diff --git a/.github/workflows/Benchmarking.yml b/.github/workflows/Benchmarking.yml
new file mode 100644
index 000000000..36253410b
--- /dev/null
+++ b/.github/workflows/Benchmarking.yml
@@ -0,0 +1,32 @@
+name: Benchmarking
+
+on:
+  push:
+    branches:
+      - master
+
+jobs:
+  benchmark:
+    runs-on: ubuntu-latest
+
+    steps:
+      - name: Checkout Repository
+        uses: actions/checkout@v4
+
+      - name: Set up Julia
+        uses: julia-actions/setup-julia@v2
+        with:
+          version: '1'
+
+      - name: Install Dependencies
+        run: julia --project=benchmarks/ -e 'using Pkg; Pkg.instantiate()'
+
+      - name: Run Benchmarks and Generate Reports
+        run: julia --project=benchmarks/ -e 'using DynamicPPLBenchmarks; weave_benchmarks()'
+
+      - name: Deploy to GitHub Pages
+        uses: peaceiris/actions-gh-pages@v3
+        with:
+          github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
+          publish_dir: ./benchmarks/results
+          publish_branch: gh-pages
diff --git a/benchmarks/Project.toml b/benchmarks/Project.toml
index a8e8f09a2..c628083a9 100644
--- a/benchmarks/Project.toml
+++ b/benchmarks/Project.toml
@@ -3,11 +3,18 @@ uuid = "d94a1522-c11e-44a7-981a-42bf5dc1a001"
 version = "0.1.0"
 
 [deps]
+AbstractPPL = "7a57a42e-76ec-4ea3-a279-07e840d6d9cf"
 BenchmarkTools = "6e4b80f9-dd63-53aa-95a3-0cdb28fa8baf"
+ComponentArrays = "b0b7db55-cfe3-40fc-9ded-d10e2dbeff66"
 DiffUtils = "8294860b-85a6-42f8-8c35-d911f667b5f6"
 Distributions = "31c24e10-a181-5473-b8eb-7969acd0382f"
+DrWatson = "634d3b9d-ee7a-5ddf-bec9-22491ea816e1"
 DynamicPPL = "366bfd00-2699-11ea-058f-f148b4cae6d8"
+InteractiveUtils = "b77e0a4c-d291-57a0-90e8-8db25a27a240"
 LibGit2 = "76f85450-5226-5b5a-8eaa-529ad045b433"
 Markdown = "d6f4376e-aef5-505a-96c1-9c027394607a"
 Pkg = "44cfe95a-1eb2-52ea-b672-e2afdf69b78f"
+PrettyTables = "08abe8d2-0d0c-5749-adfa-8a2ac140af0d"
+Random = "9a3f8284-a2c9-5f02-9a11-845980a1fd5c"
+Tables = "bd369af6-aec1-5ad0-b16a-f7cc5008161c"
 Weave = "44d3d7a6-8a23-5bf8-98c5-b353f8df5ec9"
diff --git a/benchmarks/benchmark_body.jmd b/benchmarks/benchmark_body.jmd
index ba02957e7..4f08d9e18 100644
--- a/benchmarks/benchmark_body.jmd
+++ b/benchmarks/benchmark_body.jmd
@@ -1,14 +1,14 @@
 ```julia
-@time model_def(data)();
+@time model_def(data...)();
 ```
 
 ```julia
-m = time_model_def(model_def, data);
+m = time_model_def(model_def, data...);
 ```
 
 ```julia
 suite = make_suite(m);
-results = run(suite);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
 ```
 
 ```julia
@@ -19,13 +19,37 @@ results["evaluation_untyped"]
 results["evaluation_typed"]
 ```
 
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
 ```julia; echo=false; results="hidden";
 BenchmarkTools.save(
     joinpath("results", WEAVE_ARGS[:name], "$(nameof(m))_benchmarks.json"), results
 )
 ```
 
-```julia; wrap=false
+```julia; wrap=false; echo=false
 if WEAVE_ARGS[:include_typed_code]
     typed = typed_code(m)
 end
@@ -34,16 +58,15 @@ end
 ```julia; echo=false; results="hidden"
 if WEAVE_ARGS[:include_typed_code]
     # Serialize the output of `typed_code` so we can compare later.
-    haskey(WEAVE_ARGS, :name) &&
-        serialize(joinpath("results", WEAVE_ARGS[:name], "$(nameof(m)).jls"), string(typed))
+    haskey(WEAVE_ARGS, :name) && serialize(joinpath("results", WEAVE_ARGS[:name],"$(nameof(m)).jls"), string(typed));
 end
 ```
 
 ```julia; wrap=false; echo=false;
-if haskey(WEAVE_ARGS, :name_old)
+if WEAVE_ARGS[:include_typed_code] && haskey(WEAVE_ARGS, :name_old)
     # We want to compare the generated code to the previous version.
-    using DiffUtils: DiffUtils
-    typed_old = deserialize(joinpath("results", WEAVE_ARGS[:name_old], "$(nameof(m)).jls"))
-    DiffUtils.diff(typed_old, string(typed); width=130)
+    import DiffUtils
+    typed_old = deserialize(joinpath("results", WEAVE_ARGS[:name_old], "$(nameof(m)).jls"));
+    DiffUtils.diff(typed_old, string(typed), width=130)
 end
-```
+```
\ No newline at end of file
diff --git a/benchmarks/benchmarks.jmd b/benchmarks/benchmarks.jmd
index 8021e4883..19407b8dd 100644
--- a/benchmarks/benchmarks.jmd
+++ b/benchmarks/benchmarks.jmd
@@ -1,36 +1,43 @@
-# Benchmarks
+`j display("text/markdown", "## $(WEAVE_ARGS[:name]) ##")`
 
-## Setup
+### Setup
 
 ```julia
 using BenchmarkTools, DynamicPPL, Distributions, Serialization
 ```
 
 ```julia
-import DynamicPPLBenchmarks: time_model_def, make_suite, typed_code, weave_child
+using DynamicPPLBenchmarks
+using DynamicPPLBenchmarks: time_model_def, make_suite, typed_code, weave_child
 ```
 
-## Models
+### Environment
 
-### `demo1`
+```julia; echo=false; skip="notebook"
+DynamicPPLBenchmarks.display_environment()
+```
+
+### Models
+
+#### `demo1`
 
 ```julia
 @model function demo1(x)
     m ~ Normal()
     x ~ Normal(m, 1)
 
-    return (m=m, x=x)
+    return (m = m, x = x)
 end
 
 model_def = demo1;
-data = 1.0;
+data = (1.0,);
 ```
 
 ```julia; results="markup"; echo=false
 weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
 ```
 
-### `demo2`
+#### `demo2`
 
 ```julia
 @model function demo2(y)
@@ -43,17 +50,19 @@ weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
         # Heads or tails of a coin are drawn from a Bernoulli distribution.
         y[n] ~ Bernoulli(p)
     end
+
+    return (; p)
 end
 
 model_def = demo2;
-data = rand(0:1, 10);
+data = (rand(0:1, 10),);
 ```
 
 ```julia; results="markup"; echo=false
 weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
 ```
 
-### `demo3`
+#### `demo3`
 
