Geekなオヤジブログ

Clineに続いて、OSSのAIエージェント基盤OpenCode・OpenHands・Gooseを、同じQwen3.6 35Bと同じ21回のテストで比べました。合格はCodex 10、Cline 13、OpenCode 8、OpenHands 14（同じ条件の回し直しで11）、Goose 10で、±3本は揺らぎの範囲。一方、モデルをQwen3.8 27B（Dense、RTX 5090でQ6_K）に替えると、Codex 19・OpenHands 19・Cline 20と、どのハーネスでも7〜9本伸びました。同じ世代のMoE（Flash Next、88GB）とはほぼ互角。OpenHandsの打ち切りの原因だった中継の不具合と、長考が止まらないときのハーネスごとの止まり方も。

LM Studio Bionicの安全性調査編で予告した「BionicとCodex CLIを同じモデルで比べる」を、Clineで回収。BionicはVMからホストのモデルを使うのにLM Link（アカウント＋LM Studioのサーバー＋Tailscale）が必須で完全ローカルにならないため見送り、OSSのCline（Apache-2.0）をVMの専用ユーザーに閉じ込め、外向き通信をホストのLM Studioだけに絞って計測しました。同じQwen3.6 35B・同じ21回のテスト・同じ判定器で、合格はCodex CLIの10/21に対してClineは13/21、中身の質は3.32→3.78。伸びたのは家計簿と議事録の細部で、ブログ下書きの書き直しループと動画プロンプトの記法はどちらのハーネスでも直らない。Clineがモデル一覧を認証なしで取りに行く不具合など、つまずいた3点と回避策も。

『ファミコン探偵倶楽部 消えた後継者』を自宅のRTX 5090とMiniMax H3で実写化する計画が、4時間27分53秒・2,605カットで完成しました。権利の都合で誰にも公開しない、観客は私ひとりの映画です。没テイク込みで5,034本・8時間54分を生成し、生成÷採用は全体で1.96倍。固定アンカー方式の答え合わせ、心の声の無音版+音声版合成、参照音声に固有名詞を入れてはいけない話、夜間の無人運転、原曲を採譜して編曲したオープニング、全カットのレビュー画面など、中間報告以降のノウハウ。そして「有償APIなら38万5千円、ただし財布に入ったお金は0円」という、RTX 5090機の回収計算(震え声

前回GPT-5.6 Lunaを測った記事を公開した当日に、OpenAIがGPT-6 Lunaを発表。同じVM・同じCodex CLI・同じ判定器で、同じ21回をeffort既定・high・xhighの3通りで回しました。費用は21回$0.124（約18円）で旧Lunaから4割減、ただし出力が1.4倍に増えて1タスクの中央値は33秒から58秒に。精度は数字が2つあり、判定器どおりなら12/21で旧Lunaの14/21より後退、中身の質は満たしているのに判定器の読みが厳しくて落ちた4か所を、全モデル共通の規則で緩めると18/21でローカル最良のQwen3.8 IQ4_XS（17/21）を超える。旧Lunaの「壊れた物差し」と家計簿は直り、動画プロンプトは話者IDを書きすぎから書かなさすぎに反転。落ち方は「足す」から「省く」へ。effortは12→12→11で、上げても効かない。

前回のパイプラインには「完成品を評価して直す」段が無かった。Qwenに丸投げは無理、ロジックで矛盾は見られない、だからフロンティアか人間しかないのか——と問うたら、Claude Codeは「半分不同意」。検品を3層に分けて試しました。第2層（節どうしの矛盾）は、分解して作ったから中間データがあり、「この人物はShot 2にも出る」という宣言と本文の食い違いをコードで照合。判定器を通った25本のうち21本に見つかり、機械で修理。第3層（意味）は、材料の一覧から作った二択104問にQwen3.6が答えて、Claudeの正解と98%一致（凡例なしだと83%、無いものを「ある」とは言わない）。120Bのqwen3.8も98%で4秒/問。見つけたものを戻したv12でも、後のショットの出来事が前のショットに漏れる、人物の外見を初めて出る場面で描かない、は残り、二択で場所まで分かる。人間かフロンティアの仕事は、旗の立った段落を読んで書き直しを指示する1〜2割に縮みました。

