En İyi 9 Yapay Zeka Sağlayıcısı Karşılaştırıldı
Yapay zeka altyapısı ekosistemi hızla büyüyor; sağlayıcılar modelleri oluşturma, barındırma ve hızlandırma konusunda çeşitli yaklaşımlar sunuyor. Hepsinin amacı yapay zeka uygulamalarına güç vermek olsa da, her biri yığının farklı bir katmanına odaklanıyor.
En yaygın kullanılan sağlayıcıları OpenRouter üzerinde test ettik: Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius ve SambaNova, GPT-OSS-120B modelini kullanarak. Her sağlayıcıyı aynı 108 soruluk veri setiyle değerlendirdik; bu veri seti 35 gerçek dünya bilgi sorusu ve 73 matematiksel akıl yürütme probleminden oluşuyor.
Yapay zeka sağlayıcıları doğruluk benchmark'u
Gün boyunca her 5 dakikada bir her sağlayıcıya 108 soru (35 makale tabanlı bilgi sorusu + 73 matematik problemi) gönderiyor ve günlük doğruluk ortalamalarını hesaplıyoruz. Bu soruların yanı sıra, FTL ve E2E gecikme metriklerini ölçmek için her seferinde belirli bir referans sorusu gönderiyoruz.
Bilinmeyen nedenlerle, maksimum token limiti olmasına rağmen Fireworks AI, 26 Ekim'de çoğu soru için nihai yanıtları üretemedi. O gün 1 dakikalık kısa bir kesinti olsa da, sorun tüm gün boyunca yanıtları etkilemiş görünüyor. Daha önce belgelenen bazı sağlayıcıların nedenleri hala belirsiz olan nedenlerle bazen nihai yanıtlar üretemediğini öğrendik. Bu durum geçmiş olaylara benziyor.
GPT-OSS-120B'yi bir RunPod H200 GPU örneğinde test ettik ve benchmark'ta kullandığımız veri setinde %98 doğruluk elde etti. Benchmark metodolojimizi okuyun.
Yapay zeka sağlayıcıları gecikme benchmark'u
Fireworks için gecikmenin arttığı günlerde 1 dakikalık bir kesinti yaşandı, ancak gün boyunca bilinmeyen nedenlerle çoğu soruya yaklaşık 10 dakikada yanıt verdi.
Gecikme ve maliyet karşılaştırması
En yaygın kullanılan modelleri ve yapay zeka sağlayıcıları arasında en sık sunulanları belirledik, ardından sağlayıcıların 1M giriş/çıkış token'ı başına karışık fiyatlarını ve ilk token gecikme metriklerini topladık.
Yapay zeka sağlayıcıları: Detaylı karşılaştırma
Veri & ML pipeline entegrasyonu
Weights & Biases
Weights & Biases (W&B), yönetilen eğitim ve çıkarım altyapısı ile deney takibini, model değerlendirmesini ve uygulama gözlemlenebilirliğini birleştirir. Başlangıçta ML iş akışları için bir kayıt sistemi olarak konumlandırılan W&B, CoreWeave ile birleşmesinin ardından daha dikey olarak entegre bir teklife genişledi.
Kapasiteler
- Modeller ve altyapı arasında tekrarlanabilirliği ve karşılaştırmayı desteklemek için deneyleri, hiperparametreleri, metrikleri, veri setlerini ve eserleri izler.
- Versiyonlandırma, terfi, geri alma ve modelleri verilerle ve eğitim çalışmalarıyla bağlantılandıran soy ağacı ile bir model kayıt sistemi sağlar.
- Peşin ödemesiz GPU hesaplama dahil pekiştirmeli öğrenme ve üretken yapay zeka iş yükleri için yönetilen eğitim ve ince ayar sunar.
- Açık kaynak ve özel modeller için barındırılan çıkarımı destekler.
- LLM uygulamaları için Weave aracılığıyla istek düzeyinde gözlemlenebilirlik sağlar; istekleri, yanıtları, gecikmeyi ve değerlendirme skorlarını yakalar.
- Modeller, prompt'lar ve sağlayıcılar arasında otomatik ve insan-döngüde değerlendirme ve benchmark'lamayı destekler.
