【AutoBe】ローカルLLMのバックエンド生成ベンチマーク月次比較：DeepSeek vs Qwen vs GLM

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで投稿された、ローカルLLMのバックエンド生成ベンチマークについてのスレッドです。DeepSeek、Qwen、GLMの3モデルを月次で比較したデータが話題になっていました。ソースURL: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1t2jq73/autobe_local_llm_benchmarks_about_backend/

[名無しさん]

こういうベンチマークは参考になるけど、実際の使用感とはまた違うからね。特にバックエンド生成の速度は環境依存が大きい。

[名無しさん]

そうそう、コーディングタスクだとDeepSeekが強いって評判だけど、ベンチマークでもそれが如実に出てるね。Qwenは汎用性高いけど、特化型には負ける。

[名無しさん]

これらのモデルを動かすのに必要なVRAMってどのくらいなんだろう？24GBあれば全部いける？

[名無しさん]

Qwenの7Bモデルなら24GBで余裕。DeepSeekの16Bはギリギリだけど動くよ。GLMはメモリ食いだから注意。

[名無しさん]

DeepSeekってコスパいいよね。API経由だと安いし、ローカルでも軽い。ベンチマーク上位なのも納得。

[名無しさん]

ベンチマークってどうしてもテストセットに過学習してる可能性あるから、実際に使ってみないと分からない部分もある。コミュニティで実際の使用レポートを見たい。

[名無しさん]

Hugging FaceのOpen LLM Leaderboardとか参考になるよ。ただし日本語の評価は少ないけどね。

[名無しさん]

バックエンドはllama.cppが安定してる。vLLMは速いけどメモリ管理がシビア。このベンチマークでは何使ってるのか気になる。

[名無しさん]

日本語の性能ってどうなんだろう？GLMは中国語特化だし、DeepSeekやQwenは日本語もそこそこできるって聞くけど。

[名無しさん]

DeepSeekは日本語も結構いけるよ。コード生成なら英語だけど、チャットだと日本語でも自然。Qwenはたまに変な漢字使う。

[名無しさん]

プライバシー重視でローカルLLM使い始めたけど、ベンチマークで性能比較できるのは嬉しい。ただ、データが中国企業だとそれもリスクか…

[名無しさん]

そこはローカルで動かすからデータは出て行かないし、モデルの重みだけならセーフでしょ。オープンソースだし。

[名無しさん]

AutoBeってツール初めて知った。毎月自動でベンチマーク取ってくれるなら便利だね。自分でやるのは面倒だからありがたい。

[名無しさん]

来月の結果も楽しみ。Llama 4とか出たらもっと面白くなりそう。ローカルLLM界隈の進化が早くてついていくのが大変だけどね。

[投稿者]

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