ローカルLLMのベンチマーク：GLM vs Qwen vs DeepSeek 実際の性能は？

[名無しさん]

このスレッドはReddit 「Local LLM Benchmark about Backend Generation (GLM vs Qwen vs DeepSeek)」という投稿（）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。

[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？

[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。

[名無しさん]

GLMの最新版はどう？4vとか出たけど。

[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？

[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。

[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。

[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。

[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。

[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。

[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？

[名無しさん]

まあオープンコード見れるから、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。

[名無しさん]

GLMも中国製じゃん。Qwenも。全部中国じゃないか。

[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。

[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。

[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？

[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。

[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。

[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。

[名無しさん]

あと、Apple Siliconの人はMLXでDeepSeekが速いって聞いた。

[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。

[名無しさん]

そうそう。自分はだけならGLM、コーディングはDeepSeekって感じ。

[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。

[投稿者]

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