LLM推論初出 7/19 16:56
ローカルLLM study3: gemma4:e2b vs Ornith-1.0-9B vs qwen3:14bを徹底比較する
https://zenn.dev/topics/ai/feed2026/7/19
AI要約
ローカルLLMの性能比較記事。gemma4:e2b、Ornith-1.0-9B、qwen3:14bの3モデルを、バグ修正タスクに加えてより複雑なタスクで徹底比較しています。速度と信頼性のトレードオフを検証しています。
AI要点
- ローカルLLM3モデル(gemma4:e2b, Ornith-1.0-9B, qwen3:14b)を、計画・実装+テスト・ドキュメント化の3段階で比較評価した。
- Ornith-1.0-9Bは、カルマンフィルタのテスト作成においてgemma4:e2bより高精度かつ迅速であった。
- qwen3:14bは実装自体は正確だが、自作テストの精度に課題が見られ、生成速度が著しく遅いことが判明した。
- 同一セッション内での複数回のやり取りがモデルの誤った応答を固定化する可能性が示唆された。
なぜ重要か
カルマンフィルタと特異値分解という具体的なタスクでローカルLLM3モデルの性能を多角的に比較評価し、特にテスト生成能力やセッション依存性といった実用上の課題を明らかにしたことで、ローカルLLM選定と活用のための実践的な知見を提供する点で重要です。