对32个本地大型语言模型（LLMs）在一个事实提取语料库上进行的全面正面比较显示，大多数模型表现相似。该研究利用消费者级显卡上的配对bootstrap测试，发现只有排名前两位的模型表现出可辨别的差异，其中一个35B MoE模型以微弱优势优于同一系列的27B密集模型。值得注意的是，最近发布的LFM2.5模型表现出乎意料地差，得分低于小得多的模型，这表明新模型或测试方法可能存在问题。 AI
影响 提供了对各种本地LLM相对性能的见解，帮助用户为特定任务选择模型。
排序理由 研究论文，详细介绍了多个LLM的比较性能。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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