 ```julia
 @model function demo3(x)
@@ -76,7 +85,8 @@ weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
         k[i] ~ Categorical(w)
         x[:, i] ~ MvNormal([μ[k[i]], μ[k[i]]], 1.0)
     end
-    return k
+
+    return (; μ1, μ2, k)
 end
 
 model_def = demo3
@@ -88,26 +98,47 @@ N = 30
 μs = [-3.5, 0.0]
 
 # Construct the data points.
-data = mapreduce(c -> rand(MvNormal([μs[c], μs[c]], 1.0), N), hcat, 1:2);
+data = (mapreduce(c -> rand(MvNormal([μs[c], μs[c]], 1.0), N), hcat, 1:2),);
 ```
 
 ```julia; echo=false
 weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
 ```
 
-### `demo4`: loads of indexing
+#### `demo4`: lots of variables
+
+```julia
+@model function demo4_1k(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+    m ~ Normal()
+    x = TV(undef, 1_000)
+    for i in eachindex(x)
+        x[i] ~ Normal(m, 1.0)
+    end
+
+    return (; m, x)
+end
+
+model_def = demo4_1k
+data = ();
+```
+
+```julia; echo=false
+weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody], mod = @__MODULE__, args = WEAVE_ARGS)
+```
 
 ```julia
-@model function demo4(n, ::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+@model function demo4_10k(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
     m ~ Normal()
-    x = TV(undef, n)
+    x = TV(undef, 10_000)
     for i in eachindex(x)
         x[i] ~ Normal(m, 1.0)
     end
+
+    return (; m, x)
 end
 
-model_def = demo4
-data = (100_000,);
+model_def = demo4_10k
+data = ();
 ```
 
 ```julia; echo=false
@@ -115,16 +146,51 @@ weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
 ```
 
 ```julia
-@model function demo4_dotted(n, ::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+@model function demo4_100k(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
     m ~ Normal()
-    x = TV(undef, n)
-    return x .~ Normal(m, 1.0)
+    x = TV(undef, 100_000)
+    for i in eachindex(x)
+        x[i] ~ Normal(m, 1.0)
+    end
+
+    return (; m, x)
 end
 
-model_def = demo4_dotted
-data = (100_000,);
+model_def = demo4_100k
+data = ();
 ```
 
