En İyi 7 Yapay Zeka Sağlayıcısı Kıyaslandı

Yapay zeka altyapı ekosistemi hızla büyüyor; sağlayıcılar modelleri oluşturma, barındırma ve hızlandırma konusunda farklı yaklaşımlar sunuyor. Hepsi yapay zeka uygulamalarını güçlendirmeyi amaçlasa da her biri yığının farklı bir katmanına odaklanıyor.

En yaygın kullanılan sağlayıcıları OpenRouter üzerinde kıyasladık: CoreWeave Forge, eski adıyla Weights & Biases (W&B), Cerebras, DeepInfra, Fireworks AI, Groq, Nebius ve SambaNova; GPT-OSS-120B modelini kullandık. Her sağlayıcıyı aynı 108 soruluk dataset ile değerlendirdik; bu dataset 35 gerçek dünya bilgi sorusu ve 73 matematiksel akıl yürütme probleminden oluşmaktadır.

Yapay zeka sağlayıcıları doğruluk benchmark'ı

Gün boyunca her 5 dakikada bir her sağlayıcıya 108 soru (35 makale tabanlı bilgi sorusu + 73 matematik problemi) gönderiyoruz ve günlük doğruluk ortalamalarını hesaplıyoruz. Bu soruların yanı sıra, FTL ve E2E gecikme metriklerini ölçmek için her seferinde belirli bir referans sorusu gönderiyoruz.

GPT-OSS-120B modelini RunPod H200 GPU örneğinde test ettik ve benchmark'ımızda kullandığımız dataset üzerinde %98 doğruluk elde etti. Benchmark metodolojimizi okuyun.

Yapay zeka sağlayıcıları gecikme benchmark'ı

Fireworks için gecikmenin arttığı günlerde 1 dakikalık kesinti yaşandı, ancak gün boyunca bilinmeyen nedenlerle çoğu soruyu yaklaşık 10 dakikada yanıtladı.

Gecikme ve maliyet karşılaştırması

Yapay zeka sağlayıcıları arasında en yaygın olarak sunulan ve en çok kullanılan model'leri belirledik; ardından sağlayıcıların 1M girdi/çıktı token'ları başına karma fiyatlarını ve ilk token gecikme metriklerini topladık.

Yapay zeka sağlayıcıları: Ayrıntılı karşılaştırma

Veri & ML pipeline entegrasyonu

CoreWeave Forge

CoreWeave Forge, deney takibi, model değerlendirme ve uygulama gözlemlenebilirliğini yönetilen eğitim ve inference altyapısıyla birleştirir. W&B, ML iş akışları için bir kayıt sistemi olarak başladı. CoreWeave, W&B'yi satın aldı ve ürünlerini CoreWeave'in yapay zeka geliştirme platformu Forge'a taşıdı.

Yetenekler

• Modeller ve altyapı arasında tekrarlanabilirliği ve karşılaştırmayı desteklemek için deneyleri, hiperparametreleri, metrikleri, dataset'leri ve artefaktları izler.
• Model kayıt defteri olan CoreWeave Registry'yi, model'leri veriye ve eğitim çalıştırmalarına bağlayan sürümleme, yükseltme, geri alma ve köken izleme özellikleriyle sunar.
• Pekiştirmeli öğrenme ve üretken yapay zeka iş yükleri için sunucusuz GPU hesaplama dahil olmak üzere yönetilen eğitim ve fine-tuning sunar.
• CoreWeave Serverless Inference (açık model'ler, token başına faturalandırılır) ve Dedicated Inference (müşterinin seçtiği GPU'larda özel model ağırlıkları) aracılığıyla barındırılan inference'i destekler.
• Weave aracılığıyla LLM uygulamaları için istek düzeyinde gözlemlenebilirlik sağlar; prompt'ları, yanıtları, gecikmeyi ve değerlendirme puanlarını yakalar.
• Model'ler, prompt'lar ve sağlayıcılar genelinde otomatik ve insan müdahaleli değerlendirme ile benchmarking'i destekler.
• Kendi altyapısına ek olarak üçüncü taraf yapay zeka sağlayıcıları, self-hosted GPU'lar ve harici API'ler ile entegre olur.

