LLM Performance

Att köra stora språkmodeller lokalt ger dig integritet, möjlighet att använda dem offline och noll kostnader för API-anrop. Detta benchmark visar exakt vad man kan förvänta sig från 9 populära LLMs på Ollama på en RTX 4080.

Jag hittade några intressanta prestandatest av GPT-OSS 120b som kör på Ollama över tre olika plattformar: NVIDIA DGX Spark, Mac Studio, och RTX 4080. GPT-OSS 120b-modellen från Ollama-biblioteket väger 65 GB, vilket innebär att den inte passar in i den 16 GB VRAM som finns på en RTX 4080 (eller den nyare RTX 5080).

Framtiden för AI är inte bara om smartare modeller – den handlar om smartare kisel.

Specialiserad hårdvara för LLM-inferens driver en revolution som liknar Bitcoin-minningens övergång till ASICs.

Här är en jämförelse mellan Qwen3:30b och GPT-OSS:20b fokuserande på instruktionssäljning och prestandaparametrar, specifikationer och hastighet.

Ollama’s GPT-OSS modeller har återkommande problem med att hantera strukturerad utdata, särskilt när de används med ramverk som LangChain, OpenAI SDK, vllm och andra.

Här jämför jag hur mycket VRAM den nya versionen av Ollama allokerar för modellen hur mycket VRAM den nya versionen av Ollama allokerar för modellen med den tidigare versionen av Ollama. Den nya versionen är sämre.

Hur påverkar PCIe-laner LLM-prestanda? Beroende på uppgiften. För träning och fler-GPU-inferens – prestandaförändringen är betydande.

Jag har en teori att testa – om man använder alla kärnor på Intel CPU skulle det öka hastigheten hos LLMs? Det är irriterande att den nya gemma3 27-bit model (gemma3:27b, 17GB på ollama) inte passar in i min GPU:s 16GB VRAM och delvis kör på CPU.

I mitt håll i den moderna världens kaos här är jag jämförande tekniska specifikationer av olika kort som är lämpliga för AI uppgifter (Deep Learning, Objektidentifiering och LLM). De är alla otroligt dyra dock.

När Ollama-servern får två begäranden samtidigt, beror dess beteende på dess konfiguration och tillgängliga systemresurser.

Inte för länge sedan släpptes. Låt oss uppdatera och
testa hur Mistral Small presterar jämfört med andra LLMs.

Nyligen har vi sett flera nya LLM:er släppas. Spännande tider. Låt oss testa och se hur de presterar när de upptäcker logiska fall.

Testa hur modeller med olika antal parametrar och kvantisering beter sig.

Jämförelse av förutsägelsehastighet hos flera versioner av LLMs: llama3 (Meta/Facebook), phi3 (Microsoft), gemma (Google), mistral (open source) på CPU och GPU.