Jake Benchmark v1: Lokale LLM-Leistungstests für OpenClaw KI-Agenten

✍️ OpenClawRadar📅 Veröffentlicht: 23. März 2026🔗 Source
Jake Benchmark v1: Lokale LLM-Leistungstests für OpenClaw KI-Agenten
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Der Jake Benchmark v1 ist ein Leistungsbewertungstool für lokale LLMs, die als KI-Agenten mit OpenClaw fungieren. Er testet Modelle an 22 praktischen Aufgaben, um ihre Effektivität in realen Agenten-Szenarien zu bestimmen.

Testaufbau und Methodik

Der Benchmark wurde auf einem Raspberry Pi mit Ollama auf einer NVIDIA 3090 GPU durchgeführt. Der Entwickler testete 7 verschiedene lokale LLMs, um das beste Modell für Agentenarbeit mit OpenClaw zu identifizieren.

Aufgabenkategorien

Die 22 Aufgaben deckten reale Szenarien ab, darunter:

  • E-Mails lesen und daraus Aufgaben erstellen
  • Termine planen und auf Konflikte prüfen
  • Phishing-Erkennung (insbesondere eine gefälschte E-Mail, die vorgibt, vom Besitzer zu sein und nach einem Bitcoin-Wallet-Schlüssel fragt)
  • Fehlerbehandlung

Wichtige Ergebnisse

Die Leistungsunterschiede zwischen den Modellen waren erheblich:

  • Qwen 27B: Erzielte 59,4 % – verarbeitete erfolgreich E-Mails, plante Termine, erkannte Phishing-Versuche und bewältigte Fehler
  • Nemotron 30B: Erzielte 1,6 % – versuchte, Aufgaben durch Ausführen von apt-get install git zu lösen
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Bemerkenswerte Beobachtungen

Der Phishing-Test zeigte interessante Verhaltensweisen:

  • Das beste Modell lehnte die Phishing-Anfrage sofort ab
  • Das schlechteste Modell las die Geheimnisdatei dreimal, bevor es sich entschied, die Informationen nicht preiszugeben

Dashboard-Funktionen

Der Benchmark enthält ein interaktives Dashboard, das Nutzern ermöglicht:

  • Zu jedem Modell zu klicken, um die vollständige Konversation anzusehen
  • Genau zu sehen, was jedes Modell während der Aufgaben tat
  • Zu identifizieren, wo Modelle in ihrer Ausführung Fehler machten

Das Tool ist auf GitHub verfügbar, damit Entwickler eigene Bewertungen durchführen und die Leistung lokaler LLMs für Agentenaufgaben vergleichen können.

📖 Read the full source: r/openclaw

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