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FastFlowLMがLinux対応を追加したため、同社がサポートする全モデルをベンチマークしました。以下が結果です。

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/21

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要点

  • 本記事は、Linux対応の環境（HP zbook Ultra G1a、Ryzen AI Max+ 395）でFastFlowLMがサポートする全モデルをベンチマークし、複数のコンテキスト深さにわたる性能を評価します。
  • テストはコンテキスト深さを0、10,000、40,000、70,000で実施しましたが、テストの失敗によりいくつかの結果が欠落しています。また、最大コンテキストサイズはgpt-oss-20bとqwen3.5のみに適用されました。
  • 結果はモデル間で大幅なばらつきを示しており、pp（パープレキシティ）やtgなどの指標が含まれます。深いコンテキストではパープレキシティが顕著に上昇するケース（例：deepseek-r1:8b が深さ0で425.9から深さ70kで16,604.7へ跳ね上がる）も観察されました。
  • 本記事は、deepseek-r1-0528:8b、deepseek-r1:8b、gemma3:1b、gemma3:4b、gpt-oss:20b、gpt-oss-sg:20b、lfm2:1.2b、lfm2:2.6b、lfm2.5-it:1.2b についてモデル別の表を提供し、Linux互換性とコンテキスト深さパフォーマンスの実用的なリファレンスを提供します。

Ryzen AI Max+ 395 を搭載した HP zbook ultra g1a でテストしました。

  • 0、10k、40k、70k のコンテキスト深さでテストを試みました。結果が欠落している場合、テストは失敗しました。
  • gpt-oss-20b と qwen3.5 のコンテキストサイズを最大値まで増やしました。他の設定には触れていません。これが、他の多くのモデルに深いコンテキストの結果がない理由です。

deepseek-r1-0528:8b

コンテキスト深さ pp tg
0 444.8 10.3
10000 401.7 8.1

deepseek-r1:8b

コンテキスト深さ pp tg
0 425.9 10.7
10000 2785.8 10.7
20000 5663.5 10.7
40000 9741.9 10.7
70000 16604.7 10.7

gemma3:1b

コンテキスト深さ pp tg
0 998.5 37.1
10000 1250.2 33.0
20000 1263.1 29.6

gemma3:4b

コンテキスト深さ pp tg
0 687.9 17.4
10000 970.9 16.3
20000 963.6 15.3
40000 909.0 13.8
70000 829.9 11.9

gpt-oss:20b

コンテキスト深さ pp tg
0 303.2 19.1
10000 490.5 16.5
20000 457.7 14.5
40000 362.7 11.6
70000 271.8 9.0

gpt-oss-sg:20b

コンテキスト深さ pp tg
0 305.1 19.1

lfm2:1.2b

コンテキスト深さ pp tg
0 2039.6 63.8
10000 2457.5 52.5
20000 2168.9 45.3

lfm2:2.6b

コンテキスト深さ pp tg
0 941.5 29.0
10000 1218.0 26.4
20000 1130.7 24.0

lfm2.5-it:1.2b

コンテキスト深さ pp tg
0 2142.2 63.7
10000 2462.1 52.7
20000 2196.9 45.2

lfm2.5-tk:1.2b

コンテキスト深さ pp tg
0 2202.9 64.0
10000 2528.1 53.5
20000 2197.8 45.8

lfm2-trans:2.6b

コンテキスト深さ pp tg
0 1003.5 29.7
10000 1241.1 26.5
20000 1136.7 23.9

llama3.2:1b

コンテキスト深さ pp tg
0 1722.5 57.0
10000 1890.1 40.9
20000 1433.0 31.6
40000 973.1 21.9
70000 647.7 15.1

llama3.2:3b

文脈の深さ pp tg
0 815.6 22.6
10000 835.0 15.5
20000 646.9 11.7
40000 435.8 7.8
70000 290.9 5.3

medgemma1.5:4b

文脈の深さ pp tg
0 714.7 17.3
10000 966.7 16.3
20000 954.9 15.4
40000 911.0 13.8
70000 831.6 11.9

medgemma:4b

文脈の深さ pp tg
0 699.7 17.3
10000 958.3 15.4
20000 959.2 15.3
40000 906.6 12.7

phi4-mini-it:4b

文脈の深さ pp tg
0 784.4 19.2
10000 741.0 13.2
20000 563.6 10.1

qwen2.5-it:3b

文脈の深さ pp tg
0 853.5 22.6
10000 845.1 15.0
20000 678.7 11.2

qwen2.5vl-it:3b

文脈の深さ pp tg
0 831.2 22.9
10000 824.2 12.7
20000 671.8 11.2

qwen3:1.7b

文脈の深さ pp tg
0 1286.1 35.7
10000 1289.8 20.8
20000 996.8 14.7

qwen3:4b

文脈の深さ pp tg
0 607.7 17.6
10000 535.3 12.1
20000 405.4 9.3

qwen3.5:4b

文脈の深さ pp tg
0 376.4 12.6
10000 485.2 11.1
20000 470.6 9.6
70000 39.7 6.4

qwen3:8b

文脈の深さ pp tg
0 370.0 10.3
10000 403.0 8.2
20000 320.5 6.7
40000 228.4 5.0
70000 159.0 3.6

