Vier lokale Coding-Modelle: alle Prompts, Bauten, Agent-Läufe und Messwerte
Alle 17 Prompts und alle Bauten von Qwen 3.8 27B, Flint, Nanbeige 4.3 und Bonsai 2 27B mit Antworten, Denkspuren und Blindbewertung, alle 29 Agent-Läufe in OpenCode mit Code, Prüfergebnis und den versteckten Tests, die Messwerte von PGX, Mac mini und drei Grafikkarten und das Dashboard aus dem Video.
Jede Zahl aus dem Video nachrechnen, alle Bauten der vier Modelle im Browser vergleichen, dein eigenes Modell mit denselben 17 Aufgaben testen und die zwei Agent-Aufgaben in OpenCode wiederholen und mit denselben versteckten Tests bewerten.
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So startest du.
ansichten/index.html im Browser öffnen: Punktestand, alle Bauten, Agent, Tempo und Empfehlung wie im Video. python3 nachrechnen.py rechnet jede Zahl aus den Einzeldateien nach.
Die 17 Aufgaben mit python3 testen.py lauf --endpoint http://127.0.0.1:8080 --label mein-modell an deinen eigenen llama.cpp-, LM-Studio- oder Ollama-Server schicken und die Bauten mit denen der vier Modelle vergleichen.
Eine Agent-Aufgabe aus runde-2-agent/aufgaben/ nach ANLEITUNG.md in OpenCode lösen lassen und erst danach mit den versteckten Tests aus runde-2-agent/loesung/ bewerten.
So sieht die Anleitung aus.
Der Anfang der README aus dem Paket. Die vollständige Anleitung liegt im ZIP.
README.md
Vier lokale Coding-Modelle: alle Prompts, Bauten, Agent-Läufe und Messwerte
Alles aus dem Video „Diese lokale KI codet am besten (Qwen 3.8 27B vs Flint)“ zum Nachprüfen und Nachmachen. Qwen 3.8 27B, Flint 40B-A2.5B, Nanbeige 4.3 33B und Ternary Bonsai 2 27B haben dieselben 17 Aufgaben gebaut und danach als Agent in OpenCode in zwei Open-Source-Projekten programmiert, generatestl und YAP, geprüft mit versteckten Tests. Drin sind alle Prompts im Wortlaut, alle 70 Bauversuche mit Ergebnis, kompletter Antwort, Denkspur und Messwerten, beide Blindgutachten, alle 29 Agent-Läufe mit dem geschriebenen Code und dem Prüfergebnis, die versteckten Tests samt Referenzlösung, die Messwerte von ThinkStation PGX, Mac mini und drei gemieteten Grafikkarten und das Dashboard aus dem Video.
Was drin ist
ansichten/: das Dashboard aus dem Video (index.html), je Aufgabe eine Vergleichsseite mit allen vier Bauten (bau-E1.html bis bau-Q15.html), die Seite zur Denkstufe von Bonsai und der Drehknopf, den Qwen in generatestl gebaut hat (drehknopf.html).
runde-1-bauten/: die 17 Aufgaben im Wortlaut (aufgaben/), alle Ergebnisse (ergebnisse/<serie>/<aufgabe>/ mit bau.html, antwort.md, denken.md und meta.json), die Blindbewertung (bewertung/) und laeufe.csv mit Token, Zeit und Punkten je Bau.
runde-2-agent/: die zwei Agent-Aufgaben, ANLEITUNG.md zum Nachmachen, opencode-beispiel.json, alle 29 Läufe in laeufe/ mit diff.patch (der Code des Modells), ergebnis.txt (Punkte je Prüfpunkt), zusammenfassung.json, meta.json und opencode.json, dazu laeufe.csv und die STL-Dateien des Drehknopfs. In loesung/ liegen die versteckten Tests, das Bewertungsskript und die Referenzlösungen.
grafikkarten/: EMPFEHLUNG.md je Speicherklasse, EINSTELLEN.md für llama.cpp, LM Studio und Ollama, start-befehle.md mit den Serverbefehlen der Läufe, dazu tempo.csv, kontext.csv, agent-profil.csv, qualitaet.csv und vorhersage-mtp.csv.
