Google DeepMind, Gemini 2.5 AI modelinin gelişmiş bir versiyonuyla, uluslararası programlama yarışması ICPC Dünya Finalleri’nde altın madalya kazandığını açıkladı. Bu atılım, 1997’de Deep Blue’nun satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenmesi ve 2016’da AlphaGo’nun Go ustasını mağlup etmesiyle kıyaslanıyor. Eylül 2025’te Azerbaycan’da düzenlenen ICPC’de, model 12 sorudan 10’unu çözerek 139 insan takımı arasından ikinci sıraya yerleşti ve hiçbir insanın çözemediği bir sorunu başarıyla aştı. Bu makalede, Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu haberini, Gemini 2.5’in performansını, teknik detaylarını, uzman görüşlerini ve sektör etkilerini güncel verilerle tarafsız bir şekilde inceleyeceğiz, okuyuculara kapsamlı bir analiz sunacağız.

Google DeepMind ‘Tarihi’ AI Atılımını Duyurdu: Duyuru ve Arka Plan

Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu, 17 Eylül 2025’te blog’unda Gemini 2.5 Deep Think’in ICPC Dünya Finalleri’nde altın madalya performansını ilan etti. Bu, AI’nin soyut problem çözmede “derin bir sıçrama” olarak nitelendiriliyor ve AGI (yapay genel zeka) yolunda önemli bir adım olarak görülüyor. Yarışma, 4 Eylül 2025’te Bakü’de düzenlendi ve 139 üniversite takımı katıldı.

Duyurunun Zamanlaması ve Önemi

Duyuru, Temmuz 2025 IMO (Uluslararası Matematik Olimpiyatı) altın madalyasının devamı: Gemini 2.5, IMO’da 6 sorudan 5’ini çözerek gümüşten altına yükseldi. ICPC, lise seviyesindeki IMO’dan bir adım öte; üniversite düzeyinde veri yapıları, grafik teorisi ve optimizasyon gerektiriyor. DeepMind Başkan Yardımcısı Quoc Le, “Bu, Deep Blue ve AlphaGo’dan daha büyük; gerçek dünya akıl yürütmesine doğru bir adım” diyor.

Örnek: Yarışmada, Gemini bir sıvı dağıtım optimizasyon sorununu (sonsuz olasılıkları tartma) 30 dakikada çözdü; hiçbir insan takım başaramadı.

Google DeepMind’in AI Stratejisi

DeepMind, Gemini’yi kodlama, matematik ve akıl yürütme için özel eğitti; genel amaçlı model ama “düşünme tokenları” ile geliştirildi. Bu, ilaç ve çip tasarımı gibi disiplinleri dönüştürebilir. ICPC Direktörü Bill Poucher, “AI araçları ve akademik standartlar için kilit an” diyor.

Aşağıdaki tablo, DeepMind’in AI atılımlarını özetler:

Bu tablo, Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu bağlamını gösterir.

Gemini 2.5’in ICPC Performansı

Gemini 2.5, ICPC’de 12 sorudan 10’unu 677 dakikada çözerek altın madalya aldı; 4 insan takımdan biri gibi. İkinci sırada yer aldı, 2 soruda başarısız oldu.

Teknik Detaylar ve Çözüm Süreci

Model, “düşünme tokenları” ile geliştirildi; yarışma süresince (5 saat) akıl yürüttü. Sorun C (ağ optimizasyonu), sonsuz olasılıkları tartarak sıvı dağıtımını hızlandırdı. Çözümler, ICPC kurallarına göre uzaktan online ortamda puanlandı.

Örnek: Gemini, 8 sorunu 45 dakikada, kalan 2’sini 3 saatte çözdü; GitHub’da kodları yayınlandı.

Geçmiş ICPC Sorunlarında Performans

Google, Gemini’yi 2023-2024 ICPC sorunlarında test etti; her ikisinde de altın madalya seviyesinde. Bu, tutarlılığı gösterir.

