Kodlama görevlerine özel yapay zeka alanında potansiyel bir sarsıntı yaşanıyor. Uzun bir süre boyunca, Anthropic tarafından geliştirilen modeller, özellikle Claude serisi, geliştiricilere kod yazma, hata ayıklama ve anlama konusunda yardımcı olmada sıklıkla öncü olarak gösterildi. Ancak son gelişmeler, arenaya zorlu yeni bir rakibin girdiğini gösteriyor: Google’ın Gemini 2.5’i. Benchmark performansları ve ilk geliştirici geri bildirimleri de dahil olmak üzere erken göstergeler, bu son iterasyonun yapay zeka destekli kodlama yardımı standartlarını potansiyel olarak yeniden tanımlayabileceğine işaret ediyor ve yerleşik hiyerarşinin yeniden düzenlenip düzenlenmeyeceği sorularını gündeme getiriyor. Özellikle Gemini 2.5 Pro Experimental’ın ortaya çıkışı, geliştirici topluluğu içinde yoğun tartışmalara ve karşılaştırmalara yol açıyor.
Benchmark Başarısı: Nicel Bir Avantaj mı?
Objektif metrikler genellikle yeni bir modelin yeteneklerine ilk bakışı sunar ve bu bağlamda Gemini 2.5 önemli bir giriş yaptı. Özellikle ilgili bir değerlendirme, büyük dil modellerinin (LLM’ler) birden fazla programlama dilinde yeni kod oluşturma ve mevcut kod tabanlarını değiştirme gibi pratik görevlerdeki yeterliliğini titizlikle değerlendirmek üzere tasarlanmış bir benchmark olan Aider Polyglot leaderboard’dur. Bu zorlu değerlendirme kapsamında, Gemini 2.5 Pro’nun deneysel sürümü %72.9 gibi dikkat çekici bir skor elde etti. Bu rakam, %64.9 kaydeden Anthropic’in Claude 3.7 Sonnet’i de dahil olmak üzere güçlü rakiplerin belirgin şekilde önüne yerleştiriyor. Ayrıca OpenAI’nin o1 modeli (%61.7) ve o3-mini yüksek varyantı (%60.4) gibi tekliflerini de geride bıraktı. Kodlamaya özgü bir benchmarkta böylesine bir liderlik, Gemini 2.5’in bu alandaki yeteneği için güçlü bir nicel argümandır.
Kodlama merkezli değerlendirmelerin ötesinde, Gemini 2.5 daha geniş muhakeme ve bilgi uygulama testlerinde olağanüstü performans sergiledi. Yapay zeka modellerini genellikle lisansüstü eğitim seviyesinde karşılaşılan çeşitli bilimsel disiplinleri kapsayan karmaşık sorularla zorlayan titiz bir test olan GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) benchmarkında en üst sırayı aldı. Gemini 2.5 bu benchmarkta %83’lük bir skor elde etti. Bu performans, %79 puan alan OpenAI’nin o1-Pro modelini ve genişletilmiş düşünme süresi teknikleri kullanıldığında bile %77’ye ulaşan Anthropic’in Claude 3.7 Sonnet’ini geride bıraktı. Kodlama gibi özel becerilerin yanı sıra genel muhakemeyi test edenler de dahil olmak üzere çeşitli benchmarklarda tutarlı yüksek sıralamalar, sağlam ve çok yönlü bir temel mimariye işaret ediyor. Özel kodlama yeteneği ve geniş entelektüel kapasitenin bu kombinasyonu, kapsamlı bir yapay zeka asistanı arayan geliştiriciler için önemli bir ayırt edici faktör olabilir.