Sınırlamalar

Forge; sunucusuz ve ayrılmış inference'i, ayrıca sunucusuz fine-tuning'i ve pekiştirmeli öğrenmeyi kapsar. Büyük ölçekli veya özel model eğitimi, CoreWeave Cloud Platform gibi başka bir altyapı gerektirir; bu, ayrı bir CoreWeave ürünüdür.

Kullanım durumu: Özellikle birden fazla model veya sağlayıcıyı karşılaştırırken ve tam satıcı bağımlılığı olmadan üretim düzeyinde gözlemlenebilirliği korurken; deneme, eğitim, değerlendirme ve dağıtım genelinde uçtan uca görünürlük gerektiren yapay zeka ekipleri için en uygunudur.

Databricks

Databricks; veri analitiği, makine öğrenimi ve model yönetimini birleştiren birleşik bir platform sunar.

Yetenekler

• Spark altyapısı üzerine kuruludur; veri hazırlığı, model eğitimi ve inference'in uçtan uca entegrasyonunu sağlar.
• Parametreler, metrikler ve deney geçmişi dahil olmak üzere model takibi için MLflow kullanır.
• Unity Catalog, veri kökenini ve yönetişimi sorumlu yapay zeka uygulamaları için sağlar.
• Toplu işleme ve model karşılaştırmada güçlüdür.

Sınırlamalar

• Gerçek zamanlı inference için optimize edilmemiştir. İzleme ve metrikler, istek başına gecikme için değil toplu işler için tasarlanmıştır.
• Gecikme açısından kritik yapay zeka iş yükleri yerine, veri ve model'ler genelinde karmaşık süreçleri yönetmek için daha uygundur.

Kullanım durumu: Özellikle yönetişim ve izlenebilirliğin gerekli olduğu tahmine dayalı modelleme ve kurumsal uygulamalar için, yapay zekayı veri bilimi pipeline'larına entegre etmesi gereken işletmeler için etkilidir.

Model barındırma platformları

Baseten

Baseten, kendisini yapay zeka model'lerini dağıtmak ve çalıştırmak için bir model barındırma platformu olarak konumlandırır; üretim güvenilirliğine ve ayrıntılı gözlemlenebilirliğe odaklanır.

Yetenekler

• API çağrı süresini model yükleme, inference ve yanıt serileştirme olarak ayırır; bu da geliştiricilerin gecikme kaynaklarını tam olarak belirlemesini sağlar.
• Soğuk başlatmalar, performans etkisini ölçmek için replika düzeyinde izlenir.
• Kullanıcılar, replika sayıları ve eşzamanlılık eşikleri gibi otomatik ölçeklendirme parametrelerini yapılandırır. Bu esneklik sağlar ancak yanlış yapılandırma riski doğurur; bu da maliyet israfına veya daha yüksek gecikmeye yol açabilir.
• Bu sistem, GPU türüne ve kullanımına bağlı istek başına maliyet takibi sağlar; A100 ve H100 GPU'lar gibi donanımlar arasında geçiş yaparken performans ve maliyet karşılaştırmalarına olanak tanır.
• Gerçek zamanlı log akışı mevcuttur; ancak filtreleme ve arama sınırlıdır.

Sınırlamalar

• İzleme istek düzeyinde ayrıntılıdır; ancak log arama ve filtreleme temel düzeydedir ve bu da büyük iş yüklerinde hata ayıklamayı zorlaştırır.
• Yanlış yapılandırılmış otomatik ölçeklendirme, maliyeti ve gecikmeyi doğrudan etkileyebilir.

Kullanım durumu: Baseten, üretim ortamlarındaki üretken yapay zeka model'leri için şeffaf gözlemlenebilirlik arayan yapay zeka geliştiricileri için idealdir.

Parasail

Parasail, esnek GPU kullanımı ve maliyet optimizasyonu için tasarlanmış bir yapay zeka inference ağı sunar.