Liste: Performans özellikleri

• Soyut Akıl Yürütme: Yeni sorunlara yaratıcı çözümler.
• Yaratıcılık: Hiçbir insanın çözemediği optimizasyon.
• Hassasiyet: Sonlu test vakalarında doğru kod.
• Hız: 10/12 sorun, 677 dakika.
• Sıralama: 139 takım arasından 2. yer.

Örnek: Bir geliştirici, Gemini’nin ICPC kodlarını inceleyerek yeni algoritmalar öğrenir.

Aşağıdaki tablo, ICPC performansını karşılaştırır:

Bu tablo, Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu başarısını vurgular.

Uzman Görüşleri: Google DeepMind ‘Tarihi’ AI Atılımını Duyurdu Tartışması

Uzmanlar, atılımı etkileyici bulsa da abartılı buluyor.

Olumlu Görüşler

Quoc Le, “Gerçek dünya akıl yürütmesi için dev adım” diyor; ilaç/çip tasarımı dönüştürebilir. ICPC Direktörü Poucher, “Dijital rönesans için kilit” diyor. Oxford’dan Michael Wooldridge, “Bu seviyede sorun çözmek heyecan verici” diyor.

Eleştirel Görüşler

Berkeley’den Stuart Russell, “Atılım iddiaları abartılı; programlama AI’si zaten iyi, Deep Blue gibi gerçek etki yok” diyor. Hesaplama gücü belirsiz; Google, $250/ay Ultra aboneliğinden fazla olduğunu doğruladı.

Liste: Uzman görüşleri

• Quoc Le (DeepMind): AGI yolunda tarihi an.
• Stuart Russell (Berkeley): Abartılı; pratik etki sınırlı.
• Michael Wooldridge (Oxford): Etkileyici, hesaplama gücü sorusu.
• Bill Poucher (ICPC): AI standartları için kilit.
• Genel: Kod doğruluğu ilerleme gösterir.

Örnek: Russell, “ICPC sorusunu doğru çözmek, kodun çalışmasını gerektirir; kaliteli kod için ilerleme” diyor.

Google DeepMind ‘Tarihi’ AI Atılımını Duyurdu: Gelecek Etkileri

Bu atılım, AI’nin yazılım geliştirme ve eğitimi dönüştürebilir; OpenAI’nin ICPC’de mükemmel skoruyla rekabet artıyor.

Sektör Etkileri

Kodlama AI’si, geliştiricileri %20 hızlandırabilir; eğitimde yeni standartlar getirir. İlaç/çip tasarımı gibi alanlarda inovasyon bekleniyor.

Örnek: Bir yazılım firması, Gemini’yi entegre ederek hata oranını %15 düşürür.

Vaka Çalışması: IMO 2025 altınından ICPC’ye geçiş, DeepMind’in soyut akıl yürütmede tutarlılığını kanıtladı; 2023-2024 ICPC’lerde de altın.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Google DeepMind ‘tarihi’ AI atılımını duyurdu neyi kapsıyor?

Gemini 2.5 Deep Think, ICPC’de altın madalya; 10/12 sorun çözdü.

ICPC nedir?

Üniversite düzeyinde en prestijli kodlama yarışması; 139 takım, Bakü 2025.

Gemini’nin başarısı ne kadar?

Sadece bir sorun çözdü (insanlar çözemedi); 2. sırada.

Bu atılım AGI’ye nasıl katkı?

Soyut problem çözmede ilerleme; gerçek dünya uygulamaları.

Eleştiriler neler?

Abartılı iddialar; hesaplama gücü belirsiz.

Gelecek etkileri neler?

Yazılım geliştirme ve eğitimde dönüşüm.

Photo by Markus Winkler: https://www.pexels.com/photo/scrabble-tiles-form-words-google-and-gemini-30869081/

Yeni AI aracı, bir kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor ve sağlık değişikliklerini on yıl önceden öngörebiliyor. EMBL, Alman Kanser Araştırma Merkezi ve Kopenhag Üniversitesi uzmanları tarafından geliştirilen Delphi-2M, tıbbi olaylar, teşhisler ve yaşam tarzı faktörlerini kullanarak kapsamlı tahminler yapıyor. Nature dergisinde yayınlanan bu yenilik, büyük dil modellerine benzer algoritmalarla hastalık ilerlemesini ölçekli modelleme açısından en kapsamlı örneklerden biri. Bu makalede, yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor haberini, Delphi-2M’nin teknik detaylarını, eğitim verilerini, benchmark sonuçlarını, avantajlarını ve etik etkilerini güncel verilerle tarafsız bir şekilde inceleyeceğiz, okuyuculara kapsamlı bir bakış sunacağız.

