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stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark
Framework em Python que avalia LLMs fazendo-os jogar Bulls and Cows por meio de provedores compatíveis com LiteLLM.
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O que é?
LLM Bulls and Cows Benchmark é um mini-framework para medir o desempenho de modelos de linguagem grandes ao resolver Bulls and Cows, um jogo de quebra-cabeça em que quem tenta adivinhar recebe, após cada tentativa, a quantidade de bulls e cows. Ele se conecta a vários provedores por meio do LiteLLM, permitindo comparar modelos da OpenAI, Anthropic, OpenRouter e outros endpoints com as mesmas regras e prompts.
O framework acompanha a taxa de sucesso, falhas de formato (respostas que não seguem a linha GUESS exigida) e eficiência, medida pelo número médio de turnos nas partidas vencidas. As partidas podem ser executadas em paralelo com barras de progresso em tempo real, e os resultados são salvos como logs completos das conversas, tabelas Markdown e gráficos HTML interativos para comparar execuções. As regras do jogo podem ser configuradas para 3 ou 4 dígitos, com ou sem repetição, e os limites de turnos e outras opções ficam em um arquivo de configuração YAML.
O repositório inclui resultados próprios do benchmark para vários modelos, além dos custos estimados de API de cada execução e dos intervalos de confiança calculados com o escore de Wilson. O projeto é voltado a desenvolvedores que querem reproduzir ou ampliar um teste de raciocínio para LLMs usando suas próprias chaves de API.
Recursos principais
- 01Oferece suporte a vários provedores de LLM por meio do LiteLLM
- 02Apresenta a taxa de sucesso, as falhas de formato e a média de turnos nas partidas vencidas
- 03Executa partidas em paralelo com barras de progresso em tempo real
- 04Permite configurar a quantidade de dígitos e as regras de repetição via YAML
- 05Exporta tabelas Markdown e visualizações HTML interativas
Casos de uso
- Comparar a capacidade de raciocínio de diferentes LLMs em um quebra-cabeça simples e reproduzível
- Testar se um modelo segue instruções rigorosas de formatação da saída
- Reproduzir ou ampliar resultados publicados de benchmarks de LLMs usando suas próprias chaves de API
Início rápido
- 1
Instale as dependências e configure os hooks de pre-commit
pip install -r requirements.txt pre-commit install - 2
Configure as chaves de API do seu provedor de LLM como variáveis de ambiente
- 3
Ajuste o arquivo de configuração com o modelo e as configurações de jogo desejados
- 4
Execute o benchmark e visualize os resultados
python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py
Antes de usar
- A execução do benchmark exige créditos pagos de API de provedores de LLM, e as execuções completas podem custar dezenas de dólares.
- Os intervalos de confiança dos resultados publicados são amplos porque a maioria dos modelos foi testada em apenas 50 jogos.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Framework em Python que avalia LLMs fazendo-os jogar Bulls and Cows por meio de provedores compatíveis com LiteLLM. LLM Bulls and Cows Benchmark é um mini-framework para medir o desempenho de modelos de linguagem grandes ao resolver Bulls and Cows, um jogo de quebra-cabeça em que quem tenta adivinhar recebe, após cada tentativa, a quantidade de bulls e cows. Ele se conecta a vários provedores por meio do LiteLLM, permitindo comparar modelos da OpenAI, Anthropic, OpenRouter e outros endpoints com as mesmas regras e prompts.
- llm-bulls-and-cows-benchmark é gratuito? Qual é a licença?
- llm-bulls-and-cows-benchmark é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- llm-bulls-and-cows-benchmark ainda é mantido?
- Sem commits há mais de 6 meses. O último commit de llm-bulls-and-cows-benchmark foi em 31 de jan. de 2025.
- Para que posso usar llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Comparar a capacidade de raciocínio de diferentes LLMs em um quebra-cabeça simples e reproduzível Testar se um modelo segue instruções rigorosas de formatação da saída Reproduzir ou ampliar resultados publicados de benchmarks de LLMs usando suas próprias chaves de API
- Como instalar llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Instale as dependências e configure os hooks de pre-commit: pip install -r requirements.txt pre-commit install Configure as chaves de API do seu provedor de LLM como variáveis de ambiente Ajuste o arquivo de configuração com o modelo e as configurações de jogo desejados Execute o benchmark e visualize os resultados: python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py
- Onde consigo llm-bulls-and-cows-benchmark?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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