşfedin ve ayrıntılı talimatlar için API guide’a başvurun. Erişimden önce, lütfen CometAPI’ye giriş yaptığınızdan ve API anahtarını edindiğinizden emin olun. CometAPI entegrasyona yardımcı olmak için resmi fiyattan çok daha düşük bir fiyat sunar.
Hazır mısınız?→ Gemini 3 Pro’yu ücretsiz deneyin !