Google'ın yapay zekâ asistanı Gemini, bazı kullanıcıların performans şikâyetleriyle gündeme geldi. Kullanıcılar, modelin önceki dönemlere kıyasla daha yüzeysel yanıtlar verdiğini, uzun konuşmalarda bağlamı kaybettiğini ve karmaşık görevlerde beklenen performansı gösteremediğini öne sürüyor. Şikâyetler, yapay zekâ şirketlerinin yeni modellerini duyurmadan önce mevcut modellerin performansını bilinçli olarak düşürüp düşürmediği sorusunu da beraberinde getirdi.
Ancak mevcut iddialar, Google'ın yeni bir model öncesinde Gemini'yi kasıtlı olarak yavaşlattığını kanıtlamıyor. Model ayarlarındaki değişiklikler ve kullanım sınırları ise kullanıcıların farklı deneyimler yaşamasına neden olabilecek etkenler arasında gösteriliyor.
Gemini kullanıcıları hangi sorunlardan şikâyet ediyor?
Paylaşılan bilgilere göre 2026 yılı boyunca Reddit ve Google'ın kullanıcı topluluklarında Gemini'nin performansına ilişkin çeşitli şikâyetler dile getirildi. Bazı kullanıcılar, modelin uzun sohbetlerde önceki mesajları hatırlamakta zorlandığını savunuyor.
Araştırma, kodlama ve karmaşık analiz görevlerinde yanıtların daha yüzeysel kaldığını belirten kullanıcılar da bulunuyor. Gemini'yi uzun süredir kullanan bazı kişiler, modelin önceki dönemlerde daha başarılı sonuçlar verdiğini ifade ediyor.
Bununla birlikte, kullanıcı yorumları tek başına genel performansın düştüğünü kanıtlamıyor. Yaşanan farklılıkların kullanılan modelden, ayarlardan, görevin niteliğinden veya hizmette yapılan güncellemelerden kaynaklanması mümkün.
Google'ın düşünme seviyesi ayarları değişti mi?
Performans tartışmasının önemli başlıklarından biri, Google'ın Gemini modellerinde kullandığı düşünme seviyesi ayarları. Paylaşılan kaynakta yer alan bilgilere göre Google'ın API belgeleri, modellerin akıl yürütme sırasında harcadığı hesaplama miktarının farklı seviyelerde ayarlanabildiğini gösteriyor.
Kaynakta, Gemini 3 Flash Preview modelindeki varsayılan düşünme seviyesinin “high” olarak belirlendiği, Gemini 3.5 Flash ile bu seviyenin “medium” olarak değiştirildiği aktarılıyor.
Daha düşük düşünme seviyesi, bazı görevlerde daha hızlı yanıt ve daha düşük hesaplama maliyeti sağlayabilir. Buna karşılık, özellikle çok aşamalı ve karmaşık problemlerde daha yüksek düşünme seviyesi daha kapsamlı bir akıl yürütmeye yardımcı olabilir.
Ancak API modellerine ilişkin bu ayarların Gemini uygulamasındaki bütün kullanıcılara ve tüm sohbetlere aynı biçimde yansıdığı sonucuna varmak doğru olmaz.
Kullanım sınırları yanıt kalitesini etkileyebilir mi?
Bir diğer olası etken de kullanım sınırları ve model seçimi. Kaynakta aktarılan bilgilere göre Gemini'nin hesaplama tabanlı kota sistemi; istemin karmaşıklığı, kullanılan özellikler ve konuşmanın uzunluğu gibi unsurları dikkate alabiliyor.
Bazı durumlarda güçlü modeller için belirlenen kullanım sınırına ulaşılması, daha küçük bir modele geçilmesine yol açabiliyor. Böyle bir durumda kullanıcı aynı yapay zekâ hizmetini kullanmaya devam etse de yanıtların ayrıntı düzeyi ve niteliği değişebiliyor.
Bu nedenle farklı zamanlarda alınan yanıtlar arasındaki farkın doğrudan bilinçli bir performans düşürme politikasından kaynaklandığını söylemek mümkün değil.
Yeni model öncesi yapay zekâlar bilinçli olarak mı yavaşlatılıyor?
Kullanıcıların gündeme getirdiği temel iddia, yeni bir modelin tanıtımından önce mevcut modelin daha kötü yanıtlar vermesinin bilinçli bir strateji olup olmadığı. Ancak paylaşılan kaynakta da belirtildiği üzere, Google'ın Gemini'yi yeni model öncesinde kasıtlı olarak yavaşlattığını gösteren güvenilir bir kanıt bulunmuyor.
Kullanıcı şikâyetlerinin yeni model tartışmalarıyla aynı döneme denk gelmesi, iki gelişme arasında doğrudan bir bağlantı olduğu anlamına gelmiyor. Yapay zekâ hizmetlerinde model güncellemeleri, altyapı değişiklikleri, farklı ayarlar ve kullanım sınırları deneyimi zaman içinde değiştirebiliyor.
Sonuç olarak Gemini'nin bazı kullanıcılarda daha düşük performans gösterdiği yönündeki yorumlar tartışma yaratırken, bunun kasıtlı bir yavaşlatma politikasından kaynaklandığı henüz kanıtlanmış değil.