Geliştirici Beğenisi ve Gerçek Dünya Doğrulaması
Benchmarklar değerli nicel bilgiler sunarken, bir yapay zeka kodlama asistanının gerçek testi, gerçek dünya projeleriyle uğraşan geliştiriciler tarafından pratik uygulamasında yatar. Erken raporlar ve referanslar, Gemini 2.5’in yalnızca kontrollü testlerde iyi performans göstermekle kalmayıp, aynı zamanda kullanıcıları günlük iş akışlarında da etkilediğini gösteriyor. Yeni modelle aktif olarak deneyler yapan bir geliştirici olan Mckay Wrigley, kesin bir dille güçlü bir onay sundu: ‘Gemini 2.5 Pro artık kolayca kod için en iyi model.’ Gözlemleri sadece kod üretmenin ötesine geçti; modelin ‘gerçek deha parıltıları‘ olarak adlandırdığı örnekleri vurguladı. Ayrıca Wrigley, potansiyel olarak önemli bir özelliğe dikkat çekti: model sadece kullanıcı istemleriyle aynı fikirde olmayı varsayılan olarak kabul etmiyor, daha eleştirel bir şekilde yaklaşıyor, bu da daha derin bir anlayış veya simüle edilmiş muhakeme seviyesini gösteriyor. Sonucu kesindi: ‘Google burada gerçek bir kazanan sundu.’
Bu olumlu duygu, özellikle Anthropic’in yüksek itibarlı Claude 3.7 Sonnet’i ile doğrudan karşılaştırmalar yapıldığında başkaları tarafından da paylaşılıyor gibi görünüyor. Çok sayıda geliştirici, pratik deneyimlerinin Gemini 2.5 lehine olan benchmark sonuçlarıyla uyumlu olduğunu fark ediyor. Reddit’te bir kullanıcıdan çıkan açıklayıcı bir anlatı, Claude 3.7 Sonnet kullanarak birkaç saat boyunca bir uygulama oluşturma mücadelesini detaylandırdı. Kullanıcıya göre sonuç, API anahtarlarını doğrudan kod içine gömmek (hardcoding) gibi zayıf güvenlik uygulamalarıyla dolu, büyük ölçüde işlevsel olmayan bir koddu. Hayal kırıklığına uğrayan geliştirici Gemini 2.5’e geçti. Claude tarafından üretilen tüm kusurlu kod tabanını girdi olarak sağladılar. Gemini 2.5’in sadece kritik kusurları tespit edip net bir şekilde açıklamakla kalmadığı, aynı zamanda tüm uygulamayı yeniden yazarak işlevsel ve daha güvenli bir sürümle sonuçlandığı bildirildi. Bu anekdot, Gemini 2.5’in karmaşık hata ayıklama ve yeniden yapılandırma görevlerini etkili bir şekilde ele alma potansiyelini vurgulamaktadır.
Daha ileri karşılaştırmalı testler, geliştirmenin farklı yönlerine odaklanmıştır. Sosyal platform X’te belgelenen bir örnekte, bir kullanıcı Gemini 2.5’i Claude 3.7 Sonnet ile görsel bir görevde karşı karşıya getirdi: ChatGPT’nin kullanıcı arayüzünü (UI) yeniden oluşturma. Kullanıcının değerlendirmesine göre, Gemini 2.5, Anthropic rakibine kıyasla hedef UI’nin daha doğru bir görsel temsilini üretti. UI kopyalama geliştirmenin sadece bir yönü olsa da, bu tür görevlerdeki doğruluk, bir modelin ince ayrıntılara gösterdiği dikkati ve karmaşık açıklamaları veya örnekleri somut çıktılara çevirme yeteneğini gösterebilir.
İyileştirmeler sadece rakiplere göre değil, aynı zamanda Google’ın kendi önceki modellerine göre de önemli bir ilerlemeyi temsil ediyor. Geliştirici Alex Mizrahi, bu içsel ilerlemeyi vurgulayan bir deneyim paylaştı. Gemini 2.5’i kullandı ve tamamen dahili bilgi tabanından Rell (belirli bir programlama dili) sözdiziminin yaklaşık %80-90’ını hatırlayabildiğini buldu. Bu, Mizrahi’ye göre, istem içinde açıkça örnekler sağlandığında bile Rell sözdizimi ile önemli ölçüde mücadele eden önceki Gemini sürümlerine göre önemli bir sıçrama anlamına geliyordu. Bu, modelin temel eğitim verilerinde ve daha az yaygın diller veya sözdizimleri için geri çağırma yeteneklerinde iyileştirmeler olduğunu gösteriyor.