 ```julia; echo=false
 weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
 ```
+
+#### `demo4_dotted`: `.~` for large number of variables
+
+```julia
+@model function demo4_100k_dotted(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+    m ~ Normal()
+    x = TV(undef, 100_000)
+    x .~ Normal(m, 1.0)
+
+    return (; m, x)
+end
+
+model_def = demo4_100k_dotted
+data = ();
+```
+
+```julia; echo=false
+weave_child(WEAVE_ARGS[:benchmarkbody]; mod=@__MODULE__, args=WEAVE_ARGS)
+```
+
+```julia; echo=false
+if haskey(WEAVE_ARGS, :name_old)
+    display(MIME"text/markdown"(), "## Comparison with $(WEAVE_ARGS[:name_old]) ##")
+end
+```
+
+```julia; echo=false
+if haskey(WEAVE_ARGS, :name_old)
+    DynamicPPLBenchmarks.judgementtable(WEAVE_ARGS[:name], WEAVE_ARGS[:name_old])
+end
+```
diff --git a/benchmarks/results/release-0.30.1/benchmarks.md b/benchmarks/results/release-0.30.1/benchmarks.md
new file mode 100644
index 000000000..da37980e8
--- /dev/null
+++ b/benchmarks/results/release-0.30.1/benchmarks.md
@@ -0,0 +1,1160 @@
+
+## release-0.30.1 ##
+
+### Setup
+
+```julia
+using BenchmarkTools, DynamicPPL, Distributions, Serialization
+```
+
+
+```julia
+using DynamicPPLBenchmarks
+using DynamicPPLBenchmarks: time_model_def, make_suite, typed_code, weave_child
+```
+
+
+
+
+### Environment
+
+
+Computer Information:
+```
+Julia Version 1.10.5
+Commit 6f3fdf7b362 (2024-08-27 14:19 UTC)
+Build Info:
+  Official https://julialang.org/ release
+Platform Info:
+  OS: Linux (x86_64-linux-gnu)
+  CPU: 16 × 12th Gen Intel(R) Core(TM) i5-12500H
+  WORD_SIZE: 64
+  LIBM: libopenlibm
+  LLVM: libLLVM-15.0.7 (ORCJIT, alderlake)
+Threads: 1 default, 0 interactive, 1 GC (on 16 virtual cores)
+
+```
+
+Package Information:
+
+```
+Project DynamicPPLBenchmarks v0.1.0
+Status `~/.julia/dev/DynamicPPL/benchmarks/Project.toml`
+  [7a57a42e] AbstractPPL v0.9.0
+  [6e4b80f9] BenchmarkTools v1.5.0
+⌃ [b0b7db55] ComponentArrays v0.15.17
+  [8294860b] DiffUtils v0.1.0
+⌃ [31c24e10] Distributions v0.25.112
+  [634d3b9d] DrWatson v2.18.0
+⌃ [366bfd00] DynamicPPL v0.30.1
+  [08abe8d2] PrettyTables v2.4.0
+  [bd369af6] Tables v1.12.0
+  [44d3d7a6] Weave v0.10.12
+  [b77e0a4c] InteractiveUtils
+  [76f85450] LibGit2
+  [d6f4376e] Markdown
+  [44cfe95a] Pkg v1.10.0
+  [9a3f8284] Random
+Info Packages marked with ⌃ have new versions available and may be upgradable.
+
+```
+
+
+
+### Models
+
+#### `demo1`
+
+```julia
+@model function demo1(x)
+    m ~ Normal()
+    x ~ Normal(m, 1)
+
+    return (m = m, x = x)
+end
+
+model_def = demo1;
+data = (1.0,);
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+0.917790 seconds (1.17 M allocations: 79.641 MiB, 99.97% compilation time
+)
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000020 seconds (2 allocations: 32 bytes)
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  1.052 μs … 158.020 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
+ Time  (median):     1.136 μs               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   1.247 μs ±   2.599 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%
+
+   ▁█▆▅▅▂▂▁                                                    
+  ▁█████████▆▆▅▄▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  1.05 μs         Histogram: frequency by time        1.79 μs <
+
+ Memory estimate: 1.47 KiB, allocs estimate: 30.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  209.000 ns …  29.072 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     267.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   283.939 ns ± 349.661 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+   ▁█                                                            
+  ▁██▆▄▄▄▄▄▃▂▃▅▃▃▂▃▃▃▃▃▄▃▃▆▇▅▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  209 ns           Histogram: frequency by time          508 ns <
+
+ Memory estimate: 160 bytes, allocs estimate: 3.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  56.000 ns …  57.045 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00
+%
+ Time  (median):     74.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   79.286 ns ± 569.832 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00
+%
+
+                       ▃▇▅ ▅█▄ ▂                                
+  ▂▃▃▄▁▄▄▄▁▄▅▅▁▅▆▇▁▇██▁███▁███▁██▆▁▃▃▂▁▂▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂ ▃
+  56 ns           Histogram: frequency by time          101 ns <
+
+ Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  962.000 ns … 192.163 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):       1.201 μs               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):     1.334 μs ±   3.102 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+            ▂█▁ ▂▁                                               
+  ▃▃▃▃▃▃▃▃▄▄██████▆▆▅▄▄▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂ ▃
+  962 ns           Histogram: frequency by time         2.05 μs <
+
+ Memory estimate: 704 bytes, allocs estimate: 26.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  54.000 ns … 372.000 ns  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00
+%
+ Time  (median):     59.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   59.742 ns ±   7.311 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00
+%
+
+           ▃  █  ▇  ▄                                           
+  ▂▁▁▂▁▁▅▁▁█▁▁█▁▁█▁▁█▁▁▁▇▁▁▄▁▁▃▁▁▂▁▁▂▁▁▂▁▁▁▂▁▁▃▁▁▃▁▁▂▁▁▂▁▁▂▁▁▂ ▃
+  54 ns           Histogram: frequency by time           73 ns <
+
+ Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.
+```
+
+
+
+
+#### `demo2`
+
+```julia
+@model function demo2(y)
+    # Our prior belief about the probability of heads in a coin.
+    p ~ Beta(1, 1)
+
+    # The number of observations.
+    N = length(y)
+    for n in 1:N
+        # Heads or tails of a coin are drawn from a Bernoulli distribution.
+        y[n] ~ Bernoulli(p)
+    end
+
+    return (; p)
+end
+
+model_def = demo2;
+data = (rand(0:1, 10),);
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+0.603370 seconds (637.06 k allocations: 42.818 MiB, 99.96% compilation ti
+me)
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000010 seconds (1 allocation: 16 bytes)
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.899 μs …  1.229 ms  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
+ Time  (median):     3.172 μs              ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   4.411 μs ± 30.753 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%
+
+     ▄▇█▆▃▁                                                   
+  ▂▄███████▆▅▄▄▄▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▁▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂ ▃
+  2.9 μs         Histogram: frequency by time        5.41 μs <
+
+ Memory estimate: 3.47 KiB, allocs estimate: 67.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  308.000 ns … 355.299 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     334.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   385.875 ns ±   3.560 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+   ▂▅▇██▇▅▄▄▄▂▁                                                 ▂
+  ▅██████████████▇▇▇▆▇▇▇▇▇▇▆▆▅▆▅▅▆▆▆▇▆▄▅▄▄▅▅▃▄▃▄▅▁▃▅▅▄▄▃▅▁▄▄▄▄▅ █
+  308 ns        Histogram: log(frequency) by time        609 ns <
+
+ Memory estimate: 160 bytes, allocs estimate: 3.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  153.000 ns …  16.333 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     160.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   164.726 ns ± 220.698 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+                 ▃   ▇  █   █   █   ▅                            
