Şimdiye Kadar Yapay Zeka Akıl Yürütme Sorunu

Büyük dil modellerinin çoğu metin oluşturma, belgeleri özetleme ve kod yazma konusunda etkileyicidir. Ancak onlardan çok adımlı bir fizik türetmesi yoluyla akıl yürütmelerini veya 40 sayfalık bir matematiksel kanıttaki bir kusuru tespit etmelerini isteyin ve dağılırlar. Akıcı bir dil ile gerçek analitik düşünme arasındaki uçurum, yapay zekanın çözülmemiş en büyük zorluklarından biri olmuştur.

Google'ın cevabı şuİkizler 3 Derin DüşünmeŞubat 2026'da yayınlanan ve özellikle karmaşık bilimsel, matematik ve mühendislik problemlerini hedef alan yükseltilmiş bir akıl yürütme modu. Hızlı yanıtlar üreten standart sohbet tabanlı yapay zekanın aksine Deep Think, bir yanıt üretmeden önce sorunların yöntemli bir şekilde çözülmesi için daha uzun hesaplama süresi ayırır.

Bu sadece başka bir model güncellemesi değil. Bu, yapay zekanın zorlu sorunları nasıl ele aldığına dair temelde farklı bir yaklaşımı temsil ediyor ve araştırma laboratuvarlarından elde edilen ilk sonuçlar, onun gerçekten de vaatlerini yerine getirdiğini gösteriyor. Neyin yeni olduğunu, neyin gerçek olduğunu ve sınırlamaların neler olduğunu açıklayalım.

Deep Think Aslında Nasıl Çalışır?

Standart yapay zeka modelleri isteminizi işler ve hız için optimize ederek jetona göre yanıt jetonu oluşturur. Deep Think, bir cevaba karar vermeden önce dahili muhakeme zincirlerine daha fazla zaman harcayarak bu durumu tersine çevirir. Bunu, bir matematik sorusunu kafanızdan cevaplamak ile kalem ve kağıtla oturup adım adım çözmek arasındaki fark olarak düşünün.

Buna göreGoogle DeepMind'ın belgeleriModel, "genişletilmiş düşünme" adını verdikleri şeyi kullanıyor; bu süreç, yapay zekanın, nihai çıktıyı üretmeden önce değerlendirdiği ve iyileştirdiği dahili akıl yürütme izlerini oluşturduğu bir süreç. Bu, konsept olarak OpenAI'nin o1 modeline benzer, ancak Google, bilimsel kıyaslamalarda önemli ölçüde daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor.

Onu Düşünce Zincirinden Ayıran Nedir?

Şunu düşünüyor olabilirsiniz: "Bu sadece bir düşünce zinciri değil mi?" Pek değil. Düşünce zinciri, modelden çalışmasını göstermesini isteyen yönlendirici bir tekniktir. Deep Think, genişletilmiş muhakemeyi doğrudan model mimarisine dönüştürür. Fark önemlidir çünkü:

Daha derin arama:Model, birden fazla çözüm yolunu dahili olarak araştırır ve çıkmaz sokaklara vardığında, ilk yaklaşıma bağlı kalmak yerine geri adım atar.
Kendi kendine doğrulama:Bir cevaba dönmeden önce mantıksal tutarlılık açısından kendi çalışmasını kontrol eder
Uyarlanabilir hesaplama:Daha zor problemler otomatik olarak daha fazla düşünme süresine sahip olurken, daha basit sorular hızla yanıtlanır

Zaten iş akışlarında yapay zeka araçlarını kullanan araştırmacılar için bu ayrımları anlamak önemlidir. Yapay zekanın analitik çalışmayı nasıl yeniden şekillendirdiğini araştırıyorsanız,hayat değiştiren yapay zeka araçlarıDeep Think ile eşleştirilmeye değer birçok tamamlayıcı aracı kapsar.

Gerçekten Önemli Olan Karşılaştırma Sonuçları

Yapay zeka şirketleri karşılaştırmalı değerlendirme rakamlarını etrafa yaymayı seviyor, o yüzden gelin araştırmacılar ve mühendisler için gerçekten anlamlı olanlara odaklanalım.

