Der Reddit-Nutzer AdamLangePL kritisiert auf r/LocalLLaMA, dass veröffentlichte Optimierungs-Benchmarks für lokale Sprachmodelle an der Realität vorbeigehen. Sein Hauptargument: Geschwindigkeit allein ist kein ausreichendes Kriterium. Für Agentic-Workflows, Coding-Assistenten und RAG-Systeme sei eine realistische Kontextgröße entscheidend – Benchmarks sollten daher mit langen Sessions oder großem Kontext durchgeführt werden. Bei multimodalen Modellen fordert er den expliziten Einsatz der Bildverarbeitungsfunktionen, da nur so praxisrelevante Werte entstehen. Zudem bemängelt er fehlende Hardware-Details: Da Grafikkarten in verschiedenen Varianten erhältlich sind, müsse die genaue Konfiguration angegeben werden. Schließlich plädiert er dafür, auch parallele Verarbeitung zu benchmarken, die bei Agentic-Setups eine wichtige Rolle spielt. Der Post hat in der Community Diskussion angestoßen über Standards für aussagekräftige, vergleichbare Leistungsmessungen lokaler LLM-Deployments.