どうしても Q3CN が vibe コーディングにとって価値があるとは思えません。モデルの能力についての投稿を無数に見ますが、それらは私には同じ性能を得られず、非常に不可解に感じます。モデルはとんでもなくループし、ツールを正しく呼び出せず、使用すべきツールを回避するための荒唐無稽な回避策に走ります。私は llama.cpp を使用しており、autoparser マージの前後でこれが起きました。量子化は unsloth の UD-Q8_K_XL です。彼らが量子化手法をアップグレードした後に再ダウンロードしましたが、両方のモデルで同じ問題があります。
Claude Code、Qwen Code、OpenCode などを試しましたが、いずれもモデルは性能が低く、すべての選択肢で非パフォーマンスでした。
以下が私のコマンドです:
```bash
llama-server -m ~/.cache/hub/huggingface/hub/models--unsloth--Qwen3-Coder-Next-GGUF/snapshots/ce09c67b53bc8739eef83fe67b2f5d293c270632/UD-Q8_K_XL/Qwen3-Coder-Next-UD-Q8_K_XL-00001-of-00003.gguf --temp 0.8 --top-p 0.95 --min-p 0.01 --top-k 40 --batch-size 4096 --ubatch-size 1024 --dry-multiplier 0.5 --dry-allowed-length 5 --frequency_penalty 0.5 --presence-penalty 1.10
```
これは私の設定だけですか？皆さんはこのモデルを機能させるために何をしていますか？
編集: この コメント によれば bartowski量子化を使用すると問題なく動作します
