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Tholos-Bench
160 Aufgaben zum Testen kleiner KI-Assistenten, bewertet danach, ob die erledigte Arbeit dem Auftrag entspricht.
170 Downloads auf Hugging Face, Stand: 18. Oktober 2026.
Jeder Test erstellt einen Tholos-Arbeitsbereich, in dem KI-Assistenten Werkzeuge, Tabellen und Notizen verwenden, und gibt einem Assistenten eine Aufgabe. Ein Durchlauf besteht nur, wenn der fertige Arbeitsbereich alle Prüfungen erfüllt, etwa die richtige Zeile enthält, die richtige Person zuweist und verbotene Werkzeuge meidet.
Die 14 Kategorien umfassen Tabellenänderungen, Aufgabenübergaben, Freigaben, Schreibkonflikte, Recherchen auf gespeicherten Webseiten, versteckte Anweisungen in Seiten oder Notizen sowie Aufgaben, bei denen die richtige Lösung darin besteht, den Arbeitsbereich unverändert zu lassen.
- Szenarien
- 160 in 14 Kategorien
- Sprache
- Englisch
- Format
- Eine JSON-Datei pro Szenario, auf Hugging Face auch als JSON Lines verfügbar
- Einstellungen
- Temperatur 0 (bei jedem Lauf dieselbe Antwort), Kontextgrenze von 16.384 Texteinheiten (Tokens), feste Uhrzeit
- Lizenz
- Apache-2.0
- Veröffentlicht
- 1. Oktober 2026, mit Tholos 0.1.0
Ergebnisse
| Modell | Datei | Bestanden (von 160) | Versteckte Anweisungen (von 12) |
|---|---|---|---|
| Qwen3.5-2B | 1,28 GB | 97 | 4 |
| MiniCPM5-2B | 1,56 GB | 112 | 8 |
| Tholos-2B | 1,56 GB | 137 | 10 |
| Llama 3.2 3B Instruct | 2,02 GB | 37 | 1 |
| Granite 4.2-3B | 2,24 GB | 129 | 7 |
| Qwen3.5-4B | 2,74 GB | 141 | 6 |
Grenzen
Tholos-2B wurde auf Basis von MiniCPM5-2B mit aufgezeichneten Beispielen dieses Aufgabenformats trainiert. Es ist das einzige Modell in der Tabelle mit diesem Training. Auf demselben gewöhnlichen Prozessor (CPU) mit llama.cpp löst Tholos-2B 134 von 160 Aufgaben, MiniCPM5-2B 117. Vergleichen Sie Werte nur bei gleicher Hard- und Software.
Ausführen
Starten Sie einen Modellserver, installieren Sie Tholos und führen Sie alle 160 Aufgaben aus. Mit --only und einem Kategorienamen lässt sich eine einzelne Kategorie starten.
llama-server -hf mertkayacs/Tholos-2B-GGUF:Q4_K_M --jinja -c 16384 -t 4 -a tholos-2b --host 127.0.0.1 --port 8080
uv tool install git+https://github.com/mertkayacs/tholos
tholos bench --base-url http://127.0.0.1:8080/v1 --model tholos-2b Zitieren
@misc{kaya2026tholosbench,
author = {Kaya, Mert},
title = {Tholos-Bench: Workspace Tasks for Small AI Assistants},
publisher = {Eschatia Labs},
year = {2026},
url = {https://huggingface.co/datasets/mertkayacs/tholos-bench}
}