Hizmetler
Bize Ulaşın

Yapay Zeka Modelleri

Yapay zekâ modelleri, eğitim verilerine dayanarak tahminlerde bulunur. Sayılar, metin veya multimedya gibi her alanda çalışabilirler.

Yapay Zeka Modelleri Keşfedin

Intelligence Density of 71 LLMs: Smarter and Denser Models

LLM
6 Tem

We tracked 71 LLMs released between February 2023 and May 2026 and collected 10 public benchmarks to measure intelligence density. We divided the capability score by the resource the model consumes (active parameters, training compute, and inference price). LLM intelligence density overview To calculate intelligence density, we executed the following steps: Resource efficiency: We divided…

Devamını Oku
LLM6 Tem

50+ ChatGPT Kullanım Alanları ve Gerçek Hayat Örnekleri

ChatGPT, 2026'nın başlarında yaklaşık 1 milyar haftalık aktif kullanıcıya ulaştı; bu, dünya nüfusunun yaklaşık %10'u.1 OpenAI, CFO Sarah Friar tarafından onaylanan 2025 yılı için yıllık gelirde 20 milyar doları aştı.2 Anthropic Ekonomik İndeksi, iki kullanım modunu ayırt eder: bir insanın yapay zeka ile etkileşime girdiği artırma ve yapay zekanın görevleri bağımsız olarak tamamladığı otomasyon. Tüketici…

AI Models3 Tem

Tablo Modeller Benchmarki: 19 Veri Setinde Performans

19 gerçek dünya veri setinde, yaklaşık 260.000 örnek ve 250'den fazla toplam özellik kapsayan, veri seti boyutları 435'ten neredeyse 49.000 satıra kadar değişen 7 yaygın kullanılan tablo öğrenme modelini benchmarkladık. Amaçımız, tipik bir kurumsal veri mimarisini oluşturan farklı boyut ve yapıdaki (örneğin sayısal ile kategorik) veri setleri için en iyi performans gösteren model ailelerini anlamaktı.…

LLM2 Tem

Görsel Akıl Yürütmede Çok Modlu Yapay Zeka Modellerini Karşılaştırın

Görsel akıl yürütme konusunda 200 görsel tabanlı soru kullanarak 15 önde gelen çok modlu yapay zeka modelini benchmarkladık. Değerlendirme iki aşamadan oluştu: veri görselleştirme yorumlamayı test eden 100 grafik anlama sorusu ve desen tanıma ile mekansal akıl yürütmeyi değerlendiren 100 görsel mantık sorusu. Her soru tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlamak amacıyla 5 kez çalıştırıldı. Görsel…

AI Models2 Tem

İlişkisel Temel Modelleri Karşılaştırın

17 tabular veri setinde, yarı anlamsal-yarı sayısal spektrum, küçük/yüksek anlamsal tablolar, karmaşık iş veri setleri ve büyük düşük anlamsal sayısal veri setleri üzerinde gradient boosting (LightGBM, CatBoost) karşısında SAP-RPT-1-OSS benchmark'ını yaptık. Amaçımız, ilişkisel bir LLM'in önceden eğitilmiş anlamsal öncüllerinin geleneksel ağaç modellerine göre avantaj sağlayabileceği ve ölçek altında veya düşük anlamsal yapıda zorluklarla karşılaştığı noktaları…

LLM2 Tem

LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsenmeyi Karşılaştırın

Büyük dil modellerine olan talebin AI laboratuvarları ve AI uygulamaları arasında nasıl dağıldığını göstermek için kullanım bazlı verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek LLM pazar payını analiz ettik: Amerika Birleşik Devletleri, ChatGPT ve Gemini tarafından yönlendirilen web ziyaretleri ve marka benimsenmesinde küresel LLM kullanımına hakim olurken, Çin büyük ölçüde perde arkasında faaliyet gösteriyor. Çin, görünür…

LLM2 Tem

Finansta 40+ LLM Karşılaştırması: Claude Fable 5 & GPT-5

Finansta 40+ LLM'i, tablo analizi, tahminleme ve oran hesaplamaları gibi karmaşık finansal muhakeme görevlerinde hangi modellerin üstün olduğunu belirlemek için FinanceReasoning benchmark'ındaki 238 zor soru üzerinde değerlendirdik. LLM finans benchmark'ına genel bakış LLM'leri FinanceReasoning benchmark'ındaki (Tang ve diğerleri) 238 zor soru üzerinde değerlendirdik.1 Bu alt küme, finansal kavramları ve formülleri içeren karmaşık, çok adımlı nicel…

LLM2 Tem

En İyi LLMOps Araçları ve MLOPs ile Karşılaştırması

LLMOps platformları, büyük dil modellerinin operasyonel tarafını yönetir: dağıtım, izleme, değerlendirme ve maliyet yönetimi. Çeşitli kullanım durumları için en uygun olanı belirlemeye yardımcı olmak amacıyla en iyi LLMOps araçlarını, temel özelliklerini, fiyatlandırma modellerini ve birbirlerinden nasıl ayrıldıklarını inceledik. LLMOps araçları karşılaştırması AraçDeğerlendirmeMaliyet TakibiFine TuningPrompt Eng.Pipeline KurulumuBLEU / ROUGEVeri Depolama ve Versiyonlama Weights & Biases✅✅✅✅✅✅✅ MLflow✅✅✅✅✅✅✅…

LLM1 Tem

LLM Fiyatlandırması: En İyi 15+ Sağlayıcı Karşılaştırması

Bir LLM için ödeme yapmanın iki yolu vardır: büyük sağlayıcıların abonelik planları veya token kullanımına göre faturalandırılan kullandıkça öde API modeli. Her modelin verimliliğini ve maliyet etkinliğini değerlendirmek için model adlarına tıklayarak benchmark sonuçlarını, gerçek dünya gecikmesini ve fiyatlandırmasını görüntüleyin. Sıralama: Modeller, tüm benchmarklardaki ortalama konumlarına göre sıralanmıştır. En iyi LLM'lerin halüsinasyon oranlarını ve muhakeme…

AI Models1 Tem

Büyük Görüntü Modellerini Karşılaştırın: GPT-4o vs YOLOv8n

Büyük görüntü modelleri (LVM'ler), kusur tespiti, tıbbi teşhis ve çevresel izleme gibi görsel görevleri otomatikleştirebilir ve geliştirebilir. Her biri 1.000 görüntü üzerinden YOLOv8n, DETR ve GPT-4o Vision olmak üzere üç nesne tespit modelini test ettik; mAP@0.5, çıkarım hızı, FLOPs ve parametre sayısı gibi metrikleri ölçtük. Adil bir karşılaştırma sağlamak amacıyla tüm görüntüler 800×800 piksele yeniden…

LLM30 Haz

Metinden SQL'e: LLM Doğruluk Karşılaştırması

18 yıldır veri analizi için SQL'i kullanıyorum ve bu yolculuğum danışmanlık günlerimle başladı. Doğal dildeki soruları SQL'e çevirmek, verilere erişimi daha kolay hale getirir ve teknik becerilere sahip olmayan herkesin doğrudan veritabanlarıyla çalışmasına olanak tanır. 34 büyük dil modelini (LLM) metinden SQL'e kıyaslama metodolojimiz ile test ederek SQL komut üretimi performanslarını değerlendirdik: LLM tarafından oluşturulan…