Gemini Nano ve Gemma: Google’ın Cihazınızda Çalışan Güçlü Yapay Zekası

Dizüstü bilgisayarda çalışan 2 milyar parametreli bir modelden, 2 GB RAM’e sahip bir telefonda çevrimdışı çalışan çok modlu bir modele, Google’ın cihazda (on-device) yapay zeka stratejisi, sektördeki en iddialı stratejilerden biri. İşte tüm hikâye: Nerede başladı, nasıl evrildi ve nereye gidiyor?

Bulut Hiçbir Zaman Tek Cevap Değildi

Yapay zekanın tamamen bulutta yaşayan bir versiyonu var. Bir soru sorarsınız, sinyal binlerce kilometre ötedeki bir veri merkezine gider, bir model bunu işler ve bir cevap geri gelir. Bu çoğu görev için iyi çalışır; ancak güvenilir bir internet bağlantınız olduğunu, gecikmenin önemli olmadığını ve gizliliğe dair kaygıların bir engel teşkil etmediğini varsayar.

Google yıllardır buna paralel farklı bir yöntem inşa ediyor. Ya model cihazın kendisinde çalışsaydı? Telefonunuzda, dizüstü bilgisayarınızda, tabletinizde, hatta giyilebilir bir cihazda veya bir sensörde? Cihazda yapay zekayı sadece çevrimdışı olduğunuzda kullanılacak bir yedek olarak düşünmeyin. Yapay zekanın insanların hayatına uyumlanmasına dair temelden farklı bir model sunuyor, yani daha hızlı, daha özel ve her yerden erişilebilir.

Bu yazıda, Google’ın cihazda yapay zeka yolculuğunu iki ana koldan inceleyeceğiz: Pixel akıllı telefonların altyapısındaki entegre model Gemini Nano ve dünyanın dört bir yanındaki geliştiricilerin indirip ince ayar yapabileceği ve dağıtabileceği açık ağırlıklı model ailesi Gemma. İkisi bir araya geldiğinde, sektördeki en eksiksiz cihazda yapay zeka stratejisini oluşturuyorlar.

Gemma’dan Önce: Google’ın Açık Kaynak DNA’sı

Google’ın açık yapay zeka araştırmalarına olan bağlılığı, mevcut büyük dil modelleri döneminden on yıl daha öncesine dayanmaktadır. Google Research’ün 2017 tarihli “Attention is All You Need” (Dikkat, İhtiyacınız Olan Tek Şeydir) makalesi, şu anda dünyadaki hemen hemen her büyük yapay zeka modelinin temelini oluşturan Transformer mimarisini tanıttı. Google’ın açık topluluğa sunduğu temel teknolojilerin listesi (TensorFlow, JAX, BERT, T5, AlphaFold) uzun ve etkilidir.

Gemma, bu geleneğin doğrudan mirasçısıdır. Google DeepMind Şubat 2024’te ilk Gemma modellerini piyasaya sürdüğünde, çerçeve açık ve netti: Bunlar, Gemini’yi oluşturmak için kullanılan araştırma ve teknolojinin aynısı ile oluşturulmuş açık modellerdir. Bir iyi niyet jesti olarak paylaşılan Gemini’nin basitleştirilmiş veya kısıtlanmış bir versiyonu değil, herhangi bir geliştiricinin indirebileceği, yerel olarak çalıştırabileceği ve kendi verileri üzerinde ince ayar yapabileceği, Google standartlarındaki model mimarisinin açık ağırlık yapısının gerçek bir aktarımıdır.

Gemini Nano: Telefonunuzdan Asla Ayrılmayan Yapay Zeka

Aralık 2023’te Google, bugüne kadarki en yetenekli yapay zeka model ailesi olan Gemini’yi üç boyutta tanıttı: Ultra, Pro ve Nano. Ultra ve Pro bulut tabanlıyken, Nano ilk günden itibaren bulut sorgusuna gerek duymadan cihazda çalışacak şekilde tasarlandı.

Pixel 8 Pro, bir temel modeli cihazda çalıştırmak üzere tasarlanmış ilk akıllı telefondu. Altyapısında Gemini Nano’nun yer aldığı iki özellikle piyasaya çıktı: Ses kaydedici uygulamasında özetleme (tamamen cihazda oluşturulan toplantı ve ders özetleri) ve Gboard’da akıllı yanıtlar (WhatsApp, Line ve KakaoTalk’ta bağlamsal yanıt önerileri).

