Google, Android geli\u015ftiricilerinin kodlama g\u00f6revlerinde kullanabilecekleri yapay zek\u00e2 modellerini kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olan Android Bench listesini yeni test sonu\u00e7lar\u0131yla g\u00fcncelledi. G\u00fcncellemeyle Google\u2019\u0131n Gemini 4 Argon modeli de\u011ferlendirmeye al\u0131n\u0131rken farkl\u0131 \u015firketlerin yeni modellerine ili\u015fkin performans ve maliyet verileri de listeye eklendi. B\u00f6ylece geli\u015ftiriciler, yaln\u0131zca modellerin g\u00f6revleri tamamlama oranlar\u0131n\u0131 de\u011fil, elde edilen ba\u015far\u0131y\u0131 ve bu ba\u015far\u0131 i\u00e7in gereken tahmini harcamay\u0131 da birlikte de\u011ferlendirebiliyor.<\/p>\n
Android Bench, genel ama\u00e7l\u0131 kodlama becerilerinin \u00f6tesinde, Android geli\u015ftirmeye \u00f6zg\u00fc g\u00f6revlerde modellerin nas\u0131l performans g\u00f6sterdi\u011fini \u00f6l\u00e7meyi hedefliyor. Testler, Android projelerinde kar\u015f\u0131la\u015f\u0131lan teknik gereksinimleri ve geli\u015ftirme uygulamalar\u0131n\u0131 temel al\u0131yor. Bu t\u00fcr kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rmalar, bir modelin her yaz\u0131l\u0131m g\u00f6revinde ayn\u0131 \u00f6l\u00e7\u00fcde ba\u015far\u0131l\u0131 oldu\u011fu anlam\u0131na gelmese de Android odakl\u0131 i\u015flerde hangi se\u00e7eneklerin \u00f6ne \u00e7\u0131kt\u0131\u011f\u0131na dair fikir veriyor.<\/p>\n
26 Ekim\u2019de yay\u0131mlanan g\u00fcncellemeyle modellerin ak\u0131l y\u00fcr\u00fctme d\u00fczeylerine ili\u015fkin bilgiler ve yeni test sonu\u00e7lar\u0131 Android Bench\u2019e eklendi. De\u011ferlendirilen modeller aras\u0131nda OpenAI\u2019\u0131n GPT-6 Sol ve GPT-6.1 Sol s\u00fcr\u00fcmleri ile Anthropic\u2019in Claude Sonnet 5 ve Claude Sonnet 5.5 modelleri de bulunuyor. Listede farkl\u0131 modellerin tamamlanma ve ba\u015far\u0131 oranlar\u0131 kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131l\u0131yor; bu iki \u00f6l\u00e7\u00fcm, birbirinden farkl\u0131 noktalar\u0131 g\u00f6steriyor.<\/p>\n
Tamamlanma oran\u0131<\/strong>, modelin testteki g\u00f6revleri ne \u00f6l\u00e7\u00fcde sonu\u00e7land\u0131rabildi\u011fini ifade ederken ba\u015far\u0131 oran\u0131<\/strong>, bu g\u00f6revlerin beklenen sonuca uygun bi\u00e7imde tamamlanma d\u00fczeyini ortaya koyuyor. Bu nedenle y\u00fcksek tamamlanma oran\u0131 tek ba\u015f\u0131na en iyi teknik sonucu garanti etmiyor. Bir model \u00e7ok say\u0131da g\u00f6reve yan\u0131t verebilir, ancak do\u011fru ve kullan\u0131labilir \u00e7\u00f6z\u00fcmler \u00fcretme oran\u0131 daha d\u00fc\u015f\u00fck kalabilir.<\/p>\n Payla\u015f\u0131lan sonu\u00e7lara g\u00f6re Claude Sonnet 5.5, y\u00fczde 40 ba\u015far\u0131 oran\u0131 ve y\u00fczde 80,9 tamamlanma oran\u0131yla listenin ilk s\u0131ras\u0131nda yer al\u0131yor. Ekim ay\u0131n\u0131n ba\u015flar\u0131nda listeye eklenen Claude Opus 5.5 ise ikinci s\u0131rada bulunuyor. Bu sonu\u00e7lar, ilgili test k\u00fcmesinde Claude modellerinin Android geli\u015ftirme g\u00f6revlerinde g\u00fc\u00e7l\u00fc bir performans sergiledi\u011fini g\u00f6steriyor; ancak s\u0131ralaman\u0131n yaln\u0131zca bu k\u0131yaslaman\u0131n kapsam\u0131 i\u00e7inde de\u011ferlendirilmesi gerekiyor.