- Kendi altyapısının yanı sıra üçüncü taraf yapay zeka sağlayıcıları, kendi kendine barındırılan GPU'lar ve harici API'lerle entegre olur.
Sınırlamalar
W&B, CoreWeave tabanlı teklifleri aracılığıyla sınırlı yerel yapay zeka altyapısı sağlar. Barındırılan çıkarım ve peşin ödemesiz GPU eğitimi desteklenir, ancak büyük ölçekli veya özel model eğitimi genellikle harici altyapı gerektirir.
Kullanım durumu: Deney, eğitim, değerlendirme ve dağıtım boyunca uçtan uca görünürlük gerektiren, özellikle birden fazla modeli veya sağlayıcıyı karşılaştıran ve tam satıcı kilidi olmadan üretim düzeyinde gözlemlenebilirliği koruyan yapay zeka ekipleri için en uygundur.
Databricks
Databricks, veri analitiği, makine öğrenimi ve model yönetimini birleştiren birleşik bir platform sağlar.
Kapasiteler
- Spark altyapısı üzerine inşa edilmiştir, veri hazırlama, model eğitimi ve çıkarımın uçtan uca entegrasyonunu sağlar.
- Parametreler, metrikler ve deney geçmişi dahil model takibi için MLflow kullanır.
- Unity Catalog, veri soy ağacını ve yönetişimi sorumlu yapay zeka uygulamaları için sağlar.
- Toplu işleme ve model karşılaştırmasında güçlüdür.
Sınırlamalar
- Gerçek zamanlı çıkarım için optimize edilmemiştir. İzleme ve metrikler, istek başına gecikme için değil, toplu işler için tasarlanmıştır.
- Gecikme kritik yapay zeka iş yüklerinden ziyade veri ve modeller arasında karmaşık süreçleri yönetmek için daha uygundur.
Kullanım durumu: Yönetişim ve izlenebilirliğin gerekli olduğu tahmin modellemesi ve kurumsal uygulamalar için özellikle veri bilimi pipeline'larına yapay zekayı entegre etmesi gereken işletmeler için etkilidir.
Model barındırma platformları
Baseten
Baseten, üretim güvenilirliğine ve detaylı gözlemlenebilirliğe odaklanarak AI modellerini dağıtmak ve çalıştırmak için bir model barındırma platformu olarak kendini konumlandırır.
Kapasiteler
- API çağrı süresini model yükleme, çıkarım ve yanıt serileştirmeye ayırır, geliştiricilerin gecikme kaynaklarını tespit etmesine olanak tanır.
- Soğuk başlatmalar, performans etkisini ölçmek için replika düzeyinde izlenir.
- Kullanıcılar replika sayıları ve eşzamanlılık eşikleri gibi otomatik ölçekleme parametrelerini yapılandırır. Bu esneklik sağlar ancak yanlış yapılandırma riskini, hem israf edilmiş maliyet hem de daha yüksek gecikmeye yol açabilir.
- Bu sistem, A100 ve H100 GPU'lar gibi donanım arasında geçiş yaparken performans ve maliyet karşılaştırmalarını mümkün kılan GPU türü ve kullanımıyla bağlantılı istek başına maliyet takibi sağlar.
- Gerçek zamanlı günlük akışı mevcuttur, ancak filtreleme ve arama sınırlıdır.
Sınırlamalar
- İzleme istek düzeyinde detaylıdır, ancak günlük arama ve filtreleme temel düzeydedir, bu da büyük iş yüklerini hata ayıklamayı daha zor hale getirir.
- Yanlış yapılandırılmış otomatik ölçekleme doğrudan maliyeti ve gecikmeyi etkileyebilir.
Kullanım durumu: Baseten, üretim ortamlarında üretken yapay zeka modelleri için şeffaf gözlemlenebilirlik arayan yapay zeka geliştiricileri için idealdir.
Parasail
Parasail, esnek GPU kullanımı ve maliyet optimizasyonu için tasarlanmış bir yapay zeka çıkarım ağı sunar.
Kapasiteler
- Sistem, iş yükü ihtiyaçlarına göre otomatik kaynak tahsisi ile GPU türleri arasında geçişi destekler.