+  ▂▁▁▂▁▁▁▃▁▁▁▆▁▁▁█▁▁▁█▁▁█▁▁▁█▁▁▁█▁▁▁█▁▁▁█▁▁▆▁▁▁▄▁▁▁▃▁▁▁▃▁▁▁▃▁▁▂ ▃
+  153 ns           Histogram: frequency by time          169 ns <
+
+ Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.468 μs … 124.036 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
+ Time  (median):     2.649 μs               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   2.901 μs ±   2.990 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%
+
+   ▄██▃                                                        
+  ▃█████▆▅▄▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▂▁▂▂ ▃
+  2.47 μs         Histogram: frequency by time        5.34 μs <
+
+ Memory estimate: 1.42 KiB, allocs estimate: 60.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  133.000 ns …   8.961 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     147.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   149.194 ns ± 116.622 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+                           ▃  ▅ ▇ █  █ ▆ ▅  ▁                    
+  ▂▁▂▁▂▁▁▂▁▃▁▃▁▁▄▁▅▁▆▁▁▇▁█▁█▁▁█▁█▁█▁▁█▁█▁█▁▁█▁▇▁▄▁▁▃▁▃▁▂▁▁▂▁▂▁▂ ▃
+  133 ns           Histogram: frequency by time          159 ns <
+
+ Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.
+```
+
+
+
+
+#### `demo3`
+
+```julia
+@model function demo3(x)
+    D, N = size(x)
+
+    # Draw the parameters for cluster 1.
+    μ1 ~ Normal()
+
+    # Draw the parameters for cluster 2.
+    μ2 ~ Normal()
+
+    μ = [μ1, μ2]
+
+    # Comment out this line if you instead want to draw the weights.
+    w = [0.5, 0.5]
+
+    # Draw assignments for each datum and generate it from a multivariate normal.
+    k = Vector{Int}(undef, N)
+    for i in 1:N
+        k[i] ~ Categorical(w)
+        x[:, i] ~ MvNormal([μ[k[i]], μ[k[i]]], 1.0)
+    end
+
+    return (; μ1, μ2, k)
+end
+
+model_def = demo3
+
+# Construct 30 data points for each cluster.
+N = 30
+
+# Parameters for each cluster, we assume that each cluster is Gaussian distributed in the example.
+μs = [-3.5, 0.0]
+
+# Construct the data points.
+data = (mapreduce(c -> rand(MvNormal([μs[c], μs[c]], 1.0), N), hcat, 1:2),);
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+1.297892 seconds (1.48 M allocations: 100.038 MiB, 99.83% compilation tim
+e)
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000010 seconds (1 allocation: 16 bytes)
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```
+Error: ArgumentError: invalid index: 1.0 of type Float64
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.899 μs …  1.229 ms  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
+ Time  (median):     3.172 μs              ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   4.411 μs ± 30.753 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%
+
+     ▄▇█▆▃▁                                                   
+  ▂▄███████▆▅▄▄▄▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▁▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂ ▃
+  2.9 μs         Histogram: frequency by time        5.41 μs <
+
+ Memory estimate: 3.47 KiB, allocs estimate: 67.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  308.000 ns … 355.299 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     334.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   385.875 ns ±   3.560 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+   ▂▅▇██▇▅▄▄▄▂▁                                                 ▂
+  ▅██████████████▇▇▇▆▇▇▇▇▇▇▆▆▅▆▅▅▆▆▆▇▆▄▅▄▄▅▅▃▄▃▄▅▁▃▅▅▄▄▃▅▁▄▄▄▄▅ █
+  308 ns        Histogram: log(frequency) by time        609 ns <
+
+ Memory estimate: 160 bytes, allocs estimate: 3.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  153.000 ns …  16.333 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     160.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   164.726 ns ± 220.698 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+                 ▃   ▇  █   █   █   ▅                            
+  ▂▁▁▂▁▁▁▃▁▁▁▆▁▁▁█▁▁▁█▁▁█▁▁▁█▁▁▁█▁▁▁█▁▁▁█▁▁▆▁▁▁▄▁▁▁▃▁▁▁▃▁▁▁▃▁▁▂ ▃
+  153 ns           Histogram: frequency by time          169 ns <
+
+ Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.468 μs … 124.036 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
+ Time  (median):     2.649 μs               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   2.901 μs ±   2.990 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%
+
+   ▄██▃                                                        
+  ▃█████▆▅▄▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▁▂▁▂▂ ▃
+  2.47 μs         Histogram: frequency by time        5.34 μs <
+
+ Memory estimate: 1.42 KiB, allocs estimate: 60.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  133.000 ns …   8.961 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.0
+0%
+ Time  (median):     147.000 ns               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   149.194 ns ± 116.622 ns  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.0
+0%
+
+                           ▃  ▅ ▇ █  █ ▆ ▅  ▁                    
+  ▂▁▂▁▂▁▁▂▁▃▁▃▁▁▄▁▅▁▆▁▁▇▁█▁█▁▁█▁█▁█▁▁█▁█▁█▁▁█▁▇▁▄▁▁▃▁▃▁▂▁▁▂▁▂▁▂ ▃
+  133 ns           Histogram: frequency by time          159 ns <
+
+ Memory estimate: 0 bytes, allocs estimate: 0.
+```
+
+
+
+
+#### `demo4`: lots of variables
+
+```julia
+@model function demo4_1k(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+    m ~ Normal()
+    x = TV(undef, 1_000)
+    for i in eachindex(x)
+        x[i] ~ Normal(m, 1.0)
+    end
+
+    return (; m, x)
+end
+
+model_def = demo4_1k
+data = ();
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+0.650808 seconds (1.37 M allocations: 51.395 MiB, 52.80% compilation time
+)
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000008 seconds
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  429.839 μs … 209.568 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99
+.63%
+ Time  (median):     494.701 μs               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   613.034 μs ±   2.157 ms  ┊ GC (mean ± σ):  13.40% ± 10
+.47%
+
+  █▇▅▄▃▂▁                                                       ▂
+  ████████▇▇▆▆▅▅▅▅▅▁▃▁▄▅▄▃▃▃▁▃▃▁▁▁▁▁▁▃▁▁▁▁▃▁▃▁▁▁▁▁▁▁▃▃▄▃▁▅▅▅▆▅▆ █
+  430 μs        Histogram: log(frequency) by time       4.39 ms <
+
+ Memory estimate: 689.03 KiB, allocs estimate: 16025.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):   92.371 μs … 269.236 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99
+.92%
+ Time  (median):     127.332 μs               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   167.268 μs ±   2.697 ms  ┊ GC (mean ± σ):  18.58% ±  2
+.90%
+
+   ▃█                                                            
+  ▄██▆▆▃▂▂▂▂▂▇▄▂▂▂▂▂▃▄▄▂▂▂▃▄▃▄▅▃▂▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  92.4 μs          Histogram: frequency by time          284 μs <
+
+ Memory estimate: 102.28 KiB, allocs estimate: 2005.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  4.406 μs … 167.457 μs  ┊ GC (min … max): 0.00% … 0.00%
+ Time  (median):     7.073 μs               ┊ GC (median):    0.00%
+ Time  (mean ± σ):   7.227 μs ±   3.472 μs  ┊ GC (mean ± σ):  0.00% ± 0.00%
+
+           ▂ ▂█▂                                               
+  ▄▄▃▃▅▄▂▂██▆████▆▄▃▂▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  4.41 μs         Histogram: frequency by time        17.5 μs <
+
+ Memory estimate: 7.94 KiB, allocs estimate: 1.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  173.077 μs … 252.426 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99
+.81%
+ Time  (median):     233.252 μs               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   330.108 μs ±   2.589 ms  ┊ GC (mean ± σ):  22.35% ±  8
