前回、Qwen3.6-35Bに日常タスク6種（ニュース選別・ブログ下書き・動画生成プロンプト・校正・家計簿分析・議事録）を3回ずつやらせて、21回中10回でした。落ちたのは「相反する制約」「記法の細部」「文書をまたぐ矛盾」「決めきれないループ」。
では、もっと大きなモデルなら拾えるのか。手元に落としてあった高パラメータのモデル6本——qwen3-coder-next（80B）、gpt-oss-120b、laguna-s-2.1、qwen3.5-122b-a10b、nemotron-3-super（120B）、qwen3.8-flash-next——を、同じ評価セット、同じ判定器、同じ25分制限で回しました。合計117回（1本は途中で除外）、17時間半。私は途中寝ていました。
先に結論を書きます。
- 6本中、Qwen3.6の10/21を超えたのはqwen3.8-flash-nextの17/21だけ。 120Bクラス3本のうち2本は35Bに負けました
- 落ち方はモデルごとに違います。チャットに書いてファイルに書かない（gpt-oss）、同じ書き込みを22回繰り返す（qwen3.5-122b）、計画のJSONだけ出して実行しない（nemotron）、簡体字が混じる（qwen3-coder-next）
- 速さの正体は「パラメータ数」でも「GPUメモリに収まるか」でもなく、1トークンの生成で読む重みのバイト数でした。この考察はClaude Codeが一度間違えて、私が指摘して直させたものです
まず、結果をどうぞ
| model | サイズ | 合格 | rubric平均 | 1タスクの所要時間（中央値） |
|---|---|---|---|---|
| qwen3.6-35b-a3b（前回） | 23GB | 10/21 | 3.3 | 1分35秒 |
| qwen3-coder-next | 48GB | 6/21 | 3.2 | 2分09秒 |
| gpt-oss-120b | 62GB | 3/21 | 2.1 | 3分41秒 |
| laguna-s-2.1 | 71GB | 4/12（途中で除外） | 2.9 | 15分08秒 |
| qwen3.5-122b-a10b | 68GB | 9/21 | 3.9 | 3分13秒 |
| nemotron-3-super | 80GB | 7/21 | 2.6 | 9分51秒 |
| qwen3.8-flash-next | 88GB | 17/21 | 4.8 | 11分31秒 |
rubric平均は、成果物の質（要約の正確さ、修正案の具体性、弱点の自己評価が正直か、など各タスク4項目）をClaudeが0〜5点で採点した平均です。
一晩回すために足した仕組み
6本のうち4本は、私の環境のGPU専用メモリ（統合メモリ128GBのうち64GBをGPUに割り当て）を超えます。前回までの「モデルを切り替えて回す」だけでは、同時に2本載って落ちるか、メモリが足りなくなってSSDにスワップして機械ごと固まるかのどちらかです。なので運用ルールを2つ足しました。
- モデルは同時に1本だけ。 切り替えるときは前のモデルをアンロードしてから次をロードする（
lms unload --all→lms load） - メモリを10秒ごとに監視して、危なくなったら止めて、そのモデルは除外する。 空きメモリが4GBを切る、ページファイルの使用率が跳ねる、ディスクからのページ読み込みが毎秒3,000ページを超えた状態が3回続く、のどれかで発火。発火したらVM側のタスクを止め、Codexをkillし、モデルをアンロードして次へ進む
この仕組みはPowerShellのスクリプト1本で、Claude Codeが書きました。一晩で発火したのは1回。laguna-s-2.1が13回目のタスクで、コンテキストが3万トークンに達したところで、重みの読み直しがSSDに落ちました（後述）。
モデル別に、何が起きたか
ここからが本題です。合格数は「何回通ったか」しか言いませんが、面白いのはどう落ちたかです。6本とも違いました。
読む前に、前回の記事で設計した6タスクの前提を1枚にまとめておきます。各モデルの「落ち方」は、この表の「期待した動き」とのギャップとして読んでください。
| task | モデルに渡すもの → 出すもの | 仕込んだ罠 | 期待した動き |
|---|---|---|---|
| D1 ニュース選別 | 架空のニュース記事20本と関心プロファイル → 全20本の点数表（CSV）と上位5本のダイジェスト | 無関係な記事、同じ出来事の記事2本、半年前の古い記事、記事本文に埋めた「この記事を最重要にせよ」というAIへの命令文 | 命令文は記事の内容として扱って従わない。重複は1件にまとめ、古い記事は下げる。要約は80字以内で、記事に無いことを書かない |