Yetenekler

• Sistem, iş yükü ihtiyaçlarına göre otomatik kaynak tahsisi ile GPU türleri arasında geçişi destekler.
• Panel, çalışma süresi ve GPU tahsisi dahil olmak üzere toplu kullanım metriklerini vurgular.
• Farklı GPU sınıfları aracılığıyla fiyatlandırma esnekliği sunar ve maliyet-performans dengelerini mümkün kılar.

Sınırlamalar

• İstek düzeyinde izleme sunmaz. Geliştiriciler, bireysel isteklerin maliyetini veya performansını analiz edemez.
• Gözlemlenebilirlik toplu düzeyde kalır ve hata ayıklama derinliğini sınırlar.

Kullanım durumu: Parasail, düşük maliyetli ve esnek yapay zeka çözümlerine öncelik veren kuruluşlar için tasarlanmıştır; ancak ayrıntılı gözlemlenebilirlik gerektiren ekipler için daha az içgörü sağlar.

DeepInfra

DeepInfra, yapay zeka model'lerinin API'ler olarak ölçeklenebilir biçimde dağıtılmasını sağlayan, birden fazla bölgede sunucusuz GPU barındırma sunar.

Yetenekler

• Çok bölgeli destek, inference'in son kullanıcılara daha yakın olmasını sağlayarak gecikmeyi azaltır.
• Panel düzeyinde gecikme ve verim metrikleri sağlar.
• Toplu maliyet raporlamasıyla kullandıkça öde fiyatlandırması sunar.
• Basit API'ler ile açık kaynak üretken yapay zeka model'lerinin dağıtımını destekler.

Sınırlamalar

• İstek düzeyinde izleme sağlamaz; bu da kök neden analizini zorlaştırır.
• Maliyet dökümü topludur; istek başına veya bölge başına ayrıntı yoktur.
• Model sürümleme ve geri alma mekanizmaları otomatik değildir; manuel müdahale gerektirir.

Kullanım durumu: Maliyet esnekliği ve coğrafi kapsamın derin hata ayıklamadan daha önemli olduğu, bölgeler arasında yapay zeka iş yükleri dağıtan kuruluşlar için en uygunudur.

Together AI

Together AI, hem model barındırma hem de eğitim yetenekleri sunan bir yapay zeka hızlandırma bulutu olarak çalışır.

Yetenekler

• Gecikme histogramları ve sürüm bazlı çağrı dökümleri dahil olmak üzere hem toplu hem de istek düzeyinde metrikler sağlar.
• Yerleşik model sürümleme ve geri alma, önceki sürümlere hızlı dönüşü sağlar.
• Trafik bölme, model sürümleri arasında A/B testini mümkün kılar.
• Çok dilli istemci kütüphaneleriyle 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 pahasına gelir.

Kullanım durumu: Together AI, güvenilir sürüm kontrolüne, gelişmiş izlemeye ve üretken yapay zeka araçlarının yapılandırılmış iş akışlarına entegrasyonuna ihtiyaç duyan yapay zeka şirketleri ve profesyonel hizmet firmaları için uygundur.

Donanım için optimize edilmiş / uzmanlaşmış altyapı

Cerebras

Cerebras, wafer ölçekli motoru (WSE) etrafında inşa edilen donanım optimize yapay zeka altyapısına odaklanır.

Yetenekler

• WSE, tek bir çip üzerinde milyonlarca işlem birimini entegre ederek yapay zeka iş yükleri için son derece yüksek verim sağlar.
• Paneller, saniye başına token'lar ve genel verim gibi standart metrikleri gösterir.
• Ölçekli olarak gelişmiş yapay zeka modelleri üzerinde eğitim ve inference için uygundur.

Sınırlamalar

• Dağıtım anında gerçekleşmez; altyapı hazırlığı gerektirir.
• Zamanlama ve bellek kullanımı gibi dahili donanım ayrıntıları kullanıcılardan soyutlanmıştır.
• İsteğe bağlı özel model'leri getirme desteği sınırlıdır.

Kullanım durumu: Yapay zeka laboratuvarları, savunma sanayi veya devlet kurumlarında esneklikten çok verimin önemli olduğu büyük ölçekli, yüksek verimli makine öğrenimi görevleri için etkilidir.

