1200+ 次 Blender 建模盲测：LLM 与 Agent 框架对比竞技场上线
一位 Reddit 用户发布了一个盲测 A/B 竞技场，让 AI 智能体在 Blender 中建模并由用户投票排名，已积累 1200+ 次运行。测试覆盖 pi、opencode、omp、codex、Claude Code 和 dsh 等框架，对比直接写脚本与通过 MCP 操作 Blender 的智能体，并测试不同推理等级以寻找成本与时间平衡点。
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新闻、仓库与研究，按时间排列。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4343
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6161 M3 Max 36 GB 上四款 MLX 推理引擎实测：Qwen3.6-35B-A3B 达 110 tok/s
作者在 36 GB M3 Max MacBook Pro 上实测 oMLX 0.7.0、Rapid-MLX 0.15.5、Splash 1.2.1 与 MTPLX 2.12.2 四款推理引擎，测试 Qwen3.8-27B-4bit 与 Qwen3.6-35B-A3B-4bit。
推荐理由：作者在同一台 M3 Max 上用统一流程实测四款 MLX 推理引擎，还指出 KV cache 跨重启保留会误导二次跑分。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6363 小本地模型自写测试实测：77% 的测试套件拒绝了正确代码
作者在 GTX 1660 SUPER 6GB 上用 qwen3-1.7b、qwen2.5-coder-1.5b、llama-3.2-1b、smollm2-360m 四个 GGUF 模型搭建"写契约-写测试-写代码-修复"流水线，6 个编码任务共 785 次调用。
推荐理由：作者用已知正确解法检验小模型自写测试，并修正了统计口径，给出了可复现的流水线与仓库。
GitHub · 去对齐工具与仓库AI 评分6464 Claude 全系模型成本×质量对比分析仓库发布，含交互式报告
作者 Alexandre Gensse 发布 claude-models-value-analysis 仓库，将近期 Claude 模型（Fable 5.1、Opus 5.5。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分7272 airbench.ai 榜单实测：本地模型搭配哪个 harness 差别巨大
/u/dh7net 发布自建基准 airbench.ai 榜单，用真实任务（数学、视觉、电脑操作、编码）实测本地模型与 harness 搭配的能力和速度，参考基准为 Claude Code Opus 5.5 的 100%（14 分 26 秒），本地 zcode/4xRTX6k/glm-5.3-flash-NVFP4 同样可达 100%（31 分 13 秒）。
推荐理由：作者用自建基准实测了多组模型与 harness 的本地搭配，给出同一模型在不同 harness 下得分差距可达 22% 到 96% 的数据。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分5555 双 5070 Ti 上把本地 agent 从 Qwen3.8 27B 换成 Ornith 1.5 35B-A3B：180 tok/s 对 60，自测成绩持平
作者在双 RTX 5070 Ti 16GB + Ollama 的本地 agent 上，把日常模型从 Qwen3.8 27B UD-Q4_K_XL（55-70 tok/s）换成 Ornith 1.5 35B-A3B（Q4_K_M），自建两项测试（9 步长会话和 10 个编码任务）两者均 9/9、10/10，而生成速度约 180 tok/s，约为原来的 3 倍。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分4444 GLM 5.3 flash 获 50%+ 性能提升，双 DGX Spark 用户实测优于 DeepSeek v4.0 flash
一位双 DGX Spark 用户实测最新版 GLM 5.3 flash 配方，decode 提升 50-90%，decode 速度超过 DeepSeek v4.0 flash（如 32K 上下文 41.1→44.2 tps），prefill 略降约 10-21%。
Reddit · r/LocalLLaMA精选AI 评分6262 GLM-4.7-Flash 三种量化格式在 Radeon 680M 核显上的 llama.cpp 实测对比
作者用 llama.cpp Vulkan 版在搭载 AMD Ryzen 7 6800H 与 Radeon 680M 核显、64GB DDR5 的 Acemagic miniPC 上，实测 GLM-4.7-Flash 的 MXFP4、Q4_K_M、Q4_K_XL 三种量化（内部 GGUF 头均报告为 deepseek2 30B.A3B MoE）。
推荐理由：作者在 AMD 680M 核显上实测三种量化的速度差异，给出了聊天与长上下文场景各自该选哪个格式的具体依据。
Reddit · r/LocalLLaMAAI 评分3636 LFM2.5 2.6b 与 MiniCPM5 2b 实测对比：小模型智能体任务表现对决
Reddit 用户实测 LFM2.5 2.6b 与 MiniCPM5 2b 两个小模型在带工具的智能体任务上的表现，LFM2.5 2.6b 胜出：在 M1 Air 上 pp 200 t/s、tg 22 t/s，32k 上下文仅占约 2.5GB 内存，参数更多反而更快、内存更省，英语对话也更稳定。
Hugging Face Blog精选AI 评分7474 
微软与 Hugging Face 发布 ThinkingBox 基准，以数据库终态评测 Agent 并要求 20 次重复运行
Microsoft 与 Hugging Face 联合发布 ThinkingBox 及 ThinkingBox-Bench，通过隔离 MCP 会话检查 Agent 留下的终端数据库状态和副作用，而非只看工具调用或回复文本，覆盖 507 个有状态业务工作流，每任务独立运行 20 次，已通过 OpenEnv 上线 Hugging Face。
推荐理由：基准不看工具调用而看数据库终态，18 个模型在 507 任务上跑 20 次，区分了单次成功与可依赖性，并给出每次可靠任务的成本对比。
Hugging Face Blog精选AI 评分7070 
Hugging Face 推出 Open TTS Leaderboard：多语言 TTS 与语音克隆的可扩展评测
Hugging Face 推出面向开源与多语言 TTS 的 Open TTS Leaderboard，用客观指标替代难以扩展的 arena 式人工投票。评测维度包括基于 Qwen3 ASR 的 WER/CER 可懂度、H200 GPU 上的 RTFx 与 TTFA 速度、以及 WavLM 嵌入余弦相似度（SIM）衡量说话人相似度，将单模型评测从数周缩短到数小时。
推荐理由：用 WER、SIM、TTFA 等客观指标把评测周期从数周缩到数小时，并解释了开源模型在 arena 榜单上代表性不足的原因。