Tekoäly on ottanut valtavia harppauksia erityisesti vuonna 2025 ja suurten kielimallien (LLM) kehitys on kiihtynyt huimasti. Vielä muutama vuosi sitten mallien kyvyt rajoittuivat lähinnä yksinkertaisten kysymys–vastaus-tehtävien hoitamiseen.
Nyt ne pystyvät kirjoittamaan pitkiä tekstejä, kääntämään kieliä, kehittämään koodia ja jopa suorittamaan kuvallisia tehtäviä, kuten kuvien muokkausta, melko luontevasti. Tätä kehitystä seurataan tiiviisti – ja soisi seurattavan enemmänkin, jotta keskustelu voisi asettaa asiat oikeisiin mittasuhteisiin.
Oman haateensa tekoälykehityksen seuraamiseen tuo erilaiset mainostajat, vaikuttajat ja jopa valtiolliset toimijat mielipiteenmuokkaustarkoituksissa. Uusia julkaisuja hehkutetaan välillä perusteetta ja erityisesti Elon Musk kunnostautuu kehumalla omaa tekoälyään joka kerta ”maailman älykkäimmäksi”. Kiinalaiset puolestaan hehkuttavat halpaa älykkyyttä omilla tekoälymalleillaan. Miten keskiverto tekoälyn käyttäjä voi siis arvioida mitä tekoälypalvelua kannattaa käyttää?
Yksi keskeinen tapa pysyä ajan tasalla tekoälyn kehityksestä on seurata ns. benchmark-testejä. Benchmarkit ovat vakiintuneita testikokonaisuuksia, joissa malleja arvioidaan samoilla mittareilla: kuinka tarkasti ne vastaavat kysymyksiin, miten hyvin ne ratkaisevat matemaattisia ongelmia, miten sujuvaa niiden keskustelukieli on tai miten ne pystyvät ymmärtämään ja tuottamaan kuvia.
Uusia benchmarkkeja syntyy jatkuvasti, jotta malleja voidaan haastaa aina vain korkeammalle tasolle. Näiden avulla erotetaan markkinapuhe siitä, mihin mallit oikeasti pystyvät – ja toisaalta, missä ne vielä kompastelevat.
Tässä artikkelissa annamme yleiskatsauksen tärkeimmistä benchmarkeista, kuten Humanity’s Last Exam, Large Language Model Arena (LMSYS Chatbot Arena), uudet multimodaaliset kuvanmuokkaustestit (kuten MIA‑Bench ja I2EBench) sekä edistyneet AGI-tyyliset testit (ARC‑AGI, FrontierMath). Näiden avulla voit helposti vertailla mikä tekoäly pärjää parhaiten vakioiduissa testeissä, ilman että sinun täytyy tehdä testausta itse.
Tekoälytieto päivittää myös säännöllisesti benchmark-tilannetta ja olemme julkaisseet tänä vuonna kaksi seuranta-artikkelia Q2:lla ja Q3:lla. Tällä hetkellä näyttää, että laajaan peruskäyttöön ChatGPT on edelleen paras valinta, ainakin jos haluat ottaa maksullisen tekoälyn käyttöön.
Mitä benchmarkit ovat?
Benchmarkit ovat standardoituja kokeita, joilla mitataan mallien suorituskykyä tietyissä tehtävissä. Tuloksena voi olla pistemäärä, prosenttiosuus oikein vastatuista kysymyksistä tai ihmisten antama paremmuusäänestys. Tämän ansiosta voidaan verrata eri järjestelmiä keskenään. On kuitenkin tärkeää ymmärtää myös rajoitteet:
- Yksikään benchmark ei kata kaikkea – useimmat testit mittaavat vain kapeaa osa‑aluetta, kuten lukiotason matematiikaa, PhD‑tason fysiikkaa, koodikorjauksia tai työkalukutsujen tarkkuutta.
- Monet vanhat benchmarkit ovat jo “saturoituneet”. Kun mallit alkavat saada 90–100 % pisteistä (kuten alkuperäisessä MMLU:ssa), testin arvo uusien mallien vertailussa pienenee. Toisaalta tämä osoittaa, että suurin osa tekoälyistä on todella kehittyineitä ja hyödyllisiä.