Gizlilik ve Hız: Cihazda Olması Neden Önemli?

Pixel üzerinde çalışan Gemini Nano’nun bulut tabanlı yapay zekaya göre iki yapısal avantajı vardır. Birincisi, gizlilik: arama transkripsiyonu, dolandırıcılık tespiti ve mesaj özetleme gibi hassas kullanım durumları için veriler telefondan asla ayrılmaz. İkincisi, hız: sunucuya gidiş-dönüş yoktur; bu da yanıtların daha hızlı olduğu ve özelliklerin internet olmadan bile çalıştığı anlamına gelir.

2025’te kullanıma sunulan ve altyapısında Gemini Nano bulunan “Scam Detection” (Dolandırıcılık Tespiti), bu kullanım senaryosunda neden cihazda yapay zekanın tek uygulanabilir mimari olduğunun açık bir göstergesidir. Model, telefon görüşmenizi gerçek zamanlı olarak analiz eder ve dolandırıcılıkla ilişkili örüntüler tespit ederse sizi uyarır. Her telefon görüşmesinin sesini bir bulut sunucusuna göndermek hem bir gizlilik riski hem de bir gecikme sorunu oluşturur.

Pixel Üzerindeki Gemini Nano Dönüm Noktaları

• Aralık 2023 — Pixel 8 Pro: Ses Kaydedicide Özetleme, Gboard’da Akıllı Yanıtlar (bir akıllı telefonda cihazda olan ilk temel model)
• Ocak 2024 — Google Mesajlar’da Sihirli Yazım: farklı tarzlarda cihazda mesaj yeniden yazımı
• Haziran 2024 — Geliştirici seçeneği olarak Pixel 8 ve Pixel 8a’ya genişletilme
• Ağustos 2024 — Pixel 9 serisi: Arama Notları (telefon görüşmelerini özetleme), Pixel Ekran Görüntüleri (ekran görüntülerini otomatik düzenleme)
• Kasım 2024 — Çok Modlu Gemini Nano: cihazda görme, ses ve dil işleme
• Aralık 2024 — Gemini Nano kullanan daha akıllı arama ekranı yanıtları
• Mart 2025 — Aramalar ve mesajlar için dolandırıcılık tespiti: gerçek zamanlı dolandırıcılık uyarıları
• Ekim 2025 — Tensor G5’li Pixel 10: Nano destekli Sihirli İpucu, Sesli Çeviri, Pro Res Zoom

Gemma ile Açık Ağırlıklar ve Google Düzeyinde Zeka

Gemini Nano Pixel cihazlara entegre bir bileşen olsa da, Gemma ailesi farklı bir girişim türüdür. Gemma modelleri açık ağırlıklıdır: Onları kendi makinenize indirebilir, mimarilerini inceleyebilir, kendi verilerinizle ince ayar yapabilir ve Google’ın altyapısına bağımlı kalmadan dağıtabilirsiniz. Ticari kullanıma uygun lisansa sahiptirler; bu da girişimlerin, araştırmacıların ve kurumların bunların üzerinde canlı sistemler inşa edebileceği anlamına gelir.

Adı, Latince “değerli taş” kelimesinden gelir. Metafor yerindedir: Bir Gemma modeli, aksi takdirde oluşturulması için muazzam kaynaklar gerektirecek bir şeyin konsantre ve taşınabilir bir parçasıdır. Gemini düzeyindeki mimari ve eğitim, bir dizüstü bilgisayarda çalışan bir forma damıtılmıştır.

Nesilden Nesile Gemma Ailesi

Gemma 1.0 (Şubat 2024): İlk Hamle

İlk Gemma sürümü iki boyutla sunuldu: 2B ve 7B parametreleri. Her ikisi de bulut erişimi olmadan bir geliştirici dizüstü veya masaüstü bilgisayarında çalışabiliyordu. 7B modeli soru cevaplama, akıl yürütme, matematik, bilim ve kodlama dahil olmak üzere kıyaslamalarda önemli ölçüde daha büyük açık modellerden daha iyi performans gösterdi.

