Geçmiş savaş · 2026-01-29 UTC
LLM Hesaplaşma — 29 Ocak 2026
LLM kategorisinden. 8 savaşçıya 26 işaret yerleştirildi. DeepSeek V3 tacı aldı.
Nihai sıralama
Kadro
Savaşçılar
Bu savaşta yarışan her aracın profilleri, nihai puanlarına göre sıralandı.
DeepSeek V3
Açık kaynaklı bir uzmanın uzmanların bir arada çalışmasının ötesinde, GPT-4 seviyesindeki akıl yürütme yeteneklerini çok daha düşük maliyetlerde sunar.
DeepSeek V3, DeepSeek AI tarafından geliştirilen büyük ölçekli bir mixture-of-expert (MoE) dil modelidir. Tek bir token için yalnızca toplam parametrelerinin birSubset'ini aktif eder, bu sayede derin düşünme, matematik ve kodlama gibi görevlerde güçlü performans sunarken, kıyaslayamayacağınız yoğunluklu modellerden katma maliyetini önemli ölçüde düşürür. Açık ağırlıklarla DeepSeek V3, geliştiriciler ve araştırmacılar tarafından kendini barındırmak,ayarlamak ya da API aracılığıyla entegre etmek için güçlü bir temel modeli içeren yaygın bir tercih haline geldi.Benchmark sonuçlarına göre, matematiksel ve logiksel akıl yürütme ölçütlerinde özellikle GPT-4o gibi lider tüzel modellerine karşı rekabetçi bir konuma yer almayı başardı. Model, teknik yardımcılar, kod oluşturma pipeline'leri, araştırma akışlarını ve bütçe verimliliğine sahip herhangi bir uygulama için geçerli bir nedenleme kalitesi sağlar.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Uzmanların uzmanların bir arada çalışması mimarisi
- Kompotatif akıl yürütme ve matematik performansı
- Açık kaynaklı model ağı
- API erişimi DeepSeek platformu üzerinden
- Geniş bir contexto penceresi desteği
- Üstüne uzmanlaşmış bir model
Mistral Large 24.11
Mistral'in multibecereli akıl yürütme, kodlama ve büyük ölçekli görevler için öncü LLM'si.
Mistral Large 24.11, Mistral AI'in üst seviye büyük dil modelinin Kasım 2024 sürümüdür. Ortak kullanılan dillerde gelişmiş mantıklama, kod oluşturma, matematiksel Problem Çözme ve karmaşık talimat takibini kapsayacak şekilde kodlama yaparken, hem araştırma hem de üretim için uygun hale getirmektedir. Model, iş akışlarına yönelik olarak geliştirilmiş olup, işlev çağrımı, yapılandırılmış çıktılar ve uzun-kontekst görevleri gibi güçlü destek sunar. Model, partner bulut platformları üzerinden ve API üzerinden Meçhul'ün sunucusal yazılım hizmeti (SaaS) olarak sağlanmaktadır, böylece takımların da kurulum ve entegrasyonuna ilişkin tercihlerine göre kullanımını sağlamaktadır. Geliştiriciler genellikle kod yardımcı programları, çok dilli sohbet robotları, belge analizi.pipeline'leri ve dil arasında güvenilir bir mantık ile sonuçlanan retrieval-yönlendirilen uygulamaları güçlendirmek için Mistral Large 24.11 kullanır.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Sabit kurallarla akıl yürütme ve talimat takip ediliyor
- Katılımcı multibecereli destek
- Kod üretimi ve hata ayıklama
- Fonksiyon çağrısı ve JSON çıkışları
- Uzun bağlam yönetimi
- Kurumsal dağıtım seçenekleri
Simple MP3 to Text
Ses kayıtlarını temiz, okunabilir metinlere dönüştüren AI destekli MP3 metin dönüştürücü için güçlendirilmiş sesleri akıcı metne dönüştür.
Simple MP3 to Text bir transkriptasyon aracıdır, dersler, podcastler, röportajlar ve ses notları gibi ses dosyasını metin olarak dönüştürmek için. AI dil tanıyıcıyı kullanarak okunabilir metin transkriplerleri oluşturmaktadır ve manuel tuşlama veya özel donanıma ihtiyaç duyulmadan. Hizmet, konuşmacı içeriklerden metin çıkarma için hızlı ve düşük-duruş bir yol isteyerek kullanan kullanıcılar için tasarlanmıştır. Yüklenen MP3'ler otomatik olarak işlenir ve sonuç metinler kopyalanabilir, düzenlenebilir, veya notlar, makaleler, ders malzemeleri, içerik yeniden kullanılmasına ilişkin kullanım için kaydedilebilir. Öğrenciler, gazeteciler, podcastciler, araştırmacılar ve kaydedilmiş sesler ile düzenli olarak çalışmakta olan herkes bu tür kolay akışlı bir süreç tercih ederse Simple MP3 to Text platformu, bu kimseler için uygunudur.