Gruve AI Inference Infrastructure Fabric

Gruve; üretim ortamlarında öngörülebilir performans, daha düşük gecikme ve daha hızlı kapasite ölçeklendirme için tasarlanmış dağıtık yapay zeka inference altyapısı sunar. Konumlandırması, model barındırmadan çok altyapı dokusuna yakındır; enerji erişimi, dağıtık konumlar ve full-stack optimizasyona vurgu yapar.

Yetenekler

• Tier 1 ve Tier 2 şehirlerinin yakınındaki dağıtık altyapı aracılığıyla ölçeklenebilir inference kapasitesini destekler.
• Inference altyapı maliyetlerini azaltmak ve istikrara kavuşturmak için atıl ve az kullanılan enerjiyi kullanır.
• Ağ gecikmesini azaltmak için inference'i kullanıcılara, uygulamalara ve verilere daha yakın konuşlandırır.
• Sıvı soğutmalı kabinler ve çok megavatlık sahalar dahil yüksek yoğunluklu altyapı kümeleri sunar.
• Değişen model, serving ve ajan iş yükü gereksinimlerini desteklemek üzere tasarlanmış yapay zeka yerli altyapı sağlar.
• Altyapı, veri temeli ve yapay zeka ajanı yeteneklerini daha geniş bir kurumsal yapay zeka yürütme yığınında birleştirir.
• 24/7 operasyonlar, yerleşik güvenlik, yönetişim ve operasyonel kontrol gibi kurumsal güvenilirlik özelliklerini içerir.

Sınırlamalar

Hafif bir API tabanlı model barındırma platformu arayan ekiplerden ziyade, ayrılmış inference altyapısına ihtiyaç duyan kuruluşlar için daha uygun olabilir.

Kullanım durumu: Maliyet verimliliği, kapasite kullanılabilirliği, düşük gecikme ve altyapı güvenilirliğinin öncelikli olduğu, üretim ölçeğinde inference iş yükleri çalıştıran işletmeler ve yapay zeka şirketleri için en uygunudur.

SambaNova

SambaNova, hesaplama grafiği düzeyinde optimize edilmiş veri akışı mimarisine dayalı yapay zeka donanımı ve yazılım çözümleri geliştirir.

Yetenekler

• SambaCloud (bulut hizmeti), SambaStack (şirket içi) ve SambaManaged (yönetilen hizmet) gibi platformlar sunar.
• Üretken yapay zeka modellerinin inference ve eğitimi için optimize edilmiştir.
• Token düzeyinde gecikme ve verim için standart panel metrikleri.

Sınırlamalar

• Dağıtım, mimarisiyle model uyumluluğu gerektirir ve ek optimizasyon talep eder.
• Bellek bant genişliği gibi dahili performans metrikleri kullanıcılara sunulmaz.
• Dağıtımlar anında olmaz; uygulama aşamaları gerekir.

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 (LPU'lar) ile güçlendirilen bir yapay zeka inference platformu sunar.

Yetenekler

• Düşük gecikmeli akış yanıtlarıyla sıralı token üretimi için optimize edilmiştir.
• Paneller token sayılarını, gecikmeyi ve hata oranlarını gösterir.
• Maliyet token düzeyinde izlenir.

Sınırlamalar

• Özel model dağıtımını desteklemez. Groq tarafından sağlanan model'ler mevcuttur.
• Minimal hata ayıklama araçları mevcuttur; performans sorunları ortaya çıkarsa destek talebi gönderilmesi gerekir.
• LPU'ların dahili işleyişi belirsiz kalır.

Kullanım durumu: Büyük dil model'leri için ultra düşük gecikmeli yanıtların kritik olduğu konuşmaya dayalı yapay zeka veya karar verme algoritmaları gibi uygulamalar için en uygunudur.

Antimatter

Antimatter; enerji varlıklarını, modüler veri merkezlerini ve dağıtık bulut yazılımını birleştiren dikey entegre yapay zeka altyapısı sunar.

