私は framework13 のノートPCで、ローカルのLLMをいろいろ試し続けています。
そのため、メモリ帯域幅と処理能力には制限があるので、40Bパラメータ未満の MoE を量子化したモデルを探ることになります。
意外にも、私にとって gpt-oss-20B はかなりうまくやれました..
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Gemma 4 vs Qwen3.5：Goコーディングでの量子化ローカルLLMのベンチマーク
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/11
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要点
- この投稿では、2つの量子化された混合専門家（MoE）型LLM――Gemma 4 と Qwen 3.5――のローカルでのコーディング性能を比較し、特にノートPCの限られたハードウェア条件下で評価しています。
- メモリ帯域と計算能力の制約を考慮し、40Bパラメータ未満のモデルに絞ってベンチマークに焦点を当てています。
- 著者は、同じローカル利用の制約下であるにもかかわらず、追加のベースラインである GPT-OSS-20B が意外にも良い結果を示したことに言及しています。
- 全体のテーマは、大規模なデプロイではなく、Goのコーディングワークフローに対する量子化ローカルLLMの実用的な評価です。
- 結果は、実際のコーディング課題に取り組むために、開発者がより小さなローカルモデルを実行・テストしやすくする方法を改善するための、進行中のハンズオン実験として提示されています。
投稿者 /u/m3thos
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