- Dashboard, çalışma süresi ve GPU tahsisi dahil toplu kullanım metriklerini vurgular.
- Farklı GPU sınıfları aracılığıyla fiyatlandırma esnekliği sunar, maliyet-performans takaslarını mümkün kılar.
Sınırlamalar
- İstek düzeyinde izleme sunmaz. Geliştiriciler bireysel isteklerin maliyetini veya performansını analiz edemez.
- Gözlemlenebilirlik toplu düzeyde kalır, hata ayıklamanın derinliğini sınırlar.
Kullanım durumu: Parasail, düşük maliyetli, esnek yapay zeka çözümlerini önceliklendiren kuruluşlar için tasarlanmıştır, ancak detaylı gözlemlenebilirlik gerektiren ekipler için daha az içgörü sağlar.
DeepInfra
DeepInfra, birden fazla bölgede peşin ödemesiz GPU barındırma sağlar ve yapay zeka modellerinin API'ler olarak ölçeklenebilir dağıtımını mümkün kılar.
Kapasiteler
- Çoklu bölge desteği, gecikmeyi azaltarak çıkarımı son kullanıcılara daha yakın yapar.
- Dashboard düzeyinde gecikme ve işlem hacmi metrikleri sağlar.
- Toplu maliyet raporlaması ile kullanıldığı kadar öde fiyatlandırması sunar.
- Basit API'lerle açık kaynak üretken yapay zeka modellerinin dağıtımını destekler.
Sınırlamalar
- İstek düzeyinde izleme sağlamaz, bu da kök neden analizini zorlaştırır.
- Maliyet dökümü sadece topludur, istek başına veya bölge başına detay yoktur.
- Model versiyonlandırma ve geri alma mekanizmaları otomatize değildir, manuel işlem gerektirir.
Kullanım durumu: Maliyet esnekliği ve coğrafi kapsamanın derin hata ayıklamadan daha önemli olduğu bölgeler arasında yapay zeka iş yükleri dağıtan kuruluşlar için en uygundur.
Together AI
Together AI, hem model barındırma hem de eğitim kapasitesi sunan bir yapay zeka hızlandırma bulutu olarak çalışır.
Kapasiteler
- Toplu ve istek düzeylerinde metrikler sağlar, gecikme histogramları ve versiyon bazlı çağrı dökümleri dahil.
- Dahili model versiyonlandırma ve geri alma, önceki versiyonlara hızlı geri dönüşü mümkün kılar.
- Trafik bölme, model versiyonları arasında A/B testini mümkün kılar.
- Çok dilli istemci kütüphaneleri ile güçlü SDK desteği.
- CI/CD entegrasyonları, dağıtım pipeline'larını diğer barındırma platformlarından daha olgun hale getirir.
Sınırlamalar
- Bu çözüm daha fazla operasyonel olgunluk sunar, ancak daha hafif barındırma platformlarına kıyasla daha yüksek sistem karmaşıklığı maliyetiyle gelir.
Kullanım durumu: Together AI, güvenilir versiyon kontrolü, gelişmiş izleme ve üretken yapay zeka araçlarını yapılandırılmış iş akışlarına entegre etmesi gereken yapay zeka şirketleri ve profesyonel hizmet firmaları için uygundur.
Donanım-optimizeli / özelleştirilmiş altyapı
Cerebras
Cerebras, wafer ölçekli motoru (WSE) etrafında inşa edilen donanım-optimizeli yapay zeka altyapısına odaklanır.
Kapasiteler
- WSE, tek bir çip üzerinde milyonlarca işlem birimini entegre eder, yapay zeka iş yükleri için son derece yüksek işlem hacmi sağlar.
- Dashboard'lar, saniye başına token ve genel işlem hacmi gibi standart metrikleri ortaya koyar.
- Ölçekli gelişmiş yapay zeka modellerinde eğitim ve çıkarım için uygundur.
Sınırlamalar
- Dağıtım anında değildir; altyapı hazırlığı gerektirir.
- Zamanlama ve bellek kullanımı gibi dahili donanım detayları kullanıcılardan soyutlanmıştır.
- Keyfi özel modeller getirme için sınırlı destek.
