LLM Karşılaştırmaları
Kamuya açık karşılaştırmaları AIMultiple'ın kendi agentic, RAG ve kurumsal muhakeme değerlendirmeleriyle birleştiren tek ve şeffaf bir Zeka Endeksi.
Liderlik Tablosu
Tüm benchmark'larda en yüksek puan alan modeller.
# | Model | Endeks | LegalBench | FinanceReasoning | Text-to-SQL | Agentic RAG | ARC-AGI-2 | Agentic LLM Benchmark | FrontierMath | Swe-Bench |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 |  Claude Fable 5 Anthropic | 92 | 89 | 90 | 90 | 98 | - | 69 | - | - |
| 2 |  Kimi K3 Moonshot AI | 88 | 86 | 88 | 77 | 93 | - | 73 | - | - |
| 3 |  GPT-5.6 Sol OpenAI | 87 | 87 | 90 | 74 | 87 | 93 | 62 | - | - |
| 4 |  Grok 4.5 X | 86 | 86 | 88 | 79 | 83 | - | 73 | - | - |
| 5 | GPT-5.5 OpenAI | 83 | 87 | - | - | - | 85 | 59 | - | - |
| 6 | GPT-5.6 Terra OpenAI | 80 | 85 | 87 | 71 | 91 | 84 | 61 | - | - |
| 7 | GPT-5.6 Sol Pro OpenAI | 80 | - | 91 | 79 | 96 | - | 54 | - | - |
| 8 | Claude Opus 4.6 Anthropic | 78 | - | 88 | 68 | 80 | 69 | 72 | - | - |
| 9 |  Gemini 3 Pro Preview Google | 77 | 87 | 86 | 60 | 89 | 31 | - | - | - |
| 10 | Gemini 3.1 Pro Preview Google | 77 | 87 | 87 | 65 | 89 | 77 | 46 | 27 | - |
Sayfa 1 / 7 | ||||||||||
Grafikler
"En İyi Performans" modelleri takip ediliyor
Endeks Nasıl Oluşturulur
Zeka Endeksi her karşılaştırmayı 0-100 ölçeğine normalize eder ve modelin değerlendirildiği karşılaştırmalardaki göreli konumunun ortalamasını alır. Aşağıdaki her karşılaştırma bu puanı besler.
Son Güncellemeler
Zeka Endeksi, model kapsamı ve AIMultiple karşılaştırma metodolojisindeki en son değişiklikler.
Kimi K3
AIMultiple Zeka Endeksine yeni eklenen model.
GPT-5.6 Sol
AIMultiple Zeka Endeksine yeni eklenen model.
GPT-5.6 Terra
AIMultiple Zeka Endeksine yeni eklenen model.
GPT-5.6 Sol Pro
AIMultiple Zeka Endeksine yeni eklenen model.
LLM Kullanım Durumları, Analizler ve Ölçümler Keşfedin
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 gecikme sürelerini ve fiyatlandırmayı görüntüleyin. Sıralama: Modeller, tüm benchmark'lardaki ortalama konumlarına göre sıralanmıştır. En iyi LLM'lerin halüsinasyon oranlarını ve…
Text-to-SQL: LLM Doğruluk Karşılaştırması
Veri analizi için SQL'e 18 yıldır güveniyorum, danışmanlık günlerimden beri. Doğal dildeki soruları SQL'e çevirmek, verileri daha erişilebilir kılar ve teknik becerisi olmayanlar da dahil herkesin doğrudan veritabanlarıyla çalışmasına olanak tanır. Text-to-SQL kıyaslama metodolojimizi 35'ten fazla büyük dil modeli (LLM'ler) üzerinde, SQL komutu oluşturma performanslarını değerlendirmek için kullandık: LLM'ler sıklıkla dört tür hata yapar: hatalı…
LLM İnce Ayar Rehberi: İşletmeler İçin
LLM çıktı zorluklarınız için özel çözümlere giden bağlantıları takip edin. Eğer LLM'niz: Büyük dil modellerinin (LLM'ler) yaygın olarak benimsenmesi, insan dilini işleme yeteneğimizi geliştirdi. Ancak, genel eğitimleri genellikle belirli görevler için optimumun altında performansla sonuçlanır. Bu sınırlamanın üstesinden gelmek için, LLM'leri farklı uygulama alanlarının benzersiz gereksinimlerine göre uyarlamak amacıyla ince ayar yöntemleri kullanılır. Büyük bir…
LLM Gözlemlenebilirlik Araçları: Weights & Biases, Langsmith
