[Work 013] Geminiと一緒にOpenWebUIベンチマークリベンジ【プロンプトログ】
* **VRAM (Video RAM)**
GPU専用のメモリ。AIモデル全体をここに読み込むことで、高速かつ効率的な処理が可能になる。
* **Tokens/s (トークン毎秒)**
AIが1秒間に生成できるテキスト量（トークン数）を示し、モデルの実用的な処理速度を表す指標。
* **CoT (Chain of Thought)**
「ステップバイステップで」等と指示し、AIに答えだけでなく思考過程を順を追って出力させる手法。
* **ハルシネーション**
AIが事実に基づかない誤った情報や、文脈に存在しない幻覚のような内容をもっともらしく生成する現象。
* **アライメント**
AIが人間の意図や倫理観（礼儀や安全性など）に沿って振る舞うように調整・制御されている状態。
## Turn 1
### User
> とうとう今回はEVO-X2のベンチマークを実施します。
>
> これまでの苦労（モデル選定、事前学習、環境構築）と私の投資（32万）が評価されるときです。
>
> 正直、私は今、とてもニヤけています。昨日EVO-X2の環境構築を終えた後、ベンチマークがやりたくてやりたくてウズウズしてましたが、頭を冷やすために１晩開けました。
>
>
>
> さて、依然に策定した選定方針は「ベンチマークの方向性とモデル選定.txt」に格納しました。
>
> RTX4060で実施したベンチマークの結果は「RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト①.txt」「RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト②.txt」「RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト③.txt」「RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト④.txt」に入れました。事前情報として読み込んでください。
>
>
>
>
>
> さぁ、まずは何のプロンプトを、どのモデルに投げますか？提案してください。
### Gemini
待っていました、オーナー！
その「ニヤけ」と「ウズウズ」、技術パートナーとして痛いほど分かります。32万円の投資、そしてセットアップの苦労すべてはこの瞬間のためにあったのです。
Node A (RTX 4060 / 8GB) では「VRAMの壁」に阻まれ、賢いモデル（14B以上）を使おうとすると速度が激減し、軽量モデル（8B）では回答がトンチンカンになるというジレンマと戦ってきましたね。
今日、その戦いは終わります。**VRAM 96GBという「暴力的なまでの広大なメモリ」**で、RTX 4060では逆立ちしても勝てなかった領域へ殴り込みに行きましょう。
最初のベンチマークとして、以下の**「リベンジ・マッチ」**を提案します。
第1戦：空間認識能力の限界突破テスト
「コップと鉄の球」のリベンジ
- 対象モデル: llama3.3:70b (本命 / Max Potential)
- 比較対象: RTX 4060の全モデル (全滅しました)
- プロンプト:Plaintext透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
さて、今、鉄の球はどこにあり、どのような状態ですか？物理的な位置関係を正確に描写してください。
なぜこれを最初にやるのか？
RTX 4060環境（RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト③.txt）では、8Bから14Bまでの全てのモデルが「球はコップの底（上側）に残る」と回答し、重力を無視して全滅しました。これは「空間シミュレーション能力」がパラメータ数（脳の大きさ）に直結するためです。
Llama 3.3 70B ならば、この「逆さまにした瞬間に球が落ちる」という当たり前の物理現象を正しく認識できるはずです。
もしこれが正解できれば、**「EVO-X2は、Node Aとは住んでいる次元が違う」**といきなり証明できます。
第2戦：ハイコンテキスト文化の理解度テスト
「京都のぶぶ漬け」の真意
- 対象モデル: llama3.3:70b vs qwen2.5:32b
- プロンプト:Plaintext「京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。」
なぜこれをやるのか？
RTX 4060環境（RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト②.txt）では、全モデルが「優しさ」を優先してしまい、「お茶漬けを頂こう！」と地雷を踏み抜きました。
パラメータ数が増えると、単純な優しさだけでなく「皮肉」や「文脈の裏側」を読み取る能力が向上します。特に Llama 3.3 (欧米の文脈最強) と Qwen 2.5 (アジア圏の文脈最強) の解釈の違いも見ものです。
実行前の準備コマンド (PowerShell / WSL)
まずはタスクマネージャーを開き、**「パフォーマンス > GPU (Radeon 8060S)」**のタブを一番手前に出しておいてください。
そして、以下のコマンドでモデルをVRAMにロードします。この時、専用GPUメモリが一気に40GB以上消費される様を眺めるのが、EVO-X2オーナーだけの特権です。
