EEBench yapay zeka modellerinin devre kartı tasarım yeteneklerini ölçüyor

atopile ekibi, yapay zeka modellerinin elektronik devre tasarımındaki başarısını nesnel biçimde değerlendirmek amacıyla geliştirdiği EEBench kıyaslama aracını duyurdu. OpenAI'ın GPT-6 Astra tanıtımında KiCad üzerinde devre kartı tasarımı göstermesinin ardından yayımlanan değerlendirme, modellerin gerçek dünya mühendislik gereksinimlerini ne kadar karşıladığını inceliyor. EEBench, modelleri grafik arayüzlerle uğraştırmak yerine bildirimsel kod yapısı sunan atopile altyapısını kullanarak doğrudan bileşenler, bağlantılar ve elektriksel kısıtlar üzerinden test ediyor.

Sistem, modellerin tasarımlarını gerçek üretici parçaları, tolerans sınırları, gerilim düşüşleri ve maliyet verilerini içeren SPICE simülasyonlarıyla denetliyor. Enerji sayacı yedekleme devresi ve çoklu geri beslemeli alçak geçiren filtre gibi görevlerde modellerin yalnızca ideal teorik formülleri değil, gerçek bileşenlerin fiziksel sınırlarını ve maliyet dengesini gözetmesi gerekiyor. Simülasyon altyapısı, devrenin gereksinimleri karşılayıp karşılamadığını ve parça listesi maliyetini deterministik yöntemlerle puanlayarak başarı derecesini ölçüyor.

EEBench V1 liderlik tablosunda Claude Opus 5 yüzde 61,6 puanla ilk sırada yer alırken, Grok 4.6 yüzde 57,1 ile ikinci, Claude Fable 5.1 ise yüzde 56,4 ile üçüncü oldu. OpenAI modellerinden GPT-5.5 yüzde 42,3 ve GPT-5.6 Sol yüzde 39,4 seviyesinde kaldı. xAI, Grok 4.6 model kartında EEBench sonuçlarına yer verdi. Ekip, bu simülasyon ortamının pekiştirmeli öğrenme süreçlerinde ödül sinyali olarak kullanılabileceğini ve donanım tasarımının yapay zeka için yeni bir odak alanı haline geldiğini belirtti.