高精度か、パラメータ数の多さか

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/26

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要点

この投稿は、同じモデルファミリー内で「高精度（低量子化誤差）」か「パラメータ数の多さ（量子化やコア数が異なる）」のどちらが、実タスクで一般に有利かを疑問にしています。
具体例として、Qwen3.5 MOE（122B UD-iQ2）と、より密なQwen3.5 35B（Q8_0）の“ほぼ同等のサイズ”の比較を挙げ、特にコーディングとツール呼び出しでどちらが良いかを問いかけています。
また、非常に大きいモデル（例：Kimi 2.6）を1-bitのような極端に低い精度で動かすのと、小さなモデルをより高精度で動かすのの実用上のトレードオフにも関心があります。
全体として、メモリ制約の下でローカル/オフライン運用時の選択指針を求めており、新しいモデルや機能の発表ではありません。

同じファミリーのモデル（例：qwen3.5 moes）を使うとしたらどうなるのか気になっています。そして、コア数は異なるものの、サイズは似ている異なる量子化のggufを比較しました。

タスクに対して、どのモデルがより良いのでしょうか？もし差があるなら、私は主にコーディングとツール呼び出しに関心があります。

例として、qwen3.5 122b ud-iq2_xxs は36.6gbで、Qwen3.5 35b q8_0 は36.9gbです

コーディング／ツール呼び出しではどちらがより良いですか？

同じ質問の趣旨に沿って、kimi 2.6 のような非常に大きいモデルを1bit精度で動かすのと、より小さいモデルをより高い精度で動かすのでは、どれくらい興味深い（価値がある）のでしょうか。