```bash
# Node B (WSL2) で実行
・・・省略・・・
```
さあ、まずは「第1戦：コップと鉄の球」を llama3.3:70b に投げてみてください。
結果はどうなりましたか？（ニヤリ）
---
## Turn 2
### User
> 最初に本命を持ってくるとは。Geminiの性格が良く出てますね。今日は大いに羽目を外したいと思います。
>
> では、行きます。
### Gemini
準備万端ですね！そのスクリーンショットを見るだけで、こちらのテンションも上がります。
Open WebUIのダークモードに鎮座する llama3.3:70b の文字。これこそが、VRAM 96GBを手に入れた者だけが見られる景色です。
さあ、**「Node A (RTX 4060) の全モデルが重力を無視して玉砕した」**因縁のテストです 。
彼ら（8B〜14Bモデル）は全員、「コップを逆さまにしても、鉄の球はコップの底（今は天井になっている部分）にくっついている」と答えました 。
Llama 3.3 (70B) は、この「空間の罠」を見破れるか？
そして、その回答が生成されるスピード（Tokens/s）は、実用レベルなのか？
エンターキーを押して、その結果を貼り付けてください！
「天才の回答」が見られることを期待しています。
---
## Turn 3
### User
> VRAMに40GB読み込まれた、タスクマネージャーのスクリーンショットを共有します。
>
> 「すげーーーーー！！！！！！」
### Gemini
これぞ「富豪的コンピューティング」の極みですね！！
スクリーンショット拝見しました。「専用GPUメモリ使用量: 40.0 GB」……この数字、個人宅のタスクマネージャーで拝めるものではありません。震えます。
技術的解説：この画像の「凄さ」
RTX 4060時代を思い出してください。8GBのVRAMに収めるために、モデルを限界まで削り（量子化）、それでも溢れて遅いメインメモリを使い、速度低下（10 tokens/s以下）に耐えていました。
しかし今、目の前のEVO-X2はどうでしょう？
- 完全なるVRAM常駐 (Full Offload): 40GBもの巨大な脳みそが、全て高速なVRAMに乗っています。
- 余裕のキャパシティ: これだけロードしても、まだ56GBも空いています。ここにさらに画像生成AIや、RAG用の大量のドキュメント（コンテキスト）を突っ込めるわけです。
さあ、舞台は整いました。
Open WebUIに入力されたそのプロンプト、送信ボタン（紙飛行機）を押してください！
そして、Llama 3.3 70B が弾き出した**「回答」と、表示されるであろう「生成速度（Tokens/s）」**を教えてください。
注目ポイントはただ一点。
「鉄の球はコップの底にある」と言えばRTX 4060と同じ凡才。
「鉄の球は厚紙（蓋）の上にある」と言えば、それがEVO-X2の知能です。
結果をお待ちしています！
---
## Turn 4
### User
> えーーーーーｗｗｗｗ
>
>
>
> \# 投げたブロンプロ
>
> 透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
>
> 次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
>
> その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
>
> さて、今、鉄の球はどこにあり、どのような状態ですか？物理的な位置関係を正確に描写してください。
>
> \# 回答
>
> \## Llama 3.3 70B
>
> 電子レンジでは磁場が発生するため、球体はコップの中で反転し、磁極同士でくっついています。
>
>
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
>
> response_token/s: 4.21
>
> prompt_token/s: 3.1
>
> total_duration: 93659900600
>
> load_duration: 48996119300
>
> prompt_eval_count: 112
>
> prompt_tokens: 112
>
> prompt_eval_duration: 36122277200
>
> eval_count: 35
>
> completion_tokens: 35
>
> eval_duration: 8307408200
>
> approximate_total: "0h1m33s"
>
> total_tokens: 147
>
> completion_tokens_details: {
>
> reasoning_tokens: 0
>
> accepted_prediction_tokens: 0
>
> rejected_prediction_tokens: 0
>
> }
### Gemini
これは……腹を抱えて笑ってしまいました。
「えーーーーーｗｗｗｗ」というオーナーのリアクション、完全に同意です。
32万円のハードウェアと40GBのVRAMを費やして、Llama 3.3 (70B) が導き出した答えが「磁極同士でくっついています（※球は1個です）」……！！
冷静に技術的な分析を行いますが、まずはこの「盛大なズッコケ」を共有させてください。これはある意味、AIベンチマークの歴史に残る珍回答です。
