Gemini kullanıcıları, son aylarda yanıtların daha yüzeysel hale geldiğini ve uzun sohbetlerde bağlamın daha sık kaybolduğunu öne sürüyor. Google’ın düşünme seviyesi ve hesaplama kotası düzenlemeleri performans farklarını açıklayabilirken, yeni model öncesinde eski sistemlerin kasıtlı olarak yavaşlatıldığı iddiasını doğrulayan güvenilir bir kanıt bulunmuyor.
Kullanıcılar yanıt kalitesinin gerilediğini söylüyor
2026 boyunca Reddit’te ve Google’ın kullanıcı topluluklarında Gemini’nin performansıyla ilgili benzer şikayetler paylaşıldı. Bazı kullanıcılar modelin uzun sohbetlerde birkaç mesaj önceki bilgileri hatırlamakta zorlandığını belirtirken, diğerleri araştırma, kodlama ve karmaşık analiz yanıtlarının eskisine göre daha yüzeysel olduğunu savundu.
Gemini’yi 2025’ten beri kullandığını söyleyen bazı kişiler, modelin geçen yıl daha iyi çalıştığını ifade etti. Ancak bu gözlemler, şirketlerin yeni bir model çıkarmadan önce mevcut modelleri bilerek yavaşlattığını tek başına kanıtlamıyor.
Varsayılan düşünme seviyesi düşürüldü
Google’ın Gemini API belgelerinde, modelin akıl yürütürken kullanacağı hesaplama düzeyinin ayarlanabildiği görülüyor. Gemini 3 Flash Preview için varsayılanı “high” olan düşünme çabası, Gemini 3.5 Flash’ta “medium” seviyesine indirildi.
Google, bu tercihin çoğu görevde kaliteyi korurken modeli hızlandırmayı ve maliyeti azaltmayı amaçladığını belirtiyor. Belgelerde, karmaşık problemlerde “high” seviyesinin daha derin düşünmeyi teşvik ettiği de aktarılıyor. Dolayısıyla varsayılan düşünme düzeyinin hız ve maliyet gerekçesiyle azaltıldığı doğrulanıyor; ancak bu değişikliğin Gemini uygulamasındaki her sohbete aynı biçimde yansıdığı söylenemez.
Kota dolduğunda daha küçük modellere geçilebiliyor
Google’ın 2026’da devreye aldığı hesaplama temelli kota sistemi de yanıtlar arasındaki farklarda rol oynayabilir. Sistem, yalnızca mesaj adedini değil; istemin karmaşıklığını, kullanılan özellikleri ve sohbetin uzunluğunu da hesaba katabiliyor.
Google, güçlü modeller için belirlenen kullanım sınırına ulaşılması halinde hizmetin tamamen durmak yerine daha küçük ve hızlı modellere geçebileceğini açıklıyor. Bu nedenle kullanıcı arayüzünde Gemini görünmeye devam ederken, farklı zamanlarda alınan yanıtların niteliği değişebilir.
Gemini 4 duyurusu, kasıtlı yavaşlatma kanıtı değil
Google, yeni nesil Gemini 4 Argon modelini 30 Eylül’de duyurdu. Model ilk aşamada sınırlı kullanıcı gruplarına açıldı; şirket, daha geniş erişim öncesinde test ve güvenlik çalışmalarının sürdüğünü bildirdi.
Gemini performansına ilişkin şikayetlerin duyurudan önce ve sonra gündeme gelmesi, iki gelişme arasında doğrudan bağ kurmaya yeterli değil. Modellerin güncellenmesi, sistem talimatlarının ve güvenlik filtrelerinin değişmesi, düşünme bütçelerinin yeniden ayarlanması ve maliyet yönetimi için modeller arasında geçiş yapılması, hizmetin zamanla farklı davranmasına yol açabiliyor.
Bu değişiklikler nedeniyle kullanıcı aynı Gemini adını görse de arka planda çalışan sistem, aylar önceki sürümle tamamen aynı olmayabilir.
Model performansı zaman içinde değişebiliyor
Gemini’ye özgü olmayan bu durum, Stanford ve UC Berkeley araştırmacılarının Harvard Data Science Review’da yayımlanan çalışmasında da incelendi. Araştırmacılar GPT-3.5 ve GPT-4’ün farklı tarihlerdeki sürümlerini karşılaştırarak, aynı model hizmetlerinin bazı görevlerde birkaç ay içinde belirgin performans değişiklikleri gösterebildiğini ortaya koydu.
Örneğin GPT-4’ün asal sayıları belirleme testindeki başarısı, Mart 2023 sürümünde yüzde 84 iken Haziran 2023 sürümünde yüzde 51’e geriledi. Buna karşılık modelin bazı başka görevlerdeki performansı yükseldi.
Çalışmanın işaret ettiği üzere, bir yapay zeka sisteminin genel olarak gelişmesi her görevde daha iyi sonuç vereceği anlamına gelmiyor. Mevcut bulgular, şirketlerin yeni model lansmanlarından önce eski modelleri kasıtlı olarak kötüleştirdiğini göstermiyor. Bununla birlikte hız, maliyet ve kapasite için yapılan teknik düzenlemeler, kullanıcıda yapay zekanın eskisine göre daha kötü çalıştığı izlenimini oluşturabiliyor.
