Yeni SWE-bench Sıralaması: Yapay Zeka Modelleri Kod Üretiminde Kim Kazandı?

Yapay Zeka, Kod Yazma Konusunda İnsanları Geçmeye Mi Yakın?

Geçtiğimiz hafta, yapay zeka dünyasında bir çığır açan bir sonuç paylaşıldı: SWE-bench adlı, yazılım geliştirme görevlerini ölçen en güvenilir test seti, tüm modellerin aynı teknik çatı altında —mini-SWE-agent v2— test edilmesiyle yeniden sıralandı. Bu, önceki yarışmalarda farklı altyapılar ve özelleştirilmiş araçlarla elde edilen çarpıcı performans rakamlarının son kez ‘adil bir sahada’ yeniden değerlendirilmesi anlamına geliyordu. Ve sonuçlar, sadece bir sıralama değil, yapay zekanın yazılım dünyasına girişiyle ilgili derin bir felsefi dönüşümün habercisiydi.

Neden mini-SWE-agent v2 Bu Kadar Önemli?

Önceki SWE-bench yarışmalarında, her bir model farklı bir ‘scaffold’ —yani altyapı— kullanıyordu. Bazıları özel veri ön işleme araçları, bazıları ise kendi içsel hafıza sistemlerini kullanıyordu. Bu durum, sonuçların karşılaştırılmasını neredeyse imkânsız hale getiriyordu. Kim kazandı? Gerçekten mi o modelin yetenekleri mi, yoksa kullandığı teknik avantajlar mı? Bu sorunun cevabı, mini-SWE-agent v2 adlı standart bir çatı ile verildi. Bu çatı, tüm modellerin aynı veri girdilerini, aynı hata işleme mekanizmalarını ve aynı çıktı formatını kullanmasını zorunlu kıldı. Yani artık, başarılar sadece yapay zekanın kendi akıl yürütme yeteneğiyle ölçülmeye başlandı.

Kimler Üst Sırada? Kimler Geride Kaldı?

Yeni sıralamada, OpenAI’in GPT-4o modeli, önceki liderlerin üzerine çıkarak ilk sırayı aldı. Ancak dikkat çekici olan, bu başarıyı sadece ‘büyük dil modeli’ yeteneğiyle değil, mini-SWE-agent v2’nin ona verdiği yapısal disiplinle elde etmesiydi. GPT-4o, karmaşık GitHub sorunlarını çözme başarısında %71,3 oranında başarılı oldu — bu, bir insan yazılımcının ortalama %68 oranında başarılı olduğu testlerle kıyaslandığında, yapay zekanın insanı geçmesinin ilk gerçek kanıtıydı.

İkinci sırada yer alan Anthropic’in Claude 3.5 Sonnet modeli, daha dikkatli ve yapısal bir yaklaşım sergiledi. Ancak daha hızlı çözümler üretme konusunda GPT-4o’ya geride kaldı. Üçüncü sırada ise Meta’nın Llama 3 70B modeli, açık kaynaklı bir model olarak muazzam bir başarı elde etti. Bu, sadece ticari büyük modellerin değil, açık kaynak topluluğunun da bu alanda öncü olabileceğini gösteriyor.

Öte yandan, Google’in Gemini 1.5 Pro modeli, beklenenden daha düşük bir performans gösterdi. Bu, ‘büyük’ olmanın her zaman ‘iyi’ anlamına gelmediğini hatırlattı. Bazı modeller, çok fazla parametreyle zenginleştirilmiş ama esnek olmayan sistemlerdi. mini-SWE-agent v2, bu tür modellerin ‘gösterişli’ ama pratikte yetersiz çözümler ürettiğini ortaya koydu.

Neden Bu Sıralama Tarihi Bir An?

Bu sıralama, yalnızca bir yarışma değil, bir dönüm noktası. Çünkü artık yazılım geliştirme, bir ‘insan becerisi’ değil, bir ‘insan-robot işbirliği’ haline gelmeye başlıyor. Geliştiriciler artık kod yazmakla değil, yapay zekanın ürettiği kodu incelemek, onu test etmek ve düzeltmekle meşgul olacak. Bu sıralama, ‘yapay zeka kod yazıyor’ değil, ‘yapay zeka yazılım mühendisliği yapıyor’ demek.

Özellikle dikkat edilmesi gereken nokta, modellerin yalnızca ‘çözümü bulmak’ değil, ‘çözümü doğru şekilde sunmak’ konusunda da gelişmiş olması. Örneğin, bazı modeller doğru kodu üretti ama yeterli yorum eklemeyi unuttu. Diğerleri ise kodu doğru yazdı ama test senaryolarını tamamlayamadı. mini-SWE-agent v2, bu ‘yazılım etiği’ unsurlarını da ölçüyor — yani sadece işi bitirmek değil, işi profesyonelce bitirmek önem kazanıyor.

Gelecek İçin Ne Anlam Çıkıyor?

Bu sonuçlar, yazılım endüstrisindeki işgücü dinamiklerini kökten değiştirebilir. Üniversiteler artık sadece kodlama dillerini değil, ‘yapay zeka ile işbirliği becerilerini’ öğretmeye başlamalı. Şirketler ise, geliştiricilerin ‘yapay zeka denetçisi’ rolünü üstlenmesi için eğitimlere yatırım yapmalı. Bu sıralama, teknoloji şirketlerinin yazılım üretimi için ‘insan maliyeti’ yerine ‘model maliyeti’ni hesaplamaya başlaması gerektiğini de gösteriyor.

İlk kez, yapay zeka, yazılım geliştirme alanında insanın ‘yapıcı’ rolünü değil, ‘yönetici’ rolünü üstlenmeye başladı. Ve bu, sadece bir teknoloji ilerlemesi değil, bir kültürel dönüşüm.