Google Gemini 3.0: Çok Modlu Akıl Yürütme, Ajanik İş Akışları ve “Vibe Coding” Çağının Başlangıcı

Yapay zeka teknolojilerinin evrimsel sürecinde, modellerin salt veri işleme kapasitelerinin ötesine geçerek insan niyetini derinlemesine anlama ve otonom eylem gerçekleştirme yetisine kavuştuğu kritik bir dönemeçte bulunuyoruz. Google’ın 18 Kasım 2025 tarihinde resmi lansmanını gerçekleştirdiği Gemini 3.0, bu teknolojik kırılmanın en somut göstergesi olarak karşımıza çıkmaktadır. Selefleri olan Gemini 1.0 ve 2.0 serilerinin mimari temelleri üzerine inşa edilen bu yeni iterasyon, yalnızca parametrik bir büyüme değil; “akıl yürütme” (reasoning) ve “ajanik” (agentic) yetenekler ekseninde paradigmatik bir sıçrama temsil etmektedir. Bora Kurum okuyucuları için hazırlanan bu rapor, Gemini 3.0’ın teknik mimarisinden geliştirici ekosistemine, performans metriklerinden Türkiye pazarındaki konumuna kadar tüm boyutlarını, ikinci ve üçüncü dereceden etkileriyle birlikte derinlemesine analiz etmeyi hedeflemektedir.

1. Teknik Mimari ve Temel Yenilikler: “Deep Think” Paradigması

Google DeepMind mühendisleri tarafından geliştirilen Gemini 3.0, çok modlu (multimodal) yeteneklerin sonradan eklemlenen modüllerle değil, modelin çekirdek mimarisine gömülü (native) olarak tasarlandığı bir yapı sunmaktadır. Bu bütünleşik mimari yaklaşımı, metin, görüntü, ses, video ve kod gibi heterojen veri tiplerinin eğitim aşamasından itibaren eş zamanlı işlenmesine olanak tanımakta, böylece modaliteler arası kayıpları minimize etmektedir.

1.1. Derin Akıl Yürütme (Deep Reasoning) ve Paralel Düşünme Mimarisi

Gemini 3.0’ı önceki nesil Büyük Dil Modellerinden (LLM) ayıran en belirleyici özellik, karmaşık problem uzaylarında sergilediği üst düzey akıl yürütme kapasitesidir. Geleneksel modellerin çoğu, bir sonraki token’ı tahmin etmeye dayalı istatistiksel ve doğrusal bir işlem hattı izlerken; Gemini 3.0, “Deep Think” (Derin Düşünme) olarak adlandırılan özel bir inferans (çıkarım) moduna sahiptir. Bu mod, modelin yanıt üretmeden önce problemi analitik bileşenlerine ayırmasını, bağlamsal ilişkileri haritalandırmasını ve potansiyel çözüm yollarını simüle etmesini sağlar.

Mimari düzeyde bu yetenek, klasik “Düşünce Zinciri” (Chain-of-Thought – CoT) yaklaşımının ötesine geçerek “Paralel Düşünme” (Parallel Reasoning) veya “Düşünce Ağacı” (Tree of Thoughts) benzeri bir yapı sergiler. Model, bir problemle karşılaştığında tek bir lineer çözüm yoluna hapsolmak yerine, eş zamanlı olarak birden fazla “düşünce yörüngesi” (thought trajectory) oluşturur. Bu yörüngeler, problemin farklı boyutlarını ele alan bağımsız ajanlar gibi çalışır ve model, bu yörüngelerin geçerliliğini çapraz doğrulama (cross-verification) yöntemleriyle denetler. Mantıksal tutarsızlık içeren veya çıkmaz sokağa giren düşünce dalları “budanırken” (pruning), en sağlam mantıksal temele sahip çözüm yolu kullanıcıya sunulur.

