AIM LLM Index

AIM-Agentic-RAG5 veri tabanı üzerinde çoklu veri tabanı yönlendirmesi ve SQL sorgusu üretimi (BIRD-SQL, 500 soru).

AIM-AI-BiasPer model per question per repetition bias evaluation results across 64 questions in both multiple choice and open ended formats, 27 models in the multiple choice condition and 26 in the open ended condition

AIM-FinanceReasoning238 zor FinanceReasoning sorusunda çok adımlı, karmaşık finansal muhakeme.

AIM-Text-to-SQL35'ten fazla LLM'de doğal dilden SQL sorgusu üretme doğruluğu.

CritPtCok adimli turetme gerektiren arastirma duzeyinde fizik problemleri.

FrontierMathUzmanlarca hazırlanmış, yayımlanmamış araştırma düzeyi matematik problemleri (1–4. seviyeler).

MMMU-ProDisiplinler arasi universite duzeyinde cok kipli anlama; yalnizca metinle cozmeye karsi sertlestirilmis.

SciCodeFizik, matematik, biyoloji ve kimyada araştırma düzeyinde bilimsel kodlama (338 alt problem)

Terminal-Bench 4.0Guncel Terminal-Bench kusagi: ajan tabanli terminal gorevleri, cozum orani ile puanlanir.

Son Güncellemeler

AIM LLM Index, model kapsamı ve AIMultiple karşılaştırma metodolojisindeki en son değişiklikler.

13 Eki 2026

Google

Gemini 4 Argon

AIM LLM Index'e yeni eklenen model.

12 Eki 2026

Muse Wonder

AIM LLM Index'e yeni eklenen model.

7 Eki 2026

Anthropic

Claude Haiku 5.5

AIM LLM Index'e yeni eklenen model.

29 Eyl 2026

OpenAI

GPT-6.1 Sol

AIM LLM Index'e yeni eklenen model.

LLM Yayın Zaman ÇizelgesiYapay zeka inovasyonunun hızı

DeepSeek

DeepSeek V4 Flash Vision Exp

21 Ağu

DeepSeek V4.1 Flash

10 Eyl

DeepSeek V4.1 Flash 1017

17 Eki

LLM Kullanım Durumları, Analizler ve Ölçümler Keşfedin

Görsel Muhakemede Multimodal AI Model'lerini Karşılaştırın

Kıyaslama

15 Eki

40 önde gelen multimodal AI model'lerini görsel muhakeme üzerinde 200 görsel tabanlı soru kullanarak benchmark ettik. Değerlendirme iki parkurdan oluştu: veri görselleştirme yorumlamayı test eden 100 grafik anlama sorusu ve örüntü tanıma ile uzamsal muhakemeyi ölçen 100 görsel mantık sorusu. Test prosedürlerimizi öğrenmek için benchmark metodolojimize bakın. Her model görsel mantıkta grafiklerden daha düşük puan…

Büyük Multimodal Model'ler (LMM'ler) vs LLM'ler

LLM'leri ve LMM'leri, aşağıdaki tabloda model'in adına tıklayarak benchmark skorlarını ve gerçek dünyadaki gecikme sürelerini karşılaştırarak değerlendirin. Ayrıca genel verimliliği ve değeri yargılamak için girdi ve çıktı fiyatlandırmalarını da tartabilirsiniz. *Ses yalnızca E2B, E4B ve 12B model'lerinde yerleşiktir. Beş boyutta mevcuttur: E2B, E4B, 12B, 26B A4B ve 31B. Aile; tüm model'lerde değişken en boy oranları…

10+ Büyük Dil Modeli Örnekleri

Önde gelen özel mülk ve açık kaynaklı büyük dil modellerini karşılaştırmak için açık kaynaklı benchmark'ları derledik. Size uygun modeli bulmak için kullanım senaryonuzu seçin. Büyük dil modellerini, benchmark performanslarını ve gerçek dünyadaki gecikme sürelerini inceleyerek (tablodaki her modelin adına tıklayarak erişilebilir) ve genel verimlilik ile maliyet etkinliğini değerlendirmek için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz. Maliyet tahminine…

