<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>LLM Benchmark on Text Matrix</title><link>https://txtmix.com/tags/llm-benchmark/</link><description>Recent content in LLM Benchmark on Text Matrix</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Tue, 21 Jul 2026 20:06:14 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://txtmix.com/tags/llm-benchmark/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>whichllm 架构拆解：本地 LLM 选型不该只看显存</title><link>https://txtmix.com/posts/tech/whichllm-local-llm-recommender/</link><pubDate>Tue, 09 Jun 2026 17:59:00 +0800</pubDate><guid>https://txtmix.com/posts/tech/whichllm-local-llm-recommender/</guid><description>&lt;h1 id="whichllm-架构拆解本地-llm-选型不该只看显存">whichllm 架构拆解：本地 LLM 选型不该只看显存&lt;/h1>
&lt;p>本地跑大模型时，最容易问错的问题是：这张卡能不能塞下某个模型？更麻烦的是下一步：塞得下的模型通常不止一个，量化格式不止一种，benchmark 新旧不一，HuggingFace 上还混着官方仓库、社区量化、微调分支和缺 metadata 的重打包版本。&lt;/p></description></item></channel></rss>