Chapter 64
SOTA মডেল
SOTA Models
🏆 SOTA মানে কী?
State-of-the-Art = একটি specific benchmark-এ বর্তমান best model। কিন্তু "SOTA" cherry-pick করা সহজ — তাই compute, data, এবং generalization context সহ দেখা জরুরি।
2025-এর SOTA Landscape (snapshot)
| Task | Leading Model | Metric | Note |
|---|---|---|---|
| Language (general) | GPT-5 / Claude 4.5 / Gemini 2.5 | MMLU ~92 | Closed; open: Llama-4, Qwen-3 |
| Reasoning | o3 / DeepSeek-R1 | AIME 90+ | RL-based long CoT |
| Code | Claude 4.5 Sonnet | SWE-bench ~70% | Agentic coding |
| Vision (cls) | EVA-02 / DINOv3 | ImageNet 90+% | Self-supervised |
| Detection | DETR / YOLOv11 | COCO mAP 60+ | Real-time: YOLO |
| Segmentation | SAM 2 / Mask2Former | zero-shot | Promptable |
| Image-gen | Flux.1 / SD3.5 / Imagen 4 | FID ↓ | Open: Flux |
| Video-gen | Veo 3 / Sora 2 / Kling | — | Closed mostly |
| Speech | Whisper-v3 / SeamlessM4T | WER ↓ | 100+ languages |
| 3D | Gaussian Splatting / TRELLIS | — | Real-time render |
| Multimodal | GPT-4o / Gemini 2.5 / Qwen2.5-VL | MMMU 70+ | Image+text+audio |
SOTA Track করার উপায়
- Papers With Code — task-wise leaderboard।
- Hugging Face Open LLM Leaderboard — open model।
- LMSYS Chatbot Arena — human preference Elo।
- MTEB — embedding model।
- SWE-bench / WebArena — agent benchmark।
- Twitter/X — @_akhaliq, @arankomatsuzaki, @abacaj।
- Newsletter — Sebastian Raschka, Lilian Weng blog, Latent Space, Import AI।
SOTA Critique — যেভাবে evaluate করবেন
- Benchmark contamination — test set কি training data-তে leak হয়েছে?
- Compute — 1000× compute দিয়ে 1% improvement worth?
- Generalization — multiple benchmark-এ vs একটা cherry-pick?
- Cost — inference latency/token cost।
- Reproducibility — code/weight release আছে?
- Real-world — your domain-এ test করেছেন?
SOTA-এর পেছনে চলমান Trend
1. Scaling → Efficiency
2020-23 ছিল scaling era। 2024+ MoE, distillation, quantization, এবং small-but-mighty model (Phi, Gemma, Qwen) — efficiency ফোকাস।
2. Reasoning Era (o1, R1, o3)
RL দিয়ে long chain-of-thought train করে test-time compute scale করা — math, code, science-এ breakthrough।
3. Agentic AI
Tool use, computer use, browser agent — Claude Computer Use, OpenAI Operator, Devin।
4. Multimodal Native
Late fusion থেকে native multimodal (GPT-4o, Gemini 2.5) — image, audio, video একসাথে।
5. World Models
Sora, Genie 3, V-JEPA — video থেকে physics learn করে simulation।
⚠️ SOTA Trap-এ পড়বেন না
Production-এ সবসময় SOTA চাইবেন না। GPT-4o-mini, Llama-3-8B, Mistral-7B দিয়ে 95% use case সম্ভব — 10× cheap এবং fast। SOTA শুধু সেখানেই যেখানে accuracy-ই বটমলাইন।
সারসংক্ষেপ
✨ এই অধ্যায়ে যা শিখলাম
- 2025-এর SOTA snapshot — domain-wise।
- Track tools — PWC, HF, Arena, MTEB।
- SOTA-কে critique করার ৬টি প্রশ্ন।
- Mega-trend — reasoning, agent, multimodal, world model।