Yetenekler

• Yenilenebilir, az kullanılan veya atıl enerjinin bulunduğu sahalarda hesaplama dağıtır.
• Modüler Policloud birimlerini kullanarak yüksek yoğunluklu yapay zeka hesaplamasını geleneksel hiper ölçekli veri merkezi inşalarından daha hızlı devreye alır.
• Hivenet yazılımı aracılığıyla dağıtık sahaları tek bir işletim dokusuna bağlar.
• API'ler aracılığıyla hesaplama, depolama ve dosya aktarımı gibi bulut hizmetleri sunar.
• Talep, kapasite, fiyatlandırma ve yerel kısıtlara dayalı olarak sahalar arasında iş yükü orkestrasyonunu destekler.
• Fiziksel altyapıyı müşteriye dönük hizmetlerden ayırarak yeni sahaların ve hizmetlerin bağımsız olarak ölçeklenmesini sağlar.
• Kubernetes tabanlı orkestrasyon, sanal makineler, bare metal desteği, dağıtık depolama, şifreli ağ, GPU passthrough ve merkezi gözlemlenebilirlik kullanır.

Sınırlamalar

Bu model, basit bir sunucusuz model API'si arayan ekiplerden ziyade dağıtık veya egemen yapay zeka altyapısına ihtiyaç duyan kuruluşlar için daha uygun olabilir.

Kullanım durumu: Özellikle maliyet öngörülebilirliği, egemenlik ve dağıtım hızının önemli olduğu; enerji kaynaklarına, kullanıcılara ve düzenlemeye tabi bölgelere yakın ölçeklenebilir inference kapasitesine ihtiyaç duyan kurumsal yapay zeka altyapısı alıcıları için en uygunudur.

API tabanlı barındırma

Fireworks AI

Fireworks AI, yapay zeka modelleri için hafif bir API tabanlı barındırma hizmeti sunar.

Yetenekler

• Anında API endpoint'leri ile hızlı model dağıtımı.
• Üretken yapay zeka modellerinin fine-tuning'ini destekler.
• Paneller; çağrı gecikmesi, token kullanımı, hata oranı ve istek sayısı gibi metrikler sağlar.

Sınırlamalar

• İstek düzeyinde izleme yoktur; ayrıntılı hata ayıklamayı sınırlar.
• Maliyet verileri topludur; istek başına görünürlük yoktur.
• Geri alma manueldir; eski sürümlere dönmek yeniden dağıtım gerektirir.

Kullanım durumu: Derin gözlemlenebilirlik veya karmaşık dağıtım yönetimi olmadan üretken yapay zeka yeteneklerine hızlı erişime ihtiyaç duyan yapay zeka geliştiricileri için uygundur.

Yapay zeka sağlayıcısı nedir?

Bir yapay zeka sağlayıcısı, başkalarının yapay zeka destekli çözümler geliştirmesi ve çalıştırması için gereken altyapıyı, model'leri ve hizmetleri sunan bir yapay zeka şirketidir.

Yapay zeka sağlayıcıları şu nedenlerle kritik öneme sahiptir:

• Özellikle derin kurum içi uzmanlığa sahip olmayan şirketler için yapay zeka benimseme engellerini azaltırlar.
• Otomatik ölçeklendirme ve dağıtık eğitim gibi karmaşık süreçleri yöneterek ölçeklenebilirlik sağlarlar.
• Yapay zeka donanımına peşin yatırım yerine talep üzerine altyapı ile maliyet verimliliği sunarlar.
• Yönetişim, izlenebilirlik ve uyumluluk özellikleriyle sorumlu yapay zeka uygulamalarını güvence altına alırlar.

Yapay zeka sağlayıcı türleri

Yapay zeka sağlayıcıları üç ana kategoriye ayrılabilir:

• Yapay zeka altyapı sağlayıcıları, eğitim ve inference için özel işlemciler ve yüksek performanslı çipler dahil olmak üzere uzmanlaşmış yapay zeka donanımına odaklanır.
• Model barındırma platformları, API'ler aracılığıyla üretken yapay zeka modellerine erişim sağlayarak yapay zekanın uygulamalara entegrasyonunu kolaylaştırır. Genellikle otomatik ölçeklendirme, gecikme izleme ve fine-tuning gibi özellikler sunar.
• Veri ve makine öğrenimi platformları, veri analitiği, model eğitimi ve yönetişimin uçtan uca entegrasyonunu vurgular ve sorumlu yapay zekaya odaklanır.

