사용자가 디스코드 대체 프로그램 비교 테이블을 만들었을 때처럼, 3090 사용자에게 적합한 코딩/챗 모델 비교 테이블을 만들고 싶어해요. 하지만 벤치마크 점수가 실제 성능을 제대로 반영하지 못한다는 점이 문제예요. 커뮤니티 투표를 활용하는 방법도 고려 중이라고 합니다.
벤치마크 점수 외에 실제 사용 환경에서의 성능을 반영할 수 있는 데이터가 필요하며, 커뮤니티 투표를 통해 모델을 평가하는 것도 좋은 방법이 될 수 있다는 의견이 제시되었어요. 사용자들은 자신에게 맞는 모델을 선택할 수 있도록 다양한 정보를 제공하는 것이 중요하다고 강조했어요.
모델 비교 테이블을 만들 때 어떤 데이터를 기반으로 해야 하는지, 커뮤니티 투표가 도움이 될지 등 구체적인 조언을 구하고 있으며, 실제 사용 환경에서의 성능을 반영하는 데이터 수집 및 커뮤니티 참여를 유도하는 방안을 모색하고 있어요.