+.10%
+
+      ▂██▂                                                       
+  ▄▄▃▅█████▅▄▄▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂▂▂ ▃
+  173 μs           Histogram: frequency by time          723 μs <
+
+ Memory estimate: 352.20 KiB, allocs estimate: 14019.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  236.053 μs … 86.194 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99.
+50%
+ Time  (median):     309.271 μs              ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   418.100 μs ±  1.053 ms  ┊ GC (mean ± σ):  13.35% ±  7.
+80%
+
+  ▂▁██▇▅▄▄▃▃▂▂▃▂▂▂▃▃▂▂▁                                        ▂
+  █████████████████████████▇▇▇▇▇▆▅▄▆▅▆▄▅▇▇▅▆▃▅▃▅▃▅▆▄▃▄▁▄▅▃▃▄▄▄ █
+  236 μs        Histogram: log(frequency) by time      1.43 ms <
+
+ Memory estimate: 375.45 KiB, allocs estimate: 15507.
+```
+
+
+```julia
+@model function demo4_10k(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+    m ~ Normal()
+    x = TV(undef, 10_000)
+    for i in eachindex(x)
+        x[i] ~ Normal(m, 1.0)
+    end
+
+    return (; m, x)
+end
+
+model_def = demo4_10k
+data = ();
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+32.613410 seconds (100.35 M allocations: 2.631 GiB, 1.81% gc time, 0.42% c
+ompilation time)
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000003 seconds
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 1741 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  4.707 ms … 207.078 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 95.5
+9%
+ Time  (median):     5.573 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   6.425 ms ±   5.103 ms  ┊ GC (mean ± σ):  10.57% ± 14.1
+7%
+
+     ▆█▃▁                                                      
+  ▅▅▆█████▆▄▄▃▄▃▃▄▃▃▂▁▂▂▁▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂▂▂▃▃▂▃▂▁▁▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  4.71 ms         Histogram: frequency by time          12 ms <
+
+ Memory estimate: 6.72 MiB, allocs estimate: 160125.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 7634 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  849.474 μs … 273.128 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99
+.42%
+ Time  (median):       1.073 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):     1.290 ms ±   3.206 ms  ┊ GC (mean ± σ):  10.28% ± 11
+.14%
+
+    █                                                            
+  ▃▇█▆▄▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂▂▂▂▁▂▁▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▂▁▁▁▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂
+  849 μs           Histogram: frequency by time         6.01 ms <
+
+ Memory estimate: 1016.11 KiB, allocs estimate: 20008.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  50.552 μs … 173.631 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99.
+85%
+ Time  (median):     54.333 μs               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   87.992 μs ±   1.738 ms  ┊ GC (mean ± σ):  21.66% ±  3.
+20%
+
+  ██▅▃▂▂▂▁▂  ▂▅▅▄▃▂▂▁ ▁▁▃▃▃▂      ▁▁          ▁▁               ▂
+  ██████████▇████████████████▇▇███████▇▇▇▇▇▇▆▇███▇▇▃▆▅▆▄▅▅▆▅▅▆ █
+  50.6 μs       Histogram: log(frequency) by time       156 μs <
+
+ Memory estimate: 78.17 KiB, allocs estimate: 2.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 3189 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.228 ms … 207.975 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 98.4
+0%
+ Time  (median):     2.474 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   3.094 ms ±   4.005 ms  ┊ GC (mean ± σ):  16.85% ± 18.3
+2%
+
+  ▅█▇▄▃▂▂▁ ▁▁                                                 ▁
+  ████████████▆▆▅▅▄▁▅▁▅▅▅▁▃▃▃▁▁▁▃▁▁▁▁▃▁▁▁▁▃▆▁▆█▇▇▇▇███▇▇▆▆▆▆▆ █
+  2.23 ms      Histogram: log(frequency) by time      9.54 ms <
+
+ Memory estimate: 3.43 MiB, allocs estimate: 140069.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 2750 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.661 ms … 196.827 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 97.9
+4%
+ Time  (median):     2.921 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   3.588 ms ±   4.066 ms  ┊ GC (mean ± σ):  15.38% ± 17.9
+5%
+
+  ▅█▇▅▃▂▂▁ ▁  ▁                                      ▁        ▁
+  ██████████▇███▇▅▃▄▄▅▃▃▁▅▁▁▃▅▁▁▁▁▁▁▃▁▁▁▁▁▁▁▇▆▆█▇█▇▇██▇█▆▇▆▆▅ █
+  2.66 ms      Histogram: log(frequency) by time      9.82 ms <
+
+ Memory estimate: 3.73 MiB, allocs estimate: 159519.
+```
+
+
+```julia
+@model function demo4_100k(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+    m ~ Normal()
+    x = TV(undef, 100_000)
+    for i in eachindex(x)
+        x[i] ~ Normal(m, 1.0)
+    end
+
+    return (; m, x)
+end
+
+model_def = demo4_100k
+data = ();
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+Error: InterruptException:
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000002 seconds
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```
+Error: InterruptException:
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 1741 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  4.707 ms … 207.078 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 95.5
+9%
+ Time  (median):     5.573 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   6.425 ms ±   5.103 ms  ┊ GC (mean ± σ):  10.57% ± 14.1
+7%
+
+     ▆█▃▁                                                      
+  ▅▅▆█████▆▄▄▃▄▃▃▄▃▃▂▁▂▂▁▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂▂▂▃▃▂▃▂▁▁▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  4.71 ms         Histogram: frequency by time          12 ms <
+
+ Memory estimate: 6.72 MiB, allocs estimate: 160125.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 7634 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  849.474 μs … 273.128 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99
+.42%
+ Time  (median):       1.073 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):     1.290 ms ±   3.206 ms  ┊ GC (mean ± σ):  10.28% ± 11
+.14%
+
+    █                                                            
+  ▃▇█▆▄▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂▂▂▂▁▂▁▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▂▁▁▁▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂
+  849 μs           Histogram: frequency by time         6.01 ms <
+
+ Memory estimate: 1016.11 KiB, allocs estimate: 20008.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  50.552 μs … 173.631 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99.
+85%
+ Time  (median):     54.333 μs               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   87.992 μs ±   1.738 ms  ┊ GC (mean ± σ):  21.66% ±  3.
+20%
+
+  ██▅▃▂▂▂▁▂  ▂▅▅▄▃▂▂▁ ▁▁▃▃▃▂      ▁▁          ▁▁               ▂
+  ██████████▇████████████████▇▇███████▇▇▇▇▇▇▆▇███▇▇▃▆▅▆▄▅▅▆▅▅▆ █
+  50.6 μs       Histogram: log(frequency) by time       156 μs <
+
+ Memory estimate: 78.17 KiB, allocs estimate: 2.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 3189 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.228 ms … 207.975 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 98.4
+0%
+ Time  (median):     2.474 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   3.094 ms ±   4.005 ms  ┊ GC (mean ± σ):  16.85% ± 18.3
+2%
+
+  ▅█▇▄▃▂▂▁ ▁▁                                                 ▁
+  ████████████▆▆▅▅▄▁▅▁▅▅▅▁▃▃▃▁▁▁▃▁▁▁▁▃▁▁▁▁▃▆▁▆█▇▇▇▇███▇▇▆▆▆▆▆ █
+  2.23 ms      Histogram: log(frequency) by time      9.54 ms <
+
+ Memory estimate: 3.43 MiB, allocs estimate: 140069.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 2750 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.661 ms … 196.827 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 97.9
