Google Workspace İş Ortağınız

   0543 160 46 57    info@htekin.com  

AnasayfaGoogle HaberleriGoogle, En Gelişmiş Yapay Zeka Modeli Gemini 2.5’i Tanıttı

Google, En Gelişmiş Yapay Zeka Modeli Gemini 2.5’i Tanıttı

Gemini 2.5 Tanıtıldı

Google, yapay zekanın düşünme yeteneğini geliştirmek üzere tasarladığı en yeni modeli Gemini 2.5’i tanıtıyor. Model karmaşık problemleri çözme kabiliyeti ile sıyrılırken terimler arasında kapsamlı analiz, bağlamı anlama ve mantıklı bir cevap vermek vardır. 

Gemini 2.5 Pro Experimental adlı model, bu yapay zeka testlerinde işe yarayarak LMArena’daki zirveyi ele geçirdi. Google, Gemini 2.5’in mantıksal akıl kullanımı ve kodlama ile en iyi performans sergilediğini söylüyor. 

Model, birçok açıdan önceki modellere göre çok farklıdır; Model düşünen şekilde yanıt üretebilme kabiliyetine sahiptir. Bu, modelin daha doğru ve dolayısıyla bağlamsal olarak anlamı cevaplar göstermesini sağlar. Google, bu yeni yapının gelecekteki caddelerde daha ileri seviyeli ve karmaşık yapay zeka modellerini oluşturacağını iddia ediyor. Gemini nedir hakkında merak ettiğiniz tüm detayları okumaya devam edin.

Google, Gemini 2.5 Pro Tanıyalım

Google, karmaşık görevler için en gelişmiş yapay zeka modeli olan Gemini 2.5 Pro Experimental’ı tanıttı. Model, insan tercihlerini ölçen LMArena sıralamasında zirveye yerleşerek üstün yeteneklerini kanıtladı. Ayrıca, kodlama, matematik ve bilim alanlarında yapılan testlerde lider konuma gelerek güçlü akıl yürütme ve kodlama yetenekleri sunduğunu gösterdi.

Gemini 2.5 Pro, şu anda Google AI Studio ve Gemini uygulamasında gelişmiş kullanıcılar için erişime açıldı. Yakın zamanda Vertex AI platformuna da entegre edilmesi planlanıyor. Google, önümüzdeki haftalarda fiyatlandırma seçeneklerini de duyuracağını ve yüksek kullanım gereksinimleri için daha geniş erişim imkanı sunacağını belirtti.

Gelişmiş Akıl Yürütme

Google’ın en gelişmiş yapay zeka modeli Gemini 2.5 Pro, ileri düzey akıl yürütme gerektiren testlerde üstün performans sergileyerek yapay zeka alanında yeni bir standart belirledi. Ekstra maliyet gerektiren test teknikleri kullanılmadan, GPQA ve AIME 2025 gibi matematik ve bilim testlerinde lider konuma ulaştı.

Ayrıca, insan bilgisinin ve akıl yürütme sınırlarının ölçülmesi için uzmanlar tarafından oluşturulan Humanity’s Last Exam veri setinde %18.8 başarı oranına ulaşarak en yüksek skoru elde etti. Gemini 2.5 Pro’nun bu başarısı, yapay zekanın insan düzeyinde bilgi işleme ve mantık yürütme kapasitesine doğru ilerlediğini gösteriyor.

Gelişmiş Kodlama

Google, kodlama performansına odaklandığını ve Gemini 2.5 ile 2.0’a kıyasla büyük bir sıçrama gerçekleştirdiğini belirtti. Gemini 2.5 Pro, görsel olarak etkileyici web uygulamaları ve ajan tabanlı kod uygulamaları oluşturmanın yanı sıra, kod dönüşümü ve düzenleme konularında da öne çıkıyor. SWE-Bench Verified, yani ajan tabanlı kod değerlendirmeleri için endüstri standardı testte, Gemini 2.5 Pro, özel bir ajan kurulumu ile %63.8 başarı oranı elde etti.

Bir örnek olarak, 2.5 Pro’nun akıl yürütme yeteneklerini kullanarak tek bir satır komutla bir video oyunu yapabilmesi gösteriliyor. Bu, modelin yüksek düzeyde kodlama becerilerini ve yaratıcılığını sergileyen dikkat çekici bir özellik olarak dikkat çekiyor.

Gemini’nin En İyi Yönleri Üzerine İnşa Etmek

Google, Gemini 2.5’i, Gemini modellerini eşsiz kılan özellikler üzerine inşa etti: yerel çoklu modalite ve uzun bağlam penceresi. Bugün Gemini 2.5 Pro, 1 milyon tokenlik bağlam penceresi ile piyasaya sürüldü (yakında 2 milyon token olacak) ve önceki nesillere kıyasla gelişmiş bir performans sergiliyor. Model, devasa veri setlerini anlayabiliyor ve farklı bilgi kaynaklarından gelen karmaşık problemleri çözebiliyor. Bunlar arasında metin, ses, görsel, video ve hatta tam kod depoları yer alıyor.

Geliştiriciler ve işletmeler, Google AI Studio’da Gemini 2.5 Pro’yu denemeye hemen başlayabilirken, Gemini Advanced kullanıcıları masaüstü ve mobilde model seçim menüsünden bu modeli seçebilecek. Gemini 2.5 Pro, gelecek haftalarda Vertex AI üzerinde de erişilebilir olacak.

guest
0 Yorum
Inline Feedbacks
View all comments