Son güncelleme: 29 Ekim 2026. Gemini 4 Carbon henüz kademeli erişim aşamasında; erişim koşulları, fiyatlar ve test sonuçları değişebiliyor. Bu yazıyı yeni gelişmelere göre güncelleyeceğiz.
Google’ın yeni yapay zekâ modeli Gemini 4 Carbon, henüz herkesin kullandığı bir ürün değil. Buna rağmen açıklanan test sonuçları, özellikle yazılım geliştirme ve siber güvenlikte dikkat çekici bir ilerlemeye işaret ediyor.
Google, 28 Ekim 2026’da duyurduğu Carbon’u “siber güvenlik ve uzun soluklu görevlerde en ileri yeteneklere sahip, en güçlü modelimiz” olarak tanımlıyor. Şirketin öncelikleri arasında yalnızca daha iyi cevaplar üretmek yok. Büyük kod tabanlarındaki karmaşık sorunları çözmek, güvenlik açıklarını incelemek ve uzun süren mühendislik görevlerini sürdürmek de bu önceliklerin parçası.[1]
Duyuruyu ilginç kılan bir ayrıntı daha var. Google, Gemini 4 Argon‘u 13 Ekim’de geniş kullanıma açmıştı. Yaklaşık iki hafta sonra tanıtılan Carbon ise önce sınırlı sayıda siber güvenlik uzmanına sunuluyor.[2][1]
Peki Carbon, Argon’dan gerçekten ne kadar farklı ve yüksek test puanları kullanıcı için ne anlama geliyor?
Kısa cevap: Gemini 4 Carbon, Google DeepMind’ın 28 Ekim 2026’da duyurduğu yeni yapay zekâ modeli. Model; uzun soluklu ajan görevleri, kodlama ve siber güvenliğe ağırlık veriyor. Google’ın verilerine göre Carbon, Artificial Analysis Intelligence Index v5.0’da 59 puana, SEC-bench Pro’da %88,2’ye ve CWE-bench’te %71’e ulaşıyor. Ancak bu sonuçlar belirli testlere ait ve model 29 Ekim itibarıyla genel kullanıma açık değil.[1][3]
Gemini 4 Carbon nedir?
Gemini 4 Carbon, Google DeepMind’ın geliştirdiği Gemini 4 model ailesinin yeni üyesi. Google modeli özellikle siber güvenlik savunması, karmaşık yazılım mühendisliği ve uzun soluklu yapay zekâ ajanı iş akışları için konumlandırıyor. Ayrıca bilimsel görevlerde ve çok modlu anlamada da iyileşme bildiriyor.[1]
Buradaki ajan ifadesi, yalnızca soru-cevap üreten bir sohbet sisteminden daha geniş bir çalışma biçimini anlatıyor. Uygun araçlar ve izinler verildiğinde bir ajan; görevi adımlara ayırıyor, dosyaları inceliyor, kodu değiştiriyor, test çalıştırıyor ve sonuca göre bir sonraki adımı planlıyor.
Ancak önemli bir sınır var: Modelin bir yeteneğe sahip olması, o yeteneğin her üründe otomatik olarak açık olduğu anlamına gelmiyor. Kod deposuna erişim, terminal komutu çalıştırma veya dosya değiştirme gibi işlemler; kullanılan ürünün araçlarına, yetkilerine ve güvenlik kontrollerine bağlı.
Google, Carbon’un kendi mühendislik ortamlarında günlerce çalıştığını ve çıkmaz sokaklara rağmen çok adımlı görevlere devam ettiğini belirtiyor.[1] Bu açıklama şirket içi kullanıma dayanıyor. Dolayısıyla sıradan bir Gemini hesabıyla bugün aynı iş akışını başlatabileceğiniz anlamına gelmiyor.
Google neden Argon’dan hemen sonra Carbon’u tanıttı?