Yeni AI Aracı Kişinin 1000’den Fazla Hastalık Riskini Tahmin Edebiliyor: Delphi-2M Nedir?

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor ifadesi, Delphi-2M modelinin gücünü yansıtıyor. Bu generatif AI aracı, bireysel tıbbi geçmişe dayalı olarak kanser, diyabet, kalp hastalıkları, solunum rahatsızlıkları ve diğer 1000’den fazla hastalığın olasılığını ve zamanlamasını hesaplıyor. EMBL, DKFZ ve Kopenhag Üniversitesi işbirliğiyle geliştirilen model, LLM’lere benzer algoritmalarla tıbbi olayları “dil” gibi işliyor.

Delphi-2M’nin Geliştirme Arka Planı

Delphi-2M, antik Yunan kehanetinden esinlenerek adlandırıldı ve 2025 Eylül’ünde Nature’da yayınlandı. EMBL-EBI’den Tomas Fitzgerald, “Tıbbi olaylar öngörülebilir kalıplar izler; modelimiz bu kalıpları öğrenerek gelecek sağlık sonuçlarını tahmin eder” diyor. Model, bireysel ve popülasyon düzeyinde riskleri olasılık oranlarıyla (örneğin, %70 yağmur şansı gibi) ifade ediyor, 20 yıla kadar tahminler sunuyor.

Örnek: Bir hasta, Delphi-2M ile diyabet riskini %45 olarak öğrenir ve yaşam tarzı değişiklikleri için erken müdahale planlar – bu, mevcut tek hastalık modellerinden (örneğin, QRisk) daha kapsamlı.

Modelin Veri Kaynakları ve Eğitim Süreci

Model, UK Biobank’tan 400.000 anonim hasta verisiyle eğitildi ve Danimarka Ulusal Hasta Kayıtları’ndan 1.9 milyon hasta ile doğrulandı. Veriler, teşhisler (ICD-10 kodları), tıbbi olaylar, yaş, cinsiyet, obezite, sigara/alkol gibi yaşam tarzı faktörlerini içeriyor. Transformer mimarisiyle, tıbbi zaman çizelgelerini işleyerek günlük olasılık oranları üretiyor.

Aşağıdaki tablo, veri kaynaklarını özetler:

Bu tablo, yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor kapasitesinin temelini gösterir.

Delphi-2M’nin Teknik Özellikleri ve Çalışma Prensibi

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor özelliği, Delphi-2M’nin generatif yapısından kaynaklanıyor. Model, tıbbi olayları sekans olarak öğrenerek sentetik gelecek sağlık yörüngeleri üretir.

Tahmin Mekanizması

Delphi-2M, bireysel geçmişe dayalı 1231 hastalık için olasılık hesaplar; tip 2 diyabet, kalp krizi, sepsis gibi ilerleyici hastalıkları iyi öngörür. C-index metrikte 5 yıllık dönemde ortalama 0.85 doğruluk sağlar. Biomarker tabanlı modellere göre üstün; popülasyon düzeyinde talep tahmini yapar.

Örnek: Bir hasta, Delphi-2M ile 10 yıl içinde kanser riskini %30 olarak görür ve önleyici taramalar planlar – bu, tek hastalık modellerinden (QRisk) daha geniş.

Avantajları Mevcut Modellere Göre

Delphi-2M, tüm hastalıkları aynı anda ve uzun vadede tahmin eder; mevcut modeller (QRisk gibi) tek hastalığa odaklanır. Doğruluk, uzmanlaşmış modellere eşit veya üstün; sentetik yörüngelerle 20 yıllık yük tahmini yapar.

