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用户用云端Agent对本地35B模型自建评测流水线

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AI 综述

Reddit 用户 /u/Individual_Page9676 让云端 Agent 通过 Tailscale + LM Studio 调用本地 Mac 上的 Qwen3.6-35B-A3B，搭建了一套自验证评测流水线：模型自编 800 道数学题，在新会话中盲解，分歧交由 Qwopus 3.5 122B 仲裁，Agent 再用 Python 暴力核算，最终得到 793 道可用题。整个过程仅消耗 410 万以上 completion tokens，全部本地电力，零 API 花费。 结果显示，盲解者在仲裁分歧中 56 次正确、出题作者仅 12 次，说明出题并写官方答案比解题更易出错；第三轮复验中 793 个答案有 774 个被直接确认，还抓出 Agent 自己暴力核算写错的一道题。

AI 根据报道生成 · 2 天前更新

最新进展10月25日 16:41
用云端 Agent 评测本地 35B 模型：800 道自编数学题盲测，盲解者以 5 比 1 优于出题作者

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

10月25日
  1. Reddit · r/LocalLLaMA
    用云端 Agent 评测本地 35B 模型：800 道自编数学题盲测，盲解者以 5 比 1 优于出题作者

    Reddit 用户 /u/Individual_Page9676 让云端 Agent 通过 Tailscale + LM Studio 调用本地 Mac 上的 Qwen3.6-35B-A3B，构建了一套验证式数据管线：模型自编 800 道数学题后在新会话中盲解，分歧交由 Qwopus 3.5 122B 仲裁，Agent 用 Python 暴力核算，最终得到 793 道可用题。盲解者在仲裁分歧中 56 次正确、作者 12 次，说明出题写官方答案比解题更易出错；第三轮复验中 793 个答案有 774 个被直接确认，甚至抓出 Agent 自己暴力核算写错的一道题。

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