Kullanım durumu: Büyük ölçekli, yüksek işlem hacimli makine öğrenimi görevleri için yapay zeka laboratuvarlarında, savunma sanayinde veya throughput esneklikten daha önemli olduğu devlet kurumlarında etkilidir.
Gruve AI Çıkarım Altyapı Dokusu
Gruve, üretim ortamlarında öngörülebilir performans, daha düşük gecikme ve daha hızlı kapasite ölçekleme için tasarlanmış dağıtık yapay zeka çıkarım altyapısı sağlar. Konumlandırması, model barındırmadan ziyade altyapı dokusuna daha yakındır; enerji erişimi, dağıtık konumlar ve tam yığın optimizasyonu üzerinde durur.
Kapasiteler
- Tier 1 ve Tier 2 şehirlerin yakınındaki dağıtık altyapı aracılığıyla ölçeklenebilir çıkarım kapasitesini destekler.
- Çıkarım altyapı maliyetlerini azaltmak ve stabilize etmek için sıkışık ve kullanılmayan güç kullanır.
- Ağ gecikmesini azaltmak için çıkarımı kullanıcılara, uygulamalara ve verilere daha yakın dağıtır.
- Sıvı soğutmalı kabinler ve çok megavatlık siteler dahil yüksek yoğunluklu altyapı kümeleri sunar.
- Değişen model, sunma ve ajan iş yükü gereksinimlerini desteklemek için tasarlanmış yapay zeka yerel altyapı sağlar.
- Altyapı, veri temeli ve yapay zeka ajan kapasitelerini daha geniş bir kurumsal yapay zeka yürütme yığınına birleştirir.
- 7/24 operasyonlar, yerleşik güvenlik, yönetişim ve operasyonel kontrol gibi kurumsal güvenilirlik özelliklerini içerir.
Sınırlamalar
Basit peşin ödemesiz model API-tabanlı barındırma platformu arayan ekiplerden ziyade, özel çıkarım altyapısına ihtiyaç duyan kuruluşlar için daha uygun olabilir.
Kullanım durumu: Maliyet verimliliği, kapasite mevcudiyeti, düşük gecikme ve altyapı güvenilirliğinin öncelikler olduğu üretim ölçeğinde çıkarım iş yükleri çalıştıran işletmeler ve yapay zeka şirketleri için en uygundur.
SambaNova
SambaNova, hesaplama grafiği düzeyinde optimize edilmiş veri akışı mimarisi temelinde yapay zeka donanımı ve yazılım çözümleri inşa eder.
Kapasiteler
- SambaCloud (bulut hizmeti), SambaStack (kurum içi) ve SambaManaged (yönetilen hizmet) gibi platformlar sağlar.
- Üretken yapay zeka modellerinin çıkarımı ve eğitimi için optimize edilmiştir.
- Token düzeyinde gecikme ve işlem hacmi için standart dashboard metrikleri.
Sınırlamalar
- Dağıtım, mimarisiyle uyumlu model gerektirir, ek optimizasyon talep eder.
- Bellek bant genişliği gibi dahili performans metrikleri kullanıcılara açık değildir.
- Yayınlar anında değildir; uygulama aşamaları gereklidir.
Kullanım durumu: Özellikle kontrollü BT altyapısı gerektiren sektörlerde donanım ve yazılımı birleştiren yapay zeka destekli çözümlere ihtiyaç duyan işletmeler için uygundur.
Groq
Groq, Dil İşleme Birimleri (LPUs) ile güçlendirilmiş bir yapay zeka çıkarım platformu sunar.
Kapasiteler
- Düşük gecikmeli akış yanıtları ile ardışık token üretimi için optimize edilmiştir.
- Dashboard'lar token sayıları, gecikme ve hata oranlarını ortaya koyar.
- Maliyet token düzeyinde izlenir.
Sınırlamalar
- Özel model dağıtımını desteklemez. Sadece Groq tarafından sağlanan modeller mevcuttur.
- Minimal hata ayıklama araçları mevcuttur; performans sorunları ortaya çıkarsa destek talebi gönderilmesi gerekir.
- LPUs'un dahili operasyonları şeffaftır.