Bu özyineli (recursive) ve kendi kendini düzelten (self-correcting) yapı, özellikle matematiksel ispatlar, karmaşık algoritmik problemler ve bilimsel hipotez testlerinde halüsinasyon oranını dramatik ölçüde düşürmektedir. Modelin akademik akıl yürütme kapasitesini ölçen “Humanity’s Last Exam” (İnsanlığın Son Sınavı) benchmark testinde elde ettiği %37.5’lik başarı oranı, bu mimari üstünlüğün somut bir kanıtıdır. Rakipleri GPT-5.1 (%26.5) ve Claude Sonnet 4.5 (%13.7) ile kıyaslandığında ortaya çıkan bu fark, Gemini 3.0’ın doktora seviyesindeki karmaşık problemleri çözme yeteneğinde rakiplerine kıyasla niteliksel bir üstünlük kurduğunu göstermektedir.

1.2. 1 Milyon Token Bağlam Penceresi ve Uzun Bağlam Sentezi

Gemini 3.0, 1 milyon tokenlık devasa bir bağlam penceresi (context window) ile donatılmıştır. Bu kapasite, modelin belleğinde tutabileceği ve işleyebileceği bilgi miktarını radikal bir şekilde artırarak, yüzlerce sayfalık teknik dokümantasyonu, saatlerce süren yüksek çözünürlüklü video kayıtlarını veya binlerce dosyalık kod tabanlarını tek bir oturumda analiz etmesini mümkün kılar.

Ancak buradaki asıl yenilik, salt veri depolama kapasitesi değil, “bağlamsal sentez” (contextual synthesis) yeteneğidir. Uzun bağlam penceresi, modelin parçalı veriler arasındaki gizli ilintileri keşfetmesine olanak tanır. Örneğin, bir finansal analist, bir şirketin son 15 çeyreğe ait, toplamda 152 sayfa tutan mali raporlarını (PDF formatında) modele yükleyip çapraz analiz talep ettiğinde; Gemini 3.0, farklı raporlardaki dipnotlar, grafikler ve metinler arasındaki tutarsızlıkları veya trendleri tespit edebilir. Model, bu verileri ayrıştırıp (extraction), yapılandırılmış veri setlerine (örneğin JSON veya Markdown tabloları) dönüştürebilir ve hatta Python (matplotlib) kütüphanesini kullanarak bu verileri görselleştiren kodları otonom olarak yazabilir. Bu yetenek, harici bilgi getirme (RAG – Retrieval-Augmented Generation) sistemlerine olan bağımlılığı azaltarak, modelin ham veriyi doğrudan ve bütüncül olarak işlemesine zemin hazırlar.

1.3. Ajanik (Agentic) Yetenekler ve Otonom İş Akışları

Gemini 3.0, yapay zekanın pasif bir bilgi işlemcisinden, aktif ve otonom bir “ajan”a dönüşümünü simgeler. “Ajanik iş akışları”, modelin kendisine verilen üst düzey bir hedefi (high-level goal) gerçekleştirmek için gerekli alt görevleri planlaması, uygun araçları (web tarayıcısı, kod editörü, terminal, API vb.) seçmesi ve bu araçları kullanarak eyleme geçmesi anlamına gelir.

Bu yetenek seti, Google’ın yeni geliştirdiği “Google Antigravity” platformu ile entegre edildiğinde, geliştiriciler ve son kullanıcılar için devrim niteliğinde kullanım senaryoları ortaya çıkarır. Örneğin, bir kullanıcı “Gelen kutumu organize et, önemli toplantıları takvime işle ve haftalık durum raporunu ekibimle paylaş” komutunu verdiğinde, Gemini Agent şu adımları otonom olarak yürütebilir:

1. Algılama ve Planlama: E-posta kutusunu tarar, içerikleri analiz ederek önceliklendirir (örneğin; faturalar, toplantı davetleri, bültenler).
2. Araç Kullanımı: Takvim API’sini kullanarak uygun zaman dilimlerini belirler ve davetleri işler.
3. İçerik Üretimi: Önemli e-postaların özetini içeren bir durum raporunu Google Docs üzerinde oluşturur.
4. İnsan Onayı ve Eylem: Hazırladığı taslakları ve takvim değişikliklerini kullanıcının onayına sunar (“insan döngüde” – human-in-the-loop) ve onay alındıktan sonra e-postaları gönderir.

