OpenBenchで複数モデルの比較テストを行う場合、以下の最適化ストラテジーを使用することができます：
- 利用する
--max-connectionsAPIクォータの合理的な設定に従って、同時リクエスト数を調整するパラメータ（デフォルトは10）。 - 右
bench evalコマンドの使用法--model複数のパラメータ値を複数のモデルで同時にテストする：--model groq/llama-3.3-70b openai/o3-2025-04-16 - とおす
--limitフル稼働させる前に、まず少量のサンプルテスト（例えば50本）を実施し、プロセスの正しさを検証する。 - 課金APIモデルの場合、適合度
--json意図しない中断を防ぐために中間結果を出力する - 高周波テスト・モデルの結果を、次のようにキャッシュする。
./logs/カタログbench view並べて比較する
この答えは記事から得たものである。OpenBench: 言語モデル評価のためのオープンソースベンチマークツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 複数のモデルの並列評価の効率を最適化するには？
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