Her aday aynı temsili görev, kesit, rubrik, güvenlik kısıtı ve maliyet koşulunda koşuyor. Genel sıralamalar bunu sizin iş yükünüz, kullanıcılarınız, dil dağılımınız ve latency bütçeniz için yapamıyor.

Aday LLM'leri aynı temsili görev, kesit, rubrik, güvenlik kısıtı, latency sınırı ve maliyet koşulunda çalıştırıyoruz. Ardından her seçeneğin ne kazandırdığını ve karşılığında ne verdiğini gösteriyoruz. Ürün sorumlunuz hangi ödünleşimi kabul edeceğini, başkasının yeniden koşabileceği bir kıyastan seçiyor. Kesit kesit çıkan istisnalar ve elenen adaylar da kıyas kaydında görünüyor.

LLM Değerlendirme ve Karşılaştırma illüstrasyonu: bir yapay zeka sistemini temsili kanıtlara göre test eden ekip

Birlikte çalıştığımız 500'den fazla markadan birkaçı

Tüm referansları gör
  • BMW
  • KPMG
  • İstikbal
  • Sporx
  • Hotiç
  • HDI Sigorta
  • Amazon
  • Shell
  • Hyundai
  • PepsiCo
  • Red Bull
  • MediaMarkt
  • Decathlon
  • Trendyol
  • Hepsiburada
  • Sahibinden.com
  • Bayer
  • Sanofi
  • EY
  • DenizBank
  • Acıbadem Sağlık Grubu
  • Abdi İbrahim
  • Yemeksepeti
  • Domino’s

Sıralamadan önce karşılaştırılabilir kanıtı kuruyoruz. Her aday aynı iş yükü ve kayıtlı inceleme kurallarıyla çalışıyor.

  1. Seçim kararını tanımla

    İş yükünü ve kritik kesitleri birlikte netleştiriyor, kalite ve güvenlik ölçütlerini, latency ve maliyet sınırlarını, işletme kısıtlarını ve kararı verecek kişiyi belirliyoruz. Ölçütlerin genel bir kıyasa değil, verilecek ürün kararına uygun olduğunu ürün sorumlunuz onaylıyor.

  2. Ortak kıyası kur

    Her adayda aynı biçimde kullanacağımız gerçek vakaları ve rubrikleri hazırlıyor, koşu ayarlarıyla bağımlılıkları kayda alıyor, hata örneklerini ayrı tutuyoruz. Adayların gerçekten karşılaştırılabilir koşullarda çalıştığını değerlendirme liderimiz onaylıyor.

  3. Karşılaştırmayı çalıştır ve sorgula

    Kaliteyi, kritik kesitleri, güvenlik kısıtlarını, latency'yi ve maliyeti aynı düzen içinde test ediyoruz. İstisnaları tek tek inceliyor, tekrarlanan koşullarda sonucun ne kadar değiştiğine bakıyoruz. Her adayın sunduğu ödünleşimin kabul edilebilir olup olmadığına ürün sorumlunuz karar veriyor.

  4. Öneriyi kaydet

    Kanıtı ve sınırlamaları bir arada belgeliyoruz. Bağımlılıkları, açık istisnaları, kabul edilen ödünleşimleri ve onaylanan seçimi ya da yapılacak sonraki testi de aynı kayda ekliyoruz. Ürün sorumlunuz seçilen adayı onaylıyor ya da ek bir test istiyor.

Önerinin dayandığı varsayımlar ve ödünleşimler incelemeye açık kalıyor.

  • Pano

    Tekrarlanabilir LLM kıyası ve sınırlamalar raporu

    Aday sürümleri, iş yükünü, test koşullarını, sonuçları, kritik kesitleri ve karşılaştırmanın sınırlarını kaydeder.

  • Risk kaydı

    Kıyas kanıtının nereden geldiği ve açık varsayımlar

    Kaynak vakaları, değerlendirme varsayımlarını, sağlayıcı veya sistem bağımlılıklarını, eksik kanıtı ve önemli kısıtları listeler.

  • Rapor

    Kesit kesit sonuç özeti ve çıkan istisnalar

    Kaliteyi, güvenliği, latency'yi, maliyeti ve hata vakalarını kabul edilen ve çözülmemiş istisnalarla birlikte ayrı gösterir.

  • Karar kaydı

    Seçilen adayın ve kabul edilen ödünlerin devir notu

    Seçilen adayı veya sonraki testi, kabul edilen ödünleşimleri, koşulları, sorumluları ve inceleme tetikleyicisini belirtir.

Genel sıralamalar ve sağlayıcı demoları bağlam sunuyor, ama iş yükünüz, kullanıcılarınız, dil dağılımınız ve işletme kısıtlarınız için model seçemiyor.