Ağırlıkların yanı sıra Google; Sorumlu Üretken Yapay Zeka Araç Seti, Colab ve Kaggle not defterleri ile Hugging Face, NVIDIA NeMo ve TensorRT-LLM entegrasyonlarını yayınladı. Mesaj netti: Bu sadece bir model sürümü değil, bir ekosisteme davetti.

Gemma 2 (Haziran 2024): Yeniden Tasarlanan Bir Mimari

Gemma 2, hem performans hem de çıkarım verimliliği için oluşturulmuş, tamamen yeniden tasarlanmış bir mimariyi tanıttı. 9B ve 27B boyutlarında mevcut olan (daha sonra bir 2B eklendi) 27B modeli, boyutunun iki katından fazla olan modellerle rekabet edebilecek performans sergiledi ve tek bir NVIDIA H100 veya Google Cloud TPU üzerinde tam hassasiyetle çalışarak dağıtım maliyetlerini önemli ölçüde azalttı.

Gemma 2 ayrıca, daha büyük modellerin “sezgilerini” daha küçük ve daha verimli modellere aktardığı bilgi damıtma (knowledge distillation) yöntemini tanıttı. Bu teknik sonraki nesillerin temeli haline gelecekti. Ek olarak Gemma 2, ilk kez açık kaynaklı hâle getirilen SynthID metin filigranlama özelliği ile piyasaya sürüldü.

Gemma 3 (Mart 2025): Tekil Hızlandırıcı (Single Accelerator) Şampiyonu

Gemma 3, yayınlandığı sırada Google’ın en yetenekli açık modeli olarak geldi. LMArena’nın liderlik tablosundaki öncül insan tercihi değerlendirmelerinde Gemma 3, tek bir GPU veya TPU üzerinde çalışırken Llama 3-405B, DeepSeek-V3 ve o3-mini’den daha iyi performans gösterdi.

Gemma 3; dört boyut seçeneği (1B, 4B, 12B, 27B), 128.000 tokenlik bir bağlam penceresi, 35’ten fazla dil için hazır destek ve 140’tan fazla dil için ön eğitimli destek sundu. Ayrıca Gemma ailesinde ilk kez çok modlu görme yeteneklerini tanıttı. Orijinal Gemma lansmanından bir yıl sonra, aile 100 milyon indirmeyi geçmiş ve Google’ın “Gemmaverse” olarak adlandırmaya başladığı ekosistemde 60.000’den fazla topluluk tarafından üretilmiş varyant ortaya çıkmıştı.

Gemma 3n (Mayıs 2025, Google I/O): Telefon Odaklı Model

Gemma ailesindeki en önemli mimari sıçrama, Gemma 3n ile Google I/O 2025’te gerçekleşti. Özellikle mobil cihazlar için tasarlanan Gemma 3n, çıkarım sırasında bellek ayak izini önemli ölçüde azaltan bir teknik olan “katman başına yerleştirme” (per-layer embedding – PLE) parametre paylaşımını tanıttı. Bu model ses, metin, resim ve videoyu işleyen ve tamamen çevrimdışı olarak 2 GB gibi düşük bir RAM’e sahip telefon ve tabletlerde çalışan gerçek anlamda çok modlu bir model oldu.

Gemma 3n, yetenek açısından 2B ve 4B parametreli modeller gibi hissedilecek, ancak bellekte çok daha kompakt olacak şekilde tasarlanmış iki etkili boyutta (E2B ve E4B) sunulmaktadır. Yüksek kaliteli otomatik konuşma tanımayı destekler ve dört modun tamamını aynı anda işleyebilir. Bu model, uzak bir köydeki bir geliştiricinin herhangi bir internet altyapısı olmadan çalışan bir çevrimdışı yapay zeka asistanı oluşturmasını sağlayabilir.

Cihazda Yapay Zekanın Gelişiminin Tam Zaman Çizelgesi

Bu evrimin hızı çarpıcıdır. Aralık 2023’te Pixel 8 Pro’daki ilk Gemini Nano’dan, Aralık 2025’te işletim sistemi eylemlerini tamamen çevrimdışında otomatikleştiren FunctionGemma’ya kadar, iki yıl içinde cihazda yapay zekada tam bir mimari devrim gerçekleşti.