- Tekoälyä voi “kehittää ja virittää” vain benchmarkia varten. Mallitoimittaja voi hienosäätää mallin juuri tiettyyn testiin tai ajaa sisäisiä, ei‑julkisia versioita, jotka eivät vastaa tavallisen käyttäjän saamia malleja. Tätä kutsutaan ylisovittamiseksi.
Näitä haasteita taklaamaan, myös Benchmark-testien kehitys on jatkuvaa.
Benchmark‑tyypit
Benchmarkit voidaan jakaa muutamaan pääluokkaan:
- Monialainen yleisäly ja laaja tietopohja
- Matematiikka ja abstrakti päättely
- Chat‑laatu ja toiminta chat-bottina
- Koodaus
- Agenttisuus ja työkalujen käyttö ongelmanratkaisussa
- Multimodaalisuus (teksti + kuvat)
- Uudet “tosielämän” benchmarkit, esimerkiksi oikeisiin työtehtäviin perustuvat testit.
Suosituimmat yleisbenchmarkit HLE, MMLU‑Pro, GPQA ja AAII
Humanity’s Last Exam (HLE) on tällä hetkellä ehkä suosituin ja vaativin yksittäinen yleisälytesti. Se sisältää tuhansia asiantuntijoiden laatimia kysymyksiä laajasti eri tieteenaloilta, ja kysymykset on valittu niin, etteivät nykyiset mallit pysty helposti ratkomaan niitä koulutusdatansa perusteella. Testin kysymykset ovat todella hankalia ja vaativat tohtoritason ihmistekijän niitä ratkaisemaan. Ne voivat koskea esimerkiksi egyptiläistä hieroglyfikirjoitusta ja todella korkean tason kvanttifysiikkaa.
Marraskuun 2025 leaderboardeilla parhaat mallit, kuten Kimi K2, GPT‑5 ja Grok 4, saavat 20–45 % tarkkuuksia – eli edes paras malli ei saa puoliakaan oikein.
MMLU‑Pro on parannettu versio klassisesta MMLU:sta, jossa on enemmän syväluotaavia monivalintakysymyksiä ja jopa kymmenen vastausvaihtoehtoa. GPQA Diamond taas keskittyy erittäin vaikeisiin, PhD‑tasoisiin kysymyksiin erityisesti luonnontieteissä. Näissä testeissä GPT‑5 ja GPT‑5 Pro ovat tyypillisesti kärjen tuntumassa tai kärjessä, mutta kilpailu on tiukkaa mm. Claude 4‑ ja Grok‑4‑mallien sekä Gemini 2.5 Pro:n kanssa.
Artificial Analysis Intelligence Index (AAII) puolestaan on koosteindeksi, joka yhdistää kymmenen vaikeaa benchmarkkia – kuten MMLU‑Pro:n, HLE:n, GPQA Diamondin, AIME:n, SciCode:n ja LiveCodeBenchin – ja tarjoaa yhden luvun, jota sekä tutkijat että yritykset seuraavat yleisälykkyyden mittarina.
Matematiikka ja abstrakti päättely: AIME, FrontierMath ja ARC‑AGI
Vielä vuoden 2024 puolella esimerkiksi ChatGPT:n laskutaidoille naureskeltiin. Enää se ei kannata, koska tekoälyt voittavat helposti matemaattisissa taidoissa keskiverron lukion pitkän matematiikan lukeneen ihmisen.
American Invitational Mathematics Examination (AIME) on hyvin standardoidu matematiikan koe, jossa mm. kilpaillaan koulujen parhaimmiston kesken suurinpiirtein lukioikäisten maan parhaiden matematiikan opiskelijoiden kesken. GPT‑5 on tuoreimmissa raporteissa napannut AIME 2025‑versiossa täydet 100 % pistettä, kun aiemmat mallit jäivät selvästi alemmas.
FrontierMath on puolestaan erittäin vaativien matemaattisten tehtävien joukko, jossa osa tehtävistä on kansainvälisen matematiikkaolympialaisen tasoa ja osa suoraan tutkimuksen etulinjasta. Ennen o‑sarjan malleja monet järjestelmät jäivät muutamaan prosenttiin, mutta uudemmat GPT‑ ja Claude‑mallit nostavat tuloksia hiljalleen kohti 10‑20 % tasoa vaikeimmissa tehtävissä.