Terminal-Bench 2.0 testinde elde edilen %54.2’lik skor, modelin bir işletim sistemi terminalini (bash) kullanarak dosya sistemi navigasyonu, süreç yönetimi ve sistem otomasyonu gibi karmaşık görevleri yerine getirme konusundaki yetkinliğini kanıtlamaktadır. Bu, modelin sadece dijital içerik üretmekle kalmayıp, dijital ortamı manipüle etme ve yönetme gücüne sahip olduğunu gösterir.

2. Geliştiriciler İçin Yeni Bir Paradigma: “Vibe Coding” ve Antigravity

Yazılım mühendisliği disiplini, Gemini 3.0 ile birlikte “Vibe Coding” adı verilen yeni bir soyutlama katmanına tanıklık etmektedir. Bu konsept, kodlamanın teknik detaylarından (sözdizimi, kütüphane yönetimi, hata ayıklama) sıyrılarak, yaratıcı vizyona ve uygulamanın “hissiyatına” odaklanmayı merkeze alır.

2.1. Vibe Coding: Doğal Dilin Yazılıma Dönüşümü

Vibe Coding, doğal dili (natural language) evrensel bir programlama arayüzü olarak konumlandırır. Geleneksel yazılım geliştirme süreçlerinde geliştiriciler, kodun mantıksal yapısını kurmak kadar, kullandıkları dilin sentaks kuralları ve framework uyumsuzluklarıyla da mücadele etmek zorundadır. Vibe Coding yaklaşımında ise geliştirici, teknik spesifikasyonlar yerine uygulamanın nihai durumunu ve kullanıcıda uyandırması gereken duyguyu tarif eder.

Örneğin, “Bana 90’ların arcade oyunlarını andıran, neon renk paletine sahip, synthwave müzikleriyle desteklenen bir uzay savaşı oyunu yap” komutu, Gemini 3.0 için yeterli bir “kod”dur. Model, bu “vibe” tanımını alarak;

• Oyunun mekaniklerini (fizik motoru, puanlama sistemi),
• Görsel varlıkları (sprite’lar, arka planlar),
• Ses efektlerini ve müzikleri,
• Kullanıcı arayüzünü (UI)

tek bir potada eritir ve çalıştırılabilir, tam teşekküllü bir web uygulamasına dönüştürür. Google AI Studio içerisindeki “Build Mode”, bu süreci hızlandırarak, tek bir prompt ile prototipten canlı ürüne geçişi mümkün kılar. Modelin niyet okuma (intent understanding) kapasitesindeki artış, geliştiricinin zihnindeki bulanık fikirleri bile net bir yazılım ürününe çevirmesini sağlar.

2.2. Google Antigravity: Ajan-Öncelikli IDE

Google, Vibe Coding vizyonunu somutlaştırmak amacıyla “Google Antigravity” adını verdiği yeni nesil bir Entegre Geliştirme Ortamı (IDE) geliştirmiştir. Antigravity, geleneksel IDE’lerin (VS Code, IntelliJ vb.) aksine, “ajan-öncelikli” (agent-first) bir mimariye sahiptir. Bu platformda geliştirici, kod yazan kişi (“coder”) değil, otonom ajanları yöneten bir “baş mimar” (architect) rolündedir.

Antigravity platformunun temel bileşenleri şunlardır:

Bu platform, özellikle kurumsal geliştiriciler ve full-stack mühendisler için operasyonel yükü azaltırken, hobi amaçlı geliştiriciler için de karmaşık sistemler kurma bariyerini aşağı çeker.