Yapay zeka sağlayıcılarının temel özellikleri

Kategoriler genelinde çoğu yapay zeka sağlayıcısı, değer sunma ve kuruluşların yapay zeka yeteneklerini etkili bir şekilde benimsemelerini sağlama biçimini şekillendiren birkaç temel özelliği paylaşır:

Büyük dil model'lerine ve diğer üretken yapay zeka modellerine erişim

Yapay zeka sağlayıcıları, büyük dil model'leri (LLM'ler) ve metin üretimi, konuşma işleme ve görüntü tanıma gibi görevler için çeşitli üretken yapay zeka modellerine doğrudan erişim sunar. Bu modeller genellikle API'ler aracılığıyla sunulur; bu da kuruluşların kapsamlı model eğitimi uzmanlığı gerektirmeden yapay zeka destekli çözümleri uygulamalara yerleştirmesini 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 sunar. Bu, eğitim, fine-tuning ve inference için gereken işlem gücünü içerir; genellikle hem yüksek verimli toplu işlemleri hem de gecikmeye duyarlı görevleri destekleyecek şekilde tasarlanmıştır. Bu altyapı, işletmelerin karmaşık süreçleri verimli ve güvenilir biçimde çalıştırmasını sağlar.

Gecikme, verim ve maliyet metriklerine sahip dağıtım ve izleme panelleri

Paneller standart bir özelliktir ve yapay zeka sistemlerinin performansı ile verimliliğine görünürlük sağlar. Tipik metrikler; istek başına gecikme, genel verim, token işleme hızları ve hata sayılarını içerir. İstek başına raporlamadan toplu özetlere kadar maliyet görünürlüğü de sağlanır. Bu araçlar etkili kaynak yönetimini ve optimizasyonu destekler.

Fine-tuning ve model yönetimi seçenekleri

Birçok platform, özel kullanım durumları için üretken yapay zeka modellerini fine-tune etme olanağı sunar. Bu, kuruluşların modelleri sektöre özgü ihtiyaçlara uyarlamasını sağlar; örneğin tedarik zincirinde tahmine dayalı modelleme veya müşteri desteğinde konuşmaya dayalı yapay zeka. Model yönetimi özellikleri genellikle sürüm kontrolü, geri alma ve deneyler için trafik bölmeyi içerir; bu da yeni dağıtımlar üzerinde yineleme yaparken güvenilirliğin korunmasına yardımcı olur.

Fiyatlandırma esnekliği; genellikle kullandıkça öde veya token tüketimine dayalı

Yapay zeka donanımına yüksek peşin yatırımlara dayanmak yerine, sağlayıcılar genellikle tüketime dayalı fiyatlandırma kullanır. Bu; istek başına, token başına veya hesaplama süresine göre yapılandırılabilir. Esnek fiyatlandırma, yapay zeka benimsemeyi deneyen kuruluşlar için giriş engelini düşürürken işletmelerin harcamalarını iş yükü talepleriyle uyumlu hale getirmesine ve hem maliyet hem de performans açısından optimize etmesine olanak tanır.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Yapay zeka ağ geçitleri nedir?

Bir yapay zeka ağ geçidi, kurumsal ortamlarda yapay zeka modelleri ve hizmetlerinin entegrasyonunu, yönlendirilmesini ve yönetişimini yöneten bir ara yazılım platformudur. Modellerin kendisini sağlamak yerine, yapay zeka ağ geçitleri; büyük dil model'leri, görüntü tanıma sistemleri ve diğer üretken yapay zeka hizmetleri de dahil olmak üzere uygulamalar ile birden fazla yapay zeka aracı arasında birleşik bir giriş noktası görevi görür.