Kullanım durumu: konuşmalı yapay zeka veya karar verme algoritmaları gibi büyük dil modelleri için ultra-düşük gecikmeli yanıtların kritik olduğu uygulamalar için en uygundur.
Antimatter
Antimatter, enerji varlıkları, modüler veri merkezleri ve dağıtık bulut yazılımını birleştiren dikey olarak entegre yapay zeka altyapısı sağlar.
Kapasiteler
- Zaten yenilenebilir, kullanılmayan veya sıkışık gücün bulunduğu alanlarda hesaplama dağıtır.
- Geleneksel hiper ölçekli veri merkezi inşaatlarından daha hızlı yüksek yoğunluklu yapay zeka hesaplama çevrimi için modüler Policloud birimleri kullanır.
- Hivenet yazılımı aracılığıyla dağıtık siteleri tek bir operasyonel dokuya bağlar.
- API'ler aracılığıyla hesaplama, depolama ve dosya aktarımı gibi bulut hizmetleri sağlar.
- Talep, kapasite, fiyatlandırma ve yerel kısıtlamalara göre siteler arasında iş yükü orkestrasyonunu destekler.
- Fiziksel altyapıyı müşteriye yönelik hizmetlerden ayırır, yeni sitelerin ve hizmetlerin bağımsız olarak ölçeklenmesine olanak tanır.
- Kubernetes tabanlı orkestrasyon, sanal makineler, metal destek, dağıtık depolama, şifreli ağ, GPU geçişi ve merkezi gözlemlenebilirlik kullanır.
Sınırlamalar
Modeli, basit peşin ödemesiz model API arayan ekiplerden ziyade dağıtık veya egemen yapay zeka altyapısına ihtiyaç duyan kuruluşlar için daha ilgili olabilir.
Kullanım durumu: Enerji kaynaklarına, kullanıcılara ve düzenlenmiş yargı alanlarına yakın ölçeklenebilir çıkarım kapasitesine ihtiyaç duyan, özellikle maliyet öngörülebilirliği, egemenlik ve dağıtım hızının önemli olduğu kurumsal yapay zeka altyapısı alıcıları için en uygundur.
API-tabanlı barındırma
Fireworks AI
Fireworks AI, yapay zeka modelleri için hafif bir API-tabanlı barındırma hizmeti sağlar.
Kapasiteler
- Hemen API uç noktaları ile hızlı model dağıtımı.
- Üretken yapay zeka modellerinin ince ayarını destekler.
- Dashboard'lar çağrı gecikmesi, token kullanımı, hata oranı ve istek sayısı gibi metrikleri sağlar.
Sınırlamalar
- İstek düzeyinde izleme yoktur, detaylı hata ayıklamayı sınırlar.
- Maliyet verisi sadece topludur, istek başına görünürlük yoktur.
- Geri alma manuel; eski versiyonlara dönmek yeniden dağıtım gerektirir.
Kullanım durumu: Derin gözlemlenebilirlik veya karmaşık dağıtım yönetimi olmadan hızlı erişim gerektiren yapay zeka geliştiricileri için uygundur.
Yapay zeka sağlayıcısı nedir?
Bir yapay zeka sağlayıcısı, başkalarının yapay zeka destekli çözümler geliştirmesi ve çalıştırması için gerekli altyapıyı, modelleri ve hizmetleri sunan bir yapay zeka şirketidir.
Yapay zeka sağlayıcıları kritiktir çünkü:
- Yapay zeka benimsemesi için engelleri düşürür, özellikle derin dahili uzmanlığı olmayan şirketler için.
- Otomatik ölçekleme ve dağıtık eğitim gibi karmaşık süreçleri yöneterek ölçeklenebilirlik sağlar.
- Yapay zeka donanımına ön yatırım yerine talep üzerine altyapı ile maliyet verimliliği sunar.
- Yönetişim, izlenebilirlik ve uyumluluk özellikleri aracılığıyla sorumlu yapay zeka uygulamalarını sağlar.
Yapay zeka sağlayıcıları türleri
Yapay zeka sağlayıcıları üç ana kategoriye gruplanabilir:
- Yapay zeka altyapı sağlayıcıları, eğitim ve çıkarım için özel işlemciler ve yüksek performanslı çipler dahil özel yapay zeka donanımına odaklanır.