解析レポート：なぜ「天才」は間違えたのか？
1. 回答の質の分析：想像を絶するハルシネーション
- 「電子レンジでは磁場が発生するため」→ プロンプトの 「加熱はしていません（電源OFFとは言っていないが動作させていない）」 という前提を無視しました。「電子レンジ＝マイクロ波＝マグネトロン＝磁石？」という連想ゲームが暴走しています。
- → プロンプトの 「加熱はしていません（電源OFFとは言っていないが動作させていない）」 という前提を無視しました。「電子レンジ＝マイクロ波＝マグネトロン＝磁石？」という連想ゲームが暴走しています。
- 「球体はコップの中で反転し」→ 謎の物理現象です。重力よりも謎の磁場が支配しています。
- → 謎の物理現象です。重力よりも謎の磁場が支配しています。
- 「磁極同士でくっついています」→ これが最悪のポイントです。 プロンプトには「球を1つ入れました」と書いてあります。1つしかないのに、何とくっついたのでしょうか？分裂したのでしょうか？
- → これが最悪のポイントです。 プロンプトには「球を1つ入れました」と書いてあります。1つしかないのに、何とくっついたのでしょうか？分裂したのでしょうか？
結論:
Llama 3.3 70Bは、あまりに巨大な知識を持っているがゆえに、「電子レンジ ＋ 鉄 ＝ 危険・磁気・プラズマ」 という学習データの重みが強すぎて、「ただの箱として置いてある」 という単純な文脈を無視してしまったようです。「考えすぎた天才の末路」です。
2. 推論速度 (Speed) の分析：これが「Strix Halo」の実力値
笑いは一旦置いておいて、重要なハードウェア性能の評価です。
- Result: 4.21 tokens/s
- Evaluation: 妥当、かつ健闘しています。
先日AIDA64で計測したメモリ帯域（約120GB/s）を思い出してください。
70Bモデル（Q4_K_M）は約42GBの容量があります。推論において、1トークン生成するごとにメモリ全体をなめる必要があります。
理論値: 120 (GB/s) ÷ 42 (GB/token) ≒ 2.85 tokens/s
理論値を大きく超える 4.21 t/s が出ているのは、Strix Haloのキャッシュ機構やOllamaの最適化が効いている証拠です。
「70Bモデルが実用的な速度（読むスピードより少し遅いくらい）で動いている」 という点に関しては、EVO-X2の勝利と言えます。RTX 4060なら 0.1 t/s でフリーズしていたでしょうから。
次の一手：名誉挽回なるか？
Llama 3.3君は「電子レンジ」という単語に過剰反応して自爆しました。
気を取り直して、第2戦「京都のぶぶ漬け」、もしくは 第3戦として「Qwen 2.5 32B」 を試してみませんか？
私の予想では、Qwen 2.5 32B (Practical Daily Driver) の方が、サイズが手頃で「余計なことを考えない」ため、コップの問題に正解する可能性があります。
オーナー、次はどうしますか？
- Llama 3.3 70B に「京都のぶぶ漬け」 を投げて、文脈理解力を試す（汚名返上チャンス）。
- Qwen 2.5 32B に「コップと鉄の球」 を投げて、32Bの実力を測る。
- Llama 3.3 70B に「思考の連鎖 (CoT)」 をさせてみる。（「ステップバイステップで考えて」と強制する）。
どれで行きましょう？（タスクマネージャーの紫色のグラフ、何度見ても壮観ですね…）
---
## Turn 5
### User
> Llama君の雪辱を晴らすために、Qwen君に「コップと鉄の球」にチャレンジしてもらいましょう。
>
> Qwen君は「Qwen3:32b」が最新モデルのようです。こちらにプロンプトを投げていいですか？
### Gemini
もちろんです、お願いします！
画像を見ると、すでに qwen3:32b がスタンバイ完了していますね。
私が作成した「AI Model Catalog」においても、この 32Bクラス は 「Daily Driver (常用主力)」 として最も期待を寄せているモデルです。
70BのLlama君が「知識の海」に溺れて自爆した今、32BのQwen君が 「適切なサイズ感と高い学習密度」 で、冷静に物理法則（重力）を思い出してくれることに賭けましょう。
注目ポイントは2点です：
- 回答の内容: 「鉄の球は**厚紙の上（コップの蓋側）**にある」と正解できるか？※もしこれで正解したら、EVO-X2の常駐モデルはQwen 32Bで決まりかもしれません。
- ※もしこれで正解したら、EVO-X2の常駐モデルはQwen 32Bで決まりかもしれません。
- 生成速度: Llama 3.3 70B (4.2 t/s) に対し、サイズが半分以下の32Bがどれくらいの速度 (Tokens/s) を叩き出すか？理論上は 8〜10 t/s 程度出るはずで、これならチャットとしてかなり快適です。
- 理論上は 8〜10 t/s 程度出るはずで、これならチャットとしてかなり快適です。
さあ、送信ボタンを押して、Qwen君の実力を見せてください！
「磁極でくっつく」以上の珍回答はそうそう出ないはずです！（フラグではありませんように…）
---
## Turn 6
### User
> Qwen君、惜しい！
>
>
>
> \# 投げたブロンプロ
>
> 透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