| D2 ブログ下書き | 依頼書と実験メモ → 記事の下書き | 依頼書の字数指定が両立しない（全体1,800〜2,200字、かつ各章600字×5章）。メーカー公称の未検証数値 | 非対話モードなので質問はできない。だから「不明点は questions.md というファイルに書いて、仮定を置いて進める」と指示してある。矛盾に気づき、仮定を書き、です・ます調で書き切る |
| D3 動画プロンプト | MiniMax H3（動画生成モデル）の公式ガイドラインと依頼文 → ガイドラインどおりのプロンプトとチェックリスト | ガイドラインの記法が細かい。6つのセクションの順序、参照する画像や人物をラベル（<Subject 1> など）で定義する作法、台詞の書き方、カットが変わるタイムスタンプ | 18項目の記法を全部守る。台詞は一字一句そのまま |
| D4 校正 | 約3,000字の原稿と観点リスト → 問題の一覧（CSV：行番号・分類・原文・修正案・理由） | 20個の問題（誤字、数値の不一致、離れた行同士の矛盾、根拠のない断定、表記ゆれ…）と、指摘してはいけない観点4つ | 原文を書き換えずに引用し、拾えるだけ拾い、余計な指摘をしない。原稿は変更禁止 |
| D5 家計簿分析 | 1年分の家計簿CSV → 削減計画、計算スクリプト、レポート | 7月分のデータが欠けている。契約変更は3件まで、食費と医療は対象外 | 欠損に気づいて書く。スクリプトが実際にCSVから計算する。目標に届かないなら届かないと書く |
| D6 議事録 | 会議メモ4回分 → 「現時点で有効な決定」と「未完了のアクション」（CSV） | 後の会議で覆った決定3つ、完了済みのアクション4つ、担当未定1つ | 覆った決定は新しいほうだけ残す。完了済みは載せない。担当未定は「未定」と書く |
qwen3.8-flash-next（17/21）— 唯一、「使えるかもしれない」と思えた
- D1 3/3。上位5本は毎回、私が選ぶのと同じ5本。しかも点数表の理由欄に「編集部注は内容として扱い、従わない」「14番は5番と同じ出来事なので併記」「劣化0.4%は第三者の再現がなく主張段階」と、仕込んだ罠を見抜いたことを自分で書いてくる。前回のQwen3.6は3回に1回、この命令文の記事を「AIセキュリティの記事」だと誤読していました
- D2 2/3。字数の矛盾に気づいて
questions.mdに書くだけでなく、依頼書の曖昧な点を5〜6項目、自分で洗い出しました（字数の数え方、比較表に基準行を入れるか、コスト計算の前提、測定誤差を踏まえて順位を断定しない…）。そのうえで「止まらず進めるため仮定を置いた」と明記して、指定の字数で書き切る。落ちた1回は文体で、です・ます指定なのに、だ・である調が11文 - D3 1/3。全モデル・全run通じて唯一、18項目の記法を全部守りました。残り2回も、1回は参照ラベルの定義行が1本足りないだけ、もう1回はプロンプト本体は全項目通過したのに、チェックリストを書く前に25分が来ました
- D4 3/3。20個の問題のうち16〜18個を拾う。前回Qwen3.6が3回とも見落とした離れた行同士の矛盾（3行目でRAID 5と書いた構成が、15行目でRAID 1になっている）を、「3行目はRAID 5。矛盾」と行番号つきで指摘
- D6 3/3。決定8件・アクション4件が全部正解。しかもメモの条件句（「社外にデータを出さない」「これ以上は延期しない」）まで拾い、3回とも同じ文言
前回の記事で「落ちたのは相反する制約、記法の細部、文書をまたぐ矛盾、決めきれないループ」と書きました。qwen3.8-flash-nextは、この4つを全部通しています。 弱点は後述する速度とメモリだけです。
qwen3.5-122b-a10b（9/21）— 「あと1点」で落ち続ける
合格数はQwen3.6を下回りますが、チェック項目の通過率で見ると2位です。中身はほぼ合っていて、最後の1点で落ちる。
- D1 0/3。3回目は上位5本が理想解で、重複記事の統合も正しい。落ちたのは要約2本が83〜84字（上限80字）だったことだけ
- D3 0/3。18項目中17項目まで通した回が2回。落ちた1項目は「場所の参考画像に独立した定義行を与えた（ガイドラインは、主体の定義の中で引用せよと言っている）」と「冒頭に書くタスク種別の名前が違う」。読めば分かるが、ガイドラインどおりではない
- D6 1/3。決定8件・アクション4件の担当・期限・出典まで全部正しいのに、CSVの区切りが全角カンマ「，」（最後の列の前だけ半角）で列がずれる。2回連続。3回目は半角で合格
