网友用多个前沿模型给39个本地LLM实测打分
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网友用多个前沿模型给39个本地LLM实测打分
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AI 综述
Reddit r/LocalLLaMA 用户 /u/yobarisushcatel 发布了一项实测：用 Gemini 3.8、GPT-6.1、GPT-6.1 Sol、Gemini 4、Claude 等前沿模型作评委，给 39 个本地 LLM 在约 110 条提示词上的表现打分，累计运行约 10–20 小时，评分花费约 $30-40。结果中 Bonsai-2 27B PQ2 和 Underdog-Saluki 27B 在能力榜上多次进入前三。
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最新进展10月29日 09:10
5 个前沿 LLM 为 39 个本地 LLM 的 50 条提示词打分报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Reddit · r/LocalLLaMA5 个前沿 LLM 为 39 个本地 LLM 的 50 条提示词打分
一位 Reddit r/LocalLLaMA 用户用 5 个前沿模型（Gemini 3.8、GPT-6.1、GPT-6.1 Sol、Gemini 4、Claude）给 39 个本地 LLM 的约 110 条提示词测试打分，测试在 5060 ti 16GB、64GB 内存、5800x3d 上运行，评分花费约 $30-40。四个评委各自给出能力与微调基础双榜单，Bonsai-2 27B PQ2 和 Underdog-Saluki 27B 在能力榜上多次进入前三。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。