3. Generative UI: Dinamik Kullanıcı Deneyiminin Doğuşu

Gemini 3.0, dijital arayüzlerin statik doğasını yıkarak, “Generative UI” (Üretken Arayüz) kavramını hayata geçirmektedir. Bu teknoloji, içeriğin sunum şeklinin de en az içeriğin kendisi kadar dinamik ve kişiselleştirilebilir olmasını öngörür.

3.1. Kişiye ve Bağlama Özel Arayüzler

Generative UI, her kullanıcının sorgusuna ve o anki ihtiyacına göre, HTML/CSS/JS tabanlı interaktif arayüzleri gerçek zamanlı (on-the-fly) olarak inşa eder. Standart bir web sayfasının veya uygulamanın aksine, burada “tek tip” bir tasarım yoktur.

• Eğitim Senaryosu: Bir öğrenci “Mitoz bölünmeyi anlat” dediğinde, Gemini 3.0 sadece metin tabanlı bir açıklama yapmakla kalmaz; öğrencinin etkileşime geçebileceği, hücre bölünmesi evrelerini simüle eden, kaydırılabilir ve animasyonlu bir eğitim modülü (micro-app) kodlar ve sunar.
• Kültürel Keşif: “Van Gogh’un eserleri ve yaşamı” sorgusu, kronolojik bir zaman çizelgesi, harita üzerinde konumlandırılmış yaşam alanları ve eserlerin yüksek çözünürlüklü interaktif galerisini içeren, dergi kalitesinde bir arayüzle yanıtlanır.¹⁴
• Analiz ve Raporlama: Bir pazarlamacı “Kampanya verilerimi görselleştir” dediğinde, model verileri analiz ederek, kullanıcının estetik tercihlerine uygun (örneğin SaaS tarzı temiz bir dashboard veya hikaye odaklı bir sunum panosu) interaktif grafikler ve filtreleme araçları içeren bir panel oluşturur.

3.2. Teknik Uygulama ve Stil Yönetimi

Bu dinamik arayüz üretim süreci, Gemini 3.0 Pro modelinin üç sacayağı üzerine kuruludur:

1. Gelişmiş Araç Erişimi (Tool Access): Model, arayüzü zenginleştirmek için görsel üretim modellerine (Imagen 3 gibi) ve web arama indekslerine erişerek, gerekli medya varlıklarını ve güncel verileri toplar.
2. Sistem Talimatları ve Şablonlar: Modele, erişilebilirlik standartları (WCAG), tasarım prensipleri (Material Design vb.) ve teknik kısıtlar (responsive design) önceden öğretilmiştir. Bu, üretilen arayüzlerin sadece estetik değil, aynı zamanda işlevsel ve hatasız olmasını sağlar.
3. Son İşleme (Post-Processing): Modelin ürettiği kod, güvenlik ve performans filtrelerinden geçirilerek tarayıcıda render edilir.

Reddit kullanıcıları tarafından yapılan A/B testlerinde, Gemini 3.0 Pro’nun oluşturduğu arayüz tasarımlarının, GPT-5.1 ve Claude Sonnet 4.5’e kıyasla daha “profesyonel, temiz ve kullanıma hazır” bulunduğu raporlanmıştır. Kullanıcılar, Gemini’nin tasarım estetiğini “SaaS ürünü kalitesinde” olarak nitelendirmiştir.

4. Performans Karşılaştırması: Gemini 3.0, GPT-5.1 ve Claude Karşısında

Yapay zeka sektöründeki rekabet, Gemini 3.0’ın piyasaya sürülmesiyle yeni bir boyuta taşınmıştır. Google, OpenAI’nin GPT-5.1 ve Anthropic’in Claude 3.5/4.5 modelleri karşısında, özellikle akıl yürütme ve çok modlu işlem yetenekleriyle liderliği hedeflemektedir.

4.1. Benchmark Analizi ve Liderlik Tablosu

Kasım 2025 itibarıyla yayınlanan bağımsız ve resmi benchmark sonuçları, Gemini 3.0 Pro’nun birçok kritik metrikte rakiplerini geride bıraktığını göstermektedir.