Özellik Karşılaştırması

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. Her bir metriğin detaylı açıklaması aşağıda verilmiştir: LLMOps platformları, şunları sağlayarak LLM'lerin yaşam döngüsünü destekler: LLMOps platformları…

Kıyaslama

AIM-Text-to-SQL Karşılaştırması: SQL Doğruluğu 70+ LLM'de

SQL doğruluğu, referans sonucunu döndüren puanlanan sorguların yüzdesidir. Yanlış yönlendirmeler ve bozuk olarak işaretlenen referanslar hariç tutulur. Referans sorgu, beklenen yanıt olarak sağlanan SQL ifadesidir. Her model, puanlama veritabanı seçimlerine bağlı olduğu için farklı bir SQL soru kümesine ulaşır. Bu alt kümelerdeki ve yürütme kurulumundaki farklılıklar karşılaştırmaları sınırlar. claude-opus-5.5, 444 / 506 puanlanan soruda referans…

Kıyaslama

Finans Alanında 90+ LLM Benchmark'ı: Claude Opus 5.5 ve Gemini 4 Argon

Test seti, FinanceReasoning benchmark'ının (Tang ve diğerleri) 238 soruluk zorlu alt kümesidir. Doğruluk, doğru yanıtlanan soruların yüzdesidir. Sayısal yanıtlara %0,2 göreli tolerans uygulanır. Çıktı token'ları, 238 yanıt boyunca üretilen token'lardır. Girdi token'ları maliyet hesaplamasında ayrı olarak sayılır. Maliyet, maliyet analizimizde kaydedilen token sayılarına ve fiyatlarına dayanarak soru yanıtlama çalışması için hesaplanan ABD doları harcamasıdır. Bazı…

Açık Dünya Değerlendirmesi

LLM Orkestrasyonu: 22 Framework ve Gateway

LLM orkestrasyonunu optimize etmek, kaynak kullanımını kontrol altında tutarken performansı artırmanın anahtarıdır. Farklı orkestrasyon yaklaşımlarının pratikte nasıl performans gösterdiğini değerlendirmek için şunları kıyasladık: Geliştirici framework'leri ve kurumsal gateway'ler dahil seçili LLM orkestrasyon araçlarını keşfedin: LLM Orkestrasyonu; karmaşık görevleri verimli şekilde yerine getirmek için birden fazla Büyük Dil Modelini (LLM'ler) yönetmeyi ve entegre etmeyi içerir. Modeller,…

Karşılaştırın GPT-5 Modelleri: Muhakeme, Hız ve Maliyet

OpenAI'ın GPT-5 ailesi (ör. GPT-5, GPT-5-mini ve GPT-5-nano) arasındaki farkları, benchmark performansını ve benchmark'ları çalıştırma maliyetlerini toplayarak inceliyoruz. Analizimizde GPT-5 ailesini kullandık. Muhakeme, kodlama, talimat takibi ve matematik dahil olmak üzere çeşitli alanlarda altı benchmark kullandık. Analizimiz şunları ortaya çıkardı: Üç model öncelikle muhakeme derinliği, hız ve maliyet açısından farklılık gösterir. Yeni özellikler tüm modellerde…

13 Eki

LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsemeyi Karşılaştırın

Kullanım temelli verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek LLM pazar payını analiz ettik; bu sayede büyük dil modellerine olan talebin yapay zeka laboratuvarları arasında ve yapay zeka uygulamalarında nasıl dağıldığını gösteriyoruz. Sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için metodoloji bölümünü okuyun. Amerika Birleşik Devletleri dört ayın tamamında web ziyaretlerinde baskındı ve sürekli olarak 90–%95 paya…

13 Eki

Büyük Dil Model'lerinin Geleceği

Büyük Dil Model'lerinin geleceğini, kendi kendine eğitim, doğruluk kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi LLM sınırlamalarını ele alabilecek yaklaşımları karşılaştırarak görün. LLM'ler konuşmalar sırasında eğitim verilerine güvenmek yerine dış kaynaklara erişir. Model dış veritabanlarını sorgular, güncel bilgileri alır ve alıntılar sağlar. Sınırlama: Hâlâ hatalar yapar. Alıntılar doğruluğu garanti etmez; model'ler bazen kaynakları yanlış aktarır veya alıntılanan…