ARC‑AGI ja sen uudempi versio ARC‑AGI‑2 mittaavat mallien kykyä yleiseen abstraktioon ja päättelyyn: malli saa muutaman esimerkin abstraktista kuviotehtävästä ja sen täytyy päätellä sääntö itse. Ensimmäisessä versiossa OpenAI:n mallit pääsivät parhaimmillaan 80‑90 % tasolle korkealla laskentabudjetilla, mutta uudemmassa ARC‑AGI‑2:ssa monet huippumallit jäävät 10‑20 % väliin realistisilla kustannuksilla.
Chat ja käyttäjäkokemus: Chatbot Arena
Chatbot Arena on tunnetuin käytännön benchmark. Siellä käyttäjät vertailevat sokkona kahden mallin vastauksia ja äänestävät paremmasta. Marraskuussa 2025 kärjessä ovat yleensä Gemini 2.5 Pro ja GPT‑5 (sekä sen high‑versio), aivan kannoillaan Claude 4‑ ja Grok‑4‑mallit sekä avoimet DeepSeek V3.1‑ ja Llama 3.1‑variantit. Chatbot Arena on erinomainen työkalu, jos haluat tietää, mistä käyttäjät pitävät: se painottaa sujuvaa kieltä, hyödyllisiä vastauksia ja “puhuttelevuutta” enemmän kuin puhdasta akateemista pistemäärää.
Koodaus, agenttisuus ja työkalunkäyttö: SWE‑Bench, LiveCodeBench, SciCode, BFCL ja GRIND
Koodaamiseen ja agentteihin on syntynyt kokonainen benchmark‑perhe, joka on erittäin relevantti kehittäjille ja yrityksille. SWE‑Bench mittaa, pystyykö malli ratkaisemaan oikeita GitHub‑ongelmia tekemällä tarvittavat koodimuutokset.
LiveCodeBench on kilpailuohjelmointiin pohjautuva, jatkuvasti päivittyvä benchmark, joka kerää tehtäviä mm. LeetCodesta ja CodeForcesista. SciCode testaa mallien kykyä generoida koodia oikeisiin tieteellisiin tutkimusongelmiin. Berkeley Function Calling Leaderboard (BFCL) mittaa, miten hyvin malli osaa kutsua funktioita ja työkaluja, ja GRIND mittaa, miten malli sopeutuu uusiin sääntöihin ja tehtävätyyppeihin.
Näissä testeissä GPT‑5 ja GPT‑5.1 ovat usein kärkijoukossa, mutta myös Gemini 2.5 Pro ja Claude 4‑sarja sekä avoimet DeepSeek V3.1‑ ja Llama‑mallit pärjäävät hyvin. Jos rakennat koodiagentteja tai automaatiota, nämä benchmarkit kertovat huomattavasti enemmän kuin pelkkä HLE‑ tai Chatbot‑sijoitus.
Multimodaalisuus: MIA‑Bench ja I2EBench
MIA‑Bench mittaa, kuinka hyvin multimodaaliset mallit pystyvät seuraamaan monimutkaisia kuvallisia ohjeita, esimerkiksi “ympyröi kaikki punaiset objektit ja laske niiden lukumäärä”. I2EBench keskittyy kuvien muokkaamiseen ohjeiden perusteella, ja se arvioi muokkausten laatua usealla ulottuvuudella.
Marraskuussa 2025 monet vision‑mallit – kuten GPT‑5 Vision, Gemini 2.5 Pro, Claude 4 Vision ja Llama 3.2 Vision – suoriutuvat näissä testeissä hyvin, mutta monivaiheiset editointiohjeet menevät helposti osittain pieleen. Jos työsi liittyy markkinointiin, someen tai designiin, nämä benchmarkit auttavat arvioimaan multimodaalisten mallien laatua.
Uudet “tosielämän” benchmarkit: työtehtävät, agentit ja turvallisuus
Perinteisten testien rinnalle on tullut myös realistisia, tehtäväpohjaisia benchmarkkeja, jotka mittaavat mallien hyödyllisyyttä oikeissa töissä. Esimerkiksi GDPval arvioi, miten mallit ja ihmiset ratkaisevat oikeita työtehtäviä useissa ammateissa, ja RE‑Bench mittaa agenttien suoriutumista usean tunnin mittaisissa ML‑ ja data‑analyyseissa.