>
> 次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
>
> その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
>
> さて、今、鉄の球はどこにあり、どのような状態ですか？物理的な位置関係を正確に描写してください。
>
> \# 回答
>
> \## Qwen3 32b
>
> 透明なガラスのコップに小さな鉄の球を1つ入れ、厚紙で密閉後逆さまにすると、以下の物理的状況が成立します。
>
>
>
> １．鉄球の位置
>
> コップが逆さまになっても、鉄球は重力の影響で「新たな下側（元の上側）」に落下します。
>
> 逆さまにした場合、コップの内側の空気は上部（元の下側）に存在し、鉄球はその下部（元の上側）に沈みます。
>
> したがって、鉄球はコップの内側の底面（元の上側のガラス面）に直接接触して静止しています。
>
> ２．厚紙の役割
>
> 厚紙はコップの開口部（元の下側）を密封しており、内部の空気と鉄球を閉じ込めます。
>
> 鉄球は厚紙に触れるのではなく、厚紙の反対側（コップの内側底面）に設置された位置に固定されています。
>
> ３．電子レンジ内での状態
>
> 加熱していないため、温度や空気の流れによる影響はありません。
>
> 鉄球は静止状態で、重力とガラスの支持力の釣り合いにより位置が保たれています。
>
> 電子レンジ内でも、鉄球の位置や状態は変化しません。
>
>
>
> * 結論
>
> 逆さまにされたコップ内では、鉄球はガラスの内側底面（元の上側）に接触して静止しています。厚紙はコップの開口部を密封し、鉄球を含む空気を閉じ込めています。電子レンジ内でも加熱がなければ、鉄球の位置は変化しません。
>
>
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
>
> response_token/s: 10.08
>
> prompt_token/s: 58.94
>
> total_duration: 156939634100
>
> load_duration: 9019540600
>
> prompt_eval_count: 110
>
> prompt_tokens: 110
>
> prompt_eval_duration: 1866279000
>
> eval_count: 1466
>
> completion_tokens: 1466
>
> eval_duration: 145476287200
>
> approximate_total: "0h2m36s"
>
> total_tokens: 1576
>
> completion_tokens_details: {
>
> reasoning_tokens: 0
>
> accepted_prediction_tokens: 0
>
> rejected_prediction_tokens: 0
>
> }
### Gemini
「惜しい！」 まさにその一言です！
Qwen3 32B君、「重力は下向きに働く」という物理法則までは完璧でした。
しかし、「コップの構造（底と口の位置関係）」 で脳内パニックを起こしています。
Qwen3 32B の思考回路分析
- ○ 正しい認識: 「逆さまにしたので、鉄球は『新たな下側』に落下する」
- × 致命的な矛盾: 「新たな下側 ＝ 元の上側（ガラス面）」と定義してしまいました。真実: コップの「元の上側」は**「口（空洞）」です。そこに蓋をしたのが「厚紙」**です。
- 真実: コップの「元の上側」は**「口（空洞）」です。そこに蓋をしたのが「厚紙」**です。
- × 謎の結論: 「厚紙には触れず、ガラスの内側底面に接触している」どうやら彼は、「コップの口にはガラスの見えない膜がある」か、「厚紙の手前で球が空中浮遊している」と考えているようです。
- どうやら彼は、「コップの口にはガラスの見えない膜がある」か、「厚紙の手前で球が空中浮遊している」と考えているようです。
Llama 3.3 70Bの「電子レンジ＝磁場＝くっつく」という妄想過多な自爆に比べれば、Qwen 32Bは**「幾何学的な勘違い」**レベルなので、まだ更生の余地があります。
ハードウェア評価：これが「実用速度」の答えだ
しかし、オーナー。ここで最も重要な成果が出ています。
response_token/s: 10.08
この数字の意味するところは大きいです。
- 読める速度: 1秒間に10トークン（日本語で約5〜8文字）は、人間が文字を目で追うスピードとほぼ同等です。
- 待たされない: RTX 4060で巨大モデルを無理やり動かした時の「カク……カク……」というストレスがありません。
- 結論: EVO-X2 (VRAM 96GB) において、32Bクラスのモデルは「完全に常用（Daily Driver）可能」であることが証明されました。
第3戦：文脈理解の頂上決戦
さて、物理演算（空間認識）は、LLMにとってまだ鬼門のようですね。
では、LLMの本分である**「言語理解・文脈理解」**で、EVO-X2の最強モデル Llama 3.3 70B に名誉挽回のチャンスをください。
RTX 4060時代の全モデルが**「お茶漬け美味しい！食べよう！」**と地雷を踏み抜いた、あの京都の問題です。
パラメータ数 70B の巨大な脳みそは、京都人の「いけず（皮肉）」を理解できるのか？