LLM uygulamaları, tek turlu sohbetlerden araçları kullanan, veritabanlarını sorgulayan ve diğer modellerle koordinasyon kuran çok adımlı ajanlara doğru genişledi ve bu da davranışlarını yorumlamayı zorlaştırdı. LLM gözlemlenebilirliği, bu karmaşık iş akışlarına sürekli görünürlük sağlayarak kuruluşların kaliteyi izlemesine, hataları tespit etmesine, sorunları gidermesine ve performans ile maliyetleri yönetmesine yardımcı olur. W&B Weave, Weights & Biases'ın LLM…
LLM Self-Hosting için VRAM Hesaplayıcı
Kendi barındırılan bir LLM, çıkarımın operatörün kontrol ettiği donanım üzerinde, üçüncü taraf bir API üzerinden değil, çalıştırılması anlamına gelir; bu durum maliyet, veri kontrolü ve gizlilik profilini değiştirir. Bir modelin çalışıp çalışmadığı tamamen belleğe bağlıdır. Hesaplayıcı, modelin, hassasiyetinin, bağlam uzunluğunun ve hedef donanımın temelinde bir modelin yerel olarak çalışması için gereken VRAM veya birleşik belleği…
Finans Alanında 40+ LLM Karşılaştırması: Claude Fable 5 ve GPT-5.6 Sol
Finans alanında 40+ LLM'i, hangi modellerin tablo analizi, tahminleme ve oran hesaplamaları gibi karmaşık finansal muhakeme görevlerinde üstün performans gösterdiğini belirlemek için FinanceReasoning karşılaştırma testindeki 238 zor soru üzerinde değerlendirdik. LLM'leri FinanceReasoning karşılaştırma testindeki (Tang ve diğerleri) 238 zor soru üzerinde değerlendirdik.1 Bu alt küme, finansal kavramları ve formülleri içeren karmaşık, çok adımlı nicel muhakemeyi…
LLM Otomasyonu: En İyi 7 Araç ve 8 Vaka Çalışması
LLM otomasyonu, AI ajanları, ince ayar yapılmış LLM'ler ve RAG modelleri dahil olmak üzere LLM'leri kullanarak görevleri otomatikleştiren ve koordine eden akıllı otomasyon araçlarına geçişi ifade eder. LLM otomasyonunun ne olduğunu, en önemli gerçek hayat uygulamalarını ve başlıca araçlarını keşfedin: Büyük dil modellerinin otomasyonda kullanımı, Doğal Dil İşleme (NLP) ile mevcut süreç otomasyon yöntemlerini birleştiren…
LLM Kullanım Durumlarına Göre Gecikme Karşılaştırması
Toplam 1.320 istekle 11 üst düzey büyük dil modelini karşılaştırdık; akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri ayırdık ve ilk token gecikmesini, token başına gecikmeyi ve toplam yanıt süresini ölçtük. Gecikmeyi nasıl ölçtüğümüze dair ayrıntıları burada bulabilirsiniz. Akıl yürüten ve akıl yürütmeyen modelleri ayrı ayrı raporluyoruz. Akıl yürüten modeller ilk görünür yanıttan önce birkaç saniye düşünmeye…
HALC-Bench: LLM Uzun Bağlam Geri Getirme Benchmark'ında Halüsinasyon
HALC-Bench (LLM Uzun Bağlam Geri Getirme Benchmark'ında Halüsinasyon) büyük bir dil modelinin, hedef dokümanda bulunmayan bir metrik için kanıt uydurmaya karşı direncini, modelin bağlam penceresinin başına, ortasına ve sonuna yerleştirilmiş 3 samanlık kullanarak, 204 soru ile ölçer. claude-fable-5 her samanlık konumunda 204 tuzağın hepsini doğru yanıtladı. Kalan modeller arasında en az halüsinasyon gösteren gpt-5.5 oldu.…
71 LLM'nin Zeka Yoğunluğu: Daha Akıllı ve Daha Yoğun Modeller
Şubat 2023 ile Mayıs 2026 arasında yayınlanan 71 LLM'yi izledik ve zeka yoğunluğunu ölçmek için 10 genel kıyaslama topladık. Yetkinlik puanını modelin tükettiği kaynağa (aktif parametreler, eğitim hesaplaması ve çıkarım fiyatı) böldük. Zeka yoğunluğunu hesaplamak için şu adımları izledik: Puanlama yaklaşımı ve kaynak başına dökümler için metodoloji bölümüne bakın. 2026 ortasına gelindiğinde, yapay zeka ekosistemi…