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
Çok Modlu Yapay Zeka Modellerini Görsel Muhakeme Üzerinde Karşılaştırın
15 önde gelen çok modlu yapay zeka modelini, 200 görsel tabanlı soru kullanarak görsel muhakeme üzerinde kıyasladık. Değerlendirme iki parkurdan oluşuyordu: veri görselleştirme yorumlamasını test eden 100 grafik anlama sorusu ve örüntü tanıma ile uzamsal muhakemeyi değerlendiren 100 görsel mantık sorusu. Tutarlı ve güvenilir sonuçlar sağlamak için her soru 5 kez çalıştırıldı. Test prosedürlerimizi öğrenmek…
LLM Pazar Payı: Kullanım ve Benimsemeyi Karşılaştırın
Biz LLM pazar payını, kullanım tabanlı verileri ve web ziyareti tahminlerini birleştirerek, büyük dil modellerine olan talebin yapay zeka laboratuvarları ve yapay zeka uygulamaları arasında nasıl dağıldığını göstermek için analiz ettik: Bu sonuçları nasıl ölçtüğümüzü ve hesapladığımızı görmek için yöntemi okuyun. Birleşik Devletler, tüm dört ay boyunca web ziyaretlerinde hakimdi ve sürekli olarak 85.5–%90,5 oranına…
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…
Sağlık Hizmetlerinde 9 Büyük Dil Modelini Karşılaştırın
USMLE sorularından türetilen lisansüstü düzeyde bir klinik sınav benchmark'ı olan MedQA dataset'ini kullanarak 9 LLM'leri benchmark'a tabi tuttuk. Her model, doğruluğun doğrudan karşılaştırılmasını sağlamak için standartlaştırılmış bir prompt kullanarak aynı çoktan seçmeli klinik senaryoları yanıtladı. Ayrıca, toplam çalışma süresini tamamlanan MedQA maddelerinin sayısına bölerek soru başına gecikme süresini kaydettik. Benchmark metodolojisi: Bu benchmark, sağlık hizmetleri…
LLM Parametreleri: GPT-5 High, Orta, Düşük ve Minimal
OpenAI'in GPT-5 ailesi gibi bazı LLM'ler, farklı sürümlerde (ör. GPT-5, GPT-5-mini ve GPT-5-nano) ve yüksek, orta, düşük ve minimal dahil olmak üzere çeşitli parametre ayarlarıyla gelir. Aşağıda, bu model sürümleri arasındaki farkları, benchmark performanslarını ve benchmark'ları çalıştırmanın maliyetlerini inceleyerek keşfediyoruz. Analizimizde GPT-5 ailesini kullandık. Muhakeme, kodlama, talimat takibi ve matematik dahil olmak üzere çeşitli alanlarda…
LLM Orkestrasyonu: En İyi 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 benchmark'ladık: geliştirici framework'leri ve kurumsal gateway'ler dahil olmak üzere seçilmiş LLM orkestrasyon araçlarını keşfedin: LLM Orkestrasyonu, karmaşık görevleri verimli bir şekilde yerine getirmek için birden fazla Büyük Dil Modeli'nin (LLM'ler) yönetilmesini ve entegre…
Büyük Dil Modellerinin Geleceği
Büyük dil modellerinin geleceğini büyük dil modellerine bakarak, kendi kendine eğitim, olgu kontrolü ve seyrek uzmanlık gibi umut verici yaklaşımları inceleyerek LLM'lerin sınırlamalarını gidermeyi hedefleyin. LLM'lerin başarı oranı karşılaştırması Claude Sonnet 4.6, 0.748 genel puanla karşılaştırmada birinci oldu; temel ve düşünme varyantları üç ondalık basamağa kadar birbirine eşit. Claude Opus 4.8 (0.702), Opus 4.6 temel…
Büyük Çok Modlu Modeller (LMM'ler) ve LLM'ler
Finansal muhakeme görevlerinde Büyük Çok Modlu Modellerin (LMM'ler) performansını, özenle seçilmiş bir veri kümesi kullanarak değerlendirdik. Yüksek kaliteli finansal örneklerin bir alt kümesini analiz ederek, modellerin finansal alanda çok modlu verileri işleme ve muhakeme yeteneklerini değerlendiriyoruz. Metodoloji bölümü, kullanılan veri kümesi ve değerlendirme çerçevesi hakkında ayrıntılı bilgiler sunmaktadır. Büyük çok modlu modelleri keşfedin ve onları…
10+ Large Language Model Örnekleri
Önde gelen özel ve açık kaynaklı large language model'leri karşılaştırmak için açık kaynak benchmark'ları bir araya getirdik. Doğru model'i bulmak için kullanım durumunuzu seçin. Large language model'leri, benchmark performanslarını ve gerçek dünya gecikme sürelerini (tablodaki her model'in adına tıklayarak görebilirsiniz) inceleyerek ve genel verimlilik ile maliyet etkinliğini değerlendirmek için fiyatlandırmalarını gözden geçirerek değerlendirebilirsiniz. Maliyet tahminine…
Cloud LLM vs Local LLM'ler: Örnekler & Faydalar
Cloud LLM'ler, GPT-5.5 ve Claude Opus 4.7 gibi gelişmiş modellerle desteklenen, ölçeklenebilirlik ve erişilebilirlik sunar. Buna karşılık, Llama 4, DeepSeek V4 ve Qwen3.6-Plus gibi açık kaynaklı modellerle çalışan Yerel LLM'ler, daha güçlü gizlilik ve özelleştirme sağlar. Bulut LLM'lerin ne olduğunu, güçlü ve zayıf yönlerini, gerçek hayattan örneklerle en yaygın vaka çalışmalarını ve yerel LLM'lerden nasıl…