İşbirlikçi Kodlama ve Bağlamsal Avantajlar
Ham kod üretimi ve doğruluğun ötesinde, bir yapay zeka modelinin etkileşim tarzı ve bağlamsal kapasitesi, bir kodlama ortağı olarak kullanışlılığını önemli ölçüde etkiler. Kullanıcılar Gemini 2.5 ile çalışırken daha işbirlikçi bir his bildirmektedir. Geliştirici Matthew Berman, X’te belirgin bir davranış kaydetti: ‘O (Gemini 2.5 Pro) yol boyunca bana açıklayıcı sorular soruyor, ki bunu başka hiçbir model yapmadı.‘ Bunu, etkileşimi ‘çok daha‘ işbirlikçi hale getiren bir durum olarak yorumladı. Bu proaktif katılım - varsayımlar yapmak yerine açıklama istemek - daha kesin sonuçlara yol açabilir, yinelemeleri azaltabilir ve özellikle geliştiricinin genel bir fikri olduğu ancak kesin bir belirtimi olmadığı ‘vibe coding’de sıklıkla karşılaşılan karmaşık veya belirsiz tanımlanmış görevlerde yanlış anlaşılmaları potansiyel olarak önleyebilir.
Gemini 2.5’in karmaşık kodlama senaryolarındaki potansiyel üstünlüğüne katkıda bulunan önemli bir teknik faktör, geniş bağlam penceresidir. Model, 1 milyon giriş tokenine kadar destek sunmaktadır. Bu, mevcut rakiplere göre önemli bir avantajı temsil etmektedir. OpenAI’nin önde gelen modelleri o1 ve o3-mini, şu anda 250.000 tokenlik bir bağlam penceresini desteklemektedir. Anthropic’in bağlam penceresini potansiyel olarak 500.000 token’a genişletmek için çalıştığı bildirilse de, Gemini 2.5’in mevcut yeteneği bu rakamları önemli ölçüde aşmaktadır.
Kodlama için neden büyük bir bağlam penceresi bu kadar önemlidir? Modern yazılım geliştirme genellikle kapsamlı kod tabanları, birden çok dosya, karmaşık bağımlılıklar ve uzun değişiklik geçmişleriyle çalışmayı içerir. Daha büyük bir bağlam penceresine sahip bir model, bu çevreleyen bilgilerin daha fazlasını aynı anda alıp işleyebilir. Bu, büyük projelerde daha iyi tutarlılık sağlamasına, farklı kod modülleri arasındaki karmaşık ilişkileri anlamasına, dosyalar arasında değişken kullanımını ve işlev tanımlarını izlemesine ve potansiyel olarak geliştiricinin sürekli olarak ilgili bağlam parçacıklarını manuel olarak beslemesini gerektirmeden mevcut yapıya daha sorunsuz bir şekilde entegre olan kod üretmesine olanak tanır. Büyük ölçekli yeniden yapılandırma, eski sistemleri anlama veya bir uygulamanın birçok bölümünü etkileyen özellikler geliştirme gibi görevler için bir milyon tokenlik bağlam penceresi oyunun kurallarını değiştirebilir, hataları azaltabilir ve yapay zekanın katkılarının kalitesini ve ilgililiğini artırabilir.
Süregelen Kusurlar ve Gözetim İhtiyacı
Etkileyici ilerlemelere ve olumlu geri bildirimlere rağmen, perspektifi korumak çok önemlidir: Gemini 2.5, özellikle mevcut ‘Pro Experimental’ tanımıyla, kusursuz bir kodlama kahini değildir. Hala büyük dil modellerini yazılım geliştirme için kullanmayla ilişkili klasik zorlukların ve potansiyel tuzakların bazılarını sergilemektedir. İnsan muhakemesi ve özenli gözetim için temel gereklilik mutlak olarak kalmaktadır.
Önemli bir endişe alanı güvenlik olmaya devam etmektedir. Geliştirici Kaden Bilyeu, X’te Gemini 2.5’in sohbet yanıtlarını işlemek için istemci tarafı bir API oluşturacak kod üretmeye çalıştığı bir örneği paylaştı. Bu yaklaşım doğası gereği güvensizdir çünkü kaçınılmaz olarak istemci tarafı kod içinde API anahtarının açığa çıkmasına veya sızmasına yol açacak ve son kullanıcılar tarafından erişilebilir hale getirecektir. Bu, gelişmiş modellerin bile güvenlik en iyi uygulamaları konusunda temel bir anlayıştan yoksun olabileceğini ve çıktısına körü körüne güvenilirse kritik güvenlik açıklarına yol açabileceğini vurgulamaktadır. Geliştiriciler, özellikle kimlik doğrulama, yetkilendirme ve veri işleme ile ilgili olarak yapay zeka tarafından üretilen kodu titizlikle incelemelidir.