<\/p>\n OpenAI\u2019\u0131n GPT-6.1 Sol modeli, y\u00fczde 29,3 ba\u015far\u0131 oran\u0131 ve y\u00fczde 82,8 tamamlanma oran\u0131yla listede dikkat \u00e7eken se\u00e7eneklerden biri. Modelin verilen g\u00f6revlerin b\u00fcy\u00fck b\u00f6l\u00fcm\u00fcn\u00fc tamamlamas\u0131na kar\u015f\u0131n ba\u015far\u0131 oran\u0131, Claude Sonnet 5.5\u2019in payla\u015f\u0131lan y\u00fczde 40\u2019l\u0131k sonucunun alt\u0131nda kal\u0131yor. Buna kar\u015f\u0131l\u0131k belirtilen ortalama maliyeti 99,50 dolar. Haberde Claude i\u00e7in aktar\u0131lan 1.574,90 dolarl\u0131k maliyetle kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131nda GPT-6.1 Sol daha d\u00fc\u015f\u00fck bir harcama d\u00fczeyine sahip g\u00f6r\u00fcn\u00fcyor.<\/p>\n Bu maliyet fark\u0131, geli\u015ftiricilerin model se\u00e7erken yaln\u0131zca s\u0131ralamadaki konuma odaklanmamas\u0131 gerekti\u011fini g\u00f6steriyor. Bir projenin gereksinimleri, g\u00f6revlerin hata tolerans\u0131, kullan\u0131lacak model say\u0131s\u0131 ve b\u00fct\u00e7e s\u0131n\u0131r\u0131 tercih \u00fczerinde etkili olabilir. Daha y\u00fcksek ba\u015far\u0131 oran\u0131 kritikse geli\u015ftiriciler bir modeli \u00f6ne alabilir; \u00e7ok say\u0131da deneme yap\u0131lacak veya maliyet s\u0131n\u0131rland\u0131r\u0131lacaksa daha ekonomik bir alternatif de\u011ferlendirilebilir. En uygun se\u00e7im, performans ile harcama aras\u0131ndaki dengenin projenin ihtiya\u00e7lar\u0131na g\u00f6re kurulmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r.<\/strong><\/p>\n Google\u2019\u0131n Gemini 4 Argon modeli, Android Bench\u2019te y\u00fczde 21,3 ba\u015far\u0131 oran\u0131 ve y\u00fczde 81,8 tamamlanma oran\u0131 elde ederek mevcut s\u0131ralamada be\u015finci s\u0131rada yer ald\u0131. Modelin ortalama maliyeti 267,70 dolar olarak bildirildi. Bu veriler, Gemini 4 Argon\u2019un g\u00f6revleri tamamlama oran\u0131n\u0131n g\u00f6rece y\u00fcksek olmas\u0131na ra\u011fmen ba\u015far\u0131 oran\u0131nda \u00fcst s\u0131ralardaki modellerin gerisinde kald\u0131\u011f\u0131n\u0131 g\u00f6steriyor. Sonu\u00e7lar ayr\u0131ca modelin Claude Fable 5.1 gibi listede yer alan ba\u015fka se\u00e7eneklerin de alt\u0131nda kald\u0131\u011f\u0131na i\u015faret ediyor.<\/p>\n Bu s\u0131ralama, Gemini 4 Argon\u2019un her Android geli\u015ftirme senaryosunda yetersiz oldu\u011fu anlam\u0131na gelmiyor. K\u0131yaslama sonu\u00e7lar\u0131, belirli test g\u00f6revlerinden ve kullan\u0131lan \u00f6l\u00e7\u00fcm y\u00f6nteminden etkilenir. Geli\u015ftiricilerin modeli kendi projelerinde denemesi, test k\u00fcmesinde \u00f6l\u00e7\u00fclen genel performans\u0131n ger\u00e7ek i\u015f ak\u0131\u015flar\u0131na ne \u00f6l\u00e7\u00fcde uydu\u011funu anlamalar\u0131na yard\u0131mc\u0131 olabilir. \u00d6zellikle projenin kulland\u0131\u011f\u0131 teknolojiler ve g\u00f6rev t\u00fcrleri, modelin pratikteki ba\u015far\u0131s\u0131n\u0131 etkileyebilir.