200+ Önde Gelen Yapay Zeka Kıyaslamaları
Henüz doygunluğa ulaşmamış LLM'ler, GPU'lar, bulut GPU'lar, yapay zeka ajanları, tablo şeklindeki yapay zeka ve siber güvenlik için 200'ün üzerinde yapay zeka kıyaslaması içeren bir liste oluşturduk.
Yapay zeka kıyaslamalarının büyümesi
Kıyaslama faaliyetinin 2024–2025 boyunca oldukça düşük ve istikrarlı olduğunu, ardından 2026'nın başında yükseldiğini tespit ettik. Bu, özellikle modellerin kodlama, akıl yürütme, çok modlu görevler, ajan yetenekleri ve kurumsal kullanım durumlarında daha yetenekli hale gelmesiyle birlikte, değerlendirme gerektiren yapay zeka sistemlerinin hızlı büyümesini yansıtmaktadır.
Kategorilere göre yapay zeka kıyaslamaları
Yapay zeka kıyaslamalarını ana kategorilerine göre listeledik. LLM kıyaslamaları, en fazla sayıda kıyaslama açısından liderdir.
Alt kategorilere göre yapay zeka kıyaslamaları
Yapay zeka kıyaslamaları listesi
Bu listeyi nasıl oluşturduğumuzu öğrenmek için metodolojimizi okuyun.
Listenin nasıl okunacağına dair notlar:
Boolean işaretli dört sütun (T = doğru, F = yanlış), her bir kıyaslamanın hangi değerlendirme boyutunu kapsadığını gösterir. Her işaret, kıyaslamanın kapsamı hakkında bir evet/hayır sorusunu yanıtlar:
- Performans (T/F): Kıyaslama, çıktı doğruluğu, görev tamamlama veya zeka gibi yetenek veya kaliteyi değerlendiriyor mu? Bu, neredeyse tüm kıyaslamalar için T olarak işaretlenmiştir, çünkü çoğu bir modelin veya sistemin ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirir. Yalnızca maliyet veya hıza odaklanan ve çıktı kalitesini değerlendirmeyen kıyaslamalar için F olarak işaretlenmiştir.
- Fiyat (T/F): Kıyaslama, token başına dolar, verim başına fiyat veya görev başına maliyet gibi maliyetle ilgili faktörleri içeriyor mu?
- Gecikme (T/F): Kıyaslama, saniye başına token, ilk token süresi, verim veya yanıt süresi gibi hızı ölçüyor mu? Yanıtın ne kadar sürdüğünden bağımsız olarak doğruluğu değerlendiren kıyaslamalar için F'dir.
- Güvenilirlik (T/F): Kıyaslama, çalıştırmalar arası varyans, başarı oranlarının istikrarı veya dayanıklılık gibi tutarlılık veya güvenilebilirliği değerlendiriyor mu? Bu, en az yaygın olan işarettir. HAL Reliability, tau-bench/tau2-bench, METR Time Horizons ve geçiş oranı tutarlılığının merkezi olduğu birkaç ajan kıyaslaması dahil olmak üzere bu amaç için tasarlanmış kıyaslamalar için T'dir. Tek bir genel puan bildiren çoğu liderlik tablosu için F'dir.
- Kontaminasyona dirençli (T/F): Kıyaslamanın, test sorularının bir modelin eğitim verilerinde göründüğü ve modelin gerçek yetenekten ziyade hatırlama yoluyla yüksek puanlar elde ettiği veri kontaminasyonu riskini azaltmak için tasarlanıp tasarlanmadığını gösterir. T, kıyaslamanın gizli tutulan test seti, yeni oluşturulan veya dönen sorular, aylık yenilemeler, kendi kendine öğe üretme veya bir modelin eğitim kesme tarihinden sonra yayınlanan yarışma problemleri gibi anlamlı bir savunmaya sahip olduğu anlamına gelir. F, kıyaslamanın yıllardır çevrimiçi olan ve eğitim külliyatlarına dahil edilmiş olabilecek sabit bir kamu veri seti olduğu anlamına gelir. Bu durumlarda, yüksek puanlar daha büyük bir dikkatle yorumlanmalıdır.
