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GitHub · 去对齐工具与仓库·· 10 小时前精选AI 评分68

anbow1 开源本地 LLM 编码评测套件 llm-code-eval 并公布五套测试结果

anbow1/llm-code-eval

来源与原文

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发布时间:(北京时间)

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完整链接与内容说明

https://github.com/anbow1/llm-code-eval

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AI 导读

anbow1 开源了针对本地大语言模型的编码评测仓库 llm-code-eval,含 base、hard、practical、tools、scene 五套测试,覆盖 Three.js/TypeScript、Python、日常改码、工具调用和大型图形任务。实测显示 RTX 5090 上六个设置在 base 套件得 100%,Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_XXS MTP 在 RTX 4080 上以 99.2% 排总榜第一;DeepSeek-V4.1-Flash 全部运行得 100%,192 GB 内存把速度从 11 提到 24-26 tok/s;GLM-5.3-Flash 在 h_p3_line_diff 上 7 次中 6 次超时。

推荐理由

原文给出五套本地模型编码测试的实测数据,按最高分与多轮均值双排序,读者可据此判断量化档位和推理档位对结果的影响。

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