2.9.26
เผยแพร่ 2 พ.ย. 2026
Pairwise LM รันสคริปต์ของคุณเพื่อสร้างตารางคะแนน llm และเวอร์ชัน 2.9.26 ช่วยวัดประสิทธิภาพบนฮาร์ดแวร์ในเครื่องของคุณ ตารางข้อมูลส่วนตัวของคุณ
score_results.pyบันทึกแล้วscore_results.py+3python score_results.pyexit 0score_results.py8 บรรทัดaccuracyไม่พบการจับคู่เผยแพร่ 2 พ.ย. 2026
ขนาดโปรแกรมติดตั้งมาตรฐาน
ไฟล์ .exe ไฟล์เดียว
ภาษาอินเทอร์เฟซ
เครื่องมือจัดการไฟล์
Auto-run, Ask first, Plan only
llm benchmarks ต้องการความสามารถในการทำซ้ำที่เข้มงวดและการให้คะแนนที่แม่นยำ ดังนั้นคุณจึงกำหนดงานและกฎการให้คะแนนก่อนรันสคริปต์การประเมินของคุณเองในเครื่อง ตรวจสอบผลลัพธ์ ทุกการกระทำปรากฏในแชทเป็นการ์ดพร้อมผลลัพธ์จริงเพื่อยืนยันกระบวนการ เวอร์ชัน 2.9.26 รองรับสิ่งนี้ได้อย่างเต็มที่และรันเครื่องมือเอง
edit_file ใช้การเปลี่ยนแปลงพร้อม diff ที่มองเห็นได้ ดังนั้นคุณจึงตรวจสอบการแก้ไขทุกจุดก่อนบันทึก และ Shell รันสคริปต์บนพีซีของคุณเพื่อส่งคืนผลลัพธ์จริงและรหัสการออก การทำงานที่แม่นยำ write_file สร้างสคริปต์การประเมินในขณะที่ read_file แสดงเนื้อหาเต็มของไฟล์ที่สร้างขึ้นสำหรับการตรวจสอบของคุณ grep ค้นหาแพทเทิร์นเฉพาะในข้อความเพื่อช่วยคุณค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้องภายในพื้นที่ทำงาน Pairwise LM เวอร์ชัน 2.9.26 จัดการ llm evaluation สำหรับโค้ดของคุณด้วยความแม่นยำและรองรับงาน ai model benchmark การวัดแนวโน้มความสอดคล้องเหล่านี้มีความสำคัญต่อการประเมินที่ถูกต้อง
write_file score_results.py → saved
edit_file score_results.py → +24
Shell python score_results.py → exit 0Shell รันคำสั่งเทอร์มินัลเพื่อรันเวิร์กโฟลว์การบิลด์และการทดสอบของคุณ ในขณะที่ read_file ดึงเอาต์พุตที่บันทึกไว้สำหรับบันทึกของคุณและการวิเคราะห์ผลลัพธ์ benchmark แก้ไขไฟล์ grep ค้นหาบันทึกสำหรับโทเค็นเฉพาะและกรองสัญญาณรบกวนจากข้อมูล edit_file เปลี่ยนสคริปต์และแสดง diff ก่อนที่คุณจะอนุมัติการเปลี่ยนแปลง เวอร์ชันปัจจุบัน 2.9.26 รองรับเครื่องมือเหล่านี้บน Windows 10/11 ตรวจสอบผลลัพธ์อย่างระมัดระวังเพื่อให้แน่ใจว่าทุกอย่างถูกต้องและพร้อมสำหรับการตรวจสอบ
Shell gpu_monitor --tokens_per_sec --first_token --peak_memory --model local_model --repeats 3
read_file results/throughput_metrics.csv
grep "peak_memory" results/throughput_metrics.csvการเปรียบเทียบแบบคู่แสดงว่าโมเดลใดดีกว่า ดังนั้น write_file บันทึกคำตอบทั้งสองสำหรับการวิเคราะห์ในภายหลัง และ Shell รันสคริปต์การเปรียบเทียบของคุณเพื่อนับจำนวนชัยชนะตลอดหลายพรอมต์ รันมัน ใช้ write_file เพื่อบันทึกเอาต์พุตสำหรับการวิเคราะห์ในอนาคตโดยผู้ใช้ Shell รันสคริปต์และส่งคืนรหัสการออกสำหรับการตรวจสอบ นับจำนวนชัยชนะสำหรับแต่ละโมเดลตลอดหลายพรอมต์เพื่อระบุผู้นำ เวอร์ชัน 2.9.26 รองรับเวิร์กโฟลว์นี้สำหรับการวัด benchmark ที่แม่นยำ
write_file model_a.txt → saved
write_file model_b.txt → saved
Shell python compare.py → exit 0Agent อ่านไฟล์ผลลัพธ์และคำนวณค่าเฉลี่ยและการกระจายเพื่อให้คุณตรวจสอบตารางในแชทและยืนยันความถูกต้องของคะแนน ตรวจสอบตัวเลข อินเทอร์เฟซใน 13 ภาษาสำหรับผู้ใช้ทั่วโลกเพื่อให้เข้าถึงได้ง่าย read_file อ่านข้อมูล และ grep ค้นหาแพทเทิร์นเฉพาะภายในเอาต์พุต สิ่งนี้สร้างการจัดอันดับของคุณเองสำหรับการเปรียบเทียบ ai model ด้วยความแม่นยำสูง Shell รันคำสั่งเพื่อประมวลผลผลลัพธ์และตรวจสอบรหัสการออก
