YAPAY ZEKA MODELİ
KARŞILAŞTIRMALARI.
Dünyanın önde gelen yapay zeka modelleri standart testlerde nasıl karşılaştırılıyor? Sıralamaları keşfetmek için bir kıyaslama seçin.
Büyük Çok Görevli Dil Anlama
İlkokuldan uzmanlık düzeyine kadar 57 konu. Dünya bilgisinin genişliğini ölçer.
GPT-5
OpenAI · 2025-07
Claude Opus 4.6
Anthropic · 2026-04
DeepSeek R1
DeepSeek · 2025-01
Gemini 3.1 Pro
Google · 2025-11
GPT-4.1
OpenAI · 2025-04
Gemini 2.0 Pro
Google · 2025-02
GPT-4o
OpenAI · 2024-05
DeepSeek V3
DeepSeek · 2024-12
Claude 3.5 Sonnet
Anthropic · 2024-06
o3-mini
OpenAI · 2025-01
Claude 3 Opus
Anthropic · 2024-03
Gemini 1.5 Pro
Google · 2024-02
Llama 3.1 405B
Meta · 2024-07
İlerleme Notu
2022 sonu itibarıyla GPT-3.5'ten bu yana MMLU puanları yaklaşık 70'ten 92'nin üzerine çıktı — yalnızca 3 yılda dikkat çekici bir sıçrama. Her nesil sınır modeli, tüm büyük kıyaslamalarda tavanı daha da yükseltti.
Veriler resmi model kartlarından, teknik raporlardan ve Papers With Code'dan derlendi. Son güncelleme: Haziran 2026.
Kıyaslamalar Nedir?
Yapay zeka kıyaslamaları, dil modellerinin belirli yeteneklerini ölçmek için tasarlanmış standart testlerdir. Her kıyaslama farklı bir beceriyi hedefler: genel bilgi, kodlama yeteneği, bilimsel akıl yürütme veya matematik problem çözme.
MMLU (Çok Görevli Dil Anlama) 57 konuyu kapsar ve genel bilginin en kapsamlı ölçütlerinden biridir. 90 ve üzeri puan uzman düzeyinde performans olarak kabul edilir.
HumanEval 164 Python problemi aracılığıyla programlama yeteneğini test eder. Modeller, birim testlerini geçen kod üretmek zorundadır — pratik kodlama asistanları için güçlü bir göstergedir.
GPQA (Doktora Düzeyinde Google'a Dayanıklı Soru-Cevap) doktora uzmanları tarafından yazılan ve web aramasına karşı dayanıklı biyoloji, kimya ve fizik sorularını içerir. İnsan uzmanlığına yakın güçlüktedir.
MATH AMC, AIME ve olimpiyat sorularından oluşan yarışma düzeyinde matematik problemlerini içerir. Yüksek MATH puanları, alanlarda güvenilir nicel akıl yürütmeyle ilişkilidir.
HellaSwag cümle tamamlama yoluyla sağduyusal akıl yürütmeyi değerlendirir. Basit görünmesine karşın, modern sınır modelleri çözene kadar yıllarca zorlu kaldı.
Kıyaslamalar Neden Önemli?
Kıyaslamalar, modelleri farklı kuruluşlar arasında karşılaştırmak için ortak bir sözcük dağarcığı sağlar. Onlarsız her sağlayıcı 'akıllı'yı kendi koşullarıyla tanımlayabilirdi. Standart puanlar mühendislerin, araştırmacıların ve alıcıların elma ile elmayı karşılaştırmasına olanak tanır.
Ayrıca zaman içindeki ilerlemeyi takip ederler. MMLU'nun 2022'deki yaklaşık %70'ten bugün %92'nin üzerine sürekli gelişimi, sınır yapay zekanın ne kadar ilerlediğini rakamlarla ortaya koyar — bu yalnızca pazarlama metninden takdir etmek imkânsız bir veridir.
Göz Önünde Bulundurulması Gereken Sınırlamalar
Kıyaslama puanları model seçimi için gerekli ama yeterli değildir. Yüksek MMLU, iyi talimat takibini garanti etmez. Yüksek HumanEval, güvenli kod üretimini garanti etmez. Kıyaslamalar yalnızca ölçtüklerini ölçer.
Kirlilik süregelen bir endişedir. İnternet verisiyle eğitilen modeller, eğitim sırasında kıyaslama sorularını görmüş olabilir; bu da puanları gerçek yetenek düzeylerinin üzerine şişirir. Alan, GPQA gibi kirliliğe dayanıklı değerlendirmeler geliştirmeyi aktif olarak sürdürmektedir.
Son olarak, üretimde maliyet ve gecikme önemlidir. MMLU'da 2 puan daha yüksek olan ancak 10 kat daha pahalıya mâl olan bir model neredeyse hiçbir zaman doğru seçim değildir. Tam bir tablo için bu sıralamaları iOPTERA'nın fiyatlandırma verileriyle birlikte kullanın.