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用户用前沿LLM评测39个本地LLM
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AI 综述
2026年10月29日，Reddit r/LocalLLaMA 一位用户发帖称，其在5060 Ti 16GB等本地硬件上让39个本地LLM运行约50条提示词测试，再由Claude、GPT-6.1、Gemini 4等前沿模型对输出打分。该用户提到，Codex评分消耗了两次5小时额度，Argon花费约30-40美元。目前事件进展仅限于该帖披露的评测方式与成本信息。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展10月29日 09:10
用户披露用前沿模型为39个本地LLM打分，Codex耗两次5小时额度、Argon约30-40美元。报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Reddit · r/LocalLLaMA5 个前沿 LLM 为 39 个本地 LLM 的 50 条提示词打分
一位用户在 5060 Ti 16GB 等本地硬件上让 39 个本地 LLM 跑约 50 条提示词测试，再由 Claude、GPT-6.1、Gemini 4 等前沿模型对输出打分，Codex 评分消耗两次 5 小时额度、Argon 花费约 30-40 美元。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。