Liste: Avantajlar

• Kapsamlılık: 1000+ hastalık, bireysel/popülasyon düzeyinde.
• Uzun Vadeli: 20 yıla kadar tahmin, erken müdahale.
• Veri Esnekliği: Basit kayıtlarla yüksek doğruluk.
• Generatif Yapı: Sentetik senaryolar, yük analizi.
• Doğrulama: Farklı sağlık sistemlerinde test edildi.

Örnek: Hastaneler, Delphi-2M ile gelecekteki kaynak talebini öngörerek bütçe planlar.

Benchmark Sonuçları

Model, çoğu hastalıkta uzman modelleri eşler; kısa vadeli mortalite tahmini güçlü. Rastgele olaylar (enfeksiyonlar) için daha az doğru.

Aşağıdaki tablo, benchmark’ları özetler:

Bu tablo, yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor doğruluğunu gösterir.

Yeni AI Aracı Kişinin 1000’den Fazla Hastalık Riskini Tahmin Edebiliyor: Potansiyel Etkiler

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor, kişiselleştirilmiş bakımı dönüştürebilir. EMBL Geçici Direktörü Ewan Birney, “Doktorlar, dört ana riski ve iki değişiklik önerisini gösterebilecek” diyor.

Klinik ve Halk Sağlığı Uygulamaları

Model, yüksek riskli bireyleri belirleyerek önleyici tedbirleri erken uygular; hastaneler talep öngörüsü yapar. DKFZ’den Prof. Moritz Gerstung, “İnsan sağlığı ve hastalık ilerlemesini anlamanın yeni yolu” diyor. Birkaç yıl içinde kliniklerde kullanılabilir.

Örnek: Yaşlı bir popülasyonda, Delphi-2M kalp hastalığı yükünü %20 azaltacak müdahaleler önerir.

Etik ve Sınırlılıklar

Model, olasılık verir, kesinlik değil; etik kullanım için gizlilik ve adalet şart. UK Biobank kurallarıyla model kısıtlı; entegrasyon ve doğrulama gerekiyor. Bias riski var; çeşitli verilerle minimize edilmeli.

Liste: Etik hususlar

• Gizlilik: Anonim veriler, GDPR uyumu.
• Adalet: Farklı popülasyonlarda test.
• Klinik Entegrasyon: Doktor yargısını tamamlar.
• Sorumluluk: Olasılık tabanlı, kesin değil.
• Gelecek Gelişim: Ölçekleme ve etik standartlar.

Vaka Çalışması: UK Biobank’ta test edilen model, Danimarka verilerinde doğrulanarak çapraz sistem güvenilirliğini kanıtladı; mortalite tahmininde %85 doğruluk.

Gelecek Trendleri ve 2025 Öngörüleri

2025’te, Delphi-2M gibi modeller kişiselleştirilmiş tıbbı hızlandıracak; AI hastalık ilerlemesini %30 daha doğru modelleyecek. Gelecek: Biomarker entegrasyonu ve gerçek zamanlı tahminler.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Yeni AI aracı kişinin 1000’den fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor mu?

Evet, Delphi-2M 1231 hastalık için olasılık ve zamanlama tahmin eder.

Delphi-2M nasıl eğitildi?

UK Biobank (400K) ve Danimarka kayıtları (1.9M) ile; tıbbi ve yaşam tarzı verileri kullanıyor.

Doğruluğu ne kadar?

C-index 0.85; tek hastalık modellerine eşit veya üstün.

Klinik kullanım ne zaman?

Birkaç yıl içinde; önleyici bakım için.

Etik riskler neler?

Gizlilik ve bias; anonim verilerle yönetiliyor.

Popülasyon düzeyinde ne fayda sağlar?

Kaynak talebi öngörüsü, erken müdahale.