- Model barındırma platformları, API'ler aracılığıyla üretken yapay zeka modellerine erişim sağlar, uygulamalara yapay zeka entegrasyonunu kolaylaştırır. Genellikle otomatik ölçekleme, gecikme izleme ve ince ayar gibi özellikler sunarlar.
- Veri ve makine öğrenimi platformları, sorumlu yapay zekaya odaklanarak veri analitiği, model eğitimi ve yönetişimin uçtan uca entegrasyonunu vurgular.
Tercih edilen kaynak olarak ekleYapay zeka sağlayıcılarının temel özellikleri
Kategoriler arasında, çoğu yapay zeka sağlayıcısı, değer sunma şekillerini ve kuruluşların yapay zeka kapasitelerini etkili bir şekilde benimsemesini şekillendiren birkaç temel özelliği paylaşır:
Büyük dil modellerine ve diğer üretken yapay zeka modellerine erişim
Yapay zeka sağlayıcıları, büyük dil modellerine (LLM'ler) ve metin üretimi, ses işleme ve görüntü tanıma dahil görevler için çeşitli üretken yapay zeka modellerine doğrudan erişim sağlar. Bu modeller genellikle API'ler aracılığıyla sunulur, bu da kuruluşların kapsamlı model eğitimi uzmanlığı gerektirmeden yapay zeka destekli çözümleri uygulamalara gömmesini kolaylaştırır.
Zorlu yapay zeka iş yüklerini yönetmek için yapay zeka altyapısı
Sağlayıcılar, gelişmiş yapay zeka modelleri ve büyük ölçekli yapay zeka iş yükleri için özelleştirilmiş hesaplama ortamları sağlar. Bu, eğitim, ince ayar ve çıkarım için gereken işlem gücünü içerir, genellikle hem yüksek işlem hacimli toplu işlemleri hem de gecikme hassas görevleri desteklemek üzere tasarlanmıştır. Böyle bir altyapı, işletmelerin karmaşık süreçleri verimli ve güvenilir bir şekilde çalıştırmasını sağlar.
Gecikme, işlem hacmi ve maliyet metrikleri ile dağıtım ve izleme dashboard'ları
Dashboard'lar, yapay zeka sistemlerinin performansına ve verimliliğine görünürlük sağlayan standart bir özelliktir. Tipik metrikler, istek başına gecikme, genel işlem hacmi, token işleme oranları ve hata sayılarıdır. Maliyet görünürlüğü de sağlanır, istek başına raporlamadan toplu özetlere kadar değişir. Bu araçlar etkili kaynak yönetimini ve optimizasyonunu destekler.
İnce ayar ve model yönetimi seçenekleri
Birçok platform, özel kullanım durumları için üretken yapay zeka modellerini ince ayar yapma yeteneğini içerir. Bu, kuruluşların modelleri tedarik zinciri tahmin modellemesi veya müşteri hizmetlerinde konuşmalı yapay zeka gibi sektör özel ihtiyaçlarına uyarlamanı sağlar. Model yönetimi özellikleri genellikle versiyon kontrolü, geri alma ve deneyler için trafik bölme içerir, bu da yeni dağıtımlar üzerinde yineleme yaparken güvenilirliği korumaya yardımcı olur.
Genellikle kullanım başına ödeme veya token tüketimine dayalı fiyatlandırma esnekliği
Yapay zeka donanımına ağır ön yatırımlara güvenmek yerine, sağlayıcılar genellikle tüketim tabanlı fiyatlandırma kullanır. Bu, istek başına, token başına veya hesaplama süresi başına yapılandırılabilir. Esnek fiyatlandırma, yapay zeka benimsemesiyle deney yapan kuruluşlar için giriş engelini düşürür, aynı zamanda işletmelerin harcamaları iş yükü talepleriyle hizalamasına ve hem maliyet hem de performans için optimizasyon yapmasına olanak tanır.
Yapay zeka ağ geçitleri nedir?
