İçeriğe geç
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
Google Gemini

Deep Research Pro Preview (Dec-12-2025)

131K token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

Deep Research Pro Preview, Google'ın Gemini ailesinden Aralık 2025'te piyasaya sürülen deneysel bir modeldir. Karmaşık araştırma görevleri için özel olarak tasarlanmış, genişletilmiş muhakeme ve kapsamlı bilgi sentezi gerektiren özelleştirilmiş bir varyantı temsil eder. Model, Google'ın temel dil modeli mimarisi üzerine inşa edilmiştir ve genel amaçlı sohbet veya hızlı yanıtlar yerine derin analiz iş akışları için optimize edilmiş değişiklikler içerir. Bu model, tek bir oturumda önemli miktarda bilgiyi işlemesine olanak tanıyan 131.000 token'lık bir bağlam penceresine sahiptir. Standart konuşma modellerinin aksine, Deep Research Pro Preview sorgu ayrıştırma, sistematik bilgi toplama, kaynak değerlendirme ve bulguları uygun kaynaklarla yapılandırılmış raporlar halinde sentezleme dahil olmak üzere çok adımlı araştırma süreçlerini yürütmek üzere tasarlanmıştır. Teknik konuların detaylı incelenmesini, birden fazla alan arasında karşılaştırmalı analiz yapılmasını ve uygun kaynak gösterimiyle ayrıntılı dokümantasyon üretilmesini gerektiren görevlerde üstün performans gösterir. Google'ın Gemini ürün yelpazesi içinde Deep Research Pro Preview, genel amaçlı Gemini modellerinden ve kod odaklı varyantlardan farklı, özelleşmiş bir niş kaplar. Standart Gemini modelleri konuşma akıcılığına ve geniş görev kapsamına öncelik verirken, bu araştırma odaklı model yanıt hızını derinlik ve titizlik için feda eder. "Preview" tanımlaması, deneysel statüsünü gösterir ve yetenekleri ile davranışları kullanıcı geri bildirimlerine göre iyileştirmeye tabidir. Hızlı etkileşim yerine titiz analitik yetenekler gerektiren kullanıcılar için konumlandırılmıştır; araştırmacılar, analistler ve derinlemesine teknik değerlendirmeler yürüten profesyoneller gibi.

Deep Research Pro Preview, Google'ın araştırma odaklı özel bir model ailesi deneyidir ve hız yerine derinlik için tasarlanmış nadir yapılardan biridir.

Tokonomix model değerlendirme özeti
Bölüm 01

Fiyat geçmişi

Milyon token başına doğrudan sağlayıcı tarifeleri, artı tipik bir konuşma maliyet tahmini.

💰
API tarifeleri — Deep Research Pro Preview (Dec-12-2025)
$2.00 1M giriş token başına
$12.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0036 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$2.00
1M çıkış token başına$12.00

Pricing over time

Input & output per 1M tokens · step-line = price changes

$2.00

input / 1M

— stable

$12.00

output / 1M

— stable

2026-05-242026-06-072026-06-14
Input
Output
Price change
⟳ synced weekly
Bölüm 02

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

131K token bağlam penceresiÇok adımlı araştırma süreçleriKaynak değerlendirme ve sentezKarşılaştırmalı teknik analizYapılandırılmış raporlamaSorgu ayrıştırma ve planlamaDerinlemesine bilgi toplamaKarmaşık dokümantasyon üretimi

Zayıf yönler

Yavaş yanıt süreleriDeneysel preview statüsüGenel sohbet için optimize edilmemişBelirsiz katman konumlandırması
Bölüm 03

Yetenekler

source: litellmvisionjson modejson schemaprompt cachingoutputTokenLimit: 65536max output tokens: 32768
Bölüm 04

Sık sorulan sorular

Deep Research Pro Preview hız yerine araştırma derinliği için optimize edilmiştir. Çok adımlı bilgi toplama, kaynak analizi ve sentez süreçleri için tasarlanmıştır, genel amaçlı sohbet modelleri gibi hızlı yanıt vermez.

Kapsamlı analiz gerektiren projeler için güçlü bir araç, ancak deneysel durumu ve sınırlı genel amaçlı kullanım senaryoları göz önünde bulundurulmalıdır.

Tokonomix editör notu
Bölüm 05

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Henüz ölçüm verisi yok

Bu model için kullanılabilirlik istatistiklerini göstermek için yeterli API çağrısı henüz kaydedilmedi. Veri, model canlı trafik almaya başlayınca görünür.

Bölüm 06

Tokonomix kıyaslama kararları

2026-06-14

Benchmark window closed with no performance data available

The current benchmark window for Deep Research Pro Preview shows no measurable performance data across any evaluated categories. Without active benchmark results, it is impossible to assess the model's capabilities in areas such as reasoning, coding, mathematics, or multimodal tasks. The previous window indicated the addition of vision, JSON mode, JSON schema, and prompt caching capabilities, suggesting the model had functional multimodal features at that time. However, the absence of current data prevents verification of whether these capabilities remain operational or have been improved. Users should be aware that this lack of benchmark results may indicate the model is undergoing significant changes, has been temporarily disabled for testing, or is not currently available for evaluation. The previous verdict noted stable core performance alongside new multimodal capabilities, but without current measurements, no meaningful comparison can be drawn. Until new benchmark data becomes available, users cannot reliably assess this model's suitability for production workloads or compare its performance against alternatives in the market.

