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🔧 AI Nachrichten Bits und so #1021 (Passwort für Laufwerk)(31.08.2026 um 22:15 Uhr)
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🔧 AI Nachrichten Bits und so #1022 (Wie Weißbier)(06.09.2026 um 20:39 Uhr)
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🍏 iOS / Mac OSApple Watch Ultra 4 und Series 12: Diese vier Neuerungen deuten watchOS-Betas an(08.09.2026 um 07:24 Uhr)
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🍏 iOS / Mac OSBericht: John Ternus will offenbar mehr Geld aus dem App Store holen(08.09.2026 um 12:00 Uhr)
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🔧 Programmierung 🕛 kürzlich 3 Min Lesezeit
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How to Run Reliable Local LLM Agents on an RTX 3090: A Benchmark (5 Models, Priced in Watts)

↗ Quelle (dev.to)
🗣️ Stimme:
📑 Inhaltsübersicht

I gave GLM-4.5-Air (106B, open weights) 12 coding tasks through






Setup





  • RTX 3090 (24 GB) + 128 GB RAM, models via ollama, Q4 quants, temp 0.2


  • 5 recent open models × 2 orchestrators (opencode vs custom LangGraph ReAct with ollama-native tool-calling)


  • 17 graded tasks (12 coding in Python/JS/C++ + 5 general-agent) with hidden unit tests


  • Every run priced in GPU watts via my open-source ]



    ⭐ Every number was priced in watts by homelab-monitor — my open-source tool that turns your GPU's power draw into per-task cost. Star it if you want the same receipts for your own rig. Harness + tasks + leaderboard code are reproducible.

    Vollständiger Original-Bericht
    Ausführliche Details, Code-Beispiele & Hersteller-Stellungnahme auf dev.to.
    ↗ Original-Artikel auf dev.to lesen
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