 | Qwen 3.6 27b vs Codex GPT 5.5 / Claude Opus 4.7 ローカルのLLMが、両方とも見逃していたバグを見つけました そして、それは重大だったことが分かりました GPT 5.5とClaudeはいずれも最後まで踏ん張って、最後まで諦めませんでした——彼らは最初からずっと自分たちが正しいと言っていたのです。 私はQwenに、主張に対する詳細な証拠を提示するよう指示し、それを2人のところに持って行き、そしてようやく彼らが認めました。 Qwen 3.6 27bはよく考えます。それは良い面にも悪い面にもなり得ます。今回の場合は、長い思考によって、最前線のモデルでは誰も見つけられなかったバグが実際に発見されました。 GPT 5.5は速いです。本当に速い。ですが、実際に私が分かったように、大きなトレードオフが付いてきます。 [link] [comments] |
使うほど感心する
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/5/4
💬 オピニオンSignals & Early TrendsModels & Research
要点
- ユーザーはQwen 3.6 27BとCodex GPT 5.5、Claude Opus 4.7を比較し、ローカルで動かしたモデルが両方のフロンティアモデルが見逃した“重要なバグ”を見つけたと報告しています。
- 投稿では、ほかの2モデルは詳細な根拠が提示されるまで訂正を認めなかったものの、証拠を突きつけた後でようやく問題を認めたとされています。
- ユーザーはQwenについて、より多く考える（“long thinking”）傾向があり、このケースではそれが思わぬバグ発見につながったと述べています。
- また、GPT 5.5は非常に速いが、速さゆえに深さや徹底性に大きなトレードオフがある可能性が、この出来事から示唆されたとも主張しています。
- 全体として、この逸話は、モデルの行動特性（スピードと深い推論の違い）が、実際のデバッグでの信頼性に影響しうることを強調しています。