Genel Akıl Yürütme ve Kodlama:

LMArena (eski adıyla Chatbot Arena) lider tablosunda Gemini 3.0 Pro, 1501 ELO puanı ile zirveye yerleşerek GPT-5.1’i geride bırakmıştır. Özellikle karmaşık kodlama görevlerini ölçen WebDev Arena ve SWE-bench Verified testlerinde, modelin hata ayıklama ve sıfırdan proje geliştirme yetenekleri, onu geliştiriciler için birincil tercih haline getirmektedir.

Matematik ve Bilimsel Yetkinlik:

Google’ın matematiksel problem çözme yeteneğini ölçen MathArena Apex testinde Gemini 3.0 Pro, %23.4’lük bir skorla rakiplerine büyük fark atmıştır. Rakiplerin (Claude Sonnet 4.5 ve GPT-5.1) bu testte tek haneli yüzdelerde (%1.6 civarı) kalması, Gemini’nin “Deep Think” modunun sağladığı avantajı net bir şekilde ortaya koymaktadır. Benzer şekilde, GPQA Diamond (uzman seviyesinde bilimsel sorular) testinde elde edilen %91.9’luk başarı, modelin akademik güvenilirliğini kanıtlamaktadır.

Çok Modlu (Multimodal) Üstünlük:

Video ve görüntü analizini ölçen MMMU-Pro (%81.0) ve Video-MMMU testlerinde Gemini 3.0, GPT-5.1 (%76.0) ve Claude modellerinin önündedir. Bu sonuçlar, Google’ın YouTube ve diğer video verileri üzerindeki eğitim avantajını ve native multimodal mimarisinin gücünü yansıtmaktadır.

Aşağıdaki tablo, öne çıkan modellerin performans metriklerini özetlemektedir:

4.2. Niteliksel Karşılaştırma ve Kullanıcı Deneyimi

Rakamların ötesinde, kullanıcı deneyimi (UX) açısından modellerin karakteristiği farklılaşmaktadır.

• Gemini 3.0 Pro: “Zeki, özlü ve doğrudan” bir tarz benimser. Klişelerden ve gereksiz nezaket ifadelerinden arındırılmış, içgörü odaklı yanıtlar üretir. Google ekosistemi (Workspace, Android) ile entegrasyonu, onu pratik işler için vazgeçilmez kılar.
• GPT-5.1: Yaratıcı yazım ve hikaye anlatıcılığında (storytelling) hala güçlü bir rakip. Kullanıcılar, GPT-5.1’in daha duygusal ve “insani” bir tona sahip olduğunu, ancak karmaşık mantık gerektiren işlerde Gemini’nin gerisinde kaldığını belirtmektedir.
• Claude 3.5/4.5: Güvenlik ve etik hizalama konusunda hassas görevler için tercih edilmeye devam etmektedir. Ancak Gemini 3.0’ın akıl yürütme yeteneklerindeki sıçrama, Claude’un “düşünen model” (thinking model) unvanını elinden almaktadır.

5. Çok Modlu Yeteneklerin Sektörel Dönüşümü

Gemini 3.0’ın “multimodal” ve “ajanik” yetenekleri, iş dünyasından akademiye kadar geniş bir yelpazede operasyonel süreçleri yeniden tanımlamaktadır. Bu teknolojinin yarattığı değer, sadece verimlilik artışı değil, daha önce mümkün olmayan kullanım senaryolarının hayata geçirilmesidir.

5.1. Eğitim ve Akademik Araştırmada Yeni Ufuklar

Gemini 3.0, kişiselleştirilmiş öğrenme deneyimini demokratize etmektedir.