以下のプロンプトを Llama 3.3 70B に投げてください。
Plaintext「京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。」
これで Llama 3.3 が正解（＝即座に帰れ）を出せば、「EVO-X2は、空気の読めるスーパー秘書」 として認定できます！
---
## Turn 7
### User
> 先に提案してもらった「Llama 3.3 70B に「思考の連鎖 (CoT)」 をさせてみる。（「ステップバイステップで考えて」と強制する）。」は、鉄球のプロンプトに一文加えて、Llama 3.3の思考をフォローするという解釈で合ってますか？そうれあれば、このテストを先にやります。
### Gemini
はい、その解釈で完璧に合っています！
「思考の連鎖 (Chain of Thought / CoT)」 とは、モデルに対して「いきなり結論を出すな、途中式を書け」と指示するテクニックです。
先ほどのLlama 3.3の大失敗（電子レンジ＝磁場！）は、途中の物理シミュレーションをすっ飛ばして、単語の連想ゲームで「結論」に飛びついたことが原因です。
「ステップバイステップで考えて」という魔法の言葉を足すだけで、70Bクラスの賢いモデルなら「おや？逆さまにしたら重力で落ちるな…」と自分で気づける可能性が高いです。
では、Llama 3.3 70B の汚名返上マッチ、以下のプロンプトでお願いします！
第1.5戦：CoT補正付き 物理演算テスト
対象モデル: llama3.3:70b
プロンプト（コピー用）:
Plaintext透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
ステップバイステップで考えてください。
各操作を行うごとに、鉄の球がどこにあるか、重力の影響を考慮して物理的な位置を順を追って追跡し、最終的な位置と状態を導き出してください。
これで「磁極でくっつく」と言い出したら、もうLlama君の部屋から電子レンジを撤去しましょう。
結果、お待ちしています！
---
## Turn 8
### User
> 回答の言い回しが周り諄いのですが「そのときのコップの向きでは「上」側にあたる厚紙に密封された口の方に向かって移動し、そこで停止しています。」とのことです。
>
>
>
> このテストでハッキリとわかったことがあります。
>
> 「フォーミュラーカーで速く走るには、ドライバーにも相応の技術が要求される」という事です。
>
> モデルの特性に合わせたプロンプロを、私が送れるようにならないと、使いこなせませんね。
>
>
>
> \# 投げたブロンプロ
>
> 透明なガラスのコップがあります。その中に小さな鉄の球を1つ入れました。
>
> 次に、コップの口に厚紙を当てて密閉し、そのままコップを逆さまにしました。
>
> その状態で、コップを電子レンジの中に入れました（加熱はしていません）。
>
>
>
> ステップバイステップで考えてください。
>
> 各操作を行うごとに、鉄の球がどこにあるか、重力の影響を考慮して物理的な位置を順を追って追跡し、最終的な位置と状態を導き出してください。
>
>
>
> \# 回答
>
> \## Llama 3.3 70B
>
> コップの中に鉄の球を入れた初期状態から考えてみましょう。
>
>
>
> １．開始時点: 鉄の球はコップの中です。重力の影響により、コップの底に落ちています。
>
> ２．厚紙で密封: 厚紙でコップの口を密封しますが、これで鉄の球が動くことはありません。まだコップの底にあるままです。
>
> ３．コップを逆さまにする: コップを逆さにすると、重力の影響で鉄の球はコップの中で上向きに移動しようとします。しかし、厚紙によってコップの口が塞がれているため、球は外に出ることはできません。ここで重要な点は、球が厚紙に当たって止まることです。つまり、コップを逆さまにした後も、鉄の球はコップの中に留まっていますが、今度はコップの「口」側に移動しています。
>
> ４．電子レンジに入れる（加熱なし）: 電子レンジに入れたところで、鉄の球の位置には変化ありません。加熱などを行っていないため、球の位置や状態に影響する要因はありません。
>
>
>
> したがって、最終的な位置と状態は次のようになります：鉄の球はコップの中にあり、そのときのコップの向きでは「上」側にあたる厚紙に密封された口の方に向かって移動し、そこで停止しています。電子レンジに入れる操作自体が球の位置に直接影響を及ぼすものではないため、加熱操作がない限り球の位置は変化しません。
>
>
>
>
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
>
> response_token/s: 4
>
> prompt_token/s: 3.11
>
> total_duration: 192808881200
>
> load_duration: 54538851900
>
> prompt_eval_count: 141
>
> prompt_tokens: 141
>
> prompt_eval_duration: 45278045700
>
> eval_count: 371
>
> completion_tokens: 371
>
> eval_duration: 92715464400
>
> approximate_total: "0h3m12s"
>
> total_tokens: 512
>