+4%
+ Time  (median):     2.921 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   3.588 ms ±   4.066 ms  ┊ GC (mean ± σ):  15.38% ± 17.9
+5%
+
+  ▅█▇▅▃▂▂▁ ▁  ▁                                      ▁        ▁
+  ██████████▇███▇▅▃▄▄▅▃▃▁▅▁▁▃▅▁▁▁▁▁▁▃▁▁▁▁▁▁▁▇▆▆█▇█▇▇██▇█▆▇▆▆▅ █
+  2.66 ms      Histogram: log(frequency) by time      9.82 ms <
+
+ Memory estimate: 3.73 MiB, allocs estimate: 159519.
+```
+
+
+
+
+#### `demo4_dotted`: `.~` for large number of variables
+
+```julia
+@model function demo4_100k_dotted(::Type{TV}=Vector{Float64}) where {TV}
+    m ~ Normal()
+    x = TV(undef, 100_000)
+    x .~ Normal(m, 1.0)
+
+    return (; m, x)
+end
+
+model_def = demo4_100k_dotted
+data = ();
+```
+
+
+
+```julia
+@time model_def(data...)();
+```
+
+```
+Error: InterruptException:
+```
+
+```julia
+m = time_model_def(model_def, data...);
+```
+
+```
+0.000003 seconds
+```
+
+```julia
+suite = make_suite(m);
+results = run(suite; seconds=WEAVE_ARGS[:seconds]);
+```
+
+```
+Error: InterruptException:
+```
+
+```julia
+results["evaluation_untyped"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 1741 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  4.707 ms … 207.078 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 95.5
+9%
+ Time  (median):     5.573 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   6.425 ms ±   5.103 ms  ┊ GC (mean ± σ):  10.57% ± 14.1
+7%
+
+     ▆█▃▁                                                      
+  ▅▅▆█████▆▄▄▃▄▃▃▄▃▃▂▁▂▂▁▂▂▁▂▂▂▁▂▂▂▂▂▃▃▂▃▂▁▁▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁ ▂
+  4.71 ms         Histogram: frequency by time          12 ms <
+
+ Memory estimate: 6.72 MiB, allocs estimate: 160125.
+```
+
+```julia
+results["evaluation_typed"]
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 7634 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  849.474 μs … 273.128 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99
+.42%
+ Time  (median):       1.073 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):     1.290 ms ±   3.206 ms  ┊ GC (mean ± σ):  10.28% ± 11
+.14%
+
+    █                                                            
+  ▃▇█▆▄▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▁▂▂▂▂▂▂▁▂▁▂▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▁▂▁▁▁▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂ ▂
+  849 μs           Histogram: frequency by time         6.01 ms <
+
+ Memory estimate: 1016.11 KiB, allocs estimate: 20008.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 10000 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  50.552 μs … 173.631 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 99.
+85%
+ Time  (median):     54.333 μs               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   87.992 μs ±   1.738 ms  ┊ GC (mean ± σ):  21.66% ±  3.
+20%
+
+  ██▅▃▂▂▂▁▂  ▂▅▅▄▃▂▂▁ ▁▁▃▃▃▂      ▁▁          ▁▁               ▂
+  ██████████▇████████████████▇▇███████▇▇▇▇▇▇▆▇███▇▇▃▆▅▆▄▅▅▆▅▅▆ █
+  50.6 μs       Histogram: log(frequency) by time       156 μs <
+
+ Memory estimate: 78.17 KiB, allocs estimate: 2.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_componentarray"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+false
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 3189 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.228 ms … 207.975 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 98.4
+0%
+ Time  (median):     2.474 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   3.094 ms ±   4.005 ms  ┊ GC (mean ± σ):  16.85% ± 18.3
+2%
+
+  ▅█▇▄▃▂▂▁ ▁▁                                                 ▁
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+  2.23 ms      Histogram: log(frequency) by time      9.54 ms <
+
+ Memory estimate: 3.43 MiB, allocs estimate: 140069.
+```
+
+```julia
+let k = "evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"
+    haskey(results, k) && results[k]
+end
+```
+
+```
+BenchmarkTools.Trial: 2750 samples with 1 evaluation.
+ Range (min … max):  2.661 ms … 196.827 ms  ┊ GC (min … max):  0.00% … 97.9
+4%
+ Time  (median):     2.921 ms               ┊ GC (median):     0.00%
+ Time  (mean ± σ):   3.588 ms ±   4.066 ms  ┊ GC (mean ± σ):  15.38% ± 17.9
+5%
+
+  ▅█▇▅▃▂▂▁ ▁  ▁                                      ▁        ▁
+  ██████████▇███▇▅▃▄▄▅▃▃▁▅▁▁▃▅▁▁▁▁▁▁▃▁▁▁▁▁▁▁▇▆▆█▇█▇▇██▇█▆▇▆▆▅ █
+  2.66 ms      Histogram: log(frequency) by time      9.82 ms <
+
+ Memory estimate: 3.73 MiB, allocs estimate: 159519.
+```
+
+
+
diff --git a/benchmarks/results/release-0.30.1/demo1_benchmarks.json b/benchmarks/results/release-0.30.1/demo1_benchmarks.json
new file mode 100644
index 000000000..d3d0e6fdc
--- /dev/null
+++ b/benchmarks/results/release-0.30.1/demo1_benchmarks.json
@@ -0,0 +1,120166 @@
+[
+    {
+        "Julia": "1.10.5",
+        "BenchmarkTools": "1.5.0"
+    },
+    [
+        [
+            "BenchmarkGroup",
+            {
+                "data": {
+                    "evaluation_typed": [
+                        "Trial",
+                        {
+                            "allocs": 3,
+                            "gctimes": [
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
+                                0.0,
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+                                79.0,
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+                                77.0,
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+                                94.0,
+                                90.0,
+                                90.0,
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+                                87.0,
+                                91.0,
+                                86.0,
+                                93.0,
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+                                88.0,
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+                                89.0,
+                                89.0,
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+                                67.0,
+                                66.0,
+                                69.0,
+                                67.0,
+                                69.0,
+                                68.0,
+                                68.0,
+                                67.0,
+                                69.0,
+                                66.0,
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+                                68.0,
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+                                70.0,
+                                68.0,
+                                70.0,
+                                68.0,
+                                68.0,
+                                70.0,
+                                69.0,
+                                66.0,
+                                69.0,
+                                68.0,
+                                67.0,
+                                68.0,
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+                                72.0,
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+                                73.0,
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+                        }
+                    ],
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+                        "Trial",
