Resmi Pairwise LM web sitesi

llm benchmarks Windows'ta yerel olarak çalışır

Pairwise LM, bir llm sıralaması oluşturmak için komut dosyalarınızı çalıştırır ve sürüm 2.9.26, yerel donanımınızda performansı ölçmenize yardımcı olur. Özel tablonuz.

Pairwise LM'yi İndir ↗İş akışlarını keşfet

Pairwise LM · Sonuçları puanla● Ask first

CSV dosyasını tam eşleşme ile puanla ve doğruluk yüzdesini yazdır.

write_filescore_results.pykaydedildi
edit_filescore_results.py+3
Shellpython score_results.pyexit 0
read_filescore_results.py8 satır
grepaccuracy0 eşleşme

bir sonraki adımdan önce onayınızı bekliyorReddetKabul Et

Sürüm

2.9.26

2 Kasım 2026'da yayınlandı

Kurulum

34 MB

Standart kurulum dosyası boyutu

Taşınabilir

25 MB

Tek bir .exe dosyası

Diller

13

Arayüz dilleri

Dosyalar

11

Dosya işleme araçları

Onay modları

3

Auto-run, Ask first, Plan only

Ana yetenek

Kontrolündeki llm benchmarks

llm benchmarks kesin tekrarlanabilirlik ve hassas puanlama gerektirir; bu nedenle kendi değerlendirme komut dosyalarınızı yerel olarak çalıştırmadan önce görevleri ve puanlama kurallarını siz tanımlarsınız. Sonuçları kontrol edin. Her işlem, süreci doğrulamak için gerçek sonucu içeren bir kart olarak sohbette görünür. Sürüm 2.9.26 bunu tamamen destekler ve araçları kendi başına çalıştırır.

Değerlendirme komut dosyanızı çalıştırın

edit_file, her değişikliği kaydetmeden önce gözden geçirebilmeniz için görünür bir fark (diff) ile değişiklikleri uygular; Shell ise komut dosyasını PC'nizde çalıştırarak gerçek çıktıyı ve çıkış kodunu döndürür. Hassas iş. write_file değerlendirme komut dosyasını oluştururken, read_file oluşturulan dosyanın tam içeriğini görüntüler. grep, ilgili verileri çalışma alanı içinde bulmanıza yardımcı olmak için metinde belirli kalıplar arar. Pairwise LM sürüm 2.9.26, kodunuz için llm değerlendirmesini hassasiyetle yönetir ve ai model benchmark görevlerini destekler. Uyumluluk eğilimini ölçen bu benchmark'lar, doğru değerlendirme için esastır.

Araç izleme

write_file score_results.py → saved
edit_file score_results.py → +24
Shell python score_results.py → exit 0

Kendi donanımınızı ölçün

Shell, derleme ve test iş akışlarınızı çalıştırmak için terminal komutlarını yürütür; read_file ise benchmark sonuçlarının kaydedilmiş çıktısını kayıtlarınız ve analiziniz için getirir. Dosyaları düzenle. grep, logları belirli belirteçler için arar ve verilerden gürültüyü filtreler. edit_file komut dosyasını değiştirir ve değişikliği onaylamadan önce bir fark gösterir. Mevcut sürüm 2.9.26, Windows 10/11'de bu araçları destekler. Her şeyin doğru ve inceleme için hazır olduğundan emin olmak için sonuçları dikkatlice kontrol edin.

Araç izleme

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.csv

Modelleri ikili olarak karşılaştırın

İkili karşılaştırma, hangi modelin daha iyi olduğunu gösterir; write_file daha sonraki analiz için her iki yanıtı kaydeder ve Shell, çok sayıda istek üzerinden kazanılan sayımı yapmak için karşılaştırma komut dosyanızı çalıştırır. Çalıştır. Çıktıları kullanıcının daha sonraki analizi için kaydetmek için write_file kullanın. Shell komut dosyasını yürütür ve doğrulama için çıkış kodunu döndürür. Lideri belirlemek için her model için çok sayıda istek üzerinden kazanılan sayısını hesaplayın. Sürüm 2.9.26, doğru benchmark'lamalar için bu iş akışını destekler.

Araç izleme

write_file model_a.txt → saved
write_file model_b.txt → saved
Shell python compare.py → exit 0

Bir LLM Liderlik Tablosu Oluşturun

Agent, sonuç dosyalarını okur ve ortalamayı ve yayılımı hesaplar; böylece tabloyu sohbette gözden geçirir ve puanların doğruluğunu doğrular. Sayıları kontrol et. Küresel kullanıcılara kolay erişim sağlamak için 13 dilde arayüz. read_file verileri okur ve grep çıktı içinde belirli kalıplar arar. Bu, yüksek hassasiyetle ai model karşılaştırması için kendi sıralamanızı oluşturur. Shell, sonuçları işlemek ve çıkış kodunu doğrulamak için komutu çalıştırır.

Araç izleme

read_file results.csv → 50 rows
Shell python stats.py → exit 0
grep mean stats.py → 1 match

İş akışlarını görüntüle

Tipik bir sohbet asistanından farkı

Pairwise LM sürüm 2.9.26, komutlarınızı çalıştırır ve gerçek sonucu bir kart üzerinde gösterirken, bir sohbet asistanı yalnızca eylemler önerir. Tam kontrol.