Deep Think Benchmark'ın Öne Çıkan Noktaları

🏅

İnsanlığın Son Sınavında %48,4
Mevcut modelleri geride bırakmak için tasarlanmış en zorlu yapay zeka testi

🧮

IMO problemlerinde altın madalya seviyesi
Uluslararası Matematik Olimpiyatları yarışma standardı

💻

Rekabetçi programlamada en yüksek puanlar
Codeforces ve IOI düzeyindeki algoritma zorlukları

🔬

Malzeme biliminde yeni sonuçlar
Gerçek laboratuvarlarda kullanılabilir üretim tarifleri oluşturuldu

İnsanlığın Son Sınavıskor özellikle dikkat çekicidir. Bu kıyaslama, bir araştırmacılar koalisyonu tarafından özellikle mevcut yapay zeka tarafından çözülemeyecek şekilde tasarlandı; ileri matematik, teorik fizik ve kalıp eşleştirme yerine gerçek akıl yürütme gerektiren özel alanlardan gelen soruları içeriyor. Bunda %48,4 puan almak önceki modellere göre önemli bir sıçramadır.

Matematiksel yarışma sonuçları da aynı derecede anlamlıdır. Deep Think, ara sonuçlara dayalı çok adımlı ispatlar gerektiren Uluslararası Matematik Olimpiyatı problemlerinde altın madalya standartlarına ulaştı. Bu tam olarak önceki modellerin uğraştığı türden yapılandırılmış akıl yürütmedir.

Gerçek Laboratuvar Sonuçları: Malzeme Biliminde Çığır Açan Gelişmeler

Karşılaştırmalar faydalıdır ancak gerçek dünyadaki sonuçlar daha iyi bir hikaye anlatır. En ilgi çekici gösterilerden biri, aylardır uğraştıkları malzeme üretimi sorununu çözmek için Deep Think'i kullanan bir yarı iletken araştırma laboratuvarından geldi.

Ekip, yeni nesil yarı iletkenler için yüksek kaliteli ince filmler üretmeye çalışıyordu. Mevcut tarifler, yaklaşık 50 mikrometrelik kapaklı filmler üretti. Deneysel verilerini, kısıtlamalarını ve hedeflerini Deep Think'e aktardılar ve ondan optimize edilmiş üretim parametreleri önermesini istediler.

Model sıcaklık, basınç, büyüme süresi ve substrat bileşimi arasındaki ilişkileri analiz etti ve ardından ekibin dikkate almadığı değiştirilmiş bir tarif önerdi. Laboratuarda test ettiklerinde, yeni yaklaşımın 100 mikrometreden daha büyük filmler ürettiğini ve önceki sonuçların iki katından fazla olduğunu gördüler.

Yapay zekanın karmaşık çok değişkenli ilişkileri işleyebildiği ve açık olmayan parametre kombinasyonları önerebildiği bu tür uygulamalar, Deep Think'in standart modellere göre gerçekten üstün olduğu yerdir.

İnsanların Kaçırdığı Hataları Bulma

Başka bir durumda, yüksek enerji fiziği araştırmacıları, geliştirdikleri matematiksel çerçeveyi gözden geçirmek için Deep Think'i kullandılar. Model, çok sayıda hakem incelemesinden sağ çıkan türetmelerden birinde ince bir mantıksal tutarsızlık tespit etti. Hata bariz değildi çünkü nihai sonuçlar hala makul görünüyordu, ancak ara akıl yürütme, bu sonuçların üzerine inşa edilecek gelecekteki çalışmalarda sorunlara neden olabilecek bir kusur içeriyordu.

Karmaşık veri analiziyle çalışan ekipler için bizim gibi araçlarYapay zeka pazar analiz aracıYapay zeka destekli analizin, daha az teknik alanlarda bile manuel incelemenin sıklıkla gözden kaçırdığı içgörüleri nasıl ortaya çıkarabildiğini gösterin.