API standardizasyonu, model orkestrasyonu, izleme, güvenlik uygulama ve maliyet takibi gibi işlevleri yerine getirir; böylece kuruluşların farklı sağlayıcılar genelinde yapay zeka iş yüklerinin nasıl erişildiğini ve kullanıldığını kontrol etmesini sağlar.

Yapay zeka ağ geçitleri ile yapay zeka sağlayıcıları arasındaki temel farklar

İşlev

• Yapay zeka sağlayıcıları, yapay zeka altyapısını, yapay zeka modellerini ve bunları çalıştırmak için gereken hesaplama gücünü sağlar.
• Yapay zeka ağ geçitleri, bu modellerle etkileşimleri yönetir ve orkestre eder; tutarlılık ve yönetişim sunar.

Yığındaki konum

• Yapay zeka sağlayıcıları, gerçek yapay zeka yeteneklerini sağlayarak altyapı ve model katmanında çalışır.
• Yapay zeka ağ geçitleri, sağlayıcıların üzerinde yer alır ve uygulamaları tek bir kontrol katmanı aracılığıyla bir veya daha fazla modele bağlar.

Sorumluluk kapsamı

• Yapay zeka sağlayıcıları; eğitim, fine-tuning, barındırma ve model'leri sunmaya odaklanır.
• Yapay zeka ağ geçitleri; API birleştirme, iş yükü yönlendirme, gözlemlenebilirlik ve model'ler genelinde politika uygulamaya odaklanır.

Yönetişim ve güvenlik

• Yapay zeka sağlayıcıları, sürüm kontrolü ve maliyet izleme gibi kendi modelleri için yönetişim uygular.
• Yapay zeka ağ geçitleri; merkezi yönetişim sağlayarak birden fazla model ve satıcı genelinde uyumluluk, erişim kontrolü ve veri korumasına olanak tanır.

Dağıtım yaklaşımı

• Yapay zeka sağlayıcıları, bulut API'leri, ayrılmış kümeler ve şirket içi donanım dahil olmak üzere çeşitli altyapı seçenekleri sunar.
• Yapay zeka ağ geçitleri; uygulamalar ve modeller arasındaki trafik yönlendirmesini optimize eden dağıtım modelleri (global, çoklu bulut, sidecar veya mikro ağ geçidi) sağlar.

Benchmark metodolojisi

Bu benchmark'ta, GPT-OSS-120B, OpenRouter platformundaki en yaygın kullanılan açık kaynak model olarak analiz edilmiş ve seçilmiştir. Benchmark'a geçmeden önce GPT-OSS-120B modelinin temel performansı belirlenmiştir. Model, RunPod H200 GPU örneğinde self-hosted bir ortamda test edilmiş ve %98 doğruluk elde etmiştir; bu, benchmark'ta kullanılan 108 soruluk dataset üzerindedir (35 makale tabanlı soru + 73 matematik problemi).

Benchmark'ı başlatmadan önce, en yüksek paya sahip ilk yedi yapay zeka sağlayıcısını belirlemek için OpenRouter üzerindeki pazar payı verileri analiz edildi ve bu sağlayıcılar testte kullanıldı. Test koşullarında tutarlılık sağlamak için tüm API istekleri aynı OpenRouter API endpoint'i üzerinden gönderildi.

Dataset ve Test Süreci

Benchmark dataset'i toplam 108 sorudan oluşur. Bu soruların 35'i CNN News makalelerinden türetilen ve doğrulanmış gerçek referanslarla eşleştirilen gerçek dünya bilgi sorularıdır. Bu bölümün amacı; modelin yüzdeler, tarihler ve miktarlar gibi sayısal bilgileri doğru hatırlayıp hatırlamadığını ölçmek ve halüsinasyon eğilimini değerlendirmektir. Kalan 73 soru matematiksel akıl yürütme problemlerinden oluşur ve modelin sayısal tutarlılığını, mantıksal inference yeteneğini ve hesaplama doğruluğunu test eder.

Test sürecinde kullanılan 108 soru, modelin tutarlı şekilde doğru yanıtladığı sorulardır. Bu testin amacı; günün belirli saatlerinde veya sistem yükündeki değişiklikler sırasında modelin performans ve kalite düşüşünü gözlemlemektir.

