2025’teki en son yapay zeka atılımlarını keşfedin: Google’ın Gemini 3 Flash’ı, OpenAI’ın GPT Image 1.5’i, NVIDIA’nın açık kaynak Nemotron 3’ü ve yapay zekanın geleceğini şekillendiren kritik sektör gelişmeleri.
2025 yılında yapay zeka dünyası eşi benzeri görülmemiş bir dönüşüm geçiriyor; hem köklü teknoloji devlerinden hem de yenilikçi girişimlerden büyük atılımlar ortaya çıkıyor. Bu dönem, yapay zeka modellerinin aynı anda daha yetenekli, daha verimli ve daha erişilebilir hale geldiği kritik bir dönüm noktasını işaret ediyor. Google’ın yıldırım hızındaki Gemini 3 Flash’ından NVIDIA’nın açık kaynak Nemotron 3 ailesine kadar sektör, yapay zeka sistemlerinin geliştirilme, dağıtılma ve demokratikleşme biçiminde köklü bir değişime tanıklık ediyor. Bu gelişmeleri anlamak, yapay zekadan etkin şekilde yararlanmak isteyen işletmeler, geliştiriciler ve organizasyonlar için kritik öneme sahip. Bu kapsamlı rehber, sektörü yeniden şekillendiren en önemli yapay zeka duyurularını ve teknolojik ilerlemeleri ele alıyor ve bu yeniliklerin yapay zekanın ve kurumsal otomasyonun geleceği için ne anlama geldiğine dair içgörüler sunuyor.
Yapay zeka pazarı son birkaç yılda dramatik bir değişim geçirdi; birkaç tescilli modelin egemen olduğu bir dönemden, giderek çeşitlenen bir ekosisteme evrildi. Bugünün yapay zeka dünyası; OpenAI, Google ve Anthropic gibi şirketlerin kapalı kaynaklı ticari modellerinin yanı sıra, Meta ve NVIDIA gibi kurumların hızla gelişen açık kaynak alternatiflerini de kapsıyor. Bu çeşitlilik, rekabetin inovasyonu ve erişilebilirliği artırdığı yapay zeka sektörünün temel bir olgunluğa eriştiğinin göstergesi. Farklı fiyat ve yetenek seviyelerinde birden fazla uygulanabilir seçeneğin ortaya çıkması, organizasyonların artık gereksinimlerine, bütçelerine ve dağıtım tercihine tam olarak uyan modeli seçebilmesini sağlıyor. Bu rekabetçi ortam, fiyatlandırma ve performans üzerinde benzeri görülmemiş bir baskı yaratarak, en büyük teknoloji şirketlerini bile sürekli olarak tekliflerini optimize etmeye zorluyor. Sonuç olarak maliyet verimliliği ve yetenek artık birbiriyle çelişen değil, teknolojik ilerlemeyi birlikte hızlandıran tamamlayıcı hedefler haline geldi.
Her ölçekten işletme ve organizasyon için yapay zeka modeli seçimi; operasyonel verimlilik, maliyet yapısı ve rekabet avantajı açısından derin etkiler yaratır. İki kat hızlı ve yarı fiyatına bir model, yapay zeka destekli uygulamaların ekonomisini kökten değiştirebilir ve daha önce aşırı pahalı olan kullanım alanlarını mümkün kılabilir. Performans kıyaslamaları önemlidir; çünkü kodlama, akıl yürütme, matematiksel problem çözme ve içerik üretimi gibi dünyadaki gerçek görevlerdeki yeteneklerle doğrudan ilişkilidir. Maliyet verimliliği önemlidir; çünkü yapay zekanın bir organizasyon genelinde ölçekli olarak uygulanıp uygulanamayacağını veya sadece yüksek değerli, özel uygulamalarla sınırlı kalacağını belirler. Artan performans ve azalan maliyetin kesişimi, organizasyonların daha sofistike yapay zeka sistemlerini daha fazla kullanıcıya ve kullanım alanına aynı anda sunmasına olanak tanıyan güçlü bir çarpan etkisi yaratır. Ayrıca, tescilli ve açık kaynaklı modeller arasındaki seçim; veri gizliliği, özelleştirme yetenekleri ve uzun vadeli tedarikçi bağımlılığı açısından stratejik sonuçlar taşır. İşletmelerin bu faktörleri dikkatlice değerlendirmesi ve teknik gereksinimleriyle kurumsal hedefleriyle uyumlu kararlar alması gerekir.
