MicroLLM Lab – Try 7 tiny LLM's in the browser

原始链接: https://stateofutopia.com/experiments/microllmlab/

该界面提供了一套强大的工具包,可直接在浏览器中对大语言模型 (LLM) 进行基准测试。 **主要功能:** * **自定义评估:** 用户可以编写基于 JavaScript 的基准测试,通过客观检查(正则表达式或精确标记匹配)而非主观质量分析来测试模型。 * **性能指标:** 该平台可测量准确性和速度,提供峰值速度、持续解码(256 个标记)以及总执行时间的数据。 * **隐私与便携性:** 所有基准测试数据均保存在本地。用户可以生成并下载性能证书、复制文本摘要,或将结果直接分享至 X 和 LinkedIn 等社交平台。 * **易用性:** 该系统包含根据以往每秒标记数预估性能、同时运行多个已加载模型的测试套件,以及提示大型 LLM 辅助编写新测试用例的工具。 简而言之,该工具提供了一个私密的、以开发人员为中心的测试环境,无需依赖外部服务器即可评估和比较 LLM 的效率与功能表现。

相关文章

原文

Next action:

Objective checks (regex / exact tokens), not writing quality. A 135M model is allowed to fail — that is the measurement. Pick models, then run. Estimate uses your last tok/s if we have one.

🏎️ Highest Peak Speed — Fastest single test

⚡ Highest Sustained Speed — Continuous 256-tok decode

📊 Avg Sustained Speed — Across tested models

⏱️ Total Benchmark Score — Cumulative suite wall time

Next action:

Speed (tokens/s, sustained decode, suite wall) and accuracy (pass rate on objective tests) from runs in this browser. Numbers stay on this machine. Charts use the latest suite per model.

🏎️ Highest Peak Speed — Fastest single test

⚡ Highest Sustained Speed — Continuous 256-tok decode

📊 Avg Sustained Speed — Across loaded models

⏱️ Total Benchmark Score — Total execution wall time

Next action:

Write a benchmark in JavaScript

The editor is eval()’d in this origin, then each check runs on the model’s decoded text.