5款小模型Agent实测结果公布
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5款小模型Agent实测结果公布
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AI 综述
PaulGug在RTX 3080上以统一llama.cpp设置测试5款小模型，Raon-1 nano以163分位列完整Agent任务第一，并完成96次测试零失败。其Q4量化版约占2GB显存，输出约187 tok/s；PaulGug认为其适合多步Agent工作。 MiniCPM5 2B在工具调用和长上下文测试中领先。开启推理后，多数参测模型耗尽思考预算，Gemma 4 E2B例外，取得154分。
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最新进展11月13日 06:21
5款小模型在RTX 3080实测，Raon-1 nano完成96次智能体任务且零失败报道时间线
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11月13日
- AGI Hunt5款小模型在RTX 3080实测，Raon-1 nano完成96次智能体任务且零失败
PaulGug在RTX 3080上以统一llama.cpp设置实测5款小模型，Raon-1 nano以163分位列整体任务第一。Raon-1 nano完成96次agent测试零失败，输出约187 tok/s，Q4量化仅约2GB；MiniCPM5 2B则在工具调用和长上下文得分领先。关闭推理时Raon-1 nano整体领先，开启推理后多数模型耗尽思考预算，Gemma 4 E2B例外并取得154分。
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