Şu durumlarda iyi bir seçim

  • Aday modeller genel kıyas puanlarında benzer görünse de sizin görevlerinizde ve kritik kesitlerde birbirinden farklı davranıyor.
  • Kalite sorunun yalnızca yarısı, çünkü iyi cevap veren bir model latency bütçenizi aşabiliyor ya da çağrı başına iş yükünün kaldıramayacağı kadar pahalıya gelebiliyor.
  • Ürün sorumlunuz mutlak bir kazanan beklemek yerine ödünleşimi kabul etmeye hazır olduğu için karşılaştırmanın her seçeneğin neyi feda ettiğini göstermesi gerekiyor.
  • Birkaç aday masada duruyor, ama hiçbiri aynı görevler, kesitler, rubrikler, güvenlik kısıtları, latency tavanı ve maliyet tabanı üzerinde çalıştırılmıyor.
  • Her ekip kendi favori modeli için kendi kanıtını getiriyor, ama o sayıların arkasındaki iş yükü ve koşu ayarları ne yazılıyor ne de eşitleniyor.
  • Öneri daha sonra savunulacağı için yanında kabul testleri, kayda geçmiş istisnalar ve adı belli bir sorumlu taşıması gerekiyor.
  • Karşılaştırmanın tekrarlanabilir olması gerekiyor, çünkü sağlayıcı sürümleri değişiyor ve geçen çeyreğin sayıları artık bir şey kanıtlamıyor.

Şu durumlarda başka bir çalışma daha doğru

  • Kıyasın bir denetim çıktısı ya da düzenleyici dosyası yerine geçmesi gerekiyor. Rapor, kaydedilen koşullarda model davranışını gösteriyor, bir uygunluk belgesi sayılmıyor.
  • Hangi modelin en iyisi olduğunun kestirmeden söylenmesini istiyorsunuz. Buradaki cevap tek bir iş yükü, tek bir dil dağılımı ve kaydettiğimiz sürümler için geçerli oluyor.
  • Sıradaki iş production'a geçiş ya da ticari müzakere. Kıyas öneride bitiyor, üretim işi ayrıca kapsanmadıkça devam etmiyor.

Bunlardan biri sizin durumunuza daha yakınsa, buradan başlayın: Ana hizmeti inceleyin

Bir sistemi hiç ayakta tutmak zorunda kalmadıysanız onu iyi test etmek de zor. Biz production'da AI işletiyoruz, bu yüzden değerlendirme, güvenlik testi ve LLMOps çalışmalarımız gerçekte nelerin kırıldığını bilerek başlıyor. Ekibimiz kıdemli mühendislerden oluşuyor ve Zeo 2011'den beri müşteri projelerinde çalışıyor.

  • Google Gemini

    Gemini'ı diğer adaylarla aynı benchmark koşullarında test ediyoruz

  • OpenRouter

    Tüm aday modellere provider'lardan tek entegrasyon üzerinden erişiyoruz

  • Groq

    Open-weight aday modelleri gerçek düşük latency koşullarında karşılaştırıyoruz

  • Braintrust

    Her adayı aynı görev, veri kesiti ve ölçütlerle test ediyoruz

  • Helicone

    Adayların gerçek maliyet ve latency değerlerini aynı koşullarda ölçüyoruz

  • Patronus AI

    Güvenlik koşullarını kalite ölçümünden ayrı bir eksende puanlıyoruz

Aday modelleri, temsili iş yükünü ve işletme ödünleşimine karar verecek kişiyi masaya getirin.
Zeo ile konuşun

Hangi girdi ve erişimlere ihtiyaç duyuyorsunuz?

Aday LLM'lere onaylı erişimi, temsili görev ve örnekleri, kritik kesitleri, rubrikleri, güvenlik kısıtlarını, latency ve maliyet sınırlarını, baseline kanıtını, işletme bağımlılıklarını ve sonucu kabul etmeye yetkili kişiyi paylaşmanız gerekiyor.

Neden en yüksek genel kıyas puanına sahip modeli seçmiyorsunuz?

Genel bir kıyas puanı iş yükünüzü, kullanıcılarınızı, dil dağılımınızı, güvenlik kısıtınızı, latency ihtiyacınızı, maliyet sınırınızı veya entegrasyon bağımlılıklarınızı doğrudan yansıtmayabilir. İlgili olduğunda genel sonuçları bağlam olarak inceliyoruz, ama seçimi her zaman üzerinde anlaştığımız use case'teki kanıtlara dayandırıyoruz.

Karşılaştırmanın hazır olduğuna nasıl karar veriyorsunuz?

Adaylar karşılaştırılabilir koşullarda çalıştığında, normal ve kritik kesitler için yeterli kanıt toplandığında ve önemli istisnalar incelendiğinde karşılaştırma karar vermeye hazır oluyor. Kalite, güvenlik, latency ve maliyet ödünleşimleri de açıkça görülmeli. Ürün sorumlunuz seçim ya da ek test kararını bundan sonra veriyor.

Kıyas neyi garanti etmez?

Bu çalışma sağlayıcıların gelecekteki davranışını, tek bir modelin her yerde üstünlüğünü, hukuki uyumu veya farklı prompt, veri, ayar ve iş yüklerinde aynı sonucu garanti edemez. Yalnızca tanımlanan seçim kararını destekliyor.