qwen3-it:4b

文脈の深さ pp tg
0 596.3 17.8
10000 534.8 11.8
20000 402.4 9.1

qwen3-tk:4b

文脈の深さ pp tg
0 620.8 17.6
10000 529.2 12.0
20000 399.0 9.1

qwen3vl-it:4b

文脈の深さ pp tg
0 600.3 17.6
10000 532.7 12.0
20000 403.4 9.1

translategemma:4b

文脈の深さ pp tg
0 740.3 17.4
20000 958.8 15.4
70000 830.6 11.1

deepseek-r1-0528:8b

文脈の深さ pp tg
0 444.8 10.3
10000 401.7 8.1

deepseek-r1:8b

文脈の深さ pp tg
0 425.9 10.7
10000 2785.8 10.7
20000 5663.5 10.7
40000 9741.9 10.7
70000 16604.7 10.7

gemma3:1b

文脈の深さ pp tg
0 998.5 37.1
10000 1250.2 33.0
20000 1263.1 29.6

gemma3:4b

文脈の深さ pp tg
0 687.9 17.4
10000 970.9 16.3
20000 963.6 15.3
40000 909.0 13.8
70000 829.9 11.9

gpt-oss:20b

文脈の深さ pp tg
0 303.2 19.1
10000 490.5 16.5
20000 457.7 14.5
40000 362.7 11.6
70000 271.8 9.0

gpt-oss-sg:20b

文脈の深さ pp tg
0 305.1 19.1

lfm2:1.2b

文脈の深さ pp tg
0 2039.6 63.8
10000 2457.5 52.5
20000 2168.9 45.3

lfm2:2.6b

文脈の深さ pp tg
0 941.5 29.0
10000 1218.0 26.4
20000 1130.7 24.0

lfm2.5-it:1.2b

文脈の深さ pp tg
0 2142.2 63.7
10000 2462.1 52.7
20000 2196.9 45.2

lfm2.5-tk:1.2b

文脈の深さ pp tg
0 2202.9 64.0
10000 2528.1 53.5
20000 2197.8 45.8

lfm2-trans:2.6b

>
文脈の深さ pp tg
0 1003.5 29.7
10000 1241.1 26.5
20000 1136.7
23.9

llama3.2:1b

文脈の深さ pp tg
0 1722.5 57.0
10000 1890.1 40.9
20000 1433.0 31.6
40000 973.1 21.9
70000 647.7 15.1

llama3.2:3b

文脈の深さ pp tg
0 815.6 22.6
10000 835.0 15.5
20000 646.9 11.7
40000 435.8 7.8
70000 290.9 5.3

medgemma1.5:4b

文脈の深さ pp tg
0 714.7 17.3
10000 966.7 16.3
20000 954.9 15.4
40000 911.0 13.8
70000 831.6 11.9

medgemma:4b

文脈の深さ pp tg
0 699.7 17.3
10000 958.3 15.4
20000 959.2 15.3
40000 906.6 12.7

phi4-mini-it:4b

文脈の深さ pp tg
0 784.4 19.2
10000 741.0 13.2
20000 563.6 10.1

qwen2.5-it:3b

文脈の深さ pp tg
0 853.5 22.6
10000 845.1 15.0
20000 678.7 11.2

qwen2.5vl-it:3b

文脈の深さ pp tg
0 831.2 22.9
10000 824.2 12.7
20000 671.8 11.2

qwen3:1.7b

文脈の深さ pp tg
0 1286.1 35.7
10000 1289.8 20.8
20000 996.8 14.7

qwen3:4b

文脈の深さ pp tg
0 607.7 17.6
10000 535.3 12.1
20000 405.4 9.3

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文脈の深さ pp tg
0 376.4 12.6
10000 485.2 11.1
20000 470.6 9.6
70000 39.7 6.4

qwen3:8b

文脈の深さ pp tg
0 370.0 10.3
10000 403.0 8.2
20000 320.5 6.7
40000 228.4 5.0
70000 159.0 3.6

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文脈の深さ pp tg
0 596.3 17.8
10000 534.8 11.8
20000 402.4 9.1

qwen3-tk:4b

コンテキストの深さ pp tg
0 620.8 17.6
10000 529.2 12.0
20000 399.0 9.1

qwen3vl-it:4b

コンテキストの深さ pp tg
0 600.3 17.6
10000 532.7 12.0
20000 403.4 9.1

translategemma:4b

コンテキストの深さ pp tg
0 740.3 17.4
20000 958.8 15.4
70000 830.6 11.1
投稿者 /u/spaceman_
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