ローカルエージェントとしてのQwen-27B——いまならちゃんと動く

Reddit r/LocalLLaMA / 2026/4/30

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要点

  • 著者は、デュアルRTX 3090環境でローカルの「エージェント」としてQwen-27Bを動かすことが現実的になったと報告しており、機能したのは特定のLlama.cppセットアップだけだったと述べています。
  • 彼らは、提供したIP/パスワードを使ったモデムアクセス手順のセットアップや、Androidアプリのセットアップなどを、ほぼワンショットで完了できたと主張しています。
  • バグ探しのテストでは、Qwenベースのエージェントが実在の問題を見つけ、後でGPT-4.5 Turboがそれを確認したとされ、深掘り調査にQwenが強い可能性が示唆されています。
  • 量子化バリアントの比較(37B-Q8 vs Qwen3.6-27B AutoRound Q4)で、AutoRound版のほうが速く賢かったと著者は述べています。
  • さらに、修正や変更によっては2〜3回の追加プロンプトが必要になることがあり、GLM-4.5の挙動に似ているともコメントしています。

27Bモデルを正しくセットアップするために、テストしたり試したりしていたので、今週は忙しかったです。

TL;DR: デュアルの3090を使った環境で私がうまくいったのは、これだけでした。 そして面白いことに? Qwen27BのLlamaCPPセットアップリンクをPiエージェントに渡して、それを処理させただけなんです。基本的に、ワンショットで自分でセットアップしてくれました。
その後37B-Q8Qwen3.6-27B-AutoRound-Q4を比較してみたのですが、驚きました。AutoRound版のほうが速くて、なおかつ賢い。
私が試したのは以下です:
1. モデムアクセス用スクリプト — IPとパスワードを渡しました。約20分後、成功。
2. バグ探し — 私が取り組んでいる複雑なプロジェクトの中から問題を見つけるよう頼みました。実際のバグを見つけて、GPT-4.5 Turboがそれを確認しました。私の所感:Qwenは深掘りが得意なようです。クラウドモデルは
トークン節約のために指示されて、あまり先まで行かない可能性があります(あくまで私の意見です)。
3. Androidアプリ — これは大変でしたが、ワンショットで完了し、期待どおりに動きました。
今は別のプロジェクトでもそれを使っています。GLM-4.5を思い出します。ときどき、何かを変更したり修正したりするために、2〜3回プロンプトを出す必要があります。

編集:私が従ったのはこちらのチュートリアル tutorial

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