Quality

Latency p50

Test runs

0

No benchmark data available Cannot verify capability status
Bölüm 07

Tam model profili

Deep Research Pro Preview (Dec-12-2025) — illustration 1
Deep Research Pro Preview (Aralık 2025): Google'ın araştırma yığınının orijinal Pro katmanı

Not — ileriye dönük profil. Deep Research Pro Preview (deep-research-pro-preview-12-2025) Aralık 2025 önizleme anlık görüntüsüdür. Davranış, yetenekler ve hız limitleri genel kullanıma sunulmadan önce değişecek ve bu anlık görüntü yayınlandığından bu yana büyük olasılıkla kaymıştır.

Deep Research Pro Preview, Deep Research ailesinin Pro katmanını tanıtan Aralık 2025 anlık görüntüsüdür. 131.072 token'lık bir bağlam penceresi. Alıntılarla uzun biçimli sentez. Kaynakları çeken, onları okuyan ve yapılandırılmış bir rapor üreten bir aracı döngüsü.

Derinlik-hız eğrisi üzerinde temel Deep Research Preview katmanı ile Max katmanı arasında yer alır. Tabandan daha kapsamlı, Max'ten daha hızlı. 2026'nın başlarında bir süre için bu ailede tek Pro katmanı seçeneğiydi.

Bu anlık görüntü bugün nereye oturuyor

Aşağıdaki durumların bazıları, bu Aralık 2025 Pro anlık görüntüsünün daha yeni Nisan 2026 tabanı veya Max önizlemesi yerine doğru seçim olmaya devam ettiği durumlardır:

  • Aylar boyunca istikrarlı aracı döngü davranışının daha yeni yeteneklerden daha önemli olduğu sabitlenmiş değerlendirmeler ve regresyon paketleri.
  • Bu özel anlık görüntünün çıktı dağılımına karşı denetlenmiş ancak henüz yeniden doğrulanmamış iş akışları.
  • Daha yeni Nisan 2026 önizlemelerinin belirli bir bölgede hız sınırlı olduğu veya geçici olarak kullanılamadığı durumlarda sürekli erişim.

Bunlardan hiçbiri geçerli değilse, Nisan 2026 tabanı veya Max önizlemesi genellikle daha iyi bir güncel başlangıç noktasıdır. Temel önizleme daha hızlıdır; Max önizlemesi daha derine iner.

Gerçekte ne yapar

Çalışmanın şekli, Deep Research ailesinin geri kalanıyla aynıdır. Mevcut kaynaklardan ve açık alıntılardan yararlanan bir soru gönderin. Aracı birden fazla hedefli arama çalıştırır, en alakalı sonuçları okur, çapraz referans verir ve yapılandırılmış bir yanıt üretir:

  • En üstte bir yönetici özeti.
  • Alt soru dökümü.
  • Alıntılanmış kaynak materyali ile her olgusal iddia için atıflar.
  • Kullanılan kaynakların listesi.

Çalıştırmalar genellikle soru karmaşıklığına bağlı olarak otuz saniye ile birkaç dakika arasında sürer. Çıktı, temel önizlemeden daha uzun ve daha kapsamlı, Max'ten daha kısa ve daha hızlıdır.

Gerçekten nerede faydalı

Ailenin geri kalanıyla aynı kullanım senaryosu şekli:

  • Kanıtların birden fazla birincil kaynağa dağıldığı konularda çapraz kaynak sentezi.
  • Dış bir inceleyen karşısında savunulabilir olması gereken uzun biçimli brifler.
  • Yüzey özetinin altta yatan belgelerin söylediğinden farklı olduğu düzenleyici veya politika soruları.
  • Doğru cevabın bir ikincil makaleyi özetlemek yerine birden fazla kaynağı okumayı gerektirdiği araştırma çalışmaları.

Desen. Bir insanın dikkatlice okumak için yarım saat ila bir saat harcayacağı görevler bu Pro katmanıyla iyi eşleşir. Daha kısa görevler temel önizlemeye uyar. Daha uzun görevler Max'e uyar.

Daha yeni önizlemelerle nasıl karşılaştırılır

Deep Research Preview (Nisan 2026), temel katmana karşı. Temel önizleme daha hızlıdır ve daha kısa çıktılar üretir. Pro Preview daha derine gider. İş yükünüz zaten temel katmanın kaldırabileceği sınırdaysa, Pro doğal yükseltme hedefidir.

Deep Research Max Preview (Nisan 2026) karşısında. Max daha uzun süre çalışır, daha fazla kaynak okur ve daha fazla gecikme pahasına daha kapsamlı çıktı üretir. İş yükünüz Pro'nun biraz altında kaldığı bir derinlik gerektiriyorsa, Max doğru seçimdir.

