ollama-grid-search
本地 Ollama 模型批量跑评测，网格对比一键出结果
ollama-grid-search 是一个基于 Rust 和 React 构建的跨平台桌面应用，专门用于对本地 Ollama 模型进行批量评测与对比。它解决的核心问题是：当你在 Ollama 上跑多个模型或同一模型的不同参数组合时，手动逐个测试、记录结果非常低效。该工具把「模型 × 提示词 × 参数」组织成网格搜索（grid search），自动批量运行推理任务，并支持 A/B 测试式的并排对比，让你快速看出哪个模型或哪组参数在特定任务上表现更好。核心能力包括：多模型并行评测、提示词模板管理、温度/上下文等参数扫描、结果表格化展示与导出，以及直观的差异对比视图。整个应用以桌面端形式运行，数据留在本地，适合需要反复调参和选型的开发者与研究者。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 把模型、提示词、参数组合成网格自动批量执行，省去手动逐条测试的重复劳动
- 支持并排 A/B 对比，能直观看出不同模型或参数在同一任务上的输出差异
- 桌面端本地运行，评测数据不出本机，适合对隐私和成本敏感的本地 LLM 场景
不足之处
- 仅面向 Ollama 生态，无法直接评测 OpenAI、Anthropic 等云端 API 模型
- 项目星标不足千，社区规模小，长期维护和文档完善度有待观察
适用场景
- 本地部署多个 Ollama 模型，需要快速选出最适合当前业务任务的那一个
- 调 temperature、top_p 等参数时，批量扫描找出最优参数组合
- 团队做提示词迭代，用并排对比验证新提示词是否真的比旧版更好
替代项目
promptfoo、LiteLLM
项目介绍
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