Bu sorunun cevabı, iki modelin lansman sürecine bakınca netleşiyor. Google, Gemini 4 Argon’u ilk olarak 30 Eylül 2026’da duyurdu. O tarihte Google, Argon’u da önce Fairwind Programı üzerinden güvenilir siber savunuculara açtı; şirket bunu “aşamalı yaklaşım” olarak tanımladı.[4]
Ardından Google, 13 Ekim 2026’da Argon’u geniş kullanıma açtı. Geliştiriciler ve işletmeler modele Google AI Studio ve Gemini platformu üzerinden erişmeye başladı. Ayrıca Google, Argon’u Gemini uygulamasında ve Arama’daki AI Mode’da Google AI Pro ile Ultra abonelerine sundu.[2]
Carbon da şimdi aynı yolu izliyor: önce seçilmiş siber savunucular, sonra Fairwind üzerinden daha fazla güvenilir ortak, ardından geliştiriciler, işletmeler ve tüketiciler.[1] Kısacası Carbon’un sınırlı başlangıcı yeni bir yaklaşım değil; Google, Gemini 4 ailesinin güçlü siber güvenlik yeteneklerine sahip modellerini bu şekilde açıyor.
Bu durum Carbon’un yalnızca siber güvenlik için geliştirildiği anlamına da gelmiyor. Nitekim Google, bilimsel görevlerden tam kapsamlı web geliştirmeye kadar başka alanlarda da iyileşme bildiriyor.[1]
Gemini 4 Carbon neler yapabiliyor?
Google’ın duyurusu çok sayıda kullanım örneği içeriyor. Fakat bunları tek bir “her işi kendi başına yapıyor” iddiasına indirgemek doğru olmaz. Bu yüzden modelin öne çıktığı üç alanı ayrı ayrı ele alalım.
Büyük kod tabanlarında karmaşık sorunları incelemek
Bir yazılım hatasının nedenini bulmak bazen tek bir dosyayı okumaktan ibaret değil. Sorun farklı modüllerde, bağımlılıklarda veya geçmiş değişikliklerde ortaya çıkıyor. Üstelik bir yerde yaptığınız düzeltme, başka bir özelliği bozuyor olabiliyor.
Google’a göre Carbon, büyük kod tabanlarında ve alt seviye sistemlerde öne çıkıyor. Model ince hataların kök nedenini buluyor ve düzeltme hazırlıyor. Örneğin Chrome ekibi, kaliteli yama üretme konusunda Carbon’u başka bir laboratuvarın büyük öncü modeliyle karşılaştırmış. Ekibe göre Carbon 10 kattan fazla iyi sonuç vermiş. Şirket içi testlerde ise Carbon, güvenli kod üretmede Argon’dan iki kat daha yüksek başarı oranına ulaşmış.[1]
Bu sonuçlar yazılım ekipleri açısından anlamlı. Yine de modelin önerdiği değişikliği test etmek, kod incelemesinden geçirmek ve gerçek sistemin gereksinimleriyle karşılaştırmak gerekiyor. Çünkü bir modelin uzun süre çalışması, yaptığı değişikliğin güvenli veya canlıya hazır olduğu anlamına gelmiyor.
Güvenlik açıklarını bulmak, doğrulamak ve düzeltmek
Siber güvenlikte bir açığın var olduğunu düşünmek, o açığın gerçekten istismar edildiğini göstermek ve doğru düzeltmeyi hazırlamak farklı aşamalar. Google da Carbon’u bu üç aşamada ölçüyor: SEC-bench Pro açık bulmayı, ExploitGym istismar edilebilirliği doğrulamayı, CWE-bench ise düzeltme (yama) üretmeyi değerlendiriyor.[1]
Ayrıca bulut güvenliği şirketi Wiz, Carbon’un web sızma testi değerlendirmelerinde önde olduğunu bildiriyor.[1] Bu veriler modelin savunma amaçlı güvenlik çalışmalarında işe yarayacağına işaret ediyor. Ancak gerçek bir sistemi güvenli ilan etmek için tek başına yeterli değil. Canlı ortamın mimarisi, bağımlılıklar, yetkilendirme, yapılandırma ve insan uzmanlığı hâlâ belirleyici. Güncel bir örnek için PHP güvenlik açığı yazımıza göz atabilirsiniz.
Web geliştirme ve çok adımlı işler
Carbon’un geliştiği alanlar arasında tam kapsamlı web geliştirme de var. Google’a göre Carbon, WebDev Arena’da 89 Elo puanlık artışla 1.768 puana ulaştı ve duyuru sırasında dördüncü sırada yer aldı.[1]
Fakat tek bir sıralama üzerinden erişilebilirlik, performans, bakım kolaylığı veya güvenlik gibi bütün kalite ölçütlerinin karşılandığını söyleyemeyiz. Bir web uygulamasının başarılı olması için kodun çalışması kadar doğru kullanıcı problemini çözmesi, sürdürülebilir olması ve gerçek cihazlarda test edilmesi de gerekiyor.