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0,8622.0,24316.0,11904.0,12036.0,10085.0,9653.0,10202.0,8926.0,8735.0,8582.0,8633.0,10674.0,10297.0,8691.0,8809.0,8763.0,8861.0,8834.0,8857.0,9104.0,9438.0,8688.0,34992.0,11431.0,9347.0,9193.0,9024.0,9638.0,9024.0,8622.0,8703.0,11717.0,8898.0,8696.0,11788.0,11766.0,9460.0,8727.0,8952.0,9628.0,11189.0,9416.0,9867.0,9723.0,8766.0,8674.0,8635.0,23971.0,9219.0,12371.0,10416.0,9017.0,8683.0,8843.0,13164.0,8699.0,25760.0,14573.0,11479.0,10480.0,9356.0,8642.0,10021.0,8478.0,8795.0,9699.0,8450.0,8362.0,8407.0,8528.0,9003.0,8871.0,9295.0,9090.0,10930.0,8990.0,8555.0,8873.0,8416.0,8639.0,10105.0,8785.0,8566.0,8510.0,8645.0,14466.0,10065.0,14927.0,12039.0,9083.0,8771.0,10392.0,8987.0,11875.0,10032.0,10496.0,8507.0,8575.0,8953.0,9979.0,11802.0,9842.0,12452.0,8890.0,8607.0,8703.0,8579.0,8873.0,46317.0,103078.0,11726.0,8543.0,10002.0,9996.0,17916.0,9716.0,10597.0,24823.0,8187.0,8871.0,9580.0,8508.0,8748.0,10234.0,8881.0,20753.0,9385.0,9251.0,8404.0,10498.0,8700.0,9010.0,10834.0,9217.0,8198.0,9056.0,8926.0,8946.0,9551.0,10060.0,9635.0,9917.0,9365.0,10256.0,10784.0,8309.0,8668.0,9990.0,37763.0,9615.0,8903.0,8399.0,8861.0,8147.0,8957.0,9293.0,10562.0,9510.0,8922.0,11495.0,9173.0,9521.0,11630.0,9112.0,8543.0,8780.0,8651.0,8666.0,8530.0,8825.0,9563.0,9387.0,8624.0,12016.0,8955.0,8667.0,10638.0,9730.0,9088.0,8698.0,14384.0,11989.0,9641.0,8613.0,9077.0,9544.0,11896.0,9973.0,8456.0,9301.0,8831.0,9404.0,9285.0,10183.0,34365.0,24612.0,9034.0,8934.0,9417.0,8807.0,13752.0,11280.0,8654.0,8734.0,8607.0,8461.0,8472.0,9482.0,8588.0,8629.0,13209.0,29332.0,9181.0,8973.0,13221.0,11902.0,9344.0,8519.0,8548.0,11157.0,9446.0,8587.0,9587.0,8477.0,8345.0,8554.0,8575.0,12134.0,9458.0,8575.0,9494.0,9492.0,8397.0,8438.0,10516.0,9222.0,8451.0,9360.0,8514.0,8420.0,8522.0,12483.0,8659.0,29767.0,10517.0,9606.0,12226.0,9118.0,8634.0,8615.0,8497.0,8397.0,22117.0,9387.0,8871.0,9708.0,8450.0,8610.0,14444.0,8463.0,24132.0,10603.0,9078.0,8936.0,8677.0,8678.0,8719.0,9335.0,8423.0,8586.0,8587.0,8430.0,8690.0,8579.0,14237.0,13974.0,11178.0,10669.0,10686.0,8459.0,11204.0,9519.0,9650.0,8630.0,8614.0,8466.0,8768.0,8714.0,13103.0,9530.0,9396.0,8580.0,9064.0,8452.0,9606.0,10074.0,8507.0,9296.0,11011.0,9344.0,8447.0,8520.0,8473.0,8415.0,9029.0,30537.0,14541.0,9206.0,8734.0,8639.0,8466.0,8629.0,13156.0,9057.0,8461.0,8879.0,8514.0,8703.0,8527.0,8617.0,9196.0,8410.0,8337.0,8524.0,8470.0,8427.0,8360.0,9421.0,8657.0,9796.0,8554.0,8853.0,8638.0,8506.0,11387.0,9492.0,9464.0,12800.0,22659.0,9035.0,8969.0,8956.0,9656.0,11246.0,9044.0,8503.0,9804.0,8523.0,8659.0,8469.0,9659.0,8523.0,21067.0,9128.0,8648.0,8488.0,8561.0,9820.0,8587.0,8535.0,10556.0,9389.0,8676.0,9831.0,8450.0,9469.0,8467.0,8545.0,8462.0,13426.0,10015.0,8465.0,9224.0,8366.0,8522.0,9204.0,8475.0,8476.0,8436.0,8571.0,10249.0,8421.0,11700.0,8749.0,8523.0,8706.0,8671.0,9533.0,8478.0,22304.0,9382.0,8911.0,8920.0,22471.0,8878.0,9314.0,8422.0,9896.0,8386.0,8541.0,13047.0,8455.0,9457.0,21180.0,10779.0,11598.0,9826.0,8560.0,8573.0,8472.0,9775.0,8721.0,8497.0,10474.0,11073.0,8531.0,8542.0,9422.0,8583.0,8435.0,8846.0,8479.0,8450.0,8817.0,9754.0,9550.0,8578.0,8507.0,8837.0,8518.0,8339.0,13004.0,41736.0,9189.0,9283.0,9191.0,8477.0,8694.0,8436.0,8794.0,9442.0,8482.0,8739.0,8543.0,8653.0,8600.0,8692.0,24233.0,10436.0,9967.0,12167.0,9372.0,8424.0,8509.0,8699.0,9410.0,8573.0,8627.0,9110.0,8549.0,8557.0,8630.0,12125.0,26870.0,9536.0,23526.0,9364.0,11643.0,8890.0,8600.0,12223.0,9194.0,22129.0,11031.0,9470.0,8568.0,8604.0,12432.0,9001.0,8482.0,8514.0,8455.0,10219.0,8594.0,8435.0,9279.0,11207.0,8839.0,16950.0,9139.0,8940.0,28002.0,9943.0,11823.0,8706.0,16107.0,11273.0,9175.0,8743.0,9643.0,12035.0,10997.0,9216.0,8425.0,8366.0,10886.0,9369.0,9284.0,8588.0,8708.0,8543.0,9142.0,8663.0,9117.0,8559.0,9812.0,9588.0,8739.0,8556.0,9123.0,8510.0,8947.0,9496.0,8520.0,8355.0,8374.0,12543.0,8595.0,8786.0,8729.0,10299.0,8508.0,9298.0,8952.0,8530.0,8528.0,8419.0,24956.0,12777.0,8963.0,8823.0,11206.0,8917.0,8540.0,11086.0]}]},"tags":[]}]]]
\ No newline at end of file
diff --git a/benchmarks/src/DynamicPPLBenchmarks.jl b/benchmarks/src/DynamicPPLBenchmarks.jl
index d9af7bf50..670cbb282 100644
--- a/benchmarks/src/DynamicPPLBenchmarks.jl
+++ b/benchmarks/src/DynamicPPLBenchmarks.jl
@@ -2,6 +2,9 @@ module DynamicPPLBenchmarks
 
 using DynamicPPL
 using BenchmarkTools
+using InteractiveUtils
+
+using ComponentArrays: ComponentArrays
 
 using Weave: Weave
 using Markdown: Markdown
@@ -33,6 +36,44 @@ function benchmark_typed_varinfo!(suite, m)
     return suite
 end
 
+function benchmark_simple_varinfo_namedtuple!(suite, m)
+    # We expect the model to return the random variables as a `NamedTuple`.
+    retvals = m()
+
+    # Populate.
+    vi = SimpleVarInfo{Float64}(retvals)
+    vi_ca = SimpleVarInfo{Float64}(ComponentArrays.ComponentArray(retvals))
+
+    # Evaluate.
+    suite["evaluation_simple_varinfo_nt"] = @benchmarkable $m($vi, $(DefaultContext()))
+    suite["evaluation_simple_varinfo_componentarrays"] = @benchmarkable $m(
+        $vi_ca, $(DefaultContext())
+    )
+    return suite
+end
+
+function benchmark_simple_varinfo_dict!(suite, m)
+    # Populate.
+    vi = SimpleVarInfo{Float64}(Dict())
+    retvals = m(vi)
+
+    # Evaluate.
+    suite["evaluation_simple_varinfo_dict"] = @benchmarkable $m($vi, $(DefaultContext()))
+
+    # We expect the model to return the random variables as a `NamedTuple`.
+    vns = map(keys(retvals)) do k
+        VarName{k}()
+    end
+    vi = SimpleVarInfo{Float64}(Dict(zip(vns, values(retvals))))
+
+    # Evaluate.
+    suite["evaluation_simple_varinfo_dict_from_nt"] = @benchmarkable $m(
+        $vi, $(DefaultContext())
+    )
+
+    return suite
+end
+
 function typed_code(m, vi=VarInfo(m))
     rng = Random.MersenneTwister(42)
     spl = SampleFromPrior()
@@ -52,6 +93,11 @@ function make_suite(model)
     benchmark_untyped_varinfo!(suite, model)
     benchmark_typed_varinfo!(suite, model)
 
+    if isdefined(DynamicPPL, :SimpleVarInfo)
+        benchmark_simple_varinfo_namedtuple!(suite, model)
+        benchmark_simple_varinfo_dict!(suite, model)
+    end
+
     return suite
 end
 
@@ -152,6 +198,7 @@ function weave_benchmarks(
     name=default_name(; include_commit_id=include_commit_id),
     name_old=nothing,
     include_typed_code=false,
+    seconds=10,
     doctype="github",
     outpath="results/$(name)/",
     kwargs...,
@@ -160,6 +207,7 @@ function weave_benchmarks(
         :benchmarkbody => benchmarkbody,
         :name => name,
         :include_typed_code => include_typed_code,
+        :seconds => seconds,
     )
     if !isnothing(name_old)
         args[:name_old] = name_old
@@ -169,4 +217,36 @@ function weave_benchmarks(
     return Weave.weave(input, doctype; out_path=outpath, args=args, kwargs...)
 end
 
+function display_environment()
+    display("text/markdown", "Computer Information:")
+    vinfo = sprint(InteractiveUtils.versioninfo)
+    display(
+        "text/markdown",
+        """
+```
+$(vinfo)
+```
+""",
+    )
+
+    ctx = Pkg.API.Context()
+
+    pkg_status = let io = IOBuffer()
+        Pkg.status(Pkg.API.Context(); io=io)
+        String(take!(io))
+    end
+
+    display(
+        "text/markdown",
+        """
+Package Information:
+""",
+    )
+
+    md = "```\n$(pkg_status)\n```"
+    return display("text/markdown", md)
+end
+
+include("tables.jl")
+
 end # module
diff --git a/benchmarks/src/tables.jl b/benchmarks/src/tables.jl
new file mode 100644
index 000000000..6a5646212
--- /dev/null
+++ b/benchmarks/src/tables.jl
@@ -0,0 +1,234 @@
+using BenchmarkTools, Tables, PrettyTables, DrWatson
+
+#######################
+# `TrialJudgementRow` #
+#######################
+struct TrialJudgementRow{names,Textras} <: Tables.AbstractRow
