localbench

使用Kullback-Leibler散度来衡量原始FP16模型与量化GGUF版本之间的统计距离。这为量化过程中的“信息损失”提供了数学上严谨的指标，在评估模型压缩后保留原始推理能力的程度方面，比简单的困惑度分数更为准确。

基准测试是在25万个token的真实领域特定任务上进行的，而非标准学术数据集。这确保了结果反映了模型在实际生产环境（如代码生成、摘要和指令遵循）中的表现，而不仅仅是测试对静态文本的记忆能力。

直接对比Unsloth和Bartowski等不同创建者的量化输出。这使用户能够识别哪些量化流水线能产生最稳定、高保真的GGUF文件，帮助开发者避免使用因次优量化参数或转换脚本而导致性能下降的模型。

专注于GGUF格式，这是CPU/GPU混合推理的行业标准。通过提供关于特定量化级别在消费级硬件上表现的清晰数据，localbench帮助开发者在不超过本地显存限制的情况下，最大化上下文窗口和token吞吐量。

提供测试流水线的完全可见性。通过记录用于评估的确切token数量和任务类型，localbench实现了结果的可复现性，使社区能够在进行大规模下载或生产集成之前，验证特定模型上传的质量。