Google’ın Gemini 3 Flash’ı piyasaya sürmesi, olağanüstü hız ve kalitenin birbirini dışlayan şeyler olmadığını göstererek yapay zeka sektöründe bir dönüm noktası oluşturdu. Yalnızca milyon giriş token başına 50 sent fiyatla sunulan Gemini 3 Flash, Gemini 3 Pro’nun dörtte biri, Claude Sonnet 4.5’in altıda biri ve GPT 5.2’nin üçte biri fiyatına sahip. Bu agresif fiyatlandırma stratejisi, daha pahalı alternatiflerle aynı hatta daha iyi olan performansla birleşince, özellikle dikkat çekici hale geliyor. Kodlama yeteneğinin kritik bir ölçütü olan Swechen Verified kıyaslamasında Gemini 3 Flash %78 puan alarak Gemini 3 Pro’yu iki puan geride bırakıyor ve GPT 5.2’ye sadece iki puan yaklaşıyor. Kodlama görevlerindeki bu performans, Gemini 3 Flash’ın yapay zeka destekli kodlama uygulamaları geliştiren geliştiriciler ve organizasyonlar için varsayılan tercih olması gerektiğini gösteriyor. Modelin çok modlu yetenekleri—video, ses, görsel ve metin kabul edebilmesi—farklı kullanım alanlarında faydasını daha da artırıyor. Google, Gemini 3 Flash’ı Gemini uygulaması, işyeri ürünleri ve Google Arama dahil olmak üzere tüm ürün ekosisteminde, kullanıcılara ücretsiz olarak sunuyor. Bu yaygın erişilebilirlik, Gemini’ı milyarlarca kullanıcı için varsayılan yapay zeka arayüzü olarak konumlandırmaya yönelik stratejik bir adım.
Google tescilli model alanında liderliğini sürdürürken, NVIDIA Nemotron 3 ailesini piyasaya sürerek açık kaynak yapay zekada liderliğini pekiştirdi. Bu kapsamlı model ailesi üç boyutta sunuluyor: Nano (30 milyar parametre, 3 milyar aktif), Super (100 milyar parametre, 10 milyar aktif) ve Ultra (500 milyar parametre, 50 milyar aktif). Mixture-of-experts mimarisinin kullanılması sayesinde, herhangi bir giriş için parametrelerin yalnızca bir bölümü aktif oluyor ve bu modellerin, çok daha büyük yoğun modellerle karşılaştırılabilir performansı; üstün hız ve verimlilikle sunmasını sağlıyor. Nemotron 3 modelleri, önceki Nemotron 2 modellerine göre dört kat daha hızlı; bu dramatik gelişme, onları gerçek zamanlı uygulamalar ve yüksek hacimli çıkarım senaryoları için pratik hale getiriyor. Nemotron 3’ün açık kaynaklı yapısı, yapay zeka altyapısı üzerinde tam kontrol gerektiren kurumlar için dönüştürücü nitelikte. Şirketler bu modelleri indirip, kendi verileriyle ince ayar yapabiliyor, pekiştirmeli öğrenme uygulayabiliyor ve kendi donanımlarında, herhangi bir lisans kısıtlaması veya tedarikçi bağı olmadan dağıtabiliyor. NVIDIA, üç trilyon tokenlık ön eğitim, son eğitim ve pekiştirmeli öğrenme verisiyle birlikte kapsamlı araçlar sunuyor; böylece kurumlar, son derece uzmanlaşmış alanlara yönelik ajanlar oluşturabiliyor. Modeller, LM Studio, Llama CPP, SG Lang ve VLM dahil olmak üzere büyük çerçeveler tarafından destekleniyor; Hugging Face’te bulunmaları ise geniş erişilebilirliği sağlıyor.
