All MicroEvals
ช่วยค้นหาผลการทดสอบและ Benchmark ล่าสุด (เช่น LMSYS Chatbot ...
Create MicroEval
Header image for ช่วยค้นหาผลการทดสอบและ Benchmark ล่าสุด (เช่น LMSYS Chatbot ...

ช่วยค้นหาผลการทดสอบและ Benchmark ล่าสุด (เช่น LMSYS Chatbot ...

Prompt

ช่วยค้นหาผลการทดสอบและ Benchmark ล่าสุด (เช่น LMSYS Chatbot Arena, Open LLM Leaderboard, LiveBench) เพื่อแนะนำโมเดล Open-source / Open-weight LLM เวอร์ชั่นล่าสุด ที่เหมาะสำหรับรัน Local บนสเป็คคอมเครื่องนี้ให้หน่อย: สเป็คเครื่อง: - การ์ดจอ (GPU): NVIDIA GeForce RTX 5070 (12GB GDDR7) - แรมเครื่อง (RAM): 32GB DDR5 5600MHz - ซีพียู (CPU): Intel Core i5-14600KF (14C/20T) - พื้นที่จัดเก็บ (Storage): M.2 NVMe PCIe 4.0 1.5TB โจทย์ที่ต้องการคำแนะนำ: 1. กลุ่มรันบน VRAM 100% (เน้นความเร็วสูง): โมเดลขนาด 7B - 14B ตัวล่าสุดที่ฉลาดที่สุด พร้อมระบุขนาด Quantization (เช่น Q4_K_M, Q8_0) และความยาว Context Window ที่รับได้ 2. กลุ่มรันแบบ Hybrid (GPU VRAM 12GB + RAM 32GB): โมเดลขนาด 27B - 35B ตัวล่าสุดที่ยังได้ความเร็วการตอบในระดับใช้งานจริงได้ 3. แยกตามประเภทการใช้งาน: - โมเดลทำงานทั่วไปและการรองรับภาษาไทย/อังกฤษ - โมเดลสายเขียนโค้ด (Coding / Refactor / Debugging) - โมเดลสายคิดวิเคราะห์และใช้เหตุผล (Reasoning / Logic) - โมเดล Vision (อ่านภาพ เอกสาร OCR) 4. สรุปชื่อโมเดลเวอร์ชันล่าสุด, จุดเด่นตาม Benchmark, อัตรากิน VRAM โดยประมาณ และโปรแกรมรันที่แนะนำ (เช่น Ollama, LM Studio, vLLM)

Drag to resize
Drag to resize