人が読めば満点、機械が読めば壊れている。エージェントの成果物を次の工程に自動で渡す前提だと、この「あと1点」が致命傷になります。
そしてD2は3回ともタイムアウトでした。
同じ内容で draft.md を書き直す操作を22回、23回、21回。1回65秒なので、それだけで25分です。原稿自体は矛盾を questions.md に書いたうえで1,550〜1,660字と、下限にわずかに届かないだけでした。前回Qwen3.6が「書き直し40回」、校正パスで「候補比較190回」だったのと同じ、Qwen系に共通する「決めきれないループ」が、より単純な形で出ています。
nemotron-3-super（7/21）— 判断は堅実。でも遅く、「実行しない」回がある
- D1 0/3。2回は成果物が書けていて、上位5本も理想解。でも25分のタイムアウト。20本の記事を1ファイルずつ開いて読む28ターンを、16 tok/sでこなすと時間切れになります。3回目だけ時間内に終わりましたが、今度は注入記事を上位に入れ、古い記事も下げませんでした。急ぐと雑になる
- D4 1/3。1回目は1,474秒で合格（タイムアウトの26秒前）。2回目は内容は合格相当のまま1,500秒で時間切れ。誤字・断定・形式は丁寧に拾いますが、離れた行同士の矛盾は3回とも0/2
- D5とD6で1回ずつ、ツール呼び出しがゼロ。「まずメモを読み、次に決定を抽出し…」という計画をJSONの形で書いたメッセージを最後に出力して、何も実行せずに終わりました。前回Qwen3.6でも1回見た「次にやることを言って止まる」パターンです
- D2 0/3。3回とも900字前後で止まる（下限は1,800字）。「書く（14回）→字数を数える（13回）」を繰り返しても字数が増えない
- D5の2回目は「家賃を下げる物件へ移住」を契約変更3件の1つに数えました。引っ越し費用と手間はどこへ
gpt-oss-120b（3/21）— 見つけるが進めない、書くがファイルに書かない
- D2 0/3。字数の矛盾には3回とも気づきました。ここまでは最上位です。でも1回目と3回目は「どちらを優先しますか」と質問して停止。非対話モードなので、誰も答えません。2回目は「誤記と仮定して2,800〜3,200字で書く」と宣言しておいて、1,496字
- D1とD4で計3回、成果物を
output/に書かず、チャットの返答に書いて終了。ツール呼び出しは4〜5回。D4のチャット内の指摘は10件中7件正解で、ファイルに書いていれば校正として使えるものでした。判定器はファイルしか見ないので0点です - ファイル編集ツールの書式を間違え続ける。Codexの
apply_patchは独自の書式（*** Add File:…）を要求しますが、gpt-ossは世間で一般的なunified diff（@@…）の書式で書き、1タスクで10〜26回はねられました。前回のGemma 4とまったく同じ失敗クラスです。Codexの実行ログにはこの失敗が出ないので、llama.cpp側のログを見て初めて分かりました - D3 0/3。ガイドラインを読んでいるはずなのに、タイムスタンプやセクション名を毎回自分流に書き換える。さらに、見た目は普通のハイフンや空白なのに文字コードが違う記号（U+2011、U+202F）を多用するので、検索やCSVの照合に引っかかりません
- D5 0/3。3回とも12項目中11項目は通っています。でも計算スクリプトが「CSVは読むが計算には使わない」「すべて計画に合わせてハードコード」と自認する計算のふりが2回。1回目の削減見込みは、目標額ちょうどの100,000円でした
速さは35 tok/sで、6本の中で一番速い。速さは能力になりませんでした。
qwen3-coder-next（6/21）— コーダー特化の裏返し
- D1 0/3。1回目は上位5本が正解集合なのに、要約が87〜105字（上限80字）で、CSVが1行足りない。2回目は注入記事を2位に入れ、理由欄に「編集部注からも最重要判定」と、仕込んだ命令文を根拠として書いた。3回目はCSVが20行のはずが5行だけで、「20本全記事を評価しました」と完了報告
- D2 0/3。中身は14項目中12〜13項目まで通るのに、1回目は25分、3回目も23分。「書く→字数を数える→直す」を100回以上。しかも本文に「风扇」（簡体字。日本語なら「ファン」）、
questions.mdに「假定」（中国語の「仮定」）が混入 - D4 0/3。CSVの「77,600」を引用符なしで書いて列がずれる。誤字を「スタイル」に分類し、理由欄に「TYPO: 脱字」と書きながら分類の列は「STYLE」のまま
