フロンティア級の速さを感じられるローカルAI。

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/30

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要点

この投稿では、ローカルLLMチャット体験は、「部分入力の直後に応答する」ような“デュプレックス（duplex）”型の対話パターンを採用することで、体感として大幅に速く感じられると主張しています。全文の完了を待たずに即座に反応するという考え方です。
例として、NvidiaのPersonaPlexボイスモデルを挙げています。これはユーザーが話している間に聞き取りつつ、その直後に返答するというフル・デュプレックス挙動の例で、これをテキストにも適用するためにストリーミングで同様の発想を使うことを提案しています。
著者は、デュプレックス／テキスト・ストリーミングはモデルの実際の計算時間（compute time）を本質的に減らさない可能性があっても、「知覚速度（perceived speed）」を向上させ、ローカルLLMが高速なAPI型のフロンティアモデルにより近い体感になると述べています。
著者は、具体的なオープンソースプロジェクト（“duplex-chat”）を共有し、MLXとQwen 3.5 32B（a3b）を使ったローカル環境での個人的なテスト結果にも触れています。取り組みへのフィードバックを促しています。
投稿では、「体感の応答性」と「実際のレイテンシ」をベンチマークすることの難しさを強調しており、評価はエンドツーエンドの時間だけでなく、ユーザー体験を考慮すべきだとしています。

じゃあテキストではなぜこれをやらないのでしょうか？ローカルアシスタントに送るメッセージをタイプするのに私はだいたい20秒ほどかかって、そのあと処理を始めて、返信してきます。テキストのストリーミングを使えば、その分の時間は吸収できたはずです。とはいえ、これのベンチマークは難しいです。実際には速度は向上しないのに対して、知覚される速度が向上するからです。ですが、ローカルのLLMが、APIベースのフロンティアモデルとほぼ同じくらい速く返しているように感じさせるようになります。皆さんはどう思いますか？私はMLXで、Qwen 3.5 32b a3bにこれを使っています。

https://github.com/Achilles1089/duplex-chat

投稿者： /u/habachilles
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