Greptile, yeni bir "2025 Yapay Zeka Programlama Durumu Raporu"nu yayımladı; bu şirket yapay zeka kodları incelemeleri yapıyor ve müşterileri PostHog ve Brex gibi yıldız girişimlerden Fortune 500 şirketlerine kadar uzanıyor. Her ay yaklaşık bir milyar satır kod sistemlerinden geçiyor, bu yüzden ellerinde oldukça fazla birinci el veri var. Raporun sayılarından bir alıntı: Geliştiriciler tarafından aylık üretilen kod satırı sayısı 4.450'den 7.839'a yükseldi, yani %76'lık bir artış. PR hacmi de genişliyor, medyan 57'den 76 çizgiye yükseliyor. Orta büyüklükteki takımlar için artış daha da abartılı olup, %89'a ulaştı. Aslında, daha önce şikayet ettim ki, birçok kişi verimliliği kod satır sayısıyla ölçmeyi seviyor, çünkü kod bir varlık değil, bir yük ve daha fazla kod daha zor bakım demek, daha fazla yapay zeka tarafından üretilen kod ise daha fazla hata demek. Yapay zeka programlama araçlarının faydalarının dağılımı son derece dengesizdir. Zaten iyi test kapsamı ve net modül sınırları olan projelerde, yapay zeka harika bir katkıdır. Ancak, karmaşık eski sistemlerin derinlemesine alan bilgisi gerektirdiği durumlarda, sınırlı yardımı etkisiz bile olabilir. Ama neyse, şimdi yapay zeka kodu enflasyonist hale getiriyor bir gerçek. Yapay zeka kod satır sayısını artırdı, peki kalite de arttı mı? Ne yazık ki, raporda bundan bahsedilmiyor, sonuçta kod satırları iyi istatistikler ve kod kalitesi ölçmek kolay değil. Rapordaki veriler hâlâ görüntülenebilir. Araç ekolojisi açısından, vektör veritabanı pazarı şu anda geyiklerle rekabet ediyor; Weaviate %25 payla lider olsa da, sonraki altı ya da yedi şirket %10 ile %25 arasında ve kazanan henüz belirlenmedi. mem0, yapay zeka bellek paketinin %59'unu oluşturuyor, bu da çok ileride bir konumda. Kural dosyaları açısından, CLAUDE .md %67 benimseme oranıyla listenin zirvesinde yer aldı; bu da gerçekten Claude'u programlama ajanı olarak kullanan birçok geliştirici olduğunu gösteriyor. SDK indirme eğilimi ise daha da ilginç. OpenAI hâlâ mutlak lider ve ayda 130 milyon indirme yapıyor. Ancak Anthropic'in büyüme oranı şaşırtıcı oldu; Nisan 2023'ten günümüze kadar 1.547 kat arttı ve şu anda 43 milyonda stabil. OpenAI ve Anthropic indirme oranı 2024 başında 47:1'den şimdi 4.2:1'e düştü. Google'ın GenAI SDK'sı hâlâ 13,6 milyonda, bu da önemli ölçüde geride. Model performans karşılaştırma bölümünde GPT-5.1, GPT-5-Codex, Claude Sonnet 4.5, Claude Opus 4.5 ve Gemini 3 Pro test edildi. Birkaç bulgu dikkate değerdir. İlk token yanıt süresi her iki Anthropic modelde de 2,5 saniyeden azdır, diğer üçü ise iki katından fazladır. Bu birkaç saniyeyi küçümsemeyin - etkileşimli programlama senaryolarında, uzun süre beklerseniz düşünceniz kesintiye uğrar ve duruma yeniden girmek zorunda kalırsınız. Verimlilik açısından, OpenAI'nin iki modeli en hızlısıdır ve medyan saniyede 60-70 token arasındadır. Anthropic 17-20 yaş arasında, İkizler ise sadece 4-5 yaş arasındadır. Ama yüksek veri akım her şey anlamına gelmez, kullanım senaryonuzun gerçekten bu kadar hızlı olması gerekip gerekmediğine bağlı. Maliyet karşılaştırması GPT-5 Codex'e göre 1x olarak ayarlanmıştır, GPT-5.1 de 1x, Gemini 3 Pro 1.4x, Claude Sonnet 4.5 2x ve Claude Opus 4.5 3.3x olarak belirlenmiştir. Anthropic'in modeli çok daha pahalı, ancak birçok kullanıcı kod kalitesini daha iyi buluyor ve bunun için ödeme yapmaya hazır. Rapor, DeepSeek-V3'ün MoE mimarisi, uzun bağlam ile RAG arasındaki denge ve MEM1 için sabit bellek ajanı çerçevesi gibi son araştırmalarla sona eriyor. Bu bölüm daha çok profesyonel geliştiriciler için bir okuma listesi gibi, genişletilmiş değil.