read_file results.csv → 50 rows
Shell python stats.py → exit 0
grep mean stats.py → 1 matchPairwise LM เวอร์ชัน 2.9.26 รันคำสั่งของคุณและแสดงผลลัพธ์จริงบนการ์ด ในขณะที่แชทแอสซิสแตนต์เพียงแนะนำการดำเนินการ ควบคุมเต็มรูปแบบ
| แชทแอสซิสแตนต์ทั่วไป | Pairwise LM | |
|---|---|---|
| การกระทำ | รันเครื่องมือเอง | รันเครื่องมือเอง |
| ผลลัพธ์ | แสดงสรุปข้อความ | แสดงการ์ดผลลัพธ์จริง |
| การควบคุม | รันอัตโนมัติ | Ask first หรือ Auto-run |
| ไฟล์ | ทำงานกับข้อความที่คุณวาง | อ่านและเขียนไฟล์ |
นักวิจัยเขียนตรรกะการให้คะแนนของตัวเองและรันบนฮาร์ดแวร์ของตนเพื่อเก็บเอาต์พุตดิบไว้ข้างเคียงคะแนน นับไฟล์ รันการทดสอบ 5 ครั้งบนเครื่องของคุณวันนี้เพื่อยืนยันความถูกต้อง
วิศวกรรัน benchmark ของพวกเขาเองบน GPU ในเครื่องและ Agent จับเวลาแฝงและการใช้งานหน่วยความจำสำหรับการเปรียบเทียบ ai model บนฮาร์ดแวร์ของพวกเขา พวกเขาตรวจสอบอย่างละเอียด เอาต์พุตปรากฏเป็นการ์ดพร้อมผลลัพธ์จริงและรายละเอียด
นักเรียนใช้มันเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับ llm benchmarks และพวกเขาเขียนสคริปต์ง่ายๆ เพื่อคะแนนคำตอบในขณะที่ Agent รันสคริปต์และแสดงผลลัพธ์ สิ่งนี้ช่วย พวกเขาเห็นคำสั่งที่แน่นอนที่ใช้และเข้าใจกระบวนการ
Benchmark คือชุดงานคงที่พร้อมกับกฎการให้คะแนน ดังนั้นโมเดลต่างๆ จึงสามารถเปรียบเทียบกันได้ด้วยงานเดียวกัน และคุณกำหนดงาน กำหนดการตั้งค่า บันทึกเวอร์ชันสำหรับการทำซ้ำในสคริปต์การประเมินของคุณ
ใช่ lmbenchmarks.com เป็นเว็บไซต์ทางการของ Pairwise LM และปุ่มดาวน์โหลดให้โปรแกรมติดตั้ง Windows (ประมาณ 34 MB) ซึ่งคุณควรตรวจสอบโดยการเปรียบเทียบ checksum SHA-256 กับ manifest ที่เผยแพร่ ตรวจสอบแฮช การบันทึก IP เกิดขึ้นเมื่อเยี่ยมชมเว็บไซต์คงที่สำหรับการดาวน์โหลด
Pairwise LM เป็น Agent อัตโนมัติที่รันสคริปต์การประเมินของคุณผ่าน Shell และแก้ไขด้วย diff ดังนั้นคุณจึงเปรียบเทียบคำตอบของโมเดลได้แบบเคียงข้างกัน มันทำงานในเครื่อง มันแสดงผลลัพธ์จริงในแชทสำหรับการกระทำทุกประการ
GPU AI benchmark คือการวัดเวลาทำงานของคุณเอง ดังนั้นคุณจึงวัดโทเค่นต่อวินาทีและหน่วยความจำสูงสุดบนพีซีของคุณหรือผ่าน SSH บนเซิร์ฟเวอร์ที่คุณเป็นเจ้าของ ตัวชี้วัดจริง ใช่ มันวัดโทเค่นต่อวินาทีและหน่วยความจำสูงสุดบนฮาร์ดแวร์ของคุณ
ใช่ Pairwise LM รันบน Windows 10 และ 11 และโปรแกรมติดตั้งมีขนาด 34 MB ในขณะที่ไฟล์ .exe แบบพกพามีขนาด 25 MB ไม่ต้องใช้บัญชี อินเทอร์เฟซอยู่ใน 13 ภาษาดังนั้นคุณจึงสามารถใช้ได้ง่าย
checksum SHA-256 ทำหน้าที่เป็นลายเซ็นดิจิทัลแบบเดียวสำหรับไฟล์ตัวติดตั้ง และคุณตรวจสอบโดยการรันคำสั่ง certutil เพื่อเปรียบเทียบผลลัพธ์กับ manifest ที่เผยแพร่ จับคู่ checksum สิ่งนี้ยืนยันว่าไฟล์ตรงกับ manifest สำหรับการติดตั้งที่ปลอดภัย
Benchmark คือชุดงานคงที่พร้อมกับกฎการให้คะแนน ดังนั้นโมเดลต่างๆ จึงสามารถเปรียบเทียบกันได้ด้วยงานเดียวกันโดยคุณ เชื่อของคุณ คุณควบคุมพรอมต์และการตั้งค่าสำหรับการทดสอบทุกประการ
ดาวน์โหลด Pairwise LM เวอร์ชัน 2.9.26 สำหรับ Windows 10 และ 11 เพราะโปรแกรมติดตั้งมีขนาด 34 MB และเวอร์ชันพกพามีขนาด 25 MB รันมัน
ดาวน์โหลด Pairwise LM สำหรับ Windows ↗ทุกหน้าของเว็บไซต์นี้มีให้ใช้งานใน 20 ภาษา
รายละเอียดผลิตภัณฑ์ ↗ การกำหนดค่าโมเดล ↗ ตัวอย่างเวิร์กโฟลว์ ↗ ดาวน์โหลดตัวติดตั้ง ↗ FAQ และการสนับสนุน ↗ นโยบายความเป็นส่วนตัว ↗