Deep Think'e Kimler Erişebilir (Ve Maliyeti)

Şubat 2026 itibarıyla Gemini 3 Deep Think'e erişim iki kanal üzerinden sağlanmaktadır:

Google AI Ultra aboneliği:Bireysel araştırmacılar ve geliştiriciler Deep Think'e şu adresten erişebilir:Google AI StüdyosuAI Ultra planıyla. Bu size Deep Think akıl yürütmenin etkin olduğu tam Gemini uygulaması deneyimi sunar.
Gemini API'si (erken erişim):İşletmeler ve araştırma kurumları API erişimi için şu adresten başvurabilir:Gemini API geliştirici portalı. API şunları destekler:düşünme modu yapılandırması, modelin istek başına ne kadar muhakeme süresi harcadığını kontrol etmenize olanak tanır.

API entegrasyonu basittir. İşte Python SDK'yı kullanan temel bir örnek:

google.generativeai'yi genai olarak içe aktar

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

model = genai.GenerativeModel(
    model_name = "İkizler-3-derin-düşün",
    nesil_config={
        "thinking_config": {"thinking_budget": 24576}
    }
)

yanıt = model.generate_content(
    "Bu matematiksel kanıtı mantıksal açıdan analiz edin"
    "tutarlılık ve muhakemedeki boşlukları tespit etme: "
    + prova_metni
)

yazdır(yanıt.metin)

think_budgetparametre, modelin dahili muhakeme için kaç jeton kullanabileceğini kontrol eder. Daha yüksek değerler daha zor problemlerde daha iyi sonuçlar verir ancak gecikmeyi ve maliyeti artırır. Hızlı ve gerçekçi sorular için düşük bir bütçe belirleyebilirsiniz. Karmaşık kanıtlar veya bilimsel analizler için maksimuma çıkarmak isteyeceksiniz.

İyi Sonuçlar Almak İçin Pratik İpuçları

Deep Think'i çeşitli kullanım durumlarında test ettikten sonra, sürekli olarak daha iyi çıktılar üreten modeller şunlardır:

Girişinizi Dikkatlice Yapılandırın

Deep Think, iyi yapılandırılmış istemlerden büyük ölçüde yararlanır. Bir duvar dolusu metin yığmak ve "ne düşünüyorsun?" diye sormak yerine sorununuzu net bileşenlere ayırın:

Tüm kısıtlamalar ve varsayımlar dahil olmak üzere sorunu tam olarak belirtin
İlgili verileri yapılandırılmış bir formatta sağlayın (tablolar, numaralı listeler)
Ne tür bir çıktıya ihtiyacınız olduğunu belirtin (kanıt, öneri, hata analizi)
Daha önce hangi yaklaşımları denediğinizi ve bunların neden işe yaramadığını belirtin

Sadece Üretim İçin Değil Doğrulama İçin de Kullanın

Deep Think'in en güçlü yeteneklerinden biri sıfırdan oluşturmak yerine mevcut çalışmayı kontrol etmektir. Ona türevlerinizi, kodlarınızı veya deneysel tasarımlarınızı besleyin ve kusurları bulmasını isteyin. Bu "karşıt görüşlü inceleme" yaklaşımı çoğu zaman, ilk nesil yaklaşımlarının gözden kaçırdığı sorunları ortaya çıkarır.

Etki Alanına Özel Araçlarla Eşleştirin

Deep Think, daha büyük bir iş akışının parçası olarak en iyi şekilde çalışır. Akıl yürütmenin yoğun olduğu kısımlar için kullanın, ancak alana özgü görevler için özel araçlarla eşleştirin. Örneğin, araştırmanızın yanı sıra içeriği AI keşfedilebilirliği için optimize ediyorsanızLLMS.txt oluşturucuDeep Think'i analitik zorluklara odaklayabilmeniz için bu özel teknik gereksinimi karşılar.