Gemini 4 Carbon ile Gemini 4 Argon arasındaki farklar neler?
Google DeepMind’ın yayımladığı karşılaştırma tablosu, iki model arasındaki farkı somut olarak gösteriyor:[3]
| Değerlendirme | Gemini 4 Argon | Gemini 4 Carbon | Ölçtüğü alan |
|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Index v5.0 | 50 | 59 | Genel model yeteneklerini birleştiren endeks |
| Terminal-Bench 4.0 | %57,1 | %65,2 | Terminal tabanlı ajan görevleri |
| Agents’ Last Exam v1.1 | %69,0 | %77,4 | Çok adımlı, uzun soluklu ajan görevleri |
| SEC-bench Pro | %83,4 | %88,2 | Güvenlik açığı bulma |
| ExploitGym | %42,0 | %54,8 | İstismar edilebilirliği sınama |
| CWE-bench | %68,0 | %71,0 | Güvenlik açığı düzeltme |
| OSWorld 2.1 (çevrimdışı alt küme) | %74,7 | %81,5 | Masaüstünde bilgisayar kullanımı |
Tablo, Google DeepMind’ın 29 Ekim 2026 itibarıyla yayımladığı sonuçları yansıtır. Testlerin kapsamı ve koşulları farklı; bu yüzden yüzdeleri tek bir ortak başarı ölçüsü gibi karşılaştırmamak gerekiyor.[3][5]
Tabloda özellikle Terminal-Bench, Agents’ Last Exam ve ExploitGym farkları dikkat çekiyor. Bununla birlikte Carbon, bütün testlerde her rakibi geçen bir model değil. Örneğin Google’ın kendi tablosunda OSWorld 2.1 testinin lideri Carbon değil. Bu testte Anthropic’in Claude Opus 5.5 modeli %87,2 ile Carbon’un (%81,5) önünde. Artificial Analysis endeksinde de Carbon (59) ile Claude Opus 5.5 (58) arasındaki fark yalnızca bir puan.[3]
Bu nedenle doğru sonuç “Carbon her görevde en iyi model” değil. Daha doğru ifade şu: Google’ın açıkladığı testlerde Carbon, Argon’a kıyasla birden fazla alanda ölçülebilir ilerleme gösteriyor.
Benchmark puanları gerçek hayatta ne anlatıyor?
Bir yapay zekâ modelinin performansını değerlendirirken sayıların neyi ölçtüğünü bilmek, çoğu zaman sayıların kendisinden daha önemli. Örneğin SEC-bench Pro’daki %88,2’lik sonuç, bütün yazılımların %88,2 oranında güvenli hâle geldiği anlamına gelmiyor. Bu puan, ilgili testin görevleri ve ölçütleriyle sınırlı.[5]
Benzer biçimde Agents’ Last Exam’deki %77,4’lük sonucu, modelin sizin bilgisayarınızdaki görevlerin %77,4’ünü başaracağı şeklinde okumak yanlış olur.
Test koşulları neden önemli?
Google’ın metodoloji belgesine göre şirket, Carbon ve Argon sonuçlarını genellikle Gemini API üzerinden en yüksek düşünme ayarıyla ve tek denemeyle (pass@1) elde etti. Küçük testlerde ise sonuçlar birden fazla denemenin ortalaması.[5]
Örneğin Agents’ Last Exam v1.1 değerlendirmesi 122 görev ve 5 saatlik bir zaman penceresi kullanıyor. OSWorld 2.1 karşılaştırması ise bütün görevleri değil, internete bağlı olmayan 82 görevlik bir alt kümeyi esas alıyor ve Gemini için üç denemenin en iyisini raporluyor.[5]
Ayrıca belgeye göre diğer şirketlerin modellerine ait puanlar çoğunlukla o şirketlerin kendi açıklamalarından veya herkese açık sıralamalardan geliyor.[5] Dolayısıyla tablo, modelleri birebir aynı koşullarda karşılaştırmıyor. Bu ayrıntılar önemli; çünkü farklı araçlar, zaman pencereleri ve test koşulları gerçek kullanıcı deneyimini değiştiriyor.
Artificial Analysis’te birinci olması ne demek?
Google, Carbon’un Artificial Analysis Intelligence Index v5.0’da 59 puanla birinci sırada olduğunu açıklıyor.[1] Bu bir genel yetenek endeksi. Ancak puan, gerçek dünyadaki bütün kullanım biçimlerini temsil etmiyor. Üstelik yeni modeller çıktıkça ve metodoloji değiştikçe sıralama da güncelleniyor.
Kısacası bu sonucu “Ekim 2026’daki endekste birinci” bağlamında vermek doğru; kalıcı ve evrensel bir üstünlük iddiasına dönüştürmek ise doğru değil.
Gemini 4 Carbon güvenli mi?
Google’a göre Carbon, çok katmanlı bir güvenlik yapısı kullanıyor: model eğitimi, gerçek zamanlı kötüye kullanım savunmaları, prompt injection dayanıklılığı ve düşünce zinciri (chain-of-thought) izleme. Ayrıca şirket, ABD hükümetinin gönüllü yayın öncesi model testi sürecine katıldığını belirtiyor.[1]
Şirketin paylaştığı sonuçlar arasında şunlar öne çıkıyor:[1]
- Gray Swan dolaylı prompt injection testi: saldırı başarı oranı Carbon’da %0,0, Argon’da %0,7.
- Desteklenmeyen iddialar: şirket içi testlerde Argon’a göre yaklaşık yarıya inmiş.
- Canlı kodlamada yüksek ciddiyetli uyumsuzluk uyarıları: yaklaşık %80 azalmış.
- Terminal-Bench’te hile: başarılı hile oranı %0,0’a, hile girişimi %0,4’e düşmüş.
Ancak burada kolayca yapılan bir hata var:
“Prompt injection başarısı %0 çıktı, demek ki Carbon hacklenemez.”
Hayır. Google’ın açıkladığı sonuç yalnızca o testteki saldırı denemeleri için geçerli. Farklı saldırılar, yeni araç bağlantıları, erişim izinleri veya gerçek kullanım koşulları başka riskler doğurabiliyor. Ayrıca bu sonuçların hepsi Google’ın kendi testleri; bunları her ortamda bağımsız olarak doğrulanmış sonuçlar gibi sunmamak gerekiyor.
Siber güvenlik alanındaki bir modelin hem açık bulması hem de hassas teknik yeteneklere sahip olması, erişim kararlarını daha da önemli kılıyor. Google’ın Carbon’u önce sınırlı savunma odaklı gruplara açmasının nedenlerinden biri de bu riskleri kontrollü biçimde değerlendirmek.[1][6]
Gemini 4 Carbon Türkiye’de kullanılabiliyor mu?
29 Ekim 2026 itibarıyla genel kullanıcılar için hayır. Google, Carbon’u duyuru haftasından itibaren seçilmiş siber savunuculara açtığını, ardından Fairwind Programı üzerinden daha fazla güvenilir ortağa kademeli erişim vereceğini açıkladı.[1]
Şirket daha sonra geliştiriciler, işletmeler ve tüketiciler için erişimi “mümkün olan en kısa sürede” genişletmeyi planlıyor. Ancak kesin bir tarih vermiyor. Türkiye’ye özel bir açılış tarihi de açıklanmış değil.[1] Bu durum, bir modelin duyurulması ile kullanıma sunulmasının aynı şey olmadığını bir kez daha hatırlatıyor.
Üstelik Carbon ile Argon’un erişim durumu farklı. Argon bugün Gemini uygulamasında ve geliştirici kanallarında kullanımda.[2] Ancak Argon’a erişmeniz, Carbon’a da erişeceğiniz anlamına gelmiyor.
Fairwind Programı nedir?
Fairwind, Google DeepMind’ın gelişmiş siber güvenlik yeteneklerine sahip modellere öncelikli savunucuların erken erişmesini sağlayan programı. Programın hedef kitlesinde hükümetler ve ulusal siber güvenlik otoriteleri var. Bunun yanında sağlık, telekomünikasyon, enerji ve finans gibi kritik altyapı işletmecileri ile temel teknoloji platformları da program kapsamında.[6]
Kuruluşlar başvurularını Google Cloud hesap ekipleri üzerinden yapıyor. Google başvuranların güvenlik geçmişini inceliyor; erişim de yalnızca iç güvenlik, olay müdahalesi ve sızma testi ekipleriyle sınırlı. Ayrıca katılımcılar erişimi paylaşamıyor ve kötü amaçlı yazılım geliştiremiyor.[6] Kısacası bu, herkesin kayıt olup Carbon’u anında açtığı bir abonelik planı değil.
Gemini 4 Carbon fiyatı ne kadar?
Google, Carbon için planlanan tanıtım dönemi API fiyatını açıkladı. Ancak bu fiyat, modelin bugün herkes tarafından API üzerinden kullanıldığı anlamına gelmiyor.[1]
| Kullanım | Tanıtım dönemi | Tanıtım dönemi sonrası |
|---|---|---|
| 1 milyon girdi tokenı | 2 ABD doları | 4 ABD doları |
| 1 milyon çıktı tokenı | 10 ABD doları | 20 ABD doları |
Google, önbelleğe alınmış girdi tokenlarında normal fiyata göre %95 indirim uygulandığını belirtiyor. Ayrıca Carbon’un tanıtım fiyatı, Argon’un tanıtım fiyatıyla aynı.[1]
Bu tutarlar bir sohbet aboneliğinin aylık ücreti değil; geliştirici kullanımında token miktarına dayanan fiyatlar. Google, Argon’un tanıtım fiyatının 30 Kasım 2026’da sona ereceğini açıklamıştı.[2] Carbon için ise tanıtım döneminin bitiş tarihini henüz paylaşmadı. Bu yüzden fiyat tablosunu kalıcı bir tarife gibi değerlendirmemek gerekiyor.
Yazılımcılar ve işletmeler için ne anlama geliyor?
Google’ın duyurusundan doğrudan çıkan sonuç şu: Karmaşık kodlama ve güvenlik görevlerinde kullanılan yapay zekâ modelleri gelişmeye devam ediyor. Bunun web geliştirme ve dijital işletmeler açısından neye dönüşeceği ise uygulama koşullarına bağlı.
Bu bölüm Google’ın bir ürün vaadi değil, SEO Kovanı’nın sektörel değerlendirmesidir.
Örneğin büyük bir WordPress teması veya özel eklenti üzerinde çalışan bir ekip, böyle bir modeli ileride karmaşık kod ilişkilerini anlamak, test senaryoları hazırlamak ve hata düzeltmelerini incelemek için kullanabilir. Benzer şekilde bir web uygulaması ekibi güvenlik kontrollerini destekleyen kod analizlerinden yararlanabilir. Ancak bunlar Carbon ile yaptığımız doğrulanmış testler değil; duyurulan yeteneklerden hareketle değerlendirdiğimiz olası senaryolar.
Bize göre asıl değişim burada: Kod üretme hızı arttıkça doğrulamanın, testin ve mimari kararların önemi azalmıyor, aksine artıyor. Bir modelin yüzlerce satır kodu hızla değiştirmesi, değişikliğin kullanıcıya, iş hedefine veya canlı ortama uygun olup olmadığı sorusunu tek başına çözmüyor. Bu yüzden WordPress web tasarım projelerinde de insan denetimi vazgeçilmez kalıyor.
Gemini 4 Carbon bir SEO veya GEO aracı mı?
Hayır. Google, Carbon’u arama sıralamalarını artırmak veya bir markayı yapay zekâ cevaplarında öne çıkarmak için geliştirilmiş bir ürün olarak tanıtmıyor.[1] Dolayısıyla modelin kod incelemesinde veya web geliştirmede kullanılması, tek başına Google sıralaması ya da yapay zekâ yanıtlarında kaynak gösterilme avantajı sağlamıyor.
Google Arama Merkezi’ne göre AI Overviews ve AI Mode’da görünmek için ek bir şart veya özel optimizasyon yok. Taranabilirlik, dizine eklenebilirlik, kullanıcıya yararlı içerik, iç bağlantılar ve sayfada metin olarak sunulan önemli bilgiler önemini koruyor.[7] Bu konuyu GEO danışmanlığı hizmetimizde ayrıntılı olarak ele alıyoruz.
Gemini 4 Carbon hakkında henüz bilmediklerimiz
Google, duyuru gününde modelin bütün kullanım ayrıntılarını paylaşmadı. Bu nedenle şu konuları kesin bilgi gibi ele alamayız:
- genel kullanıcıların Carbon’a hangi tarihte erişeceği,
- Carbon’un Türkiye’de hangi ürün ve aboneliklerde sunulacağı,
- tanıtım fiyatının ne zaman sona ereceği,
- şirket içi uzun soluklu görev başarısının farklı kurumların gerçek projelerinde nasıl sonuç vereceği,
- bağımsız testlerde güvenlik ve kod kalitesinin açıklanan sonuçlarla ne ölçüde örtüşeceği.
