グラフィックカード1枚に収まる無料モデルが52点を取り、そして絵を1枚描くのに2万2276の思考トークンを費やす
アリババは8月14日、Qwen3.8-27B を Apache 2.0 ライセンスで公開した。270億パラメータ、テキストに加えて画像も読め、コンテキスト長は25万6000トークン、量子化後は約17GBで、コンシューマー向けグラフィックカード1枚の射程に入る。Artificial Analysis の知能指数での評価は52点、同規模のオープンウェイトモデルの中央値は9点である。その後、開発者のサイモン・ウィリソンが落とし穴を記録した。モデルは推論の努力度が最高に設定された状態で配布されているのだ。SVG を描かせたところ、3223トークンの出力を得るのに2万2276の推論トークンを消費し、21分かかった。同じ依頼を推論オフで実行すると、137秒・3715トークンで終わった。ベンチマーク全体では、Artificial Analysis の計測で生成量は1億6000万トークン、中央値は4300万トークンだった。
なぜ重要かベンチマークの数字は、それで話が片づくかのように引用される。しかしここでは、同じモデルが、出荷時にオンになっている一つの設定次第で、優秀にも使い物にならなくもなる。これは Apache 2.0 での公開が本来向き合う相手にこそ効いてくる。自分の機械で重みを動かすなら、請求書はトークン単価ではなく、ハードウェアが考えるのに費やす時間だからだ。そして既定値はその時間を静かに何倍にもする。ローカルモデルを評価する前に、既定の推論強度を確かめたほうがいい。
▶ 関連動画: Qwen3.8 27B Local Test with llama.cpp | Best Small Local Model? | Coding & Agentic Work | 🔴 Live
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