シリーズで誰も通れなかったD3（MiniMax H3のRef2VAプロンプト作成）を、Qwen3.6 35Bに解かせる方法を2つ試しました。1つはガイドラインの要点を依頼文に引用する「1行足す」（実際は7行）。18判定の通過は10〜15個から16〜17個に上がったのに、最後の1〜2個が残って0/3、Lunaも1/3。もう1つはClaudeが手順を設計し、ラベル・話者ID・タグ・接頭辞・マーカーをコードが組み立てて、モデルには抽出・選択問題・短い英文だけをさせる「型に流し込む」パイプライン。同じモデル、同じ判定器で3/3、1回80秒。ただしハーネスは11回作り直しました。thinkingをLM Studioで止める小技（空のをprefill）、小さなモデルには「直させる」より「消す」という学び、評価環境を壊していないことの確認まで。

前回「コスパならChatGPT無償版（GPT-5.6 Luna）」と勧めた以上、同じ物差しで測らないと不誠実。LunaをAPI経由でCodex CLIに繋ぎ、ローカルモデルと同じ6タスク×3回を、reasoning effort既定とhighの2通りで走らせました。費用はAPI利用で21回$0.21（約31円。アプリのチャットは無償）、1タスクの中央値は33秒でローカルのQwen3.8 Flash Next（11.5分）の20倍速い。しかし精度は14/21と16/21で、ローカルの17/21には届かず。落ち方はローカル勢と違い、タイムアウト0・ツール失敗0で、落ちるのはガイドラインの禁止事項1行と、自作の字数カウンタがバイト数を返したのを疑わずに原稿を削りすぎる「壊れた物差し」。前回の推奨は、コストと速度は正しく、精度は訂正します。ローカルが負けているのは速度で、精度ではない。

前回17/21だったqwen3.8-flash-nextの量子化を2段落として（IQ4_XS→IQ3_XXS→IQ1_S）、同じ日常タスク6種を3回ずつ。結果は17→14→11。IQ3_XXSは判断の質はほぼ同じまま、ガイドラインを読んだ直後にツール呼び出しの書式を別流儀のXMLで書いてしまう新しい壊れ方が出て、IQ1_Sは推論が27,000トークン止まらず「終われない」。速度は+8〜13%、空きメモリの底は6.6GBのまま。前回書いた「26 tok/s、50 tok/s」の見積もりは誤りで、UD量子化はexpertしか削らないと訂正します。そのうえで、EVO-X2＋ローカルLLMはエージェント基盤にはまだ早い、と結論。コスパならChatGPT無償版、それでもEVO-X2に出番はある——外に出せないデータ、フィルタの外、型に流し込む処理、夜間バッチ、下請け、LLM以外。

前回Qwen3.6-35Bが21回中10回だった日常タスク6種（ニュース選別・ブログ下書き・動画プロンプト・校正・家計簿分析・議事録）を、qwen3-coder-next、gpt-oss-120b、laguna-s-2.1、qwen3.5-122b-a10b、nemotron-3-super、qwen3.8-flash-nextの6本に同じ条件で一晩やらせました。モデルは1本ずつロードし、メモリを監視して危なくなったら除外する仕組みつき。結果、35Bを超えたのはqwen3.8-flash-nextの17/21だけ。落ち方はモデルごとに違い、チャットに書いてファイルに書かない、同じ書き込みを22回繰り返す、計画のJSONだけ出して実行しない、簡体字が混じる。速さの正体は「GPUメモリに収まるか」ではなく「1トークンで読む重みのバイト数」で、これはClaudeが一度間違えて私が指摘して直させた話です。速度は実用だが精度で使えない3本と、精度は良いが速度とメモリで使えない1本。次は量子化を落として両立を狙います。