• Akıllı Video Asistanı: Öğrenciler, kaçırdıkları derslerin veya karmaşık konferansların video kayıtlarını (90 dakikaya kadar) modele yükleyebilir. Gemini, videodaki görsel ve işitsel veriyi işleyerek, konunun özetini çıkarır, önemli kavramları zaman damgalarıyla işaretler ve öğrencinin konuyu pekiştirmesi için interaktif sınavlar (flashcards) hazırlar.
• Belge Arkeolojisi ve Sentez: Tarihçiler veya araştırmacılar, eski el yazmalarını veya farklı dillerdeki arşiv belgelerini modele yükleyebilir. Model, bu belgeleri sadece tercüme etmekle kalmaz, kültürel bağlamı koruyarak dijitalleştirir ve belgeler arası ilişkileri (örneğin, bir aile ağacını veya ticari ilişki ağını) görselleştirir.

5.2. Kurumsal Verimlilik ve İş Zekası

Şirketler için Gemini 3.0, 7/24 çalışan bir veri bilimci ve strateji danışmanı gibidir.

• Finansal Analiz Otomasyonu: Bir yatırım analisti, takip ettiği şirketlerin son beş yıla ait tüm çeyrek dönem raporlarını (yüzlerce sayfa PDF) sisteme yükleyerek, “Gelir büyümesi ile Ar-Ge harcamaları arasındaki korelasyonu gösteren bir grafik çiz” diyebilir. Model, veriyi çıkarır, temizler, analiz eder ve Python kodu yazarak görselleştirir.
• Pazarlama ve Kreatif Üretim: Bir e-ticaret firması, yeni ürününün fotoğrafını modele göstererek; Instagram için tanıtım metni, Google Ads için reklam başlıkları ve web sitesi için SEO uyumlu ürün açıklaması ürettirebilir. Dahası, model bu ürün için farklı konseptlerde kampanya görselleri tasarlayabilir.

5.3. Kişisel Yaşam ve Hobi Asistanı

Günlük hayatta Gemini, yaşam kalitesini artıran bir yardımcıya dönüşür.

• Spor ve Sağlık: Bir tenis oyuncusu, antrenman videosunu yükleyerek vuruş tekniği hakkında geri bildirim alabilir. Model, profesyonel sporcuların teknikleriyle karşılaştırma yaparak kişiye özel iyileştirme planı sunar.
• Mutfak Sanatları: Buzdolabındaki malzemelerin fotoğrafını çeken bir kullanıcı, bu malzemelerle yapılabilecek yemek tariflerini, adım adım talimatlar ve pişirme süreleriyle birlikte alabilir.

6. Türkiye Pazarı: Erişim, Yerelleştirme ve Fırsatlar

Türkiye’deki teknoloji ekosistemi için Gemini 3.0, küresel rekabette yer almak adına kritik bir araçtır. Google’ın Türkiye pazarına verdiği önem, modelin erişilebilirliği ve dil desteği ile kendini göstermektedir.

6.1. Lansman ve Erişim Kanalları

Gemini 3.0 Pro, 18 Kasım 2025 tarihi itibarıyla, Türkiye dahil olmak üzere 230’dan fazla ülke ve bölgede eş zamanlı olarak kullanıma sunulmuştur.

• Son Kullanıcılar: gemini.google.com adresi ve güncellenen Gemini mobil uygulaması üzerinden, Türkçe dil desteğiyle modele erişim mümkündür. Kullanıcılar, model seçim menüsünden “Thinking” (Düşünme) modunu aktif ederek, Gemini 3.0’ın derin akıl yürütme yeteneklerini deneyimleyebilirler. Google AI Premium aboneleri, daha yüksek kullanım limitlerine ve “Gemini Advanced” özelliklerine sahip olmaktadır.
• Geliştiriciler ve Kurumlar: Türk yazılım geliştiricileri, Google AI Studio ve Vertex AI platformları üzerinden Gemini 3.0 API’sine erişebilirler. Google AI Pro ve Ultra katmanları, kurumsal ölçekli projeler için gerekli olan yüksek kota ve düşük gecikme süresi (latency) avantajlarını sunar. Türkiye, API erişimi ve desteklenen bölgeler listesinde yer almaktadır, bu da yerel girişimlerin global rakipleriyle eşit şartlarda teknolojiye ulaşmasını sağlar.