Gelişmiş yapay zeka modellerinin çoğalması, içerik üreticileri, pazarlamacılar ve yapay zeka tabanlı iş akışlarını yöneten organizasyonlar için hem fırsatlar hem de zorluklar yaratıyor. FlowHunt, en son yapay zeka modellerini otomatik içerik akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre eden birleşik bir platform sunarak bu karmaşıklığı ortadan kaldırıyor. Farklı modelleri manuel olarak değerlendirmek ve aralarında geçiş yapmak yerine, FlowHunt’ın akıllı yönlendirme sistemi, performans gereksinimleri, maliyet kısıtları ve gecikme göz önünde bulundurularak belirli görevler için en uygun modeli otomatik olarak seçebiliyor. Maliyet hassasiyeti gerektiren uygulamalarda Gemini 3 Flash’ı, gizlilik odaklı dağıtımlarda NVIDIA Nemotron 3’ü kullanan organizasyonlar için FlowHunt, bu seçimleri ölçekli olarak uygulanabilir kılan orkestrasyon katmanını sağlıyor. Platform, araştırma, içerik üretimi, doğrulama ve yayınlama akışlarını otomatikleştirirken kalite ve maliyet verimliliğini koruyor. Model seçimi ve yönetiminin karmaşıklığını soyutlayarak, FlowHunt organizasyonların teknik uygulama ayrıntıları yerine stratejik hedeflere odaklanmasını sağlıyor. Bu, yeni modellerin sıkça piyasaya sürüldüğü ve belirli görevler için en uygun seçeneğin zamanla değişebileceği hızlı hareket eden ortamlarda özellikle değerli.
OpenAI’ın GPT Image 1.5 modelini piyasaya sürmesi, görsel üretim teknolojisinde önemli bir sıçramayı temsil ediyor ve uzun süredir devam eden hassasiyet, metin işleme ve talimat izleme sınırlamalarını aşıyor. Yeni model, önceki ChatGPT görsel üretim nesillerine göre dört kat daha hızlı; bu da etkileşimli görsel oluşturma iş akışlarını pratik hale getiriyor. Daha da önemlisi, GPT Image 1.5 karmaşık, ayrıntılı istemleri takip etmede dramatik biçimde daha doğru sonuçlar veriyor. Her bir hücresinde belirli içerik bulunan 6x6 bir tablo oluşturulması istendiğinde, yeni model kusursuz sonuçlar sunuyor; metinler mükemmel işleniyor ve doğru şekilde yerleştiriliyor—önceki sürümler bu görevde zorlanıyordu. Modelin metin işleme yeteneği özellikle etkileyici; tüm metinler tamamen okunaklı ve istem spesifikasyonlarına birebir uygun. Bu gelişme, pazarlama materyalleri, infografikler ve metin ağırlıklı görsel içerik üretimi için, geçmişte modelin zayıf noktası olan metin işleme alanında büyük bir ilerleme anlamına geliyor. GPT Image 1.5, ayrıca hassas düzenleme konusunda da üstün; kullanıcılar görsellerin belirli ögelerini düzenlerken genel tutarlılık ve kaliteyi koruyabiliyor. Modelin çoklu nesne ve tarzı birleştirme yeteneği—örneğin, belirli bir konumda birden fazla kişiyi içeren 2000’ler film kamerası tarzında bir görsel oluşturma—kompozisyon ve stil gerekliliklerini anlama konusundaki olgunluğunu gösteriyor. Bu gelişmeler, GPT Image 1.5’i yaratıcı profesyoneller, pazarlamacılar ve görsel içerik otomasyonunu hedefleyen organizasyonlar için güçlü bir araç haline getiriyor.
Son dönemdeki yapay zeka haberlerinin belki de en şaşırtıcı gelişmelerinden biri, Zoom’un federatif yapay zeka sistemiyle öncü model alanına girmesi oldu. Zoom, tek bir tescilli model geliştirmek yerine, istemleri her görev için en uygun modele akıllıca yönlendiren sofistike bir mimari oluşturdu. Bu federatif yaklaşım, Zoom’un kendi küçük dil modellerini gelişmiş açık ve kapalı kaynak modellerle birleştiriyor ve optimal performans için çıktı seçiminde patentli Zscore sistemini kullanıyor. Sonuçlar etkileyici: Zoom’un federatif yapay zekası, Humanity’s Last Exam’de 48.1 puan alarak Gemini 3 Pro (%45), Claude Opus 4.5 (%43) ve GPT 5 Pro with tools (%42) modellerini geride bırakıyor. Bu başarı özellikle önemli çünkü akıllı model yönlendirme ve toplu tekniklerin, tek başına en son modellerden daha iyi sonuç verebileceğini gösteriyor. Federatif yaklaşımın geleneksel tek model mimarilerine göre çeşitli avantajları var: Birincisi, organizasyonlar; tek bir tedarikçi ekosistemine bağımlı olmadan farklı modellerin özgün güçlü yönlerinden faydalanabiliyor. İkincisi, yeni seçenekler çıktıkça modeller kolayca değiştirilebiliyor ve sistem her zaman en iyi araçları kullanıyor. Üçüncüsü, maliyet, hız ve kaliteyi aynı anda optimize edebiliyor; bu, tekil modellerin başaramadığı bir denge. Zoom’un bu alandaki başarısı, federatif yapay zeka sistemlerinin kurumsal yapay zeka dağıtımının geleceğini oluşturabileceğini, yani akıllı orkestrasyonun model yeteneği kadar önemli hale gelebileceğini gösteriyor.