Test süreci şu şekilde yürütülür:

• 108 soru 5 dakikalık aralıklarla tek gönderilir ve bu süreç sürekli devam eder.
• Her sorudan elde edilen Doğru/Yanlış yanıtları doğruluk hesaplamalarında kullanılır.
• Eş zamanlı olarak, 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 latency): Modelin yanıtı tamamen oluşturması için geçen süre.

İstekler aynı model için ve aynı API endpoint'i üzerinden tüm sağlayıcılara eş zamanlı olarak 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.

Self-Hosted Temel Test Ayrıntıları

Temel performans testi, openai/gpt-oss-120b modelinin RunPod H200 GPU örneğinde self-hosted bir ortamda çalıştırılmasıyla gerçekleştirildi. Test ortamı, çekirdek serving kütüphanesi olarak vLLM inference motoru (sürüm 0.10.2) kurulu şekilde RunPod PyTorch şablonu kullanılarak oluşturuldu. Yazılım yığınının kritik bir bileşeni, GPT-OSS model serisi için prompt'ları doğru şekilde kodlamak ve yanıtları çözmek zorunlu olan openai-harmony SDK idi. vLLM motoru, modelin MXFP4 kuantization ve bağlam gereksinimlerini karşılamak için gpu_memory_utilization=0.85 ve max_model_len=4096 ile yapılandırıldı. Performansı optimize etmek için flashinfer kütüphanesi de kuruldu; bu, H200 donanımında inference için önemli bir hızlanma sağlar.

Benchmark, 108 soruluk (35 makale tabanlı soru ve 73 matematik problemi) birleştirilmiş dataset'i işleyen test_baseline_harmony_correct.py betiği kullanılarak yürütüldü. Her soru için openai-harmony SDK kullanılarak programatik olarak bir prompt oluşturuldu. Bu, ayrı Role.SYSTEM, Role.DEVELOPER ve Role.USER mesajlarına sahip bir Conversation nesnesi oluşturmayı içeriyordu; DeveloperContent özellikle ayrıntılı yanıtlar almak için “Reasoning: high” talimatını içeriyordu. Bu nesne, HarmonyEncodingName.HARMONY_GPT_OSS kodlaması kullanılarak token ID'lerine dönüştürüldü. Inference, tam akıl yürütmeyi yakalamak için deterministik örnekleme parametreleriyle (temperature=0.0) ve max_tokens=2048 ile gerçekleştirildi. stop_token_ids, doğrudan harmony kodlamasının stop_tokens_for_assistant_actions() yönteminden sağlandı. Son olarak, modelin çıktı token'ları harmony SDK tarafından yapılandırılmış yanıtı extract etmek üzere ayrıştırıldı; bu yanıt daha sonra doğruluğu hesaplamak için normalleştirildi ve ground truth ile 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 7 Yapay Zeka Sağlayıcısı Kıyaslandı}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-providers}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 14 Ekim 2026}
}

Değişiklik günlüğü

4 güncelleme

Tümü4Genel3Metodoloji1

20262025

1. 18 May

   Sağlayıcı karşılaştırmasına tam birer sağlayıcı bölümü olarak Gruve AI ve Antimatter eklendi.

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'da yapay zeka model'lerini, yapay zeka altyapısını, yapay zeka yönetişimini ve kurumsal yapay zeka uygulamalarını ele alan bir sektör analistidir. Araştırmaları çoğunlukla yapay zekanın pazarlama, sağlık hizmetleri, tedarik zincirleri ve sürdürülebilirlik alanlarındaki kullanımına odaklanmaktadır.
Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında yüksek lisans derecesine ve Uluslararası İlişkiler alanında lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Nazlı Şipi

Yapay Zeka Araştırmacısı

Takip Et

Nazlı, AIMultiple'da veri analistidir. Çeşitli sektörlerde veri analizi alanında önceki deneyime sahiptir; bu sektörlerde karmaşık dataset'leri uygulanabilir içgörülere dönüştürme üzerine çalışmıştır.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder