Hugging Face' Post-Training-Team hat einen Monat lang RL-Umgebungen in allen etablierten Frameworks gebaut und systematisch verglichen: verifiers, OpenEnv, Nemo-Gym und OpenRewards standen im Fokus. Das Team trainierte Modelle, um die Unterschiede zwischen den Frameworks und deren Verhalten unter verschiedenen Skalierungsszenarien zu verstehen. Die Ergebnisse wurden in einen interaktiven Guide auf Hugging Face Spaces verpackt, der zeigt, welche Frameworks unter welchen Bedingungen am besten funktionieren und wie sich RL-Umgebungen zuverlässig skalieren lassen. Die Analyse behandelt dabei verschiedene Achsen der Vergleichbarkeit und richtet sich an Entwickler und Forscher, die Reinforcement-Learning-Systeme aufbauen.