Bu etkileyici model lansmanlarının arka planında, çoğu son kullanıcının fark etmediği bir altyapı zorluğu yatıyor. OpenAI, önümüzdeki yedi yıl boyunca AWS’den sunucu ve hesaplama kaynağı kiralamak için 38 milyar dolar taahhüt etti; bu rakam, modern yapay zeka sistemlerinin hesaplama taleplerinin büyüklüğünü gözler önüne seriyor. Bu taahhüt, Amazon’un önerdiği 10 milyar dolarlık yatırım tarafından kısmen finanse ediliyor ve bu da OpenAI’ın değerlemesini 500 milyar doların üzerine çıkarıyor. OpenAI, Oracle ve NVIDIA gibi diğer altyapı sağlayıcılarıyla da benzer ortaklıklar için görüşmeler yürütüyor, çünkü şirket, mevcut tüm GPU, TPU ve özel silikon çiplere erişimi güvence altına almak istiyor. Bu altyapı yarışı, hem ön eğitim hem de çıkarım için hesaplama gereksinimlerindeki üstel büyümeyi yansıtıyor. Ön eğitim—modellerin devasa veri kümeleriyle eğitilmesi süreci—yalnızca en büyük teknoloji şirketlerinin karşılayabileceği muazzam hesaplama kaynakları gerektiriyor. Çıkarım—eğitilmiş modellerin çıktı üretmesi süreci—kullanım miktarı katlanarak arttıkça giderek daha fazla kaynak istiyor. OpenAI’ın altyapı kaynaklarını uzun vadeli olarak güvence altına alma stratejisi, şirketin modellerini ölçeklemeye ve hızla artan yapay zeka talebini karşılamaya devam etmesini sağlıyor. Büyük bulut sağlayıcılarının bu taahhütleri finanse etmesi, yapay zeka altyapısının kritik bir rekabet avantajı ve önemli bir gelir fırsatı olduğunu kabul ettiklerini gösteriyor.
Son dönemdeki yapay zeka haberlerinin çoğu büyük dil modellerine odaklanırken, Meta bilgisayarla görme alanında Segment Anything Modelleri (SAM) ailesiyle sınırları zorluyor. Son çıkan SAM Audio modeli, segment anything paradigmasını ses işlemeye taşıyor ve modelin ses ögelerini şaşırtıcı bir hassasiyetle ayırmasını, çıkarmasını ve izole etmesini sağlıyor. Bu genişleme, başarılı dil modellerinin temel ilkelerinin—çeşitli verilerle eğitim, genellenebilir temsiller öğrenme ve esnek alt uygulamalara olanak tanıma—farklı modaliteler için de geçerli olduğunu gösteriyor. SAM ailesi, yeni SAM Audio’nun yanı sıra SAM 3 ve SAM 3D’yi de içeriyor ve Meta’nın açık kaynak yapay zeka geliştirmesine olan bağlılığını yansıtıyor. Bu modellerin açık olarak yayımlanması, araştırmacıların ve geliştiricilerin lisans kısıtlaması olmadan yenilikçi uygulamalar geliştirmesini mümkün kılıyor. Segment anything yaklaşımı özellikle değerli; çünkü bilgisayarla görme ve ses işlemeyle ilgili temel bir sorunu—karmaşık sahne veya ses akışında belirli ögeleri tanımlama ve ayırma ihtiyacını—çözüyor. Geleneksel yaklaşımlar, her özel segmentasyon görevi için ayrı model eğitilmesini gerektirirken, SAM’in genellenmiş yaklaşımı, tek bir modelle çeşitli segmentasyon zorluklarını yönetebiliyor. Bu esneklik ve genellenebilirlik, SAM modellerini içerik üreticileri, araştırmacılar ve görsel-ses işleme uygulamaları geliştiren organizasyonlar için değerli araçlar haline getiriyor.