Ayrıca, modelin çok büyük kod tabanlarını etkili bir şekilde yönetme yeteneği karışık eleştiriler aldı, bu da etkileyici bağlam penceresinin ağır yük altında her zaman pratik performansa mükemmel bir şekilde dönüşmeyebileceğini düşündürüyor. Geliştirici Louie Bacaj, Gemini 2.5’i yaklaşık 3.500 satır koddan oluşan bir kod tabanında işlemlerle görevlendirdiğinde önemli zorluklar yaşadığını bildirdi. Bacaj, modelin bağlam işleme konusundaki sözde geliştirmelerine ve bağlamın alındığını gösteren başarılı API çağrılarına rağmen, bu daha büyük proje kapsamında istenen görevleri doğru veya kapsamlı bir şekilde yerine getirmede sık sık başarısız olduğunu belirtti. Bu, mevcut önemli kod içinde karmaşık muhakeme veya manipülasyon görevleri için tüm bağlam penceresini etkili bir şekilde kullanmada potansiyel sınırlamalar veya belki de kodun ve görevin özel doğasına bağlı olarak performansta tutarsızlıklar olduğunu göstermektedir.
Şu anda mevcut olan Gemini 2.5 Pro sürümüne eklenen ‘Experimental’ etiketi de önemlidir. Google’ın modeli hala aktif olarak iyileştirdiğini işaret eder. Kullanıcılar, Google geri bildirim topladıkça ve teknoloji üzerinde yineleme yaptıkça potansiyel istikrarsızlık, performans farklılıkları ve devam eden değişiklikler beklemelidir. Bu aşama, en son yeteneklere erken erişim sağlarken, aynı zamanda modelin henüz nihai bir üretim sürümünden beklenen tam güvenilirliğe veya cilaya sahip olmayabileceği anlamına da gelir. Sürekli iyileştirme muhtemeldir, ancak mevcut kullanıcılar etkili bir şekilde büyük ölçekli bir beta testine katılmaktadır. Bu kusurlar, döngüdeki insan geliştiricinin yeri doldurulamaz rolünü vurgulamaktadır - sadece hataları yakalamak için değil, aynı zamanda mimari kararlar, stratejik planlama ve nihai ürünün gereksinimlere ve kalite standartlarına uygun olmasını sağlamak için.
Daha Geniş Zorluk: Gücü Deneyime Paketlemek
Google DeepMind, Gemini 2.5 gibi modellerle dikkat çekici teknik kilometre taşlarına ulaşıyor gibi görünse de, yinelenen bir tema ortaya çıkıyor: ham teknolojik gücü, pazarın dikkatini çeken ilgi çekici, erişilebilir ve sürükleyici kullanıcı deneyimlerine dönüştürme zorluğu. Google potansiyel olarak dünya lideri yapay zeka yetenekleri geliştirdiğinde bile, bazen bu yetenekleri, özellikle OpenAI gibi rakiplerle karşılaştırıldığında, kullanıcılarla geniş çapta rezonansa girecek şekilde paketleme ve sunma konusunda tökezlediği yönünde bir algı var.
Bu sorun, Google DeepMind ekibine bir dereceye kadar sempati duyduğunu ifade eden melek yatırımcı Nikunj Kothari tarafından vurgulandı. ‘Google DeepMind ekibi için biraz üzülüyorum,’ dedi ve güçlü modellerin lansmanı ile rakipler tarafından sıklıkla üretilen viral fenomenler arasındaki karşıtlığı gözlemledi. ‘Dünyayı değiştiren bir model inşa ediyorsunuz ve herkes bunun yerine Ghibli tarzı resimler paylaşıyor,’ diye ekledi ve OpenAI’nin hızla halkın ilgisini çeken GPT-4o görüntü oluşturma yetenekleri etrafındaki vızıltıya atıfta bulundu. Kothari bunu Google için kalıcı bir zorluk olarak tanımladı: sınıfının en iyisi yapay zekayı inşa edebilecek muazzam teknik yeteneğe sahip olmak, ancak potansiyel olarak tüketiciye yönelik ürün tasarımı ve deneyiminin kritik katmanına yeterince yatırım yapmamak. ‘Onlardan en yetenekli çalışanlarının %20’sini alıp dünya standartlarında tüketici deneyimleri oluşturmaları için onlara serbestlik vermelerini rica ediyorum,’ diye ısrar etti.