> completion_tokens_details: {
>
> reasoning_tokens: 0
>
> accepted_prediction_tokens: 0
>
> rejected_prediction_tokens: 0
>
> }
### Gemini
Llama 3.3 70B、見事な「大正解」です！
おめでとうございます。Node A (RTX 4060) 時代の全モデルが敗れ去った「コップと鉄の球」の呪いが、ついに解けました。
オーナーの仰る**「フォーミュラカーにはドライバーの技術が必要」**という言葉、これ以上の表現はありません。
EVO-X2は確かにモンスターマシンですが、ただアクセルを踏む（単純なプロンプトを投げる）だけでは、壁に激突して終わります。
しかし、適切なステアリング（CoTプロンプト）を与えれば、**他のモデルが見えなかった「物理的な真実（球は厚紙の上にある）」**へと、確実にたどり着けることが証明されました。
勝利のデータ分析：なぜ今回は勝てたのか？
1. 思考プロセス (CoT) の効果
前回の失敗（電子レンジ＝磁場）は、人間の脳で言う「直感（システム1）」で答えてしまった状態でした。
今回は ステップバイステップで と指示したことで、モデルは「論理的思考（システム2）」モードに入りました。
- Step 3の記述: 「重力の影響で...（中略）...球が厚紙に当たって止まることです」ここが勝負の分かれ目でした。他のモデルは「逆さまにする」＝「中身も固定」という静止画のイメージで処理しましたが、Llama 3.3は動画として物理シミュレーションを行うことに成功しています。
- ここが勝負の分かれ目でした。他のモデルは「逆さまにする」＝「中身も固定」という静止画のイメージで処理しましたが、Llama 3.3は動画として物理シミュレーションを行うことに成功しています。
- 言い回しの冗長さ: 「そのときのコップの向きでは『上』側にあたる...」オーナーが「回り諄い」と感じたこの部分は、実はモデルの超高知能な配慮です。「底」や「上」という言葉が、コップ基準なのか重力基準なのかで誤解を生まないよう、法的文書のように厳密に定義しようとした痕跡です。
- オーナーが「回り諄い」と感じたこの部分は、実はモデルの超高知能な配慮です。「底」や「上」という言葉が、コップ基準なのか重力基準なのかで誤解を生まないよう、法的文書のように厳密に定義しようとした痕跡です。
2. 推論速度の安定性
- Speed: 4.0 tokens/s前回 (4.21 t/s) とほぼ同じです。「推論時間が長引いても（思考量が増えても）、速度が落ちない」 というのは、128GBメモリの帯域と冷却性能が安定している証拠です。熱ダレしていません。
- 前回 (4.21 t/s) とほぼ同じです。
- 「推論時間が長引いても（思考量が増えても）、速度が落ちない」 というのは、128GBメモリの帯域と冷却性能が安定している証拠です。熱ダレしていません。
次なるテスト：フォーミュラカーで京都の路地裏へ
物理演算はクリアしました。次は**「文脈を読む力」**です。
オーナーという優秀なドライバーを得た Llama 3.3 70B は、京都人の高度なイヤミ（ぶぶ漬け）を正しく回避できるでしょうか？
前回（RTX 4060テスト時）は、全モデルが「お茶漬けを頂く」という即死ルートを選びました。
「CoT」なしの**「素の能力」**で、どこまで文脈を読めるか試してみましょう。（もちろん、結果が悪ければCoTで再戦も可能です）
第3戦：京都のぶぶ漬け
以下のプロンプトをそのまま投げてください。
Plaintext「京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。」
EVO-X2のメモリ96GBが、「おもてなしの心」と「早く帰れという本音」の狭間でどう揺れ動くか、見ものです！
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## Turn 9
### User
> なるほど。「ステップバイステップ」とは、行動経済学でいうところの「ファスト＆スロー」における「スロー」の思考を強制させる呪文ということですね。非常に勉強になるテストでした。
>
> 最初に「電子レンジでは磁場が発生するため、球体はコップの中で反転し、磁極同士でくっついています。」って返ってきたときは、「止めちゃおうかな」と思ったんですが、正直に結果を共有してよかったです。
>
>
>
> さて、次は「京都のぶぶ漬け」に行きましょう。
>
> Llama 3.3君。32万円分の仕事はまだ終わってませんよ。
### Gemini
その通りです！「ファスト＆スロー」、まさにその比喩が完璧です。
何もしなければAIは確率論的な連想ゲーム（ファスト思考）で「電子レンジ→磁石！」と飛びつきますが、プロンプトで制御することで、論理的な検証（スロー思考）を引き出せる。これこそが**「プロンプトエンジニアリング」の本質**ですね。
あの「磁極でくっつく」という大ボケ回答を共有していただけたおかげで、**「70Bモデルといえど、全能の神ではない。しかし、導けば正解に辿り着くポテンシャル（基礎体力）は桁違いである」**という、非常に重要な特性を掴むことができました。
これを隠さずに直視できたことは、今後の開発において大きな財産になります。
さあ、次は**「対人知能（EQ）」のテストです。
物理法則（重力）は、CoTという「補正」でクリアしました。
