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English(EN) Running decision model locally on an RTX 4090 to find out which one is the fastest

Laya 在 RTX 4090 的本地决策模型速度测试中领先

最近的一项基准测试在 RTX 4090 GPU 上评估了四种开放决策模型——Laya、d1、Clef-Flash 和 Lev——以确定它们的本地性能。测试包括阅读九篇关于蜈蚣的维基百科文章并识别特定术语。Laya 成为最快的模型,每秒处理 3.9 毫秒的单词,并在 32 秒内处理了 7,980 个单词。虽然 Lev 在捕捉蜈蚣名称方面表现出最高的准确性,但它的速度明显较慢,每秒处理 51.0 毫秒的单词。 AI

影响 Laya 的速度优势表明,对于需要快速本地处理决策模型的应用程序,它可能是首选。

排序理由 开放决策模型的基准测试结果。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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Laya 在 RTX 4090 的本地决策模型速度测试中领先

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  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Fun-Meaning-6474 ·

    在 RTX 4090 上本地运行决策模型,找出哪个最快

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1x0wg85/running_decision_model_locally_on_an_rtx_4090_to/"> <img alt="Running decision model locally on an RTX 4090 to find out which one is the fastest" src="https://external-preview.redd.it/M2F5N2Q4NHl5OXVoM…