	Tipik sohbet asistanı	Pairwise LM
Eylem	Araçları kendisi çalıştırır	Aracı kendisi çalıştırır
Sonuç	Metin özeti gösterir	Gerçek çıktı kartı gösterir
Kontrol	Otomatik olarak çalışır	Ask first veya Auto-run
Dosyalar	Yapıştırdığınız metinle çalışır	Dosyaları okur ve yazar

Nasıl başlanır

Windows 10 veya 11 için 34 MB'lık kurulum programını indirin.
Kurulum programını çalıştırın (yaklaşık 34 MB) ve kurulum sihirbazını izleyin.
Uygulamayı açın ve model uç noktanızı veya yerel modelinizi seçin.
Bir istek gönderin ve agentin sizin için araçları çalıştırmasını izleyin.

Kim kullanır ve ne zaman

Araştırmacılar, ham çıktıları puanların yanında tutmak için kendi puanlama mantıklarını yazar ve kendi donanımlarında çalıştırır. Dosya sayısını belirle. Doğruluğu doğrulamak için yerel makinenizde bugün 5 test çalıştırın.

Mühendisler, yerel GPU'larında kendi benchmark'larını çalıştırır ve agent, ai model karşılaştırması için donanımlarında gecikmeyi ve bellek kullanımını yakalar. Dikkatlice gözden geçirirler. Çıktı, gerçek sonuçlar ve ayrıntılar içeren bir kart olarak görünür.

Öğrenciler, llm benchmarks hakkında bilgi edinmek için kullanır ve basit komut dosyaları yazarak yanıtları puanlarlar; agent ise komut dosyalarını çalıştırır ve sonuçları gösterir. Bu yardımcı olur. Kullanılan tam komutları görürler ve süreci anlarlar.

Sıkça sorulan sorular

llm benchmarks nedir?

Bir benchmark, farklı modellerin aynı iş üzerinde karşılaştırılabilmesi için sabit bir görev seti ve puanlama kuralıdır; görevleri siz tanımlarsınız. Ayarları sabitle. Değerlendirme komut dosyalarınızda tekrarlanabilirlik için sürümleri kaydedin.

lmbenchmarks.com resmi Pairwise LM web sitesi mi?

Evet, lmbenchmarks.com resmi Pairwise LM web sitesidir ve indirme düğmesi Windows kurulum programını (yaklaşık 34 MB) sağlar; bu programı yayımlanan manifestodaki SHA-256 toplamı ile karşılaştırarak doğrulamanız gerekir. Hash'i kontrol et. İndirmeler için statik site ziyaretlerinde IP izleme gerçekleşir.

Pairwise LM model kalitesini değerlendirmekte nasıl yardımcı olur?

Pairwise LM, değerlendirme komut dosyalarınızı Shell aracılığıyla çalıştıran ve onları bir fark (diff) ile düzenleyen otonom bir agent'tır; böylece model yanıtlarını yan yana karşılaştırabilirsiniz. Yerel olarak çalışır. Her eylem için gerçek sonuçları sohbette gösterir.

Bir GPU AI benchmark'ı nedir?

Bir GPU AI benchmark'ı, kendi iş yükünüzü zamanlamaktır; böylece PC'nizde veya sahip olduğunuz bir sunucuda SSH üzerinden token başına saniye ve zirve bellek kullanımını ölçersiniz. Gerçek metrikler. Evet, donanımınızda token başına saniye ve zirve bellek kullanımını ölçer.

Agent Windows'ta çalışıyor mu?

Evet, Pairwise LM Windows 10 ve 11'de çalışır; kurulum programı 34 MB iken taşınabilir .exe 25 MB'tır. Hesap gerekmez. Arayüz 13 dilde olduğundan kolayca kullanabilirsiniz.

İndirmeyi nasıl doğrularım?

SHA-256 toplamı, kurulum dosyası için benzersiz bir dijital parmak izi görevi görür; sonucu yayımlanan manifestoyla karşılaştırmak için certutil komutunu çalıştırarak doğrularsınız. Toplamı eşleştir. Bu, dosyanın güvenli kurulum için manifestoya uygun olduğunu onaylar.

Hangi kamu benchmark'larına güveniyorsunuz?

Bir benchmark, farklı modellerin aynı iş üzerinde sizin tarafından karşılaştırılabilmesi için sabit bir görev seti ve puanlama kuralıdır. Kendinize güvenin. Her test için istekleri ve ayarları siz kontrol edersiniz.

Şimdi başla

Benchmark'larınızı bugün çalıştırın

Windows 10 ve 11 için Pairwise LM sürüm 2.9.26'yı indirin; çünkü kurulum programı 34 MB ve taşınabilir sürüm 25 MB'tır. Çalıştırın.

Windows için Pairwise LM'yi İndir ↗

Site gezinmesi

Bu web sitesinin her sayfası 20 dilde mevcuttur.

Ürün ayrıntıları ↗ Model yapılandırması ↗ İş akışı örnekleri ↗ Kurulum dosyasını indir ↗ SSS ve destek ↗ Gizlilik politikası ↗