Benchmark Kvality LLM 🧪

Otestujte ľubovolný kompatibilný LLM endpoint s OpenAI pomocou 25 automatizovaných kvalitných testov – logické uvažovanie, programovanie, viacjazyčnosť, štrukturovaný výstup, volanie nástrojov a viac.

Spustiť testovanie Objednajte si API Blib teraz
Testovací lavica LLM
od Trooper.AI – 25 kvalitných testov (5 paralelne)
Použite iný model na vyhodnotenie odpovedí. Nechajte prázdne pre samovyhodnocovanie.
Testy používajú rovnaký model na generovanie a hodnotenie (LLM-as-Judge). Výsledky sú indikatívne, nie absolútne. API musí byť kompatibilné s OpenAI a umožniť CORS.
# Test Kategória Skóre St
Konfigúrujte svoj endpoint a spustite testy
25 testov pokrývajúcich logické myslenie, programovanie, nástroje, viacjazyčnosť a ďalšie

Čo je kvalitná referenčna skúška LLM?

Kvalitná benchmark pre veľké jazykové modely (LLM) je štandardizovaný súbor testov navrhnutý na vyhodnotenie toho, ako dobře sa veľký jazykový model (LLM) spravuje v rôznorodých reálnych úlohách. Namesto závislosti od jedného metrika, ako napríklad perplexita, kvalitný benchmark skúma viaceré dimenzie – logické myslenie, dodržovanie instrukcií, schopnosť kódovať, polyjazyčnú plynulosť, štrukturovaný výstup a využitie nástrojov –, aby vytvoril komplexný profil výkonnosti.

Naš voľný LLM TestBench spustí 25 paralelných testov priamo v vašem prehliadači proti ľubovoľnému kompatibilnému API koncovému bodu s OpenAI. Model sami sebe posudzuje (paradigma LLM-as-Judge), ohodnotí každú odpoveď na stupeňnici od 0 do 10. To umožňuje jednoducho porovnať rôzne modely, dodávateľov alebo úrovne kvantizácie vedľa seba – bez žiadnej serverovej konfigurácie.

Prečo vykonávať benchmarkingu vašej LLM?

Výber správneho umelého inteligentného modelu pre vašu úlohu je rozhodujúci. Spustenie benchmarku vám pomôže:

  • Porovnajte modely objektívne — pozrite si, ako sa umiestňujú GPT-4, Llama 3, Mistral, Qwen alebo ľubovoľný iný model v rovnakých testoch.
  • Overiť dodávateľov inferencie — overiť, či vaše hostované koncové bodové poskytujú rovnakú kvalitu ako pôvodné váhy modelu.
  • Vyhľadať regresie — spustiť benchmark znova po aktualizácii modelu na odhalenie poklesov kvality včas.
  • Hodnotenie kompromisov kvantizácie — pochopte, ako sa kvantizácia pomocou metód GPTQ, AWQ alebo GGUF odrazí na kvalitu výstupu.
  • Otestujte pred produkčným nasadením — prijímajte rozhodnutia založené na dátach pred nasadením modelu do aplikácie s prístupom pre používateľov.

Vysvetlenie 25 testov

Benchmark pokrýva 7 kategórií, ktoré odzrkadľujú skutočné požiadavky produkčného prostredia:

Text

Základné otázky a odpovede, shrnutie a tvorivé písanie hodnotia plynulosť, stručnosť a dodržiavanie formátu.

Inštrukcie

Formátovanie veľkými písmenami, dodržiavanie charakteru postavy a upřímnosť vo výnimočných prípadoch testujú, ako striktne model dodržuje systémové konštrukcie.

Multijazykový

Nemecké, francúzske a prekladové testy merajú jazykovú správnosť a kultúrnu vedomosť naprieč jazykmi.

Štrukturovaný výstup

Generovanie výstupu v JSON a tabuľky v markdowne overuje, či môže model vytvárať strojovo čitateľný obsah spoľahlivo.