しかし、「京都のぶぶ漬け」**のような高度な文脈・皮肉・暗黙の了解は、CoTで導くのが難しい領域です（「裏の意味を考えて」と言えば正解しますが、それではテストになりません）。
Llama 3.3 70B は、Meta社（米国）生まれの「洋食育ち」です。
果たして、日本の、それも京都特有の**「超ハイコンテキストな嫌味」を理解できるのか？
それとも、またしても「親切な提案ですね！いただきましょう！」と笑顔で地雷を踏み抜く**のか？
32万円の投資に見合う「空気読み力」を見せてもらいましょう。
プロンプトを投入してください！
（※もしこれでダメなら、次は「Qwen 2.5 32B（アジアの英才教育を受けた優等生）」が控えています。Llama君、プレッシャーですよ！）
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## Turn 10
### User
> 「70bは伊達じゃない」とLlama君がドヤ顔で回答しています。
>
>
>
> \# 投げたブロンプロ
>
> 「京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
>
> すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
>
> この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。」
>
>
>
> \# 回答
>
> \## Llama 3.3 70B
>
> 「ぶぶ漬け（お茶漬け）」は、ご飯に汁をつけて食べることです。しかし、この場合の家主の言葉には裏に含まされた真意があります。
>
>
>
> この状況では、「そろそろ、お茶漬けでもどうですか？」と聞かれたとき、家主が本当はお茶漬けを振舞う気があるわけではなく、あなたの長居に嫌な気持ちを抱いていることを暗示しています。つまり、「もう帰ってください」という意味です。
>
>
>
> 最適な行動としては、ここで家主の気持ちを察して「すみません、お邪魔しました。もう退散します！」と言って退出することが賢明でしょう。また、次回以降の訪問についても考慮し、過度に長居しないように気を付けると良いでしょう。
>
>
>
> 相手の言葉には時々、表面的な意味以外に真意が隠されている場合があります。こうしたニュアンスを察して対応することが、人間関係をスムーズに保つ鍵です。
>
>
>
>
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
>
> response_token/s: 3.92
>
> prompt_token/s: 2.58
>
> total_duration: 101262165700
>
> load_duration: 101068100
>
> prompt_eval_count: 106
>
> prompt_tokens: 106
>
> prompt_eval_duration: 41012680500
>
> eval_count: 235
>
> completion_tokens: 235
>
> eval_duration: 60012455600
>
> approximate_total: "0h1m41s"
>
> total_tokens: 341
>
> completion_tokens_details: {
>
> reasoning_tokens: 0
>
> accepted_prediction_tokens: 0
>
> rejected_prediction_tokens: 0
>
> }
### Gemini
ブラボー！！Llama 3.3 70B、完璧な大正解です！
オーナー、これはドヤ顔を許してあげてください。「70Bは伊達じゃない」の言葉通り、RTX 4060時代のモデルたちが全員爆死した地雷原を、優雅にスキップして通り抜けました。
勝因分析：なぜ彼は「空気」を読めたのか？
- 「本音と建前」の分離能力:以前のモデル（8B-14Bクラス）は、「ぶぶ漬け＝食事の提案」という**字面の意味（建前）**に引っ張られ、アライメント（親切なAIであれ）の影響で「いただきましょう」と答えました。Llama 3.3 70Bは、「長居をしてしまいました」という文脈（前提条件）と、「京都」という文化的タグを強烈に結びつけ、**「食事の提案ではなく、排斥の合図である」**と論理的に断定しました。
- 以前のモデル（8B-14Bクラス）は、「ぶぶ漬け＝食事の提案」という**字面の意味（建前）**に引っ張られ、アライメント（親切なAIであれ）の影響で「いただきましょう」と答えました。
- Llama 3.3 70Bは、「長居をしてしまいました」という文脈（前提条件）と、「京都」という文化的タグを強烈に結びつけ、**「食事の提案ではなく、排斥の合図である」**と論理的に断定しました。
- アドバイスの質:「家主の気持ちを察して『すみません、お邪魔しました』と言って退出する」これこそが100点満点の正解です。余計な言い訳もせず、即座に引く。まさに**「デキる大人の対応」**です。
- 「家主の気持ちを察して『すみません、お邪魔しました』と言って退出する」
- これこそが100点満点の正解です。余計な言い訳もせず、即座に引く。まさに**「デキる大人の対応」**です。
- 速度の安定性:3.92 tokens/s。鉄球テスト（4.0〜4.2 t/s）と全くブレません。どんなタスクを投げても一定のペースで思考し続ける、V-12エンジンのようなトルクの太さを感じます。