Bir yapay zeka ağ geçidi, kurumsal ortamlarda yapay zeka modellerinin ve hizmetlerinin entegrasyonunu, yönlendirilmesini ve yönetişimini yöneten bir ara yazılım platformudur. Modellerin kendisini sağlamak yerine, yapay zeka ağ geçitleri, uygulamalar ile büyük dil modelleri, görüntü tanıma sistemleri ve diğer üretken yapay zeka hizmetleri dahil birden fazla yapay zeka aracı arasında birleşik bir giriş noktası olarak hareket eder.
API standardizasyonu, model orkestrasyonu, izleme, güvenlik uygulaması ve maliyet takibi gibi işlevleri yönetirler, bu da kuruluşların yapay zeka iş yüklerinin farklı sağlayıcılar arasında nasıl erişildiğini ve kullanıldığını kontrol etmelerini sağlar.
Yapay zeka ağ geçitleri ve yapay zeka sağlayıcıları arasındaki temel farklar
Fonksiyon
- Yapay zeka sağlayıcıları, çalıştırmaları için gerekli yapay zeka altyapısını, yapay zeka modellerini ve hesaplama gücünü sağlar.
- Yapay zeka ağ geçitleri, tutarlılık ve yönetişim sunarak bu modellerle etkileşimleri yönetir ve orkestrasyon yapar.
Yığındaki konum
- Yapay zeka sağlayıcıları, gerçek yapay zeka kapasitelerini sağlayan altyapı ve model katmanında çalışır.
- Yapay zeka ağ geçitleri, sağlayıcıların üzerinde oturur, uygulamaları tek bir kontrol katmanı üzerinden bir veya daha fazla modele bağlar.
Sorumluluk kapsamı
- Yapay zeka sağlayıcıları modellerin eğitimine, ince ayarına, barındırılmasına ve sunulmasına odaklanır.
- Yapay zeka ağ geçitleri, modeller arasında API birleştirme, iş yükü yönlendirme, gözlemlenebilirlik ve politika uygulamasına odaklanır.
Yönetişim ve güvenlik
- Yapay zeka sağlayıcıları, versiyon kontrolü ve maliyet izleme gibi kendi modelleri için yönetişimi uygular.
- Yapay zeka ağ geçitleri, birden fazla model ve satıcı arasında uyumluluk, erişim kontrolü ve veri korumayı mümkün kılan merkezi yönetişim sağlar.
Dağıtım yaklaşımı
- Yapay zeka sağlayıcıları, bulut API'ler, özel kümeler ve kurum içi donanım dahil çeşitli altyapı seçenekleri sunar.
- Yapay zeka ağ geçitleri, uygulamalar ve modeller arasındaki trafik yönlendirmesini optimize eden dağıtım modelleri (küresel, çoklu bulut, yan araç veya mikro ağ geçidi) sağlar.
Benchmark metodolojisi
Bu benchmark'ta, OpenRouter platformundaki en yaygın kullanılan açık kaynak model olan GPT-OSS-120B analiz edildi. Benchmark'a başlamadan önce, GPT-OSS-120B modelinin taban performansı belirlendi. Model, RunPod H200 GPU örneğinde kendi kendine barındırılan bir ortamda test edildi ve benchmark'ta kullanılan 108 soruluk veri setinde (35 makale tabanlı soru + 73 matematik problemi) %98 doğruluk elde etti.
Benchmark başlatılmadan önce, en yüksek paya sahip ilk altı yapay zeka sağlayıcısını belirlemek için OpenRouter üzerindeki pazar payı verileri analiz edildi ve testte sadece bu sağlayıcılar kullanıldı. Tutarlılık sağlamak amacıyla tüm API istekleri aynı OpenRouter API uç noktası üzerinden gönderildi.
Veri Seti ve Test Süreci
Benchmark veri seti toplam 108 sorudan oluşur. Bu sorulardan 35'i CNN Haber makalelerinden türetilen gerçek dünya bilgi sorularıdır ve doğrulanmış gerçeklikle eşleştirilmiştir. Bu bölümün amacı, modelin yüzdeler, tarihler ve miktarlar gibi sayısal bilgileri doğru bir şekilde hatırlayıp hatırlamadığını ölçmek ve halüsinasyon eğilimini değerlendirmektir. Kalan 73 soru, matematiksel akıl yürütme problemlerinden oluşur ve modelin sayısal tutarlılığını, mantıksal çıkarımını ve hesaplama doğruluğunu test eder.