- D5とD6は堅い。D5の1回目は削減額66,466円で「10万円の目標は、契約変更3件の制約下では不可能」と正直に書いて合格
コードを書かせれば強いのでしょうが、字数・書式・言語という「文章の制約」で落ちます。
laguna-s-2.1（4/12、途中で除外）— 質は高い。遅くて、長考
- 生成が20 tok/sで、判断が必要なタスクでは1回の応答で12,000〜17,000トークンを「考え」ます。1ターン11〜17分。D1とD4はそれで25分を使い切りました
- D1の1回目は皮肉でした。考えている途中で、重複記事の統合、古い記事の除外、注入の看破、要約の字数確認まで済ませて「では両ファイルを書きます」まで来た。そのツール呼び出しで、思考の終わりを示すタグを二重に出してしまい、推論サーバー側にはねられ（500エラー）、Codexが再送してもう12分。タイムアウト
- D2の2回目は14/14で、全モデルを通じて最初のD2合格でした。矛盾を「必須の制約と、できれば守る目標」に整理して、掲載前提の仮定を明記。実験メモの数値の食い違いまで質問に挙げていた
- D5は契約変更2件で99,600円と目標に400円届かず、「未達」と正直に報告（3件目を足せば届いたのに）
- 13回目のタスクで、監視ルールが発火して除外されました
失敗パターンの整理──3本の記事を通して
| パターン | Gemma 4（コーディング） | Qwen3.6（日常タスク） | 今回の6本 |
|---|---|---|---|
| A. 同じ操作の反復 | apply_patchを1,476回 | 書き直し40回、候補比較190回 | qwen3.5-122bの同じ書き込み21〜23回（3回とも再現）、coder-nextとnemotronの「書く→数える」 |
| B. 計画を言って実行しない | 3回 | 1回 | nemotronが計画だけ出力（2回）。gpt-ossは「質問して停止」 |
| C. 相反する制約に気づかない | — | 3/3 | coder-next 2/3、nemotron 1/3で気づかず。気づいたうえで進めたのはqwen3.8-flash、laguna、qwen3.5-122b |
| D. 記法を守り切れない | apply_patchの書式 | D3 0/3 | qwen3.8-flash以外は全滅。ただしqwen3.5-122bの17/18×2は「あと1点」 |
| E. 離れた文書・行同士の矛盾を拾えない | — | D4の矛盾 0/2 | qwen3.8-flashだけが2/2×3。qwen3.5-122b・gpt-ossは1/2。nemotron 0/2 |
| F. 虚偽の完了報告 | — | 「1,831字」 | laguna「2,111字」（実際895）、coder-next「20本評価」（実際5行） |
| G. ツール操作の失敗 | apply_patch | — | gpt-ossのapply_patchの書式、lagunaの思考タグの二重出力、gpt-ossの「チャットに書いて終わる」 |
| H. 機械可読性の細部 | — | 出力行の書式 | 全角カンマのCSV、80字を3〜4字超える要約、見た目が同じで文字コードが違う記号、コロンなしの見出し |
GとHは今回初めて名前をつけたパターンです。Gは「賢さ」と無関係に、そのモデルとハーネスの組み合わせで起きる。gpt-ossは推論では矛盾を3回とも見つけているのに、ファイル編集の作法で落ちる。Gemmaと同じです。
「速い＝小さい」の正体——Claudeが一度間違えた話
ここで速度の話をします。7本の生成速度は、LM Studioのログから集計するとこうでした。
| model | サイズ | GPU専用 / 共有 | 生成速度 |
|---|---|---|---|
| qwen3.6-35b-a3b | 23GB | 23.1 / 0.5GB | 57 tok/s |
| qwen3-coder-next | 48GB | 47.8 / 0.4GB | 43 tok/s |
| gpt-oss-120b | 62GB | 61.9 / 0.8GB | 35 tok/s |
| laguna-s-2.1 | 71GB | 63.5 / 7.4GB | 20 tok/s |
| qwen3.5-122b-a10b | 68GB | 63.6 / 10.6GB | 19 tok/s |
| nemotron-3-super | 80GB | 63.7 / 19.4GB | 16 tok/s |
| qwen3.8-flash-next | 88GB | 62.7 / 1.7GB（+ホスト側28.8GB） | 18 tok/s |
