DeepSeek v3.1 distill と Qwen3 30B A3B Thinking の比較、ローカルLLMの使い勝手は？

[名無しさん]

話題になっていた「qwen3-30b-a3b-thinking-2507-deepseek-v3.1-distill」についてのスレッドをまとめました。このスレッドでは、DeepSeek v3.1 distill と Qwen3 30B A3B Thinking の性能、コスト、プライバシー、ベンチマーク比較などが議論されていました。両モデルはローカルLLMとして人気で、コーディングや一般的なタスクでの使用感について様々な意見が出ています。ッド:

[名無しさん]

DeepSeek v3.1 distill、結構使ってるけど、Qwen3の方が思考力が高い気がする。ベンチマークだけじゃなくて実際のコーディングで差が出る。

[名無しさん]

確かにQwen3の思考モードはすごい。でもDeepSeekの方がコスト効率いいと思う。VRAMも少なくて済むし。

[名無しさん]

コーディングなら両方使ってみたけど、Qwen3は複雑なロジックに強い。DeepSeekは軽めのスクリプト向きかも。

[名無しさん]

プライバシー重視ならローカルLLM一択だけど、このクラスだと応答速度が気になる。RTX4090でも厳しい時ある。

[名無しさん]

それは量子化次第じゃない？4bitなら結構速いよ。DeepSeek v3.1は32kコンテキストでも安定してる。

[名無しさん]

量子化すると品質落ちるからなあ。ベンチマークの微妙な差が実際のタスクで効くこともある。

[名無しさん]

個人的にはDeepSeek v3.1の方が好み。日本語の生成が自然だし、指示に忠実。Qwen3はたまに脱線する。

[名無しさん]

日本語の自然さはDeepSeekのが上かもね。でも思考タスクだとQwen3のチェーン思考が役立つ。使い分けが正解かも。

[名無しさん]

ベンチマークスコアだけ見るとQwen3が上だけど、実際の使用感は人それぞれだよね。コスト対効果はDeepSeekの方がいいと思う。

[名無しさん]

そうそう、用途による。チャットボットならDeepSeekで十分だけど、研究用途ならQwen3の思考力が生きる。

[名無しさん]

API使うならどっちが安いの？やっぱりDeepSeek？ローカルだと電気代も考慮しないと。

[名無しさん]

結局、両方インストールして使い分けるのが一番いい。でも容量が足りない…。

[名無しさん]

それな。でも最近のSSD安いから、モデル保管用に外付けSSD買ったよ。

[投稿者]

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