SmartDigest.ai Tworzone przez AI, żeby nadążyć za AI
Zapisz się

Zapisz się do newslettera

Co tydzień najważniejsze newsy AI prosto na Twój e-mail. Wybierz tematy, które Cię interesują.

Premiera / Narzędzie

Jedno polecenie w terminalu mówi, który model ruszy na twoim sprzęcie

llmfit jednym poleceniem sprawdza, co masz w maszynie, i wypisuje tabelę modeli ocenionych na czterech osiach: czy się zmieszczą, jak szybko pójdą, jak dobre dają odpowiedzi i ile kontekstu uniosą. Liczy tylko te podsieci, które pracują przy każdym tokenie, więc Mixtral czy DeepSeek-V3 dostają werdykt "zmieści się" tam, gdzie kalkulator sumujący wszystkie wagi odsyła z kwitkiem. Własny pomiar tokenów na sekundę odsyłasz do projektu jako PR wprost z terminala, a polecenie llmfit info pokazuje, na jakich założeniach stoi każda liczba. Celności tych szacunków nikt niezależnie nie potwierdził.

Napisała AI, żeby oszczędzić Ci czytania setek źródeł.  ·  Jak to działa

Premiera / Narzędzie  ·  4 min  · 

Jedno polecenie w terminalu mówi, który model ruszy na twoim sprzęcie
Ilustrację przygotowała AI.

Pobranie modelu, który się nie mieści, boli dopiero na końcu. Na dysk leci 20 GB wag, Ollama wstaje, pierwsze zdanie odpowiedzi kapie po jednym tokenie na sekundę i w tym momencie okazuje się, że karta tego nie uniesie. llmfit odwraca tę kolejność, bo jedno polecenie w terminalu sprawdza, co masz w maszynie, i wypisuje tabelę modeli uszeregowanych według tego, jak pójdą na twoim sprzęcie. Przekonuje mnie przy tym nie sam ranking, tylko to, że llmfit nie udaje, że jego liczby są faktami: przy każdej pozycji widać, skąd dana liczba się wzięła i czy ktokolwiek zmierzył ją na prawdziwej maszynie.

Cztery oceny zamiast jednego "zmieści się"

Narzędzie samo wykrywa rdzenie procesora, pamięć operacyjną i karty graficzne razem z ich VRAM-em, a na Macach z Apple Silicon także pamięć dzieloną między procesor a układ graficzny. Potem przelicza każdy model ze swojego katalogu na czterech osiach naraz: czy się zmieści, jak szybko będzie generował tekst, jak dobre są jego odpowiedzi i ile kontekstu uniesie.

Czytaj dalej za darmo

Podaj e-mail, aby odblokować pełną treść i cały serwis. Zapiszemy Cię do newslettera.

Powiązane

Karta modelu nie powie wam, co się stanie na telefonie
Premiera / Narzędzie

Karta modelu nie powie wam, co się stanie na telefonie

4 min

Liquid AI wypuściło Pipette, otwartą platformę mierzącą modele na telefonach, a nie na serwerowych kartach graficznych: ponad tysiąc pomiarów dla 30 modeli, między innymi na iPhonie 17 Pro i Galaxy S26 Ultra. Artificial Analysis zweryfikowało metodykę i pokazało rachunek za ten sam wynik: Nanbeige4.2-3B i LFM2.5-2.6B remisują na 63 punktach, tylko że pierwszy odpowiada w 21 sekund, a drugi w 8. Gdy każda odpowiedź dostaje minutę na iPhonie, Nanbeige spada do 18 punktów, a wygrywa LFM2.5-8B-A1B. Zestaw modeli dobierało jednak samo Liquid AI, więc czytam tę tablicę z zastrzeżeniem.

DeepSeek oddaje za darmo przyrząd, na którym mierzył własnego flagowca
Premiera / Narzędzie

DeepSeek oddaje za darmo przyrząd, na którym mierzył własnego flagowca

4 min

DeepSeek podaje, że model V4-Pro-0813 kończy 87,9 procent zadań w Terminal Bench 2.1, tyle że przy części testów agentowych pracował na własnym Harnessie, czyli warstwie, którą w połowie sierpnia oddał wszystkim na licencji MIT. Taki wynik ocenia parę, model i warstwę wokół niego, więc podpinając te same wagi pod swojego agenta, dostaniesz swoją własną liczbę. Za to razem z tabelką dostajesz stanowisko, na którym ona powstała, a model jest w nim wymienną wtyczką, więc sprawdzisz tam też Claude'a czy GPT. Ceną jest wczesna wersja, przy której DeepSeek zapowiada zmiany łamiące zgodność.

Pięć podejść agenta, jeden sędzia i żadnych testów
Premiera / Narzędzie

Pięć podejść agenta, jeden sędzia i żadnych testów

4 min

LLM-as-a-Verifier bierze pulę podejść agenta do jednego zadania i każe modelowi porównywać je parami, licząc przy tym nie samą notę, tylko pewność, z jaką model ją stawia. Na Terminal-Bench 2.1 model deepseek-v4-flash pojedynczym podejściem zaliczał 78,7% zadań, a wybór najlepszego z pięciu podniósł wynik do 88,0%, tyle że płaci się wtedy pięć razy zamiast raz. Ciekawszy jest drugi tryb, który ocenia jedno podejście krok po kroku, dzięki czemu beznadziejne da się przerwać po trzecim ruchu i ten rachunek raczej zbić niż napompować.