<\/p>\n Google\u2019\u0131n modeli duyurmas\u0131n\u0131n ard\u0131ndan yay\u0131mlanan baz\u0131 raporlarda, Gemini 4 Argon\u2019un belirli kodlama g\u00f6revlerinde zorland\u0131\u011f\u0131 y\u00f6n\u00fcnde iddialar yer ald\u0131. Android Bench\u2019teki sonu\u00e7lar da modelin mevcut de\u011ferlendirmede lider olmad\u0131\u011f\u0131n\u0131 ortaya koyuyor. Bununla birlikte, bu veriler tek ba\u015f\u0131na modelin t\u00fcm yetenekleri hakk\u0131nda kesin bir h\u00fck\u00fcm vermeye yeterli de\u011fil. Model g\u00fcncellemeleri, test kapsam\u0131ndaki de\u011fi\u015fiklikler ve farkl\u0131 g\u00f6rev t\u00fcrleri sonraki sonu\u00e7lar\u0131 etkileyebilir.<\/p>\n Android Bench\u2019in maliyet verilerini de sunmas\u0131, model se\u00e7iminde daha kapsaml\u0131 bir kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma yap\u0131lmas\u0131n\u0131 sa\u011fl\u0131yor. Geli\u015ftiriciler ba\u015far\u0131 ve tamamlanma oranlar\u0131n\u0131n yan\u0131nda ortalama harcamay\u0131 inceleyerek, proje b\u00fct\u00e7elerine uygun se\u00e7enekleri belirleyebilir. Ancak maliyet rakamlar\u0131, test ko\u015fullar\u0131nda bildirilen ortalama de\u011ferler olarak ele al\u0131nmal\u0131; ger\u00e7ek kullan\u0131m harcamas\u0131 g\u00f6rev say\u0131s\u0131na, kullan\u0131m bi\u00e7imine ve projeye g\u00f6re de\u011fi\u015febilir.<\/p>\n Bir modeli se\u00e7meden \u00f6nce ilgili g\u00f6revlerde k\u00fc\u00e7\u00fck \u00f6l\u00e7ekli denemeler yapmak, genel s\u0131ralamay\u0131 kendi \u00e7al\u0131\u015fma ko\u015fullar\u0131yla kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rman\u0131n yararl\u0131 bir yoludur. Kodun do\u011frulu\u011fu, mevcut Android projesine uyumu ve geli\u015ftiricinin \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fc g\u00f6zden ge\u00e7irmek i\u00e7in harcayaca\u011f\u0131 zaman da de\u011ferlendirmeye kat\u0131labilir. B\u00f6ylece modelin yaln\u0131zca test skoruna de\u011fil, geli\u015ftirme s\u00fcrecine sa\u011flad\u0131\u011f\u0131 ger\u00e7ek katk\u0131ya bak\u0131labilir.<\/p>\n Android Bench, yapay zek\u00e2 modellerinin Android geli\u015ftirme ekosistemindeki performans\u0131n\u0131 izlemek i\u00e7in geli\u015ftiricilere bir kar\u015f\u0131la\u015ft\u0131rma noktas\u0131 sunuyor. G\u00fcncel sonu\u00e7larda Claude Sonnet 5.5 ba\u015far\u0131 oran\u0131yla \u00f6ne \u00e7\u0131karken GPT-6.1 Sol daha d\u00fc\u015f\u00fck maliyetiyle dikkat \u00e7ekiyor; Gemini 4 Argon ise ilk de\u011ferlendirmede be\u015finci s\u0131rada yer al\u0131yor. Listenin sonraki g\u00fcncellemeleri, modellerin geli\u015fimini ve performans-maliyet dengesindeki de\u011fi\u015fimleri takip etmeyi m\u00fcmk\u00fcn k\u0131lacak.<\/p>\nPerformans\u0131n yan\u0131nda maliyet de \u00f6nem ta\u015f\u0131yor<\/h2>\n
Gemini 4 Argon\u2019un Android Bench sonucu<\/h2>\n
Geli\u015ftiriciler sonu\u00e7lar\u0131 nas\u0131l de\u011ferlendirebilir?<\/h2>\n