AIの世界では1日が10年に相当する――RTX 5090で動かすならQwen 3.5 27B Q6はまだ最適解か？それとも新しいBonsaiやGemmaのモデルが上回るのか？

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/3

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要点

Redditのユーザーが、NVIDIA RTX 5090上でのローカルコーディング性能について語り、Qwen 3.5 27B Q6と、BonsaiやGemmaのような新しい代替モデルを比較している。
彼らは、128KのコンテキストでQ6-distilledのClaude Opus 4.6派生をローカルコーディングに用いながら、上位レベルの計画は引き続きClaudeに頼っており、その構成を「素晴らしい」と表現している。
投稿では中心的な問いとして、新しくリリースされたモデルが、従来の最良の実行（ベストパフォーマー）だった選択肢と比べて、コーディング能力面で本当に大きく改善されているのかを取り上げている。
会話では、AIモデルのエコシステムが急速に進歩していることが強調されており、「1日が10年のように感じる」とし、ローカルで使う最適なモデル選びについて最新の指針を求めている。
全体として、この内容は公式発表や正式な研究というより、非公式な評価・ベンチマークを探るスレッドである。

私は特にコーディング能力に興味があります。

ローカルでのコーディング用に、128kコンテキストのq6版claude opus 4.6 distillを使っています（計画には引き続きclaude opusを使用しています）。そして、それは驚くほど機能します。

私はテクノロジー中毒で、「十分」では決して十分ではありません。これらの新しいモデルはもっと良くなっているのでしょうか？