Deep Think'ten En İyi Şekilde Faydalanmak

Sorunu Tam Olarak Tanımlayın

Kısıtlamaları, varsayımları ve daha önce denediklerinizi ekleyin

Düşünme Bütçesini Uygun Şekilde Belirleyin

Karmaşık deliller için daha yüksek, basit analizler için daha düşük

Doğrulama İçin Kullanın

Yalnızca üretimi değil, mevcut çalışmayı da inceleyin ve hata kontrolü yapın

Özel Araçlarla Birleştirin

Akıl yürütme için Deep Think, diğer her şey için alan adı araçları

Deep Think'in Yetersiz Kaldığı Yer

Hiçbir araç mükemmel değildir ve sınırlamalar konusunda dürüst olmak, abartılı reklamlardan daha faydalıdır. İşte Deep Think'in hala mücadele ettiği nokta:

Gecikme:Genişletilmiş düşünme modu yavaştır. Karmaşık sorunların işlenmesi 30-60 saniye, bazen daha uzun sürebilir. Bu, onu gerçek zamanlı uygulamalar veya hızlı ileri geri konuşmalar için kullanışsız hale getirir.
Maliyet:Düşünme belirteçleri kullanımınıza dahil edilir; dolayısıyla tek bir karmaşık sorgu, standart bir Gemini isteğinden önemli ölçüde daha fazla belirteç tüketebilir. Bütçe bilincine sahip ekiplerin Derin Düşünme modunu ne zaman etkinleştirecekleri konusunda seçici olmaları gerekir.
Yeni alanlarda halüsinasyon:Mantık daha kesin olsa da model, eğitim verilerinin seyrek olduğu ileri derecede uzmanlaşmış alanlarda hala güvenle hatalı sonuçlar üretebilmektedir. Kritik sonuçları her zaman bağımsız olarak doğrulayın.
Sınırlı kullanılabilirlik:API hâlâ işletmeler için kontrollü erken erişim aşamasındadır ve AI Ultra aboneliği ucuz değildir. Çoğu bireysel araştırmacının bunu düzenli olarak kullanabilmesi için kurumsal desteğe ihtiyacı olacaktır.

Buna göreMIT Technology Review'un kapsamıgenişletilmiş bilgi işlem yaklaşımı, muhakeme kalitesi ile pratik kullanılabilirlik arasında, Google ve diğer yapay zeka laboratuvarlarının hâlâ optimize etmeye çalıştığı temel bir denge yaratıyor.

Rekabetle Nasıl Karşılaştırılır?

Deep Think, akıl yürütme odaklı yapay zeka modellerinin giderek büyüyen bir alanına giriyor. OpenAI'nin o1 ve o3 modelleri benzer bir genişletilmiş düşünme yaklaşımını kullanır ve Anthropic'in Claude'u kendi çok adımlı akıl yürütme yeteneklerine sahiptir. Deep Think'i diğerlerinden ayıran şey, bilimsel ve matematiksel alanlardaki özel gücüdür ve muhtemelen Google DeepMind'ın bu alanlardaki derin araştırma mirasını yansıtmaktadır.

Rekabet araştırmacılar için sağlıklıdır çünkü bu, araçların hızla geliştiği anlamına gelir. Deep Think özel kullanım durumunuza uymuyorsa alternatifler işe yarayabilir. API arayüzleri sağlayıcılar arasında benzer olduğundan, farklı görevler için bunlar arasında geçiş yapmak giderek daha kolay hale geliyor.

Sonuç olarak

Gemini 3 Deep Think, çok adımlı analitik muhakeme gerektiren problemler üzerinde çalışan araştırmacılar ve mühendisler için gerçekten faydalı bir araçtır. Malzeme bilimi sonuçları, matematiksel doğrulama yetenekleri ve kıyaslama performansının tümü, Google'ın iddialarının ardındaki gerçek içeriğe işaret ediyor.

En iyi kullanım örnekleri şunlardır: karmaşık kanıtların doğrulanması, çok değişkenli deneysel tasarımların optimize edilmesi, hatalar için matematiksel çerçevelerin analiz edilmesi ve standart yapay zeka modellerinin yüzeysel cevaplar verdiği sorunların üstesinden gelinmesi. Alan uzmanlığının yerini almaz ancak hangi soruları soracağını zaten bilen kişiler için güçlü bir destektir.

API'ye veya AI Ultra aboneliğine erişiminiz varsa, manuel olarak çözdüğünüz bir sorunla başlayın ve ardından Deep Think'in yaklaşımını kendi yaklaşımınızla karşılaştırın. Bu, yeni bir çalışma konusunda ona güvenmeden önce size onun güçlü yönleri ve kör noktaları hakkında sağlam bir fikir verir.