Gemmaverse: Her Alan İçin Özelleşmiş Modeller

Gemma’nın lansmanını takip eden iki yıl içinde gerçekleşen en önemli şeylerden biri, Google’ın kurum içinde yaptıklarından ziyade, geliştirici ve araştırma topluluğunun model ağırlıklarıyla yaptıklarıydı. Akla gelebilecek her dilde, alanda ve form faktöründe 60.000’den fazla Gemma varyantı oluşturuldu ve paylaşıldı.

Google ayrıca, genel amaçlı bir modelin en verimli veya uygun seçenek olmayabileceği belirli alanları hedefleyen kendi özelleşmiş varyantlarını da yayınladı.

Gerçek Hikâyeler: Cihazda Yapay Zeka Aslında Neleri Mümkün Kılar?

Karşılaştırmalar ve mimari açıklamalar bir yere kadar bilgi verir. Cihazda yapay zeka için en ikna edici argüman, özellikle bulut altyapısının bulunmadığı, pahalı olduğu veya uygun olmadığı durumlarda gerçek dünyada kullanıldığında neler yapılabileceğidir.

Geniş Ölçekte Erişilebilirlik

Gemma 3n Etki Yarışması’ndan bir proje olan Gemma Vision, kardeşinin gözleri görmeyen bir geliştirici tarafından inşa edildi. Uygulama, kullanıcının göğsüne bağlı bir telefondan gelen kamera girdisini işler, 8 bitlik bir kontrolcü veya sesli komutlarla kontrol edilir ve tamamen cihazda gerçek zamanlı sahne açıklamaları sağlar. Model, MediaPipe’ın LLM Inference API’si üzerinden çalışır ve internete ihtiyaç duymaz.

Bir başka proje olan Vite Vere, onlarca yıldır basit komutlarla sınırlı kalan serebral palsili grafik tasarımcı Eva için piktogramları tam doğal dil ifadelerine dönüştürdü. Apple’ın MLX çerçevesi üzerinde yerel olarak ince ayar yapılan model, Eva’nın özel iletişim örüntülerini öğrendi. Bunlar, her çıkarım için buluta gitmek gerekseydi, var olamayacak uygulamalardı.

Bağlantısı Olmayan Bölgelerde Eğitim

Bir başka Etki Yarışması başvurusu olan Lentera, uygun fiyatlı donanımı yerel Wi‑Fi erişim noktaları yayınlayan çevrimdışı mikro sunuculara dönüştürdü. İnternet bağlantısı olmayan bölgelerdeki öğrenciler erişim noktasına bağlanır ve Ollama aracılığıyla yerel olarak çalışan Gemma 3n destekli bir eğitim asistanıyla etkileşime girer. Veri merkezi yok. Gecikme yok. Sorgu başına maliyet yok.

Bilim ve Tıp

Belki de en çarpıcı gerçek dünya uygulaması tüketici kullanımından değil, araştırmadan geldi. Google DeepMind ve Yale Üniversitesi, tek hücreli biyoloji analizi için bir temel model olan C2S-Scale’i oluşturmak üzere 27B Gemma modelini kullandı. Model, kanser hücresi davranışıyla ilgili yeni bir hipotez üretti: tümörleri bağışıklık sistemi için daha görünür hâle getirebilecek belirli bir ilaç kombinasyonu. Laboratuvar testleri tahmini doğruladı. Gemma tabanlı bir model bilimsel olarak doğrulanmış bir kanser araştırması atılımı gerçekleştirdi.

Gemmaverse’in Ölçeği

Kullanım sayıları, Gemma’nın yapay zeka ekosistemi genelinde ne kadar önemli hâle geldiğini somutlaştırmaktadır.

• İlk sürümden itibaren bir yıl içinde, Şubat 2025 itibarıyla 100 milyon Gemma indirmesi.
• Tek bir yıl içinde üç katına çıkarak 2025 sonuna kadar 300 milyon indirme.
• Mart 2025’teki Gemma 3 lansmanı itibarıyla 60.000 topluluk üretimi Gemma varyantı.
• Yalnızca Kaggle’daki Gemma 3n Etki Yarışması’na gönderilen 600’den fazla proje.
• Ultra düşük güçlü edge cihazlarda hiper verimli dağıtım için Ağustos 2025’te tanıtılan Gemma 3 270M.
• Gemma Akademik Programı, Gemma tabanlı bilimsel araştırmaları hızlandırmak için araştırmacılara kazanılan ödül başına 10.000 ABD doları tutarında Google Cloud kredisi sunar.
• Gemma modelleri şunlarla entegre olur: Hugging Face, Ollama, NVIDIA NeMo, TensorRT-LLM, LiteRT, Google AI Edge, Vertex AI, Kaggle, Colab ve daha fazlası.

