Çevrimdışı AI: Google, Bulut Olmadan Mobil Uygulamalara Gemini Nano'yu Getiriyor

Google, geliştiricilerin bulut sunuculara güvenmeden, üretken yapay zekayı doğrudan mobil uygulamalara entegre etmelerini sağlayan araçları kullanıma sunuyor. Güncellenmiş ML Kit SDK'sı artık akıllı telefonlarda yerel olarak çalışmak üzere tasarlanmış kompakt bir dil modeli olan Gemini Nano'yu destekliyor. Bu, metin özetleme, içerik yeniden yazma veya görüntü başlıkları oluşturma gibi özellikleri mümkün kılıyor — tüm bunlar kullanıcı verilerini cihazda tutarak.

Buradaki ana avantaj gizlilik. Girdi ve çıktıdan her şey yerel olarak işleniyor. Bu, bildirim özetleri veya metin düzenleme gibi özelliklerin internet bağlantısı olmadan bile çalışabileceği anlamına geliyor. Ancak, Gemini Nano'nun bulut tabanlı modellere kıyasla sınırlamaları var: metin çıktısı üç noktada sınırlı ve görüntü başlıklandırma şu anda yalnızca İngilizce olarak mevcut. Performans da model versiyonuna göre değişiklik gösteriyor: en küçük (XXS) sadece 25MB ağırlığında ve yalnızca metin işliyor, standart (XS) ise yaklaşık 100MB bellek gerektiriyor.

Piyasaya sürüldüğünde, Gemini Nano, Google Pixel 9a, Samsung Galaxy S25 ve Xiaomi 15 gibi amiral gemisi cihazlarda destekleniyor ve daha fazlası yolda. Cihaz içi yapay zeka kullanan uygulama sayısının da artması bekleniyor. Geliştiriciler, API'yi beta aşamasında test etmeye başlayabilir, ancak bazı kısıtlamalar var: uygulamalar talep kotalarına tabidir ve arka plan işleme kısıtlıdır. Örneğin, bir kullanıcı bir uygulamayı küçültürse, uygulamanın yapay zeka özellikleri duraklatılacaktır.

İlginç bir şekilde, Google, cihaz içi yapay zekayı takip eden ilk şirket değil. Qualcomm ve MediaTek kendi çözümlerini tanıttı, ancak bunlar farklı telefonlara uyarlamak daha zor. Google, ML Kit aracılığıyla Gemini Nano'yu entegre ederek süreci basitleştiriyor — geliştiricilerin modelleri sıfırdan inşa etmelerine veya her çipset için ince ayar yapmalarına gerek yok. Yine de, daha geniş benimseme, birçok akıllı telefonun sınırlı işlem gücü nedeniyle yavaşlayacak.

Gerçek dünyada faydalar zaten ortaya çıkıyor: örneğin, Pixel cihazı ekran görüntülerini cihazda analiz edebiliyor ve Motorola Razr Ultra çevrimdışı bildirim özetleri oluşturabiliyor. Gemini Nano ile bu tür özellikler norm haline gelebilir — ancak şu anda, kararlı performans, hem geliştiricilerin hem de donanım üreticilerinin sürekli çabalarına bağlı olacaktır.