FlowHunt'ın araştırma ve içerik üretiminden yayın ve analitiğe kadar tüm yapay zeka içerik ve SEO iş akışlarını nasıl otomatikleştirdiğini deneyimleyin. En son yapay zeka modellerinden yararlanın ve sektörde önde olun.
Yapay zeka yeteneklerindeki hızlı gelişme, önemli politika tartışmalarını da beraberinde getirdi; bu, bazı önemli figürlerin yapay zeka altyapısının gelişim hızıyla ilgili endişelerini de kapsıyor. Bazı politika yapıcılar, uygun düzenleme ve güvenlik önlemleri için zaman kazanmak adına yeni veri merkezi inşaatlarına moratoryum uygulanmasını önerdi. Ancak bu bakış açısı, birkaç kritik noktayı gözden kaçırıyor. Birincisi, Amerika Birleşik Devletleri’nde tek taraflı bir yapay zeka altyapısı moratoryumu, teknolojik liderliği Çin ve benzer kısıtlamaları olmayan diğer ülkelere bırakır ve jeopolitik güç dengesini kökten değiştirir. İkincisi, yapay zekadan sadece zenginlerin faydalanacağı iddiası, gerçekteki yapay zeka erişilebilirliğiyle çelişiyor: Gemini 3 Flash gibi modeller milyarlarca kullanıcıya ücretsiz sunuluyor; Nemotron 3 gibi açık kaynak modeller ise internete erişimi olan herkese açık. Üçüncüsü, elektrik fiyatlarıyla ilgili endişelerin çözümü yapay zeka gelişimini kısıtlamak değil, enerji altyapısına yatırım yapmak, elektrikçiler, müteahhitler ve mühendisler için istihdam oluşturmak ve kapasiteyi artırmaktır. Yapay zeka gelişimiyle ilgili politika tartışması, yapay zekadan elde edilen faydaların geniş şekilde dağılması ve güvenlik önlemlerinin sorumlu biçimde uygulanması kaygılarını yansıtıyor. Ancak bu hedefler, inovasyonu ve rekabetçiliği baltalayacak genel moratoryumlardan ziyade, düşünceli düzenleme ve tamamlayıcı altyapı yatırımlarıyla daha iyi desteklenir.
Bu makalede özetlenen gelişmeler, yapay zekanın nasıl geliştirildiği, dağıtıldığı ve erişildiği konusunda temel bir dönüşüme işaret ediyor. Artan yetenek, azalan maliyet ve daha fazla erişilebilirliğin kesişimi, yapay zekanın bir lüks değil bir kamu hizmeti haline geldiği bir ortam yaratıyor. Gemini 3 Flash, olağanüstü kalite için artık yüksek fiyat gerekmediğini gösteriyor. NVIDIA Nemotron 3, kurumların yetenekten ödün vermeden tamamen kendi yapay zeka altyapılarını yönetebileceğini ortaya koyuyor. Zoom’un federatif yapay zekası, akıllı orkestrasyonun tek başına modellerden daha iyi sonuç verebileceğini kanıtlıyor. OpenAI’ın altyapı yatırımları, küresel talebi karşılamak için gereken kaynak ölçeğini gösteriyor. Meta’nın çok modlu modelleri, yapay zeka yeteneğini dilin ötesine taşıyor. Bu gelişmelerin tamamı, yapay zekanın geleceğinin tek bir tedarikçi veya yaklaşımın egemenliği yerine; çeşitlilik, rekabet ve uzmanlaşmayla şekilleneceğini gösteriyor. Bu ortamda başarılı olacak organizasyonlar, farklı model ve yaklaşımları özel gereksinimlerine göre değerlendirebilen, birden fazla aracı tek bir akışta entegre edebilen ve yeni yetenekler ortaya çıktıkça hızla uyum sağlayabilenler olacak. Bu bağlamda FlowHunt gibi platformların rolü, farklı yapay zeka araçlarını etkili şekilde kullanmaya olanak sağlayan orkestrasyon ve otomasyon yetenekleriyle giderek daha önemli hale geliyor.