Alibaba, 23 Eylül 2025’te Qwen3-VL serisini tanıtarak, görsel AI’yi basit tanıma aşamasından derin akıl yürütme ve yürütme yeteneklerine taşıyor. Serinin amiral gemisi modeli Qwen3-VL-235B-A22B’nin Instruct ve Thinking versiyonları açık kaynaklı olarak yayınlandı. Bu lansman, Alibaba’nın Qwen ekibinin multimodal AI’de iddiasını güçlendiriyor ve Gemini 2.5 Pro gibi rakipleri geride bırakıyor. Bu makalede, Alibaba Qwen3-VL’yi başlattı haberini, modelin teknik detaylarını, benchmark sonuçlarını, mimari yeniliklerini ve sektör etkilerini güncel verilerle tarafsız bir şekilde inceleyeceğiz, okuyuculara kapsamlı bir analiz sunacağız.

Alibaba Qwen3-VL’yi Başlattı: Duyuru ve Arka Plan

Alibaba Qwen3-VL’yi başlattı, Qwen ekibinin en gelişmiş vizyon-dil serisi olarak 23 Eylül 2025’te duyuruldu. Bu seri, metin ve görsel anlayışını ölçekli bir şekilde birleştirerek, 256.000 token bağlam penceresi sunuyor – genişletilebilir 1 milyona kadar. Bu, tam bir kitabı veya saatlerce video işleyebilme kapasitesi sağlıyor, neredeyse mükemmel geri çağırma oranlarıyla.

Duyurunun Zamanlaması ve Önemi

Duyuru, Alibaba’nın AI inovasyonunda hızlanan adımlarının bir parçası: Nisan 2025’te Qwen3, Temmuz 2025’te Qwen3-235B-A22B güncellemeleri ve Eylül 2025’te Qwen3-Next ile Qwen3-Omni. Qwen3-VL, açık kaynak stratejisiyle topluluğu temel alarak, embodied AI (somutlaştırılmış AI) sistemlerine doğru bir adım atıyor. Bu, Çin merkezli modellerin (Qwen, DeepSeek) ABD rakiplerine (Gemini, Claude) meydan okumasını simgeliyor.

Örnek: Bir geliştirici, Qwen3-VL’yi kullanarak bir video akışını analiz edip özet raporlar üretir – saatler süren manuel işi dakikalara indirir.

Qwen Serisinin Evrimi

Qwen serisi, 2023’te başladı ve 2025’te Qwen3 ile 235 milyar parametreye ulaştı. Qwen3-VL, Qwen2.5-VL’nin (Ocak 2025) devamı olarak, 32 dilde OCR ve GUI navigasyonu ekliyor. Açık kaynak yayınları (Apache 2.0 lisansı), Hugging Face ve ModelScope gibi platformlarda erişilebilir.

Aşağıdaki tablo, Qwen serisinin evrimini özetler:

Bu tablo, Alibaba Qwen3-VL’yi başlattı ile serinin ilerlemesini gösterir.

Alibaba Qwen3-VL’nin Teknik Özellikleri

Alibaba Qwen3-VL, görsel AI’yi derin akıl yürütme ve yürütmeye taşıyor. Instruct ve Thinking versiyonları, farklı senaryolara odaklanıyor.

Mimari Yenilikler

Performans artışı, üç ana mimari değişiklikle sağlanıyor: Interleaved MRoPE (zaman ve mekansal bilgi dağılımı), DeepStack (görsel özelliklerin LLM katmanlarına enjeksiyonu) ve yeni metin-zaman damgası hizalama (video akıl yürütmesi). Bu, MathVision gibi karmaşık matematik görevlerinde üstünlük sağlıyor.

Örnek: Qwen3-VL, bir video karesinde nesneleri 3D konumlandırarak, robotik navigasyon için temel oluşturur.

Bağlam ve Multimodal Kapasiteler

256K token bağlam (genişletilebilir 1M), saatlerce video veya kitap işleme imkanı verir. OCR, 32 dilde zorlu koşullarda yüksek doğruluk sunar; uzun belgeleri yönetir.

Liste: Kapasiteler

• Görsel Ajanlık: GUI navigasyonu, eskizden kod üretimi.
• Nesne Tespiti: 2D/3D grounding, hassas konumlandırma.
• Video Akıl Yürütme: Olay lokalizasyonu, zaman damgası hizalama.
• Dil Desteği: 32 dil OCR, 119 dil genel.
• Yürütme: Kod dönüşümü, somut AI adımları.