Bu belirsizlikler modelin başarısız olduğu anlamına gelmiyor. Yalnızca duyurulan yetenekler ile yaygın kullanımda doğrulanmış sonuçlar arasındaki farkı gösteriyor.
Gemini 4 Carbon hakkında sık sorulan sorular
Gemini 4 Carbon ne zaman duyuruldu?
Google DeepMind, Gemini 4 Carbon’u 28 Ekim 2026’da duyurdu.[1]
Gemini 4 Carbon ile Argon aynı model mi?
Hayır. İkisi de Gemini 4 ailesinde yer alan farklı modeller. Google’ın sonuçlarına göre Carbon, Argon’a kıyasla özellikle uzun soluklu ajan görevleri, kodlama ve siber güvenlik testlerinde daha yüksek puan alıyor.[3]
Gemini 4 Carbon ücretsiz mi?
29 Ekim 2026 itibarıyla genel kullanıma açık bir ücretsiz Carbon erişimi yok. Google, gelecekteki API kullanımı için token başına fiyat açıkladı.[1]
Gemini 4 Carbon Gemini uygulamasında var mı?
Henüz yok. İlk erişim seçilmiş siber savunuculara, ardından Fairwind Programı’ndaki ortaklara açılıyor.[1]
Gemini 4 Carbon Türkiye’ye ne zaman gelecek?
Google, Türkiye’ye özel bir açılış tarihi veya genel kullanım takvimi açıklamadı.[1]
Gemini 4 Carbon en güçlü yapay zekâ mı?
Google, Carbon’u kendi en güçlü modeli olarak tanımlıyor ve Artificial Analysis endeksinde 59 puanla birinci gösteriyor. Ancak OSWorld 2.1 gibi bazı testlerde başka modeller önde; bu yüzden her alanda üstün olduğu sonucuna varmak doğru değil.[1][3]
Sonuç: Carbon’un farkı yalnızca daha yüksek puanlar değil
Gemini 4 Carbon’un duyurusu, yeni bir modelin birkaç testte yükselmesinden ibaret değil. Google, daha uzun ve karmaşık görevleri sürdüren, kodlama ve siber güvenlikte daha yüksek sonuçlar veren bir modeli kontrollü biçimde kullanıma hazırlıyor.
Fakat bugünkü tabloyu doğru okumak gerekiyor. Açıklanan testlerde Carbon birçok alanda Argon’u geçiyor; buna karşılık genel erişim henüz başlamadı. Ayrıca en iddialı kullanım örneklerinin bir bölümü Google’ın kendi mühendislik ortamlarına dayanıyor.[1][3]
Bir modelin test sonuçları ne kadar iyi olursa olsun, gerçek projelerde erişim yetkisi, test edilebilirlik, insan denetimi ve sorumluluk ortadan kalkmıyor. Dolayısıyla asıl soru, gelişmiş modellerin uzun soluklu işleri doğru sınırlar içinde ve doğrulanabilir biçimde tamamlayıp tamamlayamayacağı.
Kısacası Carbon’un asıl değeri, daha geniş erişim başladığında gerçek projelerden gelecek cevaplarla netleşecek.
Yapay zekâ modellerindeki gelişmelerin web sitenize ve dijital görünürlüğünüze etkisini birlikte değerlendirmek isterseniz yapay zekâ aramalarında görünürlük çözümümüzü inceleyebilir, iletişim sayfamızdan bize ulaşabilirsiniz.
Kaynaklar
- Gemini 4 Carbon: Our next frontier model – Google (28 Ekim 2026)
- Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems – Google (13 Ekim 2026)
- Gemini modelleri ve performans tablosu – Google DeepMind (erişim tarihi: 29 Ekim 2026)
- Gemini 4 Argon: Our next era of frontier intelligence – Google (30 Eylül 2026)
- Gemini 4 Carbon Model Evaluation: Approach, Methodology & Results – Google DeepMind (erişim tarihi: 29 Ekim 2026)
- Fairwind Program – Google DeepMind (erişim tarihi: 29 Ekim 2026)
- Yapay Zeka Özellikleri ve Web Siteniz – Google Arama Merkezi (erişim tarihi: 29 Ekim 2026)
Yorumlar
Henüz Yorum Yok, İlk Yorumu Siz Yazın