Kriterlerin ayrıştırılması
- MP3 ses dosyalarını metin dönüştürme
- AI destekli konuşma tanıma
- Sınırların çizdiği şekilde dersler, podcastler ve ses notları destekleniyor
- Temiz, kopyalanıp kullanılabilir metinler
- Tarayıcı tabanlı akış
- Kaydederken hızlı geri dönüş
Gemma 4 Local Hardware Matcher
Size uygun olan Gemma 4 model varyantını yerel cihaz donanım ayarınızı için bulun.
Gemma 4 Yerel Cihaz Eşleştirmesi bir araçtır. Kullanıcıların hangi sürümlerinin Google'nin Gemma 4 model ailesinin belirli donanımlarında etkili bir şekilde çalışan sürümlerini kendilerine göre kimler bulmasına yardımcı olur. CPU yetenekleri, sistem RAM, GPU VRAM ve mevcut depolama gibi faktörleri analiz ederek, uygun modeller ve derecelendirme seviyeleri sağlar. Gemma 4 Local Hardware Matcher, geliştiriciler, hobistanlılar ve araştırmacılar için tasarlanmış bir araçtır. Kullanıcıların makinesinin hızını ve kalitesini dengeleyen bir model varyantı seçmesini sağlayan bu aracı deney-kabul metoduyla makineyi local olarak çalıştırmak isteyenler için geliştirdik. Bellek gereksinimlerine ve performans beklentilerine yönelik tahmini yanıltmaz, böylece kullanıcılar makinesinin ihtiyaçlarına göre kalite ve hız dengesini sağlayacak bir varyanta ulaşırlar.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Donanım analizi ve tespiti
- Model boyutu ve quantizasyon önerileri
- VRAM ve RAM gereksinimleri için tahmini sonuçlar
- Varyantlara göre performans beklentileri
- Gemma 4'in birden fazla versiyonu için destek
- CPU ve GPU inferansı için öneriler
DeepSeek R1
Genel amacıyla olan büyük dil modellerinden biri olan DeepSeek R1, mantıklarında, matematik hesaplamalarında ve kodlama görevlerinde çok yüksek başarıya ulaştı ve MIT lisansı ile ücretsiz olarak kullanım ve değiştirme sağlar.
DeepSeek R1, mantık, matematik ve kodlama görevlerinde üstün performans gösteren açık kaynaklı büyük dil modelidir. 37 milyar etkin parametresi ile 671 milyar toplam parametresi bulunan bir Mixture of Experts (MoE) mimarisi kullanır ve 128K metin uzunluğu destekler. Model, selbst doğrulama, çok adımlı yansıtma ve insan-çerçevede mantık yetenekleri için gelişmiş reforlama öğrenme teknikleri kullanır. DeepSeek R1, MATH-500'de %97.3 doğruluk, AIME 2024'te %79.8 geçme oranı ile çeşitli ölçütlerde en iyi performans göstermiştir ve Codeforces katılımcılarını %96.3'ten daha fazla atlatabilmiştir. Model 1,5 milyar ila 70 milyar parametreye varan birden fazla varyansta mevcuttur ve MIT lisansıyla ücretsiz olarak kullanılıp modifiye edilebilir. DeepSeek R1, online olarak ücretsiz olarak kullanılabilir ve WebGPU hızlandırmalı bir sürümü de yerel olarak bir tarayıcıda çalıştırılabilir. Model, karmaşık problem çözme, çok dilli anlayış ve üretim sınıfı kod oluşturma için tasarlanmıştır. Güçleri, olağanüstü matematiksel mantık becerileri, kod oluşturma ve doğallaşmış dil anlayış yeteneklerdir. Ancak, açık kaynak olan bu model, belirli kullanım alanları için konuşlandırmaya ve ayarlamaya teknik uzmanlık gerektirebilir. DeepSeek R1, küresel çapta lider özel çözümlere benzeyen performansıyla üst sıralarda yer almaktadır. Açık kaynaklı yapısı ile topluma açık geliştirme ve sürekli güncellemelere izin veriyor, planlanan multimodal destek, sohbet iyileştirme ve dağıtımlı inferences optimizations dahil. Model, GPT-4 seviyesindeki matematik performansı elde etmek için çok daha düşük bir maliyetle geliştirilmiş bir güçlendirilmiş öğrenme temelinde çalışır. Zincirleme düşünme görüntüleme yeteneği AI'de 'kazanılırsa açıklanmaz' (black box) zorluklarını giderir ve modelin düşünme sürecine ışık tutar. DeepSeek R1'in API'si, entegrasyon için OpenAI uyumlu bir uç nokta sunmakta, 1000000 token için 0,14 dolara satılmaktadır. Modelin ağırlıkları açık kaynakte olup, ticari kullanma ve değişiklik yapma imkanı sunmaktadır.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Sertifikalı Araçlar Mimarisine Gecis (Mixture of Experts / MoE) mimarisi