Örnek: Bir geliştirici, Qwen3-VL ile bir eskizi Python koduna dönüştürerek prototip geliştirir.

Erişilebilirlik ve Dağıtım

Açık kaynak (Hugging Face, ModelScope), SGLang ve vLLM ile deploy edilebilir. Alibaba Cloud Model Studio’da API erişimi var; qwen3-next-80b-a3b-thinking gibi varyantlar Eylül 2025’te yayınlandı.

Aşağıdaki tablo, dağıtım seçeneklerini özetler:

Bu tablo, Alibaba Qwen3-VL’nin erişilebilirliğini vurgular.

Alibaba Qwen3-VL’nin Benchmark Performansı

Alibaba Qwen3-VL, Instruct modelinin Gemini 2.5 Pro’yu görsel algıda geçtiğini, Thinking modelinin MathVision’da üstün olduğunu belirtiyor.

Ana Benchmark Sonuçları

Üçüncü taraf benchmark’larda (Tau2-Bench), Qwen3-Max varyantı Claude Opus 4 ve DeepSeek-V3.1’i geride bırakıyor. Qwen3-235B-A22B, Codeforces ve AIME’de o3-mini’yi aşıyor. SuperGPQA, LiveCodeBench ve Arena-Hard’da lider.

Örnek: MathVision testinde, Qwen3-VL matematik görsellerini %15 daha doğru çözer.

Rakip Karşılaştırması

Qwen3-VL, 1 trilyon parametreli Qwen3-Max-Preview ile Claude ve GPT-4’e maliyet avantajı sunuyor.

Aşağıdaki tablo, benchmark karşılaştırmasını gösterir:

Bu tablo, Alibaba Qwen3-VL’nin üstünlüğünü yansıtır.

Alibaba Qwen3-VL’nin Uygulama Alanları ve Gelecek Etkileri

Alibaba Qwen3-VL, araştırma aracı olarak konumlanıyor; embodied AI’ye temel oluşturuyor.

Potansiyel Uygulamalar

Görsel ajanlık, GUI navigasyonu ve 3D grounding gibi özellikler, robotik ve AR/VR’de kullanılabilir. Qwen3-Omni, akıllı gözlükler için multimodal sistem sunuyor.

Liste: Uygulama alanları

• Robotik: Nesne grounding ve navigasyon.
• AR/VR: Video temporal akıl yürütme.
• Belge İşleme: Uzun OCR, 32 dil desteği.
• Kod Üretimi: Eskizden kod dönüşümü.
• Eğitim: Kitap/video analizi.

Örnek: Bir AR geliştiricisi, Qwen3-VL ile gerçek zamanlı nesne tanıma yapar.

Sektör Etkileri

Açık kaynak yayın, topluluk keşfini teşvik ediyor; Qwen3-Max-Preview gibi kapalı modellerle dengeleniyor. Alibaba Cloud’un AI geliri %26 arttı. Gelecek: Qwen3.5 ile hibrit dikkat ve MoE mimarisi.

Vaka Çalışması: Qwen3-Next, ultra-uzun bağlam verimliliğiyle Qwen3.5’e hazırlık yapıyor; geliştiriciler Hugging Face’te 10x throughput elde etti.

SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

Alibaba Qwen3-VL’yi başlattı ne anlama geliyor?

Qwen3-VL serisi, açık kaynak multimodal vizyon-dil modeli; 235B parametreyle derin akıl yürütme sunuyor.

Hangi benchmark’larda üstün?

MathVision ve Tau2-Bench’te Gemini 2.5 Pro’yu geçiyor; SuperGPQA’da lider.

Mimari yenilikler neler?

Interleaved MRoPE, DeepStack ve metin-zaman hizalama.

Erişim nasıl?

Hugging Face ve ModelScope’ta açık kaynak; Alibaba Cloud API ile.

Gelecek modeller neler?

Qwen3-Next ve Qwen3.5, ultra-uzun bağlam ve MoE ile.

Rakip modellerle karşılaştırma?

Claude Opus 4 ve DeepSeek-V3.1’i bazı metriklerde geride bırakıyor.