Test sürecinde kullanılan 108 soru, modelin tutarlı bir şekilde doğru yanıtladığı sorulardır. Bu testin amacı, modelin günün belirli saatlerindeki veya sistem yükündeki değişiklikler sırasında performans ve kalite düşüşünü gözlemlemektir.
Test süreci şu şekilde gerçekleştirilir:
- 108 soru 5 dakikalık aralıklarla bireysel olarak gönderilir ve bu süreç sürekli devam eder.
- Her sorudan elde edilen Doğru/Yanlış yanıtları doğruluk hesaplamalarında kullanılır.
- Aynı anda, her gönderimle birlikte, tüm sağlayıcılara sabit bir referans sorusu da gönderilir. Bu referans sorusundan ölçülen metrikler şunlardır:
- İlk Token Gecikmesi (FTL): İsteğin gönderilmesinden modelin ilk token'ı üretmesine kadar geçen süre.
- Uçtan Uca Gecikme (E2E gecikme): Modelin yanıtı tamamen oluşturması için geçen süre.
İstekler, aynı model için ve aynı API uç noktası üzerinden tüm sağlayıcılara aynı anda gönderilir. Benchmark sistemi döngüsel olarak çalışır; her günün sonunda, 108 sorudan elde edilen doğruluk değerleri ve sabit referans sorusundan ölçülen FTL/E2E gecikme değerlerinin günlük ortalamaları grafiklere yansıtılır.
Kendi Kendine Barındırılan Taban Testi Detayları
Taban performans testi, openai/gpt-oss-120b modelinin RunPod H200 GPU örneğinde kendi kendine barındırılan bir ortamda çalıştırılmasıyla gerçekleştirildi. Test ortamı, RunPod PyTorch şablonu kullanılarak inşa edildi ve çekirdek sunma kütüphanesi olarak vLLM çıkarım motoru (sürüm 0.10.2) kuruldu. Yazılım yığınının kritik bir bileşeni, GPT-OSS model serisi için istemleri doğru bir şekilde kodlamak ve yanıtları çözmek için zorunlu olan openai-harmony SDK'sıydı. vLLM motoru, modelin MXFP4 kuantizasyonunu ve bağlam gereksinimlerini karşılamak için gpu_memory_utilization=0.85 ve max_model_len=4096 ile yapılandırıldı. Performansı optimize etmek için, H200 donanımında çıkarım için önemli bir hızlanma sağlayan flashinfer kütüphanesi de kuruldu.
Benchmark, 108 sorunun (35 makale tabanlı soru ve 73 matematik problemi) birleştirilmiş bir veri setini işleyen test_baseline_harmony_correct.py betiği kullanılarak yürütüldü. Her soru için, openai-harmony SDK kullanılarak programatik olarak bir prompt'lar oluşturuldu. Bu, Role.SYSTEM, Role.DEVELOPER ve Role.USER mesajlarıyla ayrı bir Conversation nesnesi oluşturmayı içerdi; DeveloperContent özellikle detaylı yanıtları çıkarmak için "Reasoning: high" talimatını içerdi. Bu nesne, HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS kodlaması kullanılarak token kimliklerine dönüştürüldü. Çıkarım, tam akıl yürütme yakalamak için deterministik örnekleme parametreleri (temperature=0.0) ve max_tokens=2048 ile gerçekleştirildi. stop_token_ids, doğrudan harmony kodlamasının stop_tokens_for_assistant_actions() metodundan sağlandı. Son olarak, modelin çıktı tokenları, yapılandırılmış cevabı çıkarmak için harmony SDK tarafından ayrıştırıldı, ardından doğruluk hesaplamak için gerçeklikle normalize edildi ve doğrulandı.
Bu benchmarkı kaynak gösterin
Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.
@misc{ermut2026,
author = {Ermut, Sıla and Şipi, Nazlı},
title = {{En İyi 9 Yapay Zeka Sağlayıcısı Karşılaştırıldı}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/ai-providers}},
note = {AIMultiple. Erişim tarihi: 18 Mayıs 2026}
}
Yorum yapan ilk kişi olun
E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.