6.2. Yerel Ekosistem İçin Öneriler

Türkiye’deki start-up’lar ve kurumlar için Gemini 3.0, özellikle “ajanik” uygulamalar geliştirme konusunda büyük bir fırsat penceresi açmaktadır.

• E-Ticaret: Müşteri hizmetlerinde, sadece soru cevaplayan değil, iade süreçlerini yöneten, kargo takibi yapan ve kişisel alışveriş danışmanlığı veren otonom ajanlar geliştirilebilir.
• Eğitim Teknolojileri (EdTech): Türkçe içeriklerle eğitilmiş, öğrencilerin öğrenme hızına ve stiline göre dinamik ders materyali üreten “Generative UI” tabanlı eğitim platformları kurulabilir.
• Yazılım İhracatı: “Vibe Coding” ve Antigravity platformu kullanılarak, yazılım geliştirme maliyetleri düşürülebilir ve pazara çıkış süreleri (time-to-market) hızlandırılabilir.

7. Sonuç: İnsan-Yapay Zeka İşbirliğinde Yeni Bir Dönem

Gemini 3.0, yapay zeka tarihinde bir dönüm noktasıdır. Google, bu modelle birlikte yapay zekayı “bilgi arama” aracı olmaktan çıkarıp, “bilgi ile iş yapma” (action-oriented) aracına dönüştürmüştür. “Deep Think” mimarisi, modellerin mantıksal tutarlılığını artırırken; “Vibe Coding” ve “Generative UI”, teknolojiyi teknik bariyerlerin arkasından çıkarıp yaratıcı zihinlerin emrine sunmaktadır.

Bora Kurum okuyucuları için altı çizilmesi gereken en önemli nokta şudur: Yapay zeka artık sadece bir asistan değil, bir iş ortağıdır. Gelecek, bu ortağa doğru soruları sorabilen, onun “ajanik” yeteneklerini kendi vizyonuyla birleştirebilen ve “vibe”ı doğru tanımlayabilenlerin olacaktır. Türkiye’nin bu teknolojik dalgayı yakalaması, sadece tüketici olarak değil, bu yeni platform üzerinde değer üreten bir aktör olarak konumlanmasıyla mümkün olacaktır.

