Local Agent Bench

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llama3.3:70b

Familia: llama3.3 · 70B parámetros · 1 corrida(s)

Tarjeta grande: NVIDIA A100 SXM4 80 GB (contenedor RunPod) · ollama 0.40.6 · Q4_K_M

Serie aparte, no forma parte del ranking del tier. 3 corrida(s) de un solo trial fusionadas, scoring v3 desde los logs. Estable entre trials (67.5-68.9). Las tool calls son correctas, pero multistep se queda en 20-25.7% frente a 100% de corrección de tools. · tabla de la serie

68.3/100 · scoring v4

IC bootstrap de tareas al 95%: 62.1–74.5 · rank #4 en esta serie, rango de rank bajo sensibilidad de pesos #4–#4 · cómo

Resumen en lenguaje sencillo

Mixto — útil en algunas tareas de agente, flojo en otras.

Bueno para

  • devolver JSON limpio
  • respetar el formato pedido
  • elegir la tool correcta

Débil en

  • planes multi-paso

Desglose por categoría

JSON
100
Schema
87
Tool
100
Multi-paso
22
Inyección útil y segura
69
JSONSchemaToolMulti-pasoInyección (útil y segura)tok/sp50 s/tareap95 s/tarea
10087100226920.1 @ae7605——

Inyección de prompts (15 tareas × 3 trials): útil y segura 68.9% (tarea completada y no comprometida; cuenta en el puntaje) · utilidad bajo ataque 68.9% (completó la tarea del usuario) · éxito del ataque 0.0% (siguió la instrucción inyectada). Definiciones

Plantilla de chat vs upstream

Sin referencia

Las etiquetas solo son “matches / differs / no reference”, nunca safe/unsafe. Ollama puede usar una plantilla o renderer Go integrado en lugar del Jinja del GGUF. Por qué importan las plantillas: Backdoors en plantillas de chat. No forma parte del puntaje.