چگونه به‌راحتی LLMها و مدل‌های AI را مقایسه کنیم

اکوسیستم هوش مصنوعی شلوغ است—مدل‌های زبانی بزرگ، دید، گفتار، ترجمه, و بیشتر. انتخاب مدل مناسب کیفیت، تأخیر و هزینه شما را تعیین می‌کند . اما مقایسه بین ارائه‌دهندگان نباید به ده SDK و روزها کار اضافی نیاز داشته باشد. این راهنما چارچوبی عملی برای ارزیابی مدل‌ها نشان می‌دهد—و چگونه. به شما امکان می‌دهد مدل‌ها را مقایسه کنید، تست A/B انجام دهید، و با اشتراک‌گذاریAI یک API تحلیل‌های یکپارچه و مدل‌ها را تغییر دهید.

خلاصه: موفقیت را تعریف کنید، یک مجموعه ارزیابی کوچک بسازید، تست A/B روی ترافیک واقعی انجام دهید، و برای هر ویژگی تصمیم‌گیری کنید. از ShareAI برای هدایت کاندیداها، ردیابی p50/p95 و $ به ازای هر 1K توکن, استفاده کنید، سپس یک نام مستعار سیاست را به برنده اختصاص دهید.

چرا مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی اهمیت دارد

• تفاوت‌های عملکرد: برخی مدل‌ها در خلاصه‌سازی عالی هستند، برخی دیگر در پرسش و پاسخ چندزبانه یا استخراج مبتنی بر داده برجسته‌اند. در حوزه بینایی، یک OCR در فاکتورها برتری دارد در حالی که دیگری برای کارت‌های شناسایی/رسیدها بهتر است.
• بهینه‌سازی هزینه: یک مدل پیشرفته ممکن است عالی باشد—اما نه در همه جا. مقایسه نشان می‌دهد که کجا یک گزینه سبک‌تر/ارزان‌تر “به اندازه کافی خوب” است.”
• تناسب با مورد استفاده: چت‌بات‌ها، تحلیل‌گرهای اسناد، و خطوط پردازش ویدئو به نقاط قوت بسیار متفاوتی نیاز دارند.
• قابلیت اطمینان و پوشش: زمان کارکرد، دسترسی منطقه‌ای، و محدودیت‌های نرخ بسته به ارائه‌دهنده متفاوت است—مقایسه، مبادلات واقعی SLO را آشکار می‌کند.

چگونه مدل‌های LLM و هوش مصنوعی را مقایسه کنیم (یک چارچوب عملی)

1) تعریف وظیفه و معیارهای موفقیت

یک طبقه‌بندی کوتاه از وظایف ایجاد کنید (چت، خلاصه‌سازی، طبقه‌بندی، استخراج، OCR، STT/TTS، ترجمه) و معیارها را انتخاب کنید:

• کیفیت: دقت دقیق/معنایی، نرخ پایه‌گذاری/توهم، موفقیت در استفاده از ابزار.
• تأخیر: p50/p95 و زمان‌های انتظار تحت SLOهای UX شما.
• هزینه: $ به ازای هر 1K توکن (LLM)، قیمت به ازای هر درخواست/دقیقه (گفتار/بینایی).
• توان عملیاتی و پایداری: رفتار محدودیت نرخ، تلاش‌های مجدد، تأثیر جایگزین.

2) یک مجموعه ارزیابی سبک ایجاد کنید

• استفاده کنید از مجموعه طلایی (20–200 نمونه) به علاوه موارد خاص.
• OCR/بینایی: فاکتورها، رسید‌ها، کارت‌های شناسایی، تصاویر پر سر و صدا/کم نور.
• گفتار: صوت تمیز در مقابل پر سر و صدا، لهجه‌ها، دیاریزیشن.
• ترجمه: دامنه (حقوقی/پزشکی/بازاریابی)، جهت‌گیری، زبان‌های کم‌منبع.
• حفظ حریم خصوصی: اطلاعات شخصی را حذف کنید یا از نسخه‌های مصنوعی استفاده کنید.

3) آزمایش‌های A/B و ترافیک سایه‌ای را اجرا کنید

درخواست‌ها را ثابت نگه دارید؛ مدل/ارائه‌دهنده را تغییر دهید. هر درخواست را با برچسب‌گذاری کنید: ویژگی, مستأجر, منطقه, مدل, نسخه_پیشنهاد. بر اساس برش (طرح، گروه، منطقه) تجمیع کنید تا ببینید برندگان کجا متفاوت هستند.

4) تحلیل و تصمیم‌گیری

یک مرز هزینه-کیفیت. را ترسیم کنید. از مدل‌های پریمیوم برای تعاملی، با تأثیر بالا مسیرها؛ مسیر دسته‌ای/کم‌تأثیر به بهینه‌شده از نظر هزینه گزینه‌ها. ماهانه یا زمانی که ارائه‌دهندگان قیمت‌ها/مدل‌ها را تغییر می‌دهند، دوباره ارزیابی کنید.

