2026年のローカルRAG実装において、Qwen 3.5 0.8Bは最適な選択肢か？

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/20

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要点

最近のベンチマークは、Qwen 3.5 0.8BモデルのAA-Omniscience幻覚率が約37%と低く、全知テストで80%を超える大きなQwen 3.5バリアントと比較して低いことを示しています。
AnythingLLMベースのRAGワークフローでは、0.8Bバリアントが取得済み埋め込みへの忠実性をより高く保つ可能性があります。
これは、より大きなモデルが知識集約型タスクで常に優れるという前提に挑戦し、より大きなモデルは幻覚を起こしやすいことを示しています。
2026年のローカルRAG展開では、用途・リソース・レイテンシの制約次第で、0.8B規模の小型モデルが望ましいデフォルトになる可能性があります。
kolovedというユーザーによる投稿がベンチマークへのリンクを示しており、local-LLaMAコミュニティでの活発かつ継続的な評価が進んでいることを示唆しています。

$\"Is$

最近のベンチマーク、特に AA-全知性幻覚率 に関して、逆説的な傾向を示唆しています。Qwen 3.5 ファミリのより大きなモデル（9B および 397B）は「全知」のテストで幻覚率が80%を超える一方、Qwen 3.5 0.8B バリアントは約 37% というはるかに低い率を示しています。

AnythingLLM を使用している方は、0.8B パラメータスケールが、取得した埋め込みへのより高い忠実度を、より大きなモデルと比較して提供すると感じていますか？

投稿者 /u/koloved
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