+    group::String
+    judgement::BenchmarkTools.TrialJudgement
+    extras::NamedTuple{names,Textras}
+end
+
+function TrialJudgementRow(group::String, judgement::BenchmarkTools.TrialJudgement)
+    return TrialJudgementRow(group, judgement, NamedTuple())
+end
+
+function Tables.columnnames(::Type{TrialJudgementRow})
+    return (
+        :group,
+        :time,
+        :time_judgement,
+        :gctime,
+        :memory,
+        :memory_judgement,
+        :allocs,
+        :time_tolerance,
+        :memory_tolerance,
+    )
+end
+# Dispatch needs to include all type-parameters because Tables.jl is a bit too aggressive
+# when it comes to overloading this.
+function Tables.columnnames(::Type{TrialJudgementRow{names,Textras}}) where {names,Textras}
+    return (Tables.columnnames(TrialJudgementRow)..., names...)
+end
+Tables.columnnames(row::TrialJudgementRow) = Tables.columnnames(typeof(row))
+function Tables.getcolumn(row::TrialJudgementRow, i::Int)
+    return Tables.getcolumn(row, Tables.columnnames(row)[i])
+end
+function Tables.getcolumn(row::TrialJudgementRow, name::Symbol)
+    # NOTE: We need to use `getfield` below because `getproperty` is overloaded by Tables.jl
+    # and so we'll get a `StackOverflowError` if we try to do something like `row.group`.
+    return if name === :group
+        getfield(row, name)
+    elseif name in Tables.columnnames(TrialJudgementRow)
+        # `name` is one of the default columns
+        j = getfield(row, :judgement)
+        if name === :time_judgement
+            j.time
+        elseif name === :memory_judgement
+            j.memory
+        elseif name === :time_tolerance
+            params(j).time_tolerance
+        elseif name === :memory_tolerance
+            params(j).memory_tolerance
+        else
+            # Defer the rest to the `TrialRatio`.
+            r = j.ratio
+            getfield(r, name)
+        end
+    else
+        # One of `row.extras`
+        extras = getfield(row, :extras)
+        getfield(extras, name)
+    end
+end
+
+Tables.istable(rows::Vector{<:TrialJudgementRow}) = true
+
+Tables.rows(rows::Vector{<:TrialJudgementRow}) = rows
+Tables.rowaccess(rows::Vector{<:TrialJudgementRow}) = true
+
+# Because DataFrames.jl doesn't respect the `columnaccess`:
+# https://github.com/JuliaData/DataFrames.jl/blob/2b9f6673547259bab9fb3bf3b5224eebc7b11ecd/src/other/tables.jl#L48-L61.
+Tables.columnaccess(rows::Vector{<:TrialJudgementRow}) = true
+function Tables.columns(rows::Vector{<:TrialJudgementRow})
+    return (;
+        ((name, getproperty.(rows, name)) for name in Tables.columnnames(eltype(rows)))...
+    )
+end
+
+#########################
+# PrettyTables.jl usage #
+#########################
+function make_highlighter_judgement(isgood)
+    function highlighter_judgement(data::Vector{<:TrialJudgementRow}, i, j)
+        names = Tables.columnnames(eltype(data))
+        name = names[j]
+        row = data[i]
+        x = row[j]
+
+        if name === :time || name === :time_judgement
+            j = row[:time_judgement]
+            if j === :improvement
+                return isgood
+            elseif j === :regression
+                return !isgood
+            end
+        elseif name === :memory || name === :memory_judgement
+            j = row[:memory_judgement]
+            if j === :improvement
+                return isgood
+            elseif j === :regression
+                return !isgood
+            end
+        end
+
+        return false
+    end
+
+    return highlighter_judgement
+end
+
+function make_formatter(data::Vector{<:TrialJudgementRow})
+    names = Tables.columnnames(eltype(data))
+    function formatter_judgement(x, i, j)
+        name = names[j]
+
+        if name in (:time, :memory, :allocs, :gctime)
+            return BenchmarkTools.prettydiff(x)
+        elseif name in (:time_tolerance, :memory_tolerance)
+            return BenchmarkTools.prettypercent(x)
+        end
+
+        return x
+    end
+
+    return formatter_judgement
+end
+
+function Base.show(io::IO, ::MIME"text/plain", rows::Vector{<:TrialJudgementRow})
+    hgood = Highlighter(make_highlighter_judgement(true); foreground=:green, bold=true)
+    hbad = Highlighter(make_highlighter_judgement(false); foreground=:red, bold=true)
+    formatter = make_formatter(rows)
+    return pretty_table(io, rows; highlighters=(hgood, hbad), formatters=(formatter,))
+end
+
+function Base.show(io::IO, ::MIME"text/html", rows::Vector{<:TrialJudgementRow})
+    hgood = HTMLHighlighter(
+        make_highlighter_judgement(true),
+        HTMLDecoration(; color="green", font_weight="bold"),
+    )
+    hbad = HTMLHighlighter(
+        make_highlighter_judgement(false), HTMLDecoration(; color="red", font_weight="bold")
+    )
+    formatter = make_formatter(rows)
+    return pretty_table(
+        io,
+        rows;
+        backend=Val(:html),
+        highlighters=(hgood, hbad),
+        formatters=(formatter,),
+        tf=PrettyTables.tf_html_minimalist,
+    )
+end
+
+#########################################################
+# Make it more convenient to load benchmarks into table #
+#########################################################
+function judgementtable(
+    results::AbstractVector,
+    results_old::AbstractVector,
+    extras=fill(NamedTuple(), length(results));
+    stat=minimum,
+)
+    @assert length(results_old) == length(results) "benchmarks have different lengths"
+
+    return collect(
+        TrialJudgementRow(
+            groupname,
+            judge(stat(results[i][groupname]), stat(results_old[i][groupname])),
+            extras[i],
+        ) for i in eachindex(results) for
+        groupname in keys(results[i]) if groupname in keys(results_old[i])
+    )
+end
+
+function judgementtable(name::String, name_old::String; kwargs...)
+    model_names =
+        map(filter(endswith("_benchmarks.json"), readdir(projectdir("results", name)))) do x
+            # Strip the suffix.
+            x[1:(end - 5)]
+        end
+
+    results = []
+    results_old = []
+    for model_name in model_names
+        append!(
+            results, BenchmarkTools.load(projectdir("results", name, "$(model_name).json"))
+        )
+        append!(
+            results_old,
+            BenchmarkTools.load(projectdir("results", name_old, "$(model_name).json")),
+        )
+    end
+
+    extras = [(model_name=model_name,) for model_name in model_names]
+
+    return judgementtable(results, results_old, extras; kwargs...)
+end
+
+function judgementtable_single(
+    results::AbstractVector,
+    reference_group::AbstractString,
+    extras=fill(NamedTuple(), length(results));
+    stat=minimum,
+)
+    return collect(
+        TrialJudgementRow(
+            groupname,
+            judge(stat(results[i][groupname]), stat(results[i][reference_group])),
+            extras[i],
+        ) for i in eachindex(results) for groupname in keys(results[i])
+    )
+end
+
+function judgementtable_single(
+    name::AbstractString, reference_group::AbstractString; kwargs...
+)
+    model_names =
+        map(filter(endswith("_benchmarks.json"), readdir(projectdir("results", name)))) do x
+            # Strip the suffix.
+            x[1:(end - 5)]
+        end
+
+    results = []
+    for model_name in model_names
+        append!(
+            results, BenchmarkTools.load(projectdir("results", name, "$(model_name).json"))
+        )
+    end
+
+    extras = [(model_name=model_name,) for model_name in model_names]
+
+    return judgementtable_single(results, reference_group, extras; kwargs...)
+end