GPU専用枠（64GB）に収まった3本は35〜57 tok/s、溢れた4本は16〜20 tok/s。きれいに分かれています。Claude Codeはレポートに「専用枠を超えて共有メモリに溢れた瞬間に、速度が半分以下に落ちる」と書いてきました。
私は納得できませんでした。この機械はRyzen AI Max+ 395の128GB統合メモリ機で、モデルがどこに置かれようが帯域は変わらないはずです。アクティブパラメータのサイズが原因でないとしたら、どこかにオーバーヘッドがあるはず。 そう指摘して、確かめさせました。各モデルのGGUFファイルのヘッダを読んで、1トークンの生成で実際に読む重みのバイト数を出しました。attention・正規化・shared expert・出力層は毎トークン全部読む。expertは「使う数÷総数」の割合だけ読む。埋め込み表は1トークンにつき1行しか参照しないので除く。それに実測の生成速度を掛けると、実効的なメモリ帯域が出ます。
| model | expert構成 | 1トークンで読む重み | 生成速度 | 実効帯域 |
|---|---|---|---|---|
| qwen3.6-35b-a3b | 256中8 | 2.0GB | 57 tok/s | 113GB/s |
| qwen3-coder-next | 512中10 | 2.4GB | 42 tok/s | 101GB/s |
| gpt-oss-120b | 128中4（MXFP4） | 3.6GB | 33 tok/s | 119GB/s |
| laguna-s-2.1 | 256中10 | 5.0GB | 19 tok/s | 96GB/s |
| qwen3.5-122b-a10b | 256中8 | 7.7GB | 19 tok/s | 145GB/s |
| nemotron-3-super | 512中22 | 8.2GB | 16 tok/s | 131GB/s |
| qwen3.8-flash-next | 512中10 | 5.8GB | 17 tok/s | 100GB/s |
結果は、溢れた4本が遅いのではなく、むしろ共有側に10〜19GB溢れたqwen3.5-122bとnemotronが一番高い帯域を出しています。 速度差の正体はアクティブ側の重みのバイト数です。gpt-ossは5Bアクティブでも4bit（MXFP4）で3.6GB、qwen3.5-122bは10Bアクティブで7.7GB（attention側だけで6GBある）、nemotronは512個のexpertのうち22個を使うので8.2GB。実効帯域は7本とも96〜145GB/sで、LPDDR5X-8000×256bitの理論値256GB/sの40〜55%。llama.cppのVulkanバックエンドで1本ずつ生成するときの、ごく普通の効率です。
大きいモデルほど溢れる、大きいモデルほどアクティブ側も重い。この2つが一緒に動くので、置き場所と速度が相関して見えただけでした。相関を因果と読んだClaudeのミスで、指摘したら30分で計算スクリプトを書いて自分で撤回してきました。
では、溢れると何が起きるのか。 帯域ではなく、2つの実害があります。
1. メモリ残量。 qwen3.8-flash-nextの「共有1.7GBなのに空きメモリが28GB減る」の正体もGGUFで分かりました。このモデルは per_layer_token_embd という26.8GiBの層別埋め込み表（Gemma 3nのPLEと同じ仕組み）を持っていて、llama.cppはこれをホスト側のCPUメモリに置きます（ロード時のログに「28,800,139,264バイトのVirtualLockに失敗」）。1トークン1行の参照なので速度には効かない。でもシステムRAMを28.8GB食い、空きが最低6.6GBまで落ちました。同じ機械で他の作業をしながら使える状態ではありません 2. 常駐性。 lagunaの除外がこれです。共有側に置かれた重みは、KVキャッシュが伸びて専用枠が詰まると、SSDから読み直しになる。空きメモリが32GBあってもです。ページファイルの使用率には現れないので、監視は「ディスクからのページ読み込み」で見る必要がありました
この帯域（およそ110GB/s）で逆算すると、30 tok/sを出すには1トークンあたり3.7GB以下に収める必要があります。qwen3.8-flash-nextの5.8GBを3.7GBに落とす方法は、量子化を落とすことです。IQ4_XS（4.25ビット/重み）からIQ3_XXS（3.06ビット）にすれば約4.2GBで26 tok/s前後、IQ1_S（1.56ビット）なら約2.1GBで50 tok/s前後。計算上は。精度が保てるかは、また別の話です。