Aralık 2025 Pro anlık görüntüsünün doğrulandığı ve çalıştığı iş yükleri için taşınmak için nadiren güçlü bir kalite nedeni vardır. Daha yeni anlık görüntüler aracı döngüsünü ve alıntı davranışını iyileştirir, ancak temel çıktı şekli benzerdir.

Aile dışında nasıl karşılaştırılır

En doğrudan karşılaştırmalar, OpenAI'nin GPT-5 serisi ve web arama araçları etkinleştirilmiş Anthropic'in Claude ailesi üzerindeki arama destekli modlardır. Çıktı şekli benzerdir — alıntılarla cevap — ancak aracı stili farklıdır.

Google'ın Deep Research Pro'su, tek arama çağrısı alternatifinden daha çeşitli kaynaklardan çekme eğilimindedir. Çıktı varsayılan olarak daha yapılandırılmıştır ancak daha az konuşkandır. Web aramalı Claude daha temkinlidir ve daha görünür şekilde korunur. Tarama ile OpenAI aynı soruya daha hızlıdır ve daha konuşkan çıktılar üretir.

Alıntı yoğunluğunun ve yapının önemli olduğu araştırma iş yükleri için Deep Research ailesi — Pro katmanı dahil — rekabetçidir. Kullanıcının soruyu çalıştırma ortasında iyileştirmek istediği etkileşimli araştırma için Claude veya OpenAI seçenekleri daha iyi uyar.

Kategori düzeyindeki resim /benchmarks/intelligence adresinde ve lider tablosu /benchmarks/leaderboard adresinde bulunur.

Nerede yanlış araç

Konuşma etkileşimleri. Doğru model şekli değil.

Yüksek hacimli çağrılar. Her çağrı önemli hesaplama maliyeti getirir ve anlamlı zaman alır. Sohbet botu aracı değil.

Kelimenin tam anlamıyla araştırma olmayan her şey. Kod, hata ayıklama, görüntü işi — tamamen yanlış aile.

Tazeliğin dizinleme kesme noktasından sonra derinlikten daha önemli olduğu iş yükleri. Ara-ve-alıntıla döngüsü yalnızca çektiği dizin kadar yenidir.

Dağıtım notları

Standart Google Gemini API. Deep Research modelleri daha geniş Gemini yüzeyini paylaşır ancak açık bir model tanımlayıcısı gerektirir ve aracı döngüsüne özgü parametreleri kabul eder.

Akış yanıtları yerine kuyruk ve geri çağırma kalıpları için plan yapın. Aracı bir çalıştırma sırasında ara ilerleme güncellemeleri üretir, ancak nihai sentez sonunda gelir. Orta düzey sorularda bu Pro katmanı için otuz ila doksan saniyelik aralıkta gecikme tipiktir.

Bölgesel kullanılabilirlik Google'ın standart Vertex AI desenini takip eder. AB bölgeleri kurumsal sözleşmelerde mevcuttur. Kutudan çıkma tüketici API erişimi bir bölgeyi sabitlemiyor. Sert ikamet kısıtlamaları için genel API davranışına güvenmek yerine Vertex AI bölgesel belgelerini kontrol edin.

Onu seçmek

Deep Research Pro Preview'a (Aralık 2025) ne zaman ulaşılır:

  • Bu özel anlık görüntüye karşı doğrulanmış mevcut bir iş yükünüz var.
  • Aylar boyunca istikrarlı aracı döngü davranışı kullanım senaryonuz için önemli.
  • Daha yeni Nisan 2026 önizlemelerine bir geçiş henüz bütçelenmiş veya haklı gösterilmemiş.

Ne zaman başka bir şey seçilir:

  • 2026'da taze bir Deep Research katmanı seçiyorsunuz. Nisan 2026 temel önizlemesi veya Max önizlemesi genellikle daha iyi bir başlangıç noktasıdır.
  • İş yükünün Pro'nun sağladığının ötesinde derinliğe ihtiyacı var. Max'e yükseltin.
  • İş yükü daha hızlı temel katman tarafından yeterince karşılanabilir. Aşağı inin.
  • Kullanım senaryosu alıntılarla kelimenin tam anlamıyla araştırma sentezinden başka bir şey.

Özet. 2025'in sonlarından itibaren işini hala yapan sabitlenebilir bir Pro katmanı anlık görüntüsü. Yeni yapılar için Nisan 2026 önizlemeleri genellikle daha iyi bir çağrıdır. Mevcut dağıtımlar için geçiş yapmak için nadiren güçlü bir kalite nedeni vardır.

/live-test adresinde gerçek bir araştırma sorusu üzerinde deneyin ve aynı ailedeki daha yeni önizleme katmanlarıyla karşılaştırın.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Deep Research Pro Preview (Dec-12-2025) — illustration 2Deep Research Pro Preview (Dec-12-2025) — illustration 3
Son otomatik test
14 Haz 2026 · 04:58 UTC · Test
P50 gecikme
P95 gecikme
Hatalar
1 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·26 Mayıs 2026