- Gelişmiş Teşvik Öğrenme Teknolojileri
- Kendiliğinden Doğrulama ve Çok Adımli Düşünce Yetenekleri
- İnsan Odaklı Mantık
- 128K Kontekst Uzunluğu Desteklemesi
- OpenAI-Kompatible API Endpoint'i
Gemma 4
Google tarafından açık kaynaklı Gemma 4 AI Modeli, yerel ve geliştirici kullanımına uygun
Gemma 4, Google'ın açık ağırlık büyük dil modelleri ailesinin son girişidir. Geliştiricilere ve araştırmacılara kendi altyapılarında çalıştırarak, inceltenek ve dağıtabilecekleri bir yetkin temel modeline doğrudan erişimi sağlar. İlk öncüleri olan önceki Gemma sürümlerinin soyundan gelenler ile birlikte mantık, talimat takibi ve çok dilli işlem gibi alanlarda gelişümlerde bulundurur. Bellek modelleri açık ağırlıklarla dağıtılır, bu nedenle deneme, cihaza dayalı inferans ve özelleştirilmiş uygulamalar içerisine entegrasyonun yapılabilmesi için sunucu dışı API'ya bağımlı olmadan kullanılabilir. Hugging Face TRANSFORMERS, llamacpp, Ollama, JAX gibi popüler çerçeveler vasıtasıyla kullanılabilir ve seçilen varyanteneye göre CPU'lar, TPU'lar ve tüketici donanımları gibi birçok platformda yürütülebilir. Gemma 4, ekip ve geliştiricilere ihtiyaç duydukları esneklik, şeffaflık ve AI stack'lerine kontrol sağlayarak özel yardımcı programlar, araştırmaya açık prototipler veya uzmanlık alanına özgü domain modellerini optimize etmek için yüksek derecede kişiselleştirme fırsatı sunmaktadır.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Açık kaynaklı model ağırlıkları
- Birden fazla parametre boyutu varyantı
- Uygulama-tune edilebilen ve temel sürümler
- Hugging Face ve Ollama uyumludur
- Yerel ve bulutta dağıtımı desteklenir
- Daha ince ayarlama ve LoRA uyum geçmişi dostu
Gemini 2.0 Flash
Google tarafından geliştirilen ve 1M-token bağlam penceresine sahip gerçek zamanlı ajitör görevler için hızlı çokmodlı AI modeli.
Gemini 2.0 Flash, Google DeepMind'in hız, ölçek ve çok modlu düşünme için optimize edilmiş sonraki nesil bir modelidir. Metin, görüntü, ses ve video gibi inputler alır ve metin, görüntü veya ses gibi output oluşturabilir, bu da zengin interaktif uygulamalar için uygun kılmaktadır. Ağ Üstü (Agent) akışları için tasarlanmış, model native araç kullanılmasını destekler, fonksiyon çağrısında bulundurur ve 1M-token konteksti penceresi büyük belgeleri, kod tabanlarını ya da uzun süren session'ları işler. Düşük gecikme (Latentce) nedenleriyle, asistanlar, gerçek zaman analizi ve üretkenlik açısından büyük ölçekli dağıtım için pratik bir seçimdir. Geliştiriciler, Gemini API üzerinden, Google AI Studio ve Vertex AI üzerinden Gemini 2.0 Flash'a erişebilir. Başlıca dillerde SDK'lar mevcuttur.
Kriterlerin ayrıştırılması
- 1M-token bağlam penceresi
- Metin, resim, audio, video gibi çokmodlu giriş
- Kabile araç çağrısı ve kod yürütme
- Gerçek zamanlı akış cevapları
- Resim ve ses üretim
- Gemini API ve Vertex AI üzerinden kullanılabilir
Pronoia
Büyük dil modelinin Arapça-öncesi hali, natiftir kaliteye anlama ve oluşturma için optimize ediliyor.
Pronoia, genel-purpose çok dilli modellere kıyasla daha doğru comprehension, generation ve reasoning sunmak için özel olarak fine-tuned Arapça bir dil modelidir. Arapça odaklı bir lider LLM olarak konumlandırılmış olup, diyalektler, klasik formlar ve modern standart Arapça için optimizasyonlar içerir. Model, içerik oluşturma, özetleme, çeviri, müşteri desteği ve Arapça konuşma AI dahil olmak üzere Arapça konuşma pazarlarında görevler için kullanılabilir. İkincil veri üzerinde yoğunlaşmak suretiyle Arapça morphology, aksan ve kültürel bağlam gibi daralan modellerin tutarlı bir şekilde içermeye çalıştığı nuances'u hedefleyen Pronoia, Arapça konuşma için daha iyi sonuçlar sağlar.
Kriterlerin ayrıştırılması
- Arapça-özlendirilmiş dil modeli
- Metin oluşturma ve özetleme
- Çeviri desteği
- Söylenen ve sohbet botu özellikleri
- Arapca NLP'li企业 için uygun
- MSA ve lehçelerin kapsamı