Pratikte, T/F/F/F olarak işaretlenmiş bir satır, salt kalite kıyaslamasını temsil eder. Buna karşılık, T/T/T/T/F olarak işaretlenmiş bir kıyaslama, kalite, maliyet ve hızı birlikte değerlendirir. Bu işaretler, her bir kıyaslamanın dört değerlendirme ekseninden hangilerini kapsadığını gösteren kompakt bir taksonomi sağlar.
Bazı hücreler neden boş?
Kontaminasyona dirençli ve Kontaminasyon kaynağı: Bu iki alan, özellikle GPU, bulut GPU, hız ve fiyatlandırma kıyaslamaları olmak üzere aynı satır türleri için genellikle boştur. Kontaminasyon direnci, bir modelin eğitim verilerinden test sorularını ezberlemiş olabileceği bilgi ve akıl yürütme kıyaslamaları için geçerlidir. Donanım verimi, gecikme veya fiyatlandırma kıyaslamaları için, kontamine edilecek test sorusu yoktur, bu nedenle alan T veya F olarak işaretlenmek yerine boş bırakılır.
Yapay zeka kıyaslamaları metodolojisi
Kıyaslama verilerini çevrimiçi bir araştırma ve doğrulama süreciyle topladık. Amaç, LLM'leri, GPU'ları, bulut GPU'ları, yapay zeka ajanlarını, tablo şeklindeki yapay zekayı ve siber güvenliği kapsayan, mevcut yapay zeka sistemlerini ve altyapısını karşılaştırmak için faydalı olmaya devam eden yapılandırılmış bir teknoloji kıyaslamaları listesi oluşturmaktı.
Veri setinin kapsamını tanımlayarak başladık. Model yeteneği, altyapı performansı, maliyet, gecikme, güvenilirlik veya kontaminasyona direnci ölçen kıyaslamalara odaklandık. İlk kaynak listesi, Artificial Analysis, SemiAnalysis, Vals AI, LMArena, AIMultiple ve Epoch AI gibi büyük kıyaslama ve analiz sağlayıcılarının yanı sıra resmi kıyaslama web sitelerini, GitHub depolarını, akademik makaleleri, liderlik tablosu sayfalarını ve ilgili üçüncü taraf kıyaslama toplayıcılarını içeriyordu.
Her bir kıyaslama için hem tanımlayıcı hem değerlendirici alanlar kaydettik. Tanımlayıcı alanlar, kıyaslamanın ne olduğunu, neyi ölçtüğünü, hangi ürünlerin veya modellerin değerlendirildiğini ve ne sıklıkta güncellendiğini yakalar. Değerlendirici alanlar, kıyaslamanın performans, fiyat, gecikme veya güvenilirliği ölçüp ölçmediğini sınıflandırır. Ayrıca kıyaslama yapısı ve veri bütünlüğü hakkında da bilgi topladık.
Mümkün olan her yerde birincil kaynaklara öncelik verdik. Bunlar, resmi kıyaslama metodoloji sayfalarını, liderlik tablosu sayfalarını, GitHub depolarını, kıyaslama makalelerini ve sağlayıcı belgelerini içeriyordu. Birincil bir kaynak belirli bir alanı sağlamadığında, özellikle en yüksek puanlar, mevcut model kapsamı ve son ölçüm tarihleri için boşlukları doldurmak üzere saygın ikincil kaynaklar veya toplayıcılar kullandık. Her bir değer için kanıtın kaynağına kadar izlenebilmesi için veri seti boyunca kaynak sütunları dahil edildi.
Tercih edilen kaynak olarak ekleBu araştırmayı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{ermut2026,
author = {Ermut, Sıla},
title = {{200+ Önde Gelen Yapay Zeka Kıyaslamaları}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-benchmarks}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 8 Temmuz 2026}
}
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.