Alıntılanan çalışmalar

1. Google Gemini 3.0 launched: CEO Sundar Pichai says ‘it’s the best model in the world for multimodal understanding’, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/google-gemini-3-0-launched-ceo-sundar-pichai-says-its-the-best-model-in-the-world-for-multimodal-understanding/articleshow/125415902.cms
2. Gemini 3’s thought process is wild, absolutely wild. : r/singularity – Reddit, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1p0yh5g/gemini_3s_thought_process_is_wild_absolutely_wild/
3. Google launches Gemini 3 with state-of-the-art reasoning, ‘generative UI’ for responses, more, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-launch/
4. Gemini (language model) – Wikipedia, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Gemini_(language_model)
5. Gemini 3.0 vs ChatGPT 5.1: Two Philosophies | by José Ignacio Gavara | Nov, 2025, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://medium.com/@exceed73/gemini-3-0-vs-chatgpt-5-1-two-philosophies-6f27dcb8963b
6. Google’s Gemini 3 Pro AI is here: How does it fare against ChatGPT, Grok and Claude?, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.livemint.com/technology/tech-news/googles-gemini-3-pro-ai-is-here-how-does-it-fare-against-chatgpt-grok-and-claude-11763549359983.html
7. Google launches Gemini 3 models across its platforms, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.testingcatalog.com/google-launches-gemini-3-models-across-its-platforms/
8. 7 examples of Gemini’s multimodal capabilities in action – Google Developers Blog, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://developers.googleblog.com/en/7-examples-of-geminis-multimodal-capabilities-in-action/
9. Google launches Gemini 3, Google Antigravity, generative UI features, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.constellationr.com/blog-news/insights/google-launches-gemini-3-google-antigravity-generative-ui-features
10. Gemini app rolling out Gemini 3 Pro as ‘Gemini Agent’ comes to AI Ultra, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-pro-app/
11. Gemini 3 for developers: New reasoning, agentic capabilities – Google Blog, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/
12. Google releases Gemini 3 AI, says it is most intelligent AI so far with depth and nuance like humans, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.indiatoday.in/technology/news/story/google-releases-gemini-30-ai-says-it-is-most-intelligent-ai-so-far-with-depth-and-nuance-like-humans-2822107-2025-11-18
13. Tried Gemini 3 for coding and I think it just gaslit my entire repo : r/vibecoding – Reddit, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.reddit.com/r/vibecoding/comments/1p0uers/tried_gemini_3_for_coding_and_i_think_it_just/
14. Gemini 3 brings upgraded smarts and new capabilities to the Gemini app, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://blog.google/products/gemini/gemini-3-gemini-app/
15. Generative UI: A rich, custom, visual interactive user experience for …, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://research.google/blog/generative-ui-a-rich-custom-visual-interactive-user-experience-for-any-prompt/
16. How Gemini 3 Pro beat other models on UI coding : r/OpenAI – Reddit, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/1p0i9i8/how_gemini_3_pro_beat_other_models_on_ui_coding/
17. Gemini 3 Pro Decimates Benchmarks: Google’s New AI Outpaces GPT 5.1 in Reasoning and Multimodality, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.smartprix.com/bytes/gemini-3-pro-decimates-benchmarks-googles-new-ai-outpaces-gpt-5-1-in-reasoning-and-multimodality/
18. After comparing Google’s Gemini 3 vs GPT-5.1, I still prefer ChatGPT for this one reason, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.androidauthority.com/gemini-3-vs-chatgpt-5-1-3617285/
19. Gemini 3 Edges Out ChatGPT 5.1: The Real Battle for AI Usability, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.webpronews.com/gemini-3-edges-out-chatgpt-5-1-the-real-battle-for-ai-usability/
20. Gemini 3 vs Grok 4.1: The Best AI of 2025 is… – Analytics Vidhya, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/11/gemini-3-vs-grok-4-1-best-ai-of-2025/
21. Gemini 3 vs. GPT-5.1 vs. Claude 4.5: Benchmarks Reveal Google’s New AI Leads in Reasoning & Code – Vertu, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://vertu.com/lifestyle/gemini-3-launch-google-strikes-back-less-than-a-week-after-gpt-5-1-release/
22. Google Says New Gemini 3 AI Model Will Better Understand Your Requests, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://www.cnet.com/tech/services-and-software/google-says-new-gemini-3-ai-model-will-better-understand-your-requests/
23. Google Gemini 3 State-of-the-art Multi-Modal AI | by Tahir – Medium, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://medium.com/@tahirbalarabe2/google-gemini-3-state-of-the-art-multimodal-ai-293848f81e99
24. Multimodal AI | Google Cloud, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://cloud.google.com/use-cases/multimodal-ai
25. Google’s Gemini 3: A Deep Dive Into the Next Era of Agentic AI – Skywork.ai, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://skywork.ai/skypage/en/google-gemini-agentic-ai/1990964118582943744
26. Where you can use the Gemini web app – Google Help, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://support.google.com/gemini/answer/13575153?hl=en
27. A new era of intelligence with Gemini 3 – Google Blog, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://blog.google/products/gemini/gemini-3/
28. Available locations for Google AI Pro and Ultra where Gemini Code Assist (and Gemini CLI) is also available, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://developers.google.com/gemini-code-assist/resources/locations-pro-ultra
29. Available regions for Google AI Studio and Gemini API, erişim tarihi Kasım 20, 2025, https://ai.google.dev/gemini-api/docs/available-regions