Edge Yapay Zeka: Sırada Ne Var?

Hangi yönde ilerlendiği açık: Google’ın cihazda yapay zeka stratejisi, her cihazın anlamlı bir yapay zeka yeteneği taşıdığı, hassas veya gecikme açısından kritik görevler için ağ altyapısından bağımsız olarak çalıştığı ve bağlantı mevcut olduğunda daha büyük bir bağlı sistemde akıllı bir düğüm noktası (node) olarak hizmet ettiği bir dünyaya doğru ilerliyor.

Aralık 2025’te yayınlanan FunctionGemma, bir sonraki gelişme olarak cihazda yapay zeka ajanlarını işaret ediyor. Doğal dilde bir talimat alabilen, doğru işletim sistemi eylemini ayrıştırabilen ve herhangi bir bulut katılımı olmadan bunu gerçekleştirebilen, bir telefonda çalışacak kadar küçük modeller. Takvim etkinlikleri, kişiler, sistem ayarları; tamamı kullanıcı ile işletim sistemi arasında akıllı bir trafik kontrolörü olarak görev yapan yerel bir model tarafından yönetilir.

I/O 2025’te duyurulan ve şu anda geliştirme aşamasında olan SignGemma, işaret dili çevirisini doğrudan cihaza getirecek. Model, Amerikan İşaret Dili’ni gerçek zamanlı olarak konuşulan İngilizce metne çeviriyor. Bu, üzerine işaret dili yetenekleri eklenmiş bir bulut servisi değil; internet altyapısının ulaşmadığı yerlerde bile çalışacak şekilde tasarlanmış, Gemma mimarisi üzerine inşa edilmiş, amaca yönelik bir cihazda erişilebilirlik aracıdır.

Güçlü Yapay Zekanın Bir Veri Merkezine İhtiyacı Yoktur

Google’ın cihazda yapay zekasının hikâyesi, en gerçek anlamıyla bir demokratikleşme hikâyesidir, yani yapay zekayı bulutta daha ucuz hâle getirmek değil, bulut olmadan tamamen mümkün kılmak. Güvenilir interneti olmayan bir bölgedeki bir geliştirici Gemma’yı indirebilir, yerel bir veri kümesi üzerinde ince ayar yapabilir ve süresiz olarak çevrimdışı çalışan bir uygulama dağıtabilir. Bir araştırmacı, bilimsel olarak doğrulanmış bir kanser keşfine yol açan bir hipotez oluşturmak için Gemma’yı kullanabilir. Engelli bir birey, özellikle kendi konuşma örüntüleri ile eğitilmiş bir iletişim aracına sahip olabilir.

Gemini Nano ve Gemma buluttaki yapay zekayla rekabet etmiyor. Bulut yapay zekasının hizmet veremediği yerlere ve kullanım durumlarına ulaşarak onu tamamlıyor. Ve modeller daha yetenekli hâle geldikçe, donanım daha verimli hâle geldikçe ve Gemmaverse etrafındaki geliştirici ekosistemi genişlemeye devam ettikçe, bir cihazda mümkün olan ile bir veri merkezinde mümkün olan arasındaki mesafe daralmaya devam edecek.

Aralık 2023’teki bir Pixel 8 Pro’dan, 2025’te gerçek zamanlı ses, video ve metin çok modluluğunu çevrimdışı çalıştıran 2 GB RAM’li bir telefona; iki yıllık yoğun açık yapay zeka geliştirme süreci işte böyle görünüyor.

Ekiplerinizin Yapay Zeka ile Çalışma Şeklini Dönüştürmeye Hazır Mısınız?

Gemma ve Gemini Nano, Google’ın hızla evrilen yapay zeka ekosisteminin sadece bir parçası. İş akışlarınıza yapay zeka tabanlı aramayı entegre etmek, ekibinizin yetkinliklerini artırmak veya Google’ın yapay zekasının işiniz için neler yapabileceğini keşfetmek istiyorsanız, size yardımcı olmak için buradayız.

Daha fazlasını öğrenmek için bizimle iletişime geçin.