Logické uvážanie

Od sylogizmov a trikových otázok po paradox narodenín a aritmetiku, tieto testy pokrývajú jednoduché, stredne náročné, ťažké aj viacstupňové uvažovanie.

Programovanie

Iterácia v Pythone, uzávierky v JavaScripte a detekcia chýb hodnotia schopnosti generovania kódu a jeho prezeraní.

Volanie nástrojov

Test funkčného volania s nástrojom na počasie overuje, či môže model formátovať štrukturované žiadosti o použitie nástroja tak, ako je očakávané súčasnými rámičkami pre agenty.

Objednať API Blib


Ak to funguje

  1. Zadajte svoje API overenia — URL bodcu, názov modelu a API kľúč. Vaš kľúč ostáva v prehliadači a nikdy sa neposiela na našie servery.
  2. Kliknite na "Spustiť všetky testy" — benchmark posiela každý testový príkaz k modelu, zberá odpoveď, potom používa rovnaký model na hodnotenie odpovede.
  3. Prehliadať výsledky — rozbalte ľubovolný riadok pre zobrazenie dotazu, očakávanej odpovedi, odpoveďu modelu a zdôvodnenia hodnotenia.

Celý benchmark sa typicky vykoná za 2–5 minút v závislosti od rýchlosti modelu. Všetky komunikácie prechádzajú priamo z vašeho prehliadača na API bod – nič nepredáva cez servery Trooper.AI.

Spustiť svoj LLM na GPU servrách Trooper.AI

Potrebujete rýchlu GPU hostovanú v EU na spustenie vlastného modelu? Vypožičiť si GPU server od Trooper.AI a nasadiť ľubovoľný otvorený LLM za minúty. Všetky servery sú v súlade s GDPR, ponúkajú prístup root a podporujú populárne frameworky pre inferenciu ako vLLM, TGI a Ollama bez ďalších nastavení.

Po nasadení smerujte tento benchmark na endpoint vašho serveru a okamžite overte kvalitu – je to najrýchlejší spôsob, ako overiť, že váš samohostovaný LLM splňuje produkčné štandardy.

Nasadiť koncový bod LLM


Často kladené otázky

Áno, tento benchmark je zcela zadarmo. Jediným nákladom je využitie API na vašom endpointe – každý beh spotrebuje približne 50 volaní API (25 generovanie + 25 hodnotenie).

Vaš API kľúč nikdy neopustí váš prehliadač. Všetky požiadosti sú odosielané priamo z klienta na vašu API koncovku cez HTTPS. My nevkladáme, nezaznamenávame ani nepredávame váš kľúč.

Akýkoľvek API, ktoré implementuje /v1/chat/completions Endpoint s štandardným OpenAI požadavkovým/výstupovým formátom. Patrí sem OpenAI, Trooper.AI Router, vLLM, TGI, Ollama (s vrstvou kompatibility s OpenAI), Together AI, Groq a mnohé ďalšie. Endpoint musí povoliť prístup z prehliadača cez CORS.

Použitie rovnakého modelu ako sudcu (LLM-as-Judge) udržuje benchmark jednoduchý a samostaný – nevyžadujú sa žiadne ďalšie klúče API ani externé služby. Priamo hodnotenie môže zaviesť predpojatosť, ale výskumy ukazujú, že koreluje dobré s ľudskou evaluáciou pri väčšine úloh. Pre náročnejšie hodnotenia rozvažte použitie silnejšieho súdcovského modelu.

Skóre 8+/10 Priemerne hodnotenie ukazuje na silnú celkovú kvalitu. Skóre medzi 5–7 naznačujú, že model vykonáva väčšinu úloh, ale má problémy s náročnejším rozumovaním alebo striktným dodržiavaním pokynov. Pod 5 môže model nie byť vhodný pre produkčné nasadenie. Vrcholové modely ako GPT-4o alebo Claude 3.5 Sonnet typicky dosahujú skóre 8.5+ vo všetkých kategóriách.

Nasadiť endpoint LLM Benchmarky GPU