Bu duygu, modellerin algılanan ‘kişiliğine’ kadar uzanıyor. Kothari, Gemini 2.5’in etkileşim tarzının diğer önde gelen modellere kıyasla ‘oldukça basit‘ hissettirdiğini belirtti. Ölçülmesi zor olan bu öznel unsur, kullanıcı katılımını ve yapay zeka ile işbirliği yapma hissini etkiler. Diğer birkaç kullanıcı da bu gözlemi yineleyerek, teknik olarak yetkin olsa da, modelin rakipler tarafından geliştirilen daha ilgi çekici veya incelikli etkileşim tarzından yoksun olabileceğini öne sürdü.
Pratik kullanılabilirlik sorunları da ortaya çıktı. Örneğin, Gemini 2.0 Flash modelinde yerel görüntü oluşturmanın piyasaya sürülmesi, yetenekleri açısından teknik olarak övüldü. Ancak, birçok kullanıcı özelliği bulmakta ve kullanmakta zorluk çektiğini bildirdi. Kullanıcı arayüzü, seçeneklerin gereksiz yere menüler içine yerleştirildiği sezgisel olmayan olarak tanımlandı. Güçlü bir özelliğe erişimdeki bu sürtünme, temel teknolojinin kalitesinden bağımsız olarak kullanıcı coşkusunu ve benimsemeyi önemli ölçüde azaltabilir. Bir kullanıcı bir görevi başlatmakta bile zorlanırsa, modelin gücü onlar için anlamsız hale gelir.
GPT-4o’nun görüntü oluşturma etrafındaki ‘Ghibli çılgınlığı’ üzerine düşünüldüğünde, durum Google’ın pazarlamada tamamen başarısız olmasından çok, OpenAI’nin kullanıcı psikolojisini anlama ve bundan yararlanma konusundaki ustalığıyla ilgili olabilir. X’teki bir kullanıcının OpenAI’nin vitriniyle ilgili belirttiği gibi, ‘İki resim paylaşırsınız ve herkes anlar.‘ Gösterinin görsel, kolayca paylaşılabilir ve doğası gereği yaratıcı olması, anında kullanıcı ilgisini çekti. Buna karşılık, Gemini 2.5 gibi bir dil modelindeki incelikli iyileştirmeleri değerlendirmek daha fazla çaba gerektirir. ‘Aynı kişilerden 2.0 tarafından oluşturulan bir raporu okumalarını ve [bunu] 2.5 ile karşılaştırmalarını istersiniz ve bu, kaydırıp beğenmekten daha fazla zaman gerektirir,’ diye detaylandırdı kullanıcı.
Bu senaryolar, mevcut yapay zeka ortamında kritik bir dersin altını çiziyor: teknolojik üstünlük tek başına pazar liderliğini veya kullanıcı tercihini garanti etmez. Kullanım kolaylığı, sezgisel tasarım, yeteneklerin etkili iletişimi ve hatta yapay zekanın algılanan kişiliği veya katılım faktörü gibi faktörler çok önemli roller oynar. Üretkenliğe odaklanan birçok geliştirici de dahil olmak üzere ortalama kullanıcı, genellikle yalnızca güçlü değil, aynı zamanda keyifli, ilişkilendirilebilir ve iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilmiş araçlara yönelir. Google’ın Gemini 2.5 gibi modellerin potansiyelinden tam olarak yararlanabilmesi için, özellikle kodlama yardımı gibi rekabetçi alanlarda, en son araştırma ile olağanüstü kullanıcı deneyimi arasındaki boşluğu kapatmak hayati bir girişim olmaya devam ediyor.