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新的“WOOFER”指标揭示了令人惊讶的 LLM 性能得分
一位用户开发了一个“WOOFER”指标，使用“Probe_prompt”来评估大型语言模型 (LLM) 的性能。该指标产生了一些令人惊讶的结果，一些模型的得分出人意料地低，例如 # bigpickle 得分为 25，而一组小型模型（LFM2、Gemma3 (2B)、Llama32 和 Quen25）的共识得分仅为 18。值得注意的是，# Claude # Opus 评估自己的回应是天才，而较新的 # Nvidia 模型 nematro…
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Claude 模型成本下降，免费 AI 计算获得关注
一位 Mastodon 用户分享了他们 V3 harness orchestrator 的鼓舞人心的结果，并指出与 Claude 模型相关的成本显著下降。该用户强调，像 bigpickle 和 llama 这样的免费模型现在处理着他们 80% 以上的任务计算，并表达了希望这种利用免费计算资源的趋势能够持续下去。