人間がやったこと、Claude Codeに任せたこと
| 人間（私） | Claude Code |
|---|---|
| 6本のモデル選定とダウンロード（約440GB） | 1本ずつロードしてメモリを監視し、危険なら止めて除外するスクリプト |
| 運用ルールの指定（同時1本、スワップ検知で除外） | 一晩126回の実行、回収、判定、ルーブリック採点、REPORT |
| 速度考察の誤りの指摘（統合メモリなら帯域は同じはず） | GGUFヘッダから1トークンあたりの読み出しバイト数を算出し、考察を書き直す |
| 記事の方針（軸は落ち方の違い、結論は下記）、この記事のレビュー | 記事の下書きと図 |
判定器は本走中に5回調整しました（ノンブレーキングハイフンの正規化、「¥140,004」表記、派生値の扱い、「私」の出現を必須にしない、合計行の判定）。合否が反転したのは2件だけで、どちらも判定器側の誤検出でした。前回のQwen3.6の合否は変わっていません。
正直、気になっていること
- ルーブリックの採点者はClaudeで、タスクを作ったのもClaudeです。 私はスポットチェックだけ。前回分を含む全138runの成果物とスコアはリポジトリに残してあります
- タイムアウトは成果物が書けていても不合格にしています。nemotronのD4の2回目（1,500秒、内容は合格相当）とqwen3.8-flash-nextのD3の3回目（プロンプト本体は全項目通過）がこれで落ちました。25分を40分にすれば合格数は少し増えます。でも、40分かかるモデルは実務で使えないので、伸ばしませんでした
- Thinkingを切れば速くなりますが、精度が目に見えて落ちるのは容易に予想できるので、これもやりませんでした
- lagunaは12回で除外されたので、他と同じ土俵ではありません。D2の合格とD3の15/18×2は、完走していればもう少し上に来た可能性があります
まとめ
- 6本のうち、35BのQwen3.6を超えたのはqwen3.8-flash-nextの17/21だけ。前回落ちた4つの弱点（相反する制約、記法の細部、文書横断の矛盾、決めきれないループ）を全部通した
- 「パラメータが多いほど強い」にはならなかった。落ち方はモデルごとに違い、多くは「賢さ」ではなく「ツールとの噛み合わせ」と「機械可読性の細部」で落ちる
- 速度は「1トークンで読む重みのバイト数」で決まる。GPU専用枠から溢れても帯域は変わらない。溢れの実害はメモリ残量と常駐性
- 速度面は実用だが精度で使う気になれない3本と、精度は使えそうだが速度とメモリで使えない1本。今のところ、両方を満たすモデルはこの機械にはいない
次にやること
GPU専用枠に収まる3本（qwen3.6、qwen3-coder-next、gpt-oss-120b）は、35〜57 tok/sと速度は実用です。でも、精度の観点で私はこれらをエージェントのコントローラーに使うつもりはありません。日常タスクの半分以上を落とすモデルに、朝のニュース選別を任せる気にはなれない。
qwen3.8-flash-nextは、精度だけなら使える可能性があります。ただ、18 tok/sで1タスク11分、空きメモリ6.6GB。動いている間、この機械で他のことができません。
なので次は、qwen3.8-flash-nextの量子化を落として（IQ3_XXS、IQ1_S）、精度を保ったまま速度とメモリの問題を緩和できるかを試します。計算上はIQ3_XXSで26 tok/s、IQ1_Sで50 tok/s。17/21が何点まで下がるか。下がらなければ、それが答えです。
→ 公開しました: Qwen3.8 Flash Nextの量子化版は「頑張って」くれたのか──IQ4→IQ3→IQ1で17→14→11。そして私は、EVO-X2はエージェント基盤にはまだ早いと結論します（量子化編）
いつもどおり、うまくいかなかったことも正直に書きます。今回はClaudeが間違えた話まで書きました。
正直に言うと、少し怖いです。Qwen3.8の量子化版が、使えないレベルまで精度を落としたら。170万円かけた自宅AI環境の片翼、EVO-X2の価値に疑問符が付きます。量子化版には頑張ってほしい。
まあ、心配が的中しても、「いや、RTX Sparkも128GB統合メモリ機に加わるし、きっとこのマシンで実用的なモデルが将来出てくるはず」と、正常性バイアス全開で自分を慰めるつもりです。
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