Визуальная платформа для создания, тестирования и развертывания AI-агентов и рабочих процессов с поддержкой API и MCP-серверов.
stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark
Python-фреймворк для сравнения LLM в игре «Быки и коровы» через совместимые с LiteLLM провайдеры.
- Звёзды
- 235
- Форки
- 2
- Открытые issues
- 0
- Последний коммит
- 2 года назад
Что это?
LLM Bulls and Cows Benchmark — мини-фреймворк для оценки того, насколько хорошо большие языковые модели решают задачу «Быки и коровы»: после каждой попытки игрок получает количество быков и коров. Фреймворк подключается ко множеству провайдеров через LiteLLM, поэтому модели от OpenAI, Anthropic, OpenRouter и других API можно сравнивать по одинаковым правилам и промптам.
Фреймворк отслеживает долю успешных игр, ошибки формата (ответы, не соответствующие требуемой строке GUESS) и эффективность, измеряемую средним числом ходов в выигранных играх. Игры можно запускать параллельно с индикаторами прогресса, а результаты сохраняются в виде полных логов диалогов, таблиц Markdown и интерактивных HTML-графиков для сравнения запусков. Правила игры настраиваются: можно выбрать 3 или 4 цифры, разрешить или запретить их повторение, а также задать лимит ходов и другие параметры в YAML-файле конфигурации.
В репозитории приведены результаты собственных бенчмарков для нескольких моделей, а также оценка стоимости API для каждого запуска и интервалы Уилсона для оценки доверительных диапазонов. Проект предназначен для разработчиков, которые хотят повторить или расширить тест на рассуждение LLM, используя собственные API-ключи.
Ключевые возможности
- 01Поддержка множества провайдеров LLM через LiteLLM
- 02Подсчёт доли успешных игр, ошибок формата и среднего числа ходов в выигранных играх
- 03Параллельный запуск игр с индикаторами прогресса
- 04Настройка количества цифр и правил их повторения через YAML
- 05Экспорт таблиц Markdown и интерактивных визуализаций в HTML
Сценарии использования
- Сравнение способности разных LLM к рассуждению на простой и воспроизводимой головоломке
- Проверка того, соблюдает ли модель строгие требования к формату ответа
- Повторение или расширение опубликованных результатов бенчмарков LLM с собственными API-ключами
Быстрый старт
- 1
Установите зависимости и настройте хуки pre-commit
pip install -r requirements.txt pre-commit install - 2
Задайте API-ключи провайдера LLM в качестве переменных окружения
- 3
Настройте файл конфигурации, указав нужную модель и параметры игры
- 4
Запустите бенчмарк и визуализируйте результаты
python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py
Что важно знать
- Для запуска бенчмарка нужны платные API-кредиты провайдеров LLM; полный запуск может стоить десятки долларов.
- Доверительные интервалы в опубликованных результатах широки, поскольку большинство моделей тестировалось всего на 50 играх.
Темы
Частые вопросы
- Что такое llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Python-фреймворк для сравнения LLM в игре «Быки и коровы» через совместимые с LiteLLM провайдеры. LLM Bulls and Cows Benchmark — мини-фреймворк для оценки того, насколько хорошо большие языковые модели решают задачу «Быки и коровы»: после каждой попытки игрок получает количество быков и коров. Фреймворк подключается ко множеству провайдеров через LiteLLM, поэтому модели от OpenAI, Anthropic, OpenRouter и других API можно сравнивать по одинаковым правилам и промптам.
- llm-bulls-and-cows-benchmark можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
- llm-bulls-and-cows-benchmark распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
- llm-bulls-and-cows-benchmark всё ещё поддерживается?
- Нет коммитов больше 6 месяцев. Последний коммит в llm-bulls-and-cows-benchmark — 31 янв. 2025 г..
- Для чего можно использовать llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Сравнение способности разных LLM к рассуждению на простой и воспроизводимой головоломке Проверка того, соблюдает ли модель строгие требования к формату ответа Повторение или расширение опубликованных результатов бенчмарков LLM с собственными API-ключами
- Как установить llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Установите зависимости и настройте хуки pre-commit: pip install -r requirements.txt pre-commit install Задайте API-ключи провайдера LLM в качестве переменных окружения Настройте файл конфигурации, указав нужную модель и параметры игры Запустите бенчмарк и визуализируйте результаты: python run_benchmark.py python scripts/visualize_results.py
- Где скачать llm-bulls-and-cows-benchmark?
- Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/stalkermustang/llm-bulls-and-cows-benchmark
Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.
Похожие проекты
Десктопный клиент для ChatGPT, Claude и других LLM с локальным хранением данных, работающий на Windows, macOS и Linux.
Официальная Python-библиотека для OpenAI REST API с синхронными и асинхронными клиентами и типизированными моделями запросов и ответов.
Лёгкий Python-фреймворк для создания мультиагентных процессов с инструментами, передачей задач, ограничителями, сессиями и трассировкой; поддерживает OpenAI и более 100 LLM-провайдеров.
Python-фреймворк от Google для создания, оценки и развертывания AI-агентов с упором на Gemini и поддержкой разных моделей.
Быстрый BPE-токенизатор для моделей OpenAI: преобразует текст в токены и обратно без потерь.