 | 私はこのモデルを使ってコード要約（docstrings）の生成または更新を行っています。このモデルは超高速で素晴らしい出力を生成するため、このタスクには最適な場所だと感じます。私が大きく驚いたのは、122b モデルよりもわずかに良いドキュメントを生成したことです。もちろんこれは非常に主観的です。 現在の設定は mlx-community/qwen3.5-35b-a3b（6ビット）を搭載した M4 Max 128GB で、このファイルを推論を含めて書き換えるのに約12秒かかりました。このモデルは 80〜90 トークン/秒 で動作します。 詳しい情報を求める人もいれば、「自己宣伝だ」と非難する人もいます。私は spoiler の中にさらに多くの詳細を隠すことにしました。 私は自分の llmaid (GitHub) を使い、コードリポジトリ内のすべてのファイルを通過させ、内容を書き換える指示を LLM に送信し、その後ローカルで置換しました。llmaid は何をどうするかを指定するプロファイルを使用します。私が使ったものは code-documenter.yaml です。私が使ったコマンドは次のとおりです：
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qwen3.5-35b-a3bは宝石のようだ
Reddit r/LocalLLaMA / 2026/3/13
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要点
- qwen3.5-35b-a3b は、コード要約や docstring の生成・更新を行うのに高速で有能なモデルとして説明されています。著者の主観的評価では、出力が 122b モデルよりわずかに優れているとされています。
- テスト環境では mlx-community/qwen3.5-35b-a3b（6ビット）を搭載した M4 Max 128GB 上で、このファイルを約12秒で書き換え、80〜90 トークン/秒で動作しました。
- 著者は llmaid の code-documenter.yaml プロファイルを用いて、リポジトリ内のファイルを LLM に送信し、内容を置換してローカルで更新しました。
- 投稿は spoiler により詳細を隠しつつ、ワークフローを再現する具体的なコマンドを提供し、自動コード文書化の実用的な使用パターンを示しています。
