LearningCircuit/local-deep-research

Community Benchmark Results Collection

Offen

#540 geöffnet am 23.06.2025

Auf GitHub ansehenContributor Guide
 (1 Kommentar) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (776 Forks)auto 404
help wantedldr_research

Repository-Metriken

Stars
 (8.787 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

Share Your Local LLM Benchmark Results! 🚀

This issue is for collecting community benchmark results for Local Deep Research v0.6.0+.

How to Share Your Results

This is the start of the #benchmark-results channel. Report benchmarks here: https://github.com/LearningCircuit/ldr-benchmarks/

Results will be automatically uploaded to here: https://huggingface.co/datasets/local-deep-research/ldr-benchmarks

All results are valuable - even "failures" help us understand model limitations!

Contributor Guide

Research-Richtung
Befolgen Sie die Anweisungen, um Ihre Benchmark Ergebnisse im angegebenen GitHub Repository zu melden. Verwenden Sie die bereitgestellten Links, um Ergebnisse einzureichen und anzuzeigen.
Tech Stack
python
Domain
ai
Issue Type
Recherche
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
1
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
Unter 1 Stunde
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Aktiv
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
Git
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
90