本地基准测试:Muse Glimmer 30B vs Qwen 3.6 27B vs Gemma4 31B(以及许多其他模型和微调)

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摘要

本地基准测试,对比 Muse Glimmer 30B、Qwen 3.6 27B 和 Gemma4 31B,记录请求次数和最终得分,并附有详细结果的链接。

与 Qwen(几乎两倍)和 Gemma(几乎 3 倍)相比,需要大量请求。最终得分不错,即使它“不是编码模型”。https://wonderrico.github.io/local_llm_benchmark/benchmark-main.html 更多细节见 https://wonderrico.github.io/local_llm_benchmark/benchmark-detail.html 明天再看看 Qwen 3.8 的表现...
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Gemma 4-26b-a4b-it 基本是个基础扎实、能稳妥完成任务的 B 等生。Qwen3.6-35b-a3b 则是考出 A+ 的优等生,做完任务后还有余力搞点锦上添花的发挥。在我的 16GB 显存显卡上,两款模型运行速度相当。测试环境为 Windows 下的 LM Studio,采用推荐推理设置。使用的模型:unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_S 与 AesSedai/Qwen3.6-35B-A3B IQ4_XS。大家有不同意见吗?**更新:** 看来我之前用 Gemma 4 的方式不太对。[Sadman782 的评论](https://www.redd