OpenAI:n mallit pärjäävät edelleen laajimmin
OpenAI julkaisi GPT‑5:n elokuussa 2025 ja GPT‑5.1:n marraskuussa 2025. GPT‑5‑perhe korvasi käytännössä GPT‑4.1:n ja o3:n “perusmallina”, yhdistäen päättelymallien ja GPT‑sarjan ominaisuudet. Benchmark‑näkymä loppuvuonna 2025 näyttää, että:
- GPQA Diamondissa, AIME:ssa ja muissa “kovan” päättelyn testeissä GPT‑5 ja GPT‑5 Pro ovat tyypillisesti kärjessä.
- Koodausbenchissä (kuten SWE‑Bench ja LiveCodeBench) GPT‑5 on OpenAI:n vahvin koodausmalli tähän mennessä.
- AAII‑tyyppisissä koosteindekseissä GPT‑5‑perhe on järjestään top‑kolmessa.
- Chatbot Arenassa GPT‑5 ja GPT‑5 High ovat kärkijoukon vakiokävijöitä, vaikka ykköspaikka vaihtelee.
- HLES-benchmarkissa GPT-5.1 siirtyi johtoon 26,5% pistemäärällä.
Tämä tekee GPT‑5/5.1:stä hyvän yleismallin: se on mukana kärkijoukoissa lähes kaikissa merkittävissä benchmarkeissa, helposti saatavilla ChatGPT:ssä ja monissa yritystuotteissa, ja dokumentaatio sekä integraatiot ovat laajasti saatavilla. Se ei silti ole paras kaikessa: Claude 4‑sarja pärjää hyvin tietyissä työ‑ ja kirjoitustehtävissä, Gemini 2.5 Pro johtaa osaa vision‑ ja adaptive reasoning ‑benchistä.
Miten benchmarkkeja kannattaa hyödyntää?
Jotta voit päätellä mitä tekoälyä kannattaa käyttää, kannattaa:
- Määritellä 2‑3 tärkeintä käyttötapausta, kuten “pitkät raportit ja Excel‑analyysit”, “koodaus ja agentit” tai “multimodaalinen some‑sisältö”.
- Valita 3‑5 relevanttia benchmarkkia per käyttötapaus (esimerkiksi koodaajalle SWE‑Bench ja LiveCodeBench).
- Katsoa useampaa riippumatonta leaderboardia (kuten Artificial Analysis, Vellum.ai ja Chatbot Arena).
- Karsia mallilista muutamaan kandidaattiin ja testata niitä omilla tehtävillä.
- Muistaa, että korkea pistemäärä yhdessä testissä ei takaa täydellisyyttä kaikilla osa‑alueilla.
Yhteenveto
Benchmark‑testit ovat erinomainen työkalu, kun haluat seurata tekoälymallien todellista suorituskykyä ilman ylilyönttejä ja katteettomia lupauksia. Vuonna 2025 benchmark‑maailma on muuttunut monimutkaisemmaksi: helppoja testejä on ratkottu, ja huomio on siirtynyt vaikeisiin, ei‑saturoituneisiin evaleihin.
Humanity’s Last Exam on noussut symboliseksi mittariksi mallien monialaiselle yleisälylle, AAII kokoaa useita vaikeita benchmarkkeja yhdeksi indeksiksi ja Chatbot Arena näyttää käytännön chat‑laadun. Koodaus‑ ja agenttitehtävissä uudet benchmarkit korvaavat vanhat human‑evalit, ja multimodaalisissa testeissä mittaaminen kehittyy nopeasti. Uudet työtehtäväevalit korostavat, ettei pelkkä pistemäärä takaa hyötyä tosielämässä.
Tämänhetkinen turvallinen oletusmalli monille käyttäjille on ChatGPT ja GPT‑5/5.1, koska se pärjää tasaisesti lähes kaikissa testikategorioissa. Samalla kannattaa kuitenkin seurata myös muita kärkimalliperheitä – Claude 4, Gemini 2.5, Grok 4, Kimi K2, DeepSeek V3.1, Llama 3.1 ja Qwen 2.5 – sillä päivitykset ja ohitukset ovat arkipäivää.
Lähteitä ja lisälukemista varten voit tutustua benchmarkien virallisiin sivustoihin ja tutkimusraportteihin, kuten lastexam.ai (Humanity’s Last Exam), Artificial Analysis Intelligence Index, Vellum.ai:n LLM Leaderboard, Epoch AI:n FrontierMath ja ARC‑AGI, sekä LiveCodeBenchin, SciCode Benchin ja Berkeley Function Calling Leaderboardin dokumentaatioihin.