2025’teki yapay zeka ortamı, eşi görülmemiş inovasyon, rekabet ve erişilebilirlikle karakterize ediliyor. Google’ın Gemini 3 Flash’ı, uygun maliyetli ve yüksek performanslı yapay zeka için yeni bir standart belirlerken, NVIDIA’nın Nemotron 3 ailesi kurumlara tam kontrol ve özelleştirme imkanı sunan açık kaynak alternatifler sağlıyor. OpenAI’ın süregelen altyapı yatırımları ve görsel üretim alanındaki iyileştirmeleri, şirketin teknolojik liderliğini koruma konusundaki kararlılığını gösteriyor; Zoom’un federatif yapay zeka yaklaşımı ise model performansını optimize etmek için yeni mimariler öneriyor. Meta’nın segment anything modellerini ses işlemeye genişletmesi ise yapay zeka yeteneğinin farklı modalitelere yayılmasını sağlıyor. Tüm bu gelişmeler, yapay zekanın yalnızca iyi kaynaklara sahip organizasyonların kullanabildiği özel bir teknolojiden, üretkenliği artıran ve yeniliği destekleyen yaygın ve erişilebilir bir araca dönüştüğüne işaret ediyor. Yapay zeka gelişimiyle ilgili altyapı gereksinimleri ve politika tartışmaları önemli başlıklar olmaya devam etse de yön belli: Yapay zeka yetenekleri ilerlemeye, maliyetler azalmaya ve erişilebilirlik artmaya devam edecek. Bu gelişmeleri benimseyen ve yapay zekayı iş akışlarına nasıl entegre edeceğini öğrenmeye yatırım yapan organizasyonlar, yapay zekanın sunduğu önemli verimlilik ve rekabet avantajlarını yakalayacaklar.
Gemini 3 Flash, önemli ölçüde daha ucuzdur (milyon giriş token başına 50 sent, Gemini 3 Pro'nun yüksek maliyetine karşılık), çoğu kıyaslamada neredeyse aynı yetenektedir ve hıza odaklanmıştır. Swechen Verified gibi bazı kıyaslamalarda Gemini 3 Pro'dan daha iyi performans gösterir ve maliyeti önemseyen kuruluşlar için mükemmel bir tercih haline getirir.
Evet, NVIDIA Nemotron 3 tamamen açık kaynaklıdır ve ağırlıkları da açıktır; yani modeli indirip, ince ayar yapabilir, pekiştirmeli öğrenme uygulayabilir ve tamamen kendi modelinize sahip olabilirsiniz. Hugging Face'te mevcuttur ve LM Studio ile Llama CPP gibi ana çerçeveler tarafından desteklenmektedir.
Zoom'un federatif yapay zeka sistemi tek bir tescilli model kullanmaz. Bunun yerine, istemleri en uygun modele (Zoom'un kendi modelleriyle açık ve kapalı kaynaklı seçenekleri birleştirerek) akıllıca yönlendirir ve kendi patentli Zscore sistemini kullanarak çıktıları seçer ve iyileştirir; böylece en iyi performans elde edilir.
OpenAI, AWS, Oracle ve NVIDIA ile ortaklıklar yoluyla muazzam hesaplama kaynakları sağlıyor. Bu, ön eğitimleri ölçeklendirmelerine ve katlanarak artan çıkarım talebini karşılamalarına olanak tanıyor. AWS ile 7 yıl boyunca yapılan 38 milyar dolarlık anlaşma, modern yapay zeka sistemlerinin devasa altyapı gereksinimlerini gösteriyor.
Arshia, FlowHunt'ta bir Yapay Zeka İş Akışı Mühendisidir. Bilgisayar bilimi geçmişi ve yapay zekaya olan tutkusu ile, yapay zeka araçlarını günlük görevlere entegre eden verimli iş akışları oluşturmada uzmanlaşmıştır ve bu sayede verimlilik ile yaratıcılığı artırır.
FlowHunt'ın otomatik içerik araştırma, üretim ve yayınlama araçlarıyla yapay zeka gelişmelerinin önünde olun. Ham yapay zeka haberlerini, cilalanmış ve SEO uyumlu blog içeriğine dönüştürün.
Google'ın Gemini 3 Flash, Nvidia'nın Nemotron 3 Nano ve diğer çığır açan modellerin Aralık 2025'te yapay zeka alanındaki manzarayı nasıl şekillendirdiğini keşfe...
Ekim 2024’teki en yeni yapay zeka atılımlarını keşfedin: OpenAI’nin Sora 2 video üretimi, Claude 4.5 Sonnet’in kodlama yetenekleri, DeepSeek’in seyrek dikkat te...
Alibaba'nın Qwen3-Max'i, OpenAI'nin kâr amacı gütmeye geçiş zorlukları, yeni görsel modeller ve rekabetin yapay zeka sektörünü nasıl dönüştürdüğünü keşfedin....