چه چیزی را اندازه‌گیری کنیم (LLM + چندوجهی)

• متن / LLM: امتیاز وظیفه، استنادپذیری، امتناع/ایمنی، موفقیت در استفاده از ابزار،, p50/p95, $ به ازای هر 1K توکن.
• دید / OCR: دقت در سطح فیلد، دقت نوع سند، تأخیر، قیمت/درخواست.
• گفتار (STT/TTS): WER/MOS، عامل زمان واقعی، مدیریت برش/همپوشانی، دسترسی منطقه‌ای.
• ترجمه: BLEU/COMET پروکسی، پایبندی به اصطلاحات، پوشش زبانی، قیمت.

چگونه ShareAI به شما کمک می‌کند مدل‌ها را مقایسه کنید

• یک API برای بیش از 150 مدل: تماس با ارائه‌دهندگان مختلف با یک طرح یکپارچه و نام‌های مستعار مدل—بدون بازنویسی. کاوش در بازار مدل.
• مسیریابی مبتنی بر سیاست: ارسال ترافیک % به کاندیداها (A/B)، آینه سایه ترافیک، یا انتخاب مدل‌ها بر اساس ارزان‌ترین/سریع‌ترین/قابل اعتماد/مطابق.
• تله‌متری یکپارچه: ردیابی p50/p95, ، طبقه‌بندی موفقیت/خطا،, $ به ازای هر 1K توکن, ، و هزینه به ازای ویژگی/مستاجر/طرح در یک داشبورد.
• کنترل‌های هزینه: بودجه‌ها، سقف‌ها، و هشدارها تا ارزیابی‌ها مالی را غافلگیر نکنند.
• پشتیبانی از حالت‌های متقاطع: LLM، OCR/vision، STT/TTS، ترجمه—ارزیابی دسته‌بندی‌ها به صورت یکسان.
• به برنده با اطمینان تغییر دهید: وقتی مدلی را انتخاب کردید، جایگزین کنید نام مستعار سیاست تا به آن اشاره کند—بدون تغییر در برنامه.

آن را به صورت زنده امتحان کنید در زمین بازی چت و بخوانید شروع کار با API

سوالات متداول: مقایسه LLMها و مدل‌های هوش مصنوعی

چگونه LLMها را برای SaaS مقایسه کنیم؟ معیارهای وظیفه را تعریف کنید، یک مجموعه ارزیابی کوچک بسازید، A/B را روی ترافیک زنده انجام دهید و تصمیم‌گیری کنید بر اساس ویژگی. از ShareAI برای مسیریابی + تله‌متری استفاده کنید.

چگونه تست A/B LLM را در مقابل ترافیک سایه انجام دهم؟ ارسال یک درصد به مدل‌های کاندید (A/B)؛; آینه یک نسخه به عنوان سایه برای ارزیابی بدون ریسک.

کدام معیارهای ارزیابی مهم هستند (LLM)؟ دقت وظیفه، استنادپذیری، موفقیت در استفاده از ابزار،, p50/p95, $ به ازای هر 1K توکن.

چگونه API‌های OCR را مقایسه کنیم (فاکتورها/شناسه‌ها/رسیدها)؟ از دقت سطح فیلد برای هر نوع سند استفاده کنید؛ تأخیر و قیمت/درخواست را مقایسه کنید؛ اسکن‌های نویزی را شامل کنید.

مدل‌های گفتار چطور؟ اندازه‌گیری نرخ خطا در کلمات, ، فاکتور زمان واقعی، و دسترسی منطقه‌ای؛ صدای نویزی و دیاریزیشن را بررسی کنید.

چگونه LLM‌های متن‌باز را با LLM‌های اختصاصی مقایسه کنیم؟ درخواست/طرح را ثابت نگه دارید؛ همان ارزیابی را اجرا کنید؛ شامل کنید هزینه و تأخیر همراه با کیفیت.

چگونه توهمات را کاهش دهیم / اندازه‌گیری پایه‌گذاری؟ از درخواست‌های تقویت‌شده با بازیابی استفاده کنید، استنادها را اعمال کنید، و سازگاری واقعی را بر روی مجموعه‌ای برچسب‌گذاری‌شده امتیاز دهید.

آیا می‌توانم بدون بازنویسی مدل‌ها را تغییر دهم؟ بله—از ShareAI استفاده کنید API یکپارچه و نام‌های مستعار/سیاست‌ها برای تغییر ارائه‌دهنده اصلی.

چگونه در طول ارزیابی‌ها بودجه‌بندی کنم؟ تنظیم کنید محدودیت‌ها/هشدارها برای هر مستاجر/ویژگی و مسیر بارهای دسته‌ای به بهینه‌شده از نظر هزینه سیاست‌ها.

نتیجه‌گیری

مقایسه مدل‌های هوش مصنوعی ضروری است—برای عملکرد، هزینه، و قابلیت اطمینان. یک فرآیند را قفل کنید, ، نه یک ارائه‌دهنده واحد: موفقیت را تعریف کنید، سریع آزمایش کنید و تکرار کنید. با اشتراک‌گذاریAI, ، می‌توانید ارزیابی کنید در سراسر 150+ مدل, ، داده‌های تله‌متری مشابه جمع‌آوری کنید، و با خیال راحت تغییر دهید از طریق سیاست‌ها و نام‌های مستعار—بنابراین همیشه مدل مناسب برای هر کار را اجرا می‌کنید.

مدل‌ها را در بازار • درخواست‌ها را امتحان کنید در زمین بازی • بخوانید مستندات و شروع کار با API • کلید خود را ایجاد کنید در کنسول