Qwen3.5 vs DeepSeek-V3：オープンウェイトモデルの比較議論

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAで話題になっているQwen3.5とDeepSeek-V3の比較スレッドを紹介します。両モデルともオープンウェイトでローカル実行可能なLLMとして注目されています。コーディング性能、コスト、プライバシー、ベンチマーク結果など、さまざまな観点から議論が交わされています。皆さんの意見や使用感を聞かせてください。

[名無しさん]

これは面白い比較だね。Qwen3.5とDeepSeek-V3、両方試してみたい。

[名無しさん]

ベンチマークの結果はどうなってるの？特にコーディング性能で差が出てる？

[名無しさん]

自分が試した限りでは、コーディングはDeepSeek-V3の方が安定してたよ。でもQwen3.5は日本語の応答が自然だった。

[名無しさん]

オープンウェイトとはいえ、実際の性能はプロプライエタリモデルには及ばないんじゃない？

[名無しさん]

でもローカルで動かせる利点は大きいよね。プライバシー面でも安心だし。

[名無しさん]

メモリ使用量とか推論速度の違いも気になる。DeepSeekはMoEだからメモリ効率いいって聞いたけど。

[名無しさん]

RTX4090一枚で動かせる？それとも複数枚必要？

[名無しさん]

Qwen3.5は32Bモデルなら4090で動くよ。DeepSeek-V3は大きいから量子化しないと厳しいかも。

[名無しさん]

API使うならDeepSeekの方が安いらしいね。でもローカルなら無料だし。

[名無しさん]

いや、電気代とか考えるとランニングコストは馬鹿にならない。特に24時間稼働させるなら。

[名無しさん]

まあ個人利用ならそれでも安い方だと思うけど。

[名無しさん]

両方使ってみた感想としては、用途によるって感じ。チャットならQwen、コード生成ならDeepSeekがおすすめ。

[名無しさん]

この分野の進化が速すぎて追いつけない。でもオープンウェイトの競争は良い流れだね。

[投稿者]

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