- このトピックには22件の返信、7人の参加者があり、最後に名無しさんにより8ヶ月、 2週前に更新されました。
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名無しさんこのスレッドはReddit r/LocalLLaMAの「Local LLM Benchmark about Backend Generation (GLM vs Qwen vs DeepSeek)」という投稿(https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1t2m3cv/local_llm_benchmark_about_backend_generation_glm/)を元にしています。DeepSeekのモデルが注目されていますが、実際のコーディング性能やコスト、プライバシー面での比較が気になるところです。皆さんの体験や測定結果を共有しましょう。
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名無しさんDeepSeekのR1結構いいって聞くけど、GLMの方が日本語対応がしっかりしてるんじゃない?
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名無しさん確かに日本語はGLMの方がマシかも。でもコーディングならDeepSeekのほうが速いってベンチ結果見た。
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名無しさんGLMの最新版はどう?4vとか出たけど。
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名無しさんQwenはコスパがいいって聞くけど、実際どうなの?
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名無しさん自分はDeepSeek-V3使ってるけど、コード生成はまあまあ。たまに変な出力がある。
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名無しさんそうそう、DeepSeekはたまにバグる。でも量子化すれば動く範囲は広がるよ。
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名無しさんベンチマークの数値だけ見ても実際のタスクとは乖離あるから、自分の使い方で試すのが一番。
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名無しさんそうです。私はRAGで使うけど、モデルによって精度が全然違う。
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名無しさんRAGだとembeddingモデルも重要だよね。このスレの比較には入ってないけど。
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名無しさんプライバシー重視ならローカルで動かせるのが前提だけど、DeepSeekって中国製だし大丈夫?
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名無しさんまあオープンソースでコード見れるから、バックドアはないと思うけど。ただデータ収集が気になるなら使わないほうがいい。
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名無しさんGLMも中国製じゃん。Qwenも。全部中国じゃないか。
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名無しさん個人的にはDeepSeek推し。コスパと速度がいい。Qwenも悪くないけど。
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名無しさんQwen2.5は結構安定してるよ。特に指示に忠実なところが好き。
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名無しさんベンチ結果を信用するなら、やっぱりGLMが総合力では上かも?
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名無しさんでもベンチの種類によるよ。MMLUとかはGLMが上だけど、コードはDeepSeek。
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名無しさんメモリ使用量が気になる。8GBのGPUでどのモデルが動くか比較してほしい。
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名無しさんQwenの軽量版なら動くよ。DeepSeekの量子化版もいける。GLMは重め。
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名無しさんあと、Apple Siliconの人はMLXでDeepSeekが速いって聞いた。
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名無しさん正直どれも一長一短で、用途に合わせて使い分けるのがベストだよね。
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名無しさんそうそう。自分は翻訳だけならGLM、コーディングはDeepSeekって感じ。
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名無しさんそれで正解。全部一つのモデルに求めるのはまだ無理がある。
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