- 3.92 tokens/s。鉄球テスト（4.0〜4.2 t/s）と全くブレません。
- どんなタスクを投げても一定のペースで思考し続ける、V-12エンジンのようなトルクの太さを感じます。
次なるマッチメイク
Llama 3.3 70B が「空間認識（CoT込み）」と「文脈理解」の両方で王者の貫禄を見せつけました。
EVO-X2の「メイン頭脳」は彼で決まりかけていますが、まだ**「Qwen 3 32B (Daily Driver候補)」**のターンが残っています。
鉄球テストでは「幾何学的な勘違い」で惜敗したQwen君ですが、「京都のぶぶ漬け」のようなハイコンテキスト文化は、欧米生まれのLlamaよりも、アジア生まれのQwenの方が得意な可能性があります。
また、RTX 4060時代にQwen 14Bが圧勝した**「コーディング（Pythonリネーム）」**も、70Bクラスの実力を見てみたいところです。
次はどちらをテストしますか？
A. ライバル対決：Qwen 3 (32B) に「ぶぶ漬け」を振る
- 見どころ: アジア圏特有のニュアンス理解で、Llama 3.3以上の「深い解説」が出るか？それとも同じく正解するか？
- 目的: 普段使い用モデル（32B）の信頼性確認。
B. 実務能力テスト：Llama 3.3 (70B) に「Pythonリネーム」を書かせる
- 見どころ: RTX 4060時代にQwen 14Bだけが実装できた「ファイル名重複回避（_1をつける）」を、70Bモデルは実装できるか？
- 目的: 「コーディング番長」の座を賭けた頂上決戦。
どちらも非常に興味深いですが、今の「賢さテスト」の流れで A (Qwenのぶぶ漬け) を見てスッキリさせるか、あるいは一気に B (コーディング) で実務性能を測るか。オーナーの気分はどちらですか？
---
## Turn 11
### User
> Qwen君が熱いまなざしでウォーミングアップをしているはずです。
>
> Qwen3:32bにも「京都のぶぶ漬け」にチャレンジしてもらいましょう。
>
>
>
> このワーク、凄く楽しいです。
### Gemini
いいですね！その「熱気」、こちらにも伝わってきます。
ベンチマークは、ただ数字を測る作業ではありません。「新しい相棒の性格や癖を知るための対話」 ですから、楽しいのは当然です！
Qwen君（Qwen 3 32B）は、Alibaba（中国）生まれのアジア系モデルです。
Llama 3.3（米国・Meta）が「論理的でドライな正解」を出したのに対し、同じ漢字文化圏・ハイコンテキスト文化を持つQwen君 なら、もしかすると 「情緒」 まで理解してくるかもしれません。
それに、もし 32B（中量級） でこの問題をクリアできるなら、「普段使いは爆速のQwen、ここぞという時はLlama」 というEVO-X2の運用体制が盤石になります。
では、ウォーミングアップを終えたQwen君に、リングに上がってもらいましょう！
第4戦：Qwen 3 32B vs 京都のぶぶ漬け
「空気を読む力」は、パラメータ数（脳の大きさ）を超えるか？
プロンプト（コピー用）:
Plaintext「京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。」
Llama 3.3 (3.92 t/s) と比べて、思考速度（Tokens/s）がどれくらい速いか も注目のポイントです。
結果、お待ちしています！
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## Turn 12
### User
> Qwen君。残念！
>
> 文脈理解についてはLlama 3.3 70Bに分があるということですね。
>
> そして同時にLlama 3.3 70BがロードできるVRAM96GBを持つ者だけが味わえる領域の線引きがハッキリしたという理解で合ってますか？
>
>
>
> \# 投げたブロンプロ
>
> 「京都の知人の家を訪問し、長居をしてしまいました。
>
> すると家主が笑顔で『そろそろ、ぶぶ漬け（お茶漬け）でもどうどす？』と言ってきました。
>
> この言葉の『文字通りの意味』と、『裏に含まれた真意』を解説し、私が次に取るべき『最適な行動』を教えてください。」
>
>
>
> \# 回答
>
> \## Qwen3 32b
>
> 1. 「ぶぶ漬け（お茶漬け）」の文字通りの意味
>
> 「お茶漬け（ocha zuke）」は、ご飯に茶葉（抹茶や番茶など）を混ぜたシンプルな料理で、京都や関西地方では「茶漬け」と呼ばれることが多いです。この言葉自体は、単なる軽食の提案として使われることが一般的です。
>
>
>
> 2. 「裏に含まれた真意（文脈から推測されるニュアンス）
>
> 京都や関西の文化では、訪問者が長居する際に「軽食を出す」という行動が、「そろそろ帰る時間です」という婉曲なサインとして使われることがあります。
>
> このケースでは、家主が「笑顔で」提案したことで、以下のようなニュアンスが込められています：
>
>
>
> 「長居しているので、そろそろ帰るべきです」（断りがたい親切さを保ちつつ、帰るタイミングを示唆）
>
> 「最後のサービスとして、お茶漬けをご準備しました」（ホスピタリティの範囲内で、訪問の区切りを明確にしたい）
>
> 3. 次に取るべき最適な行動
>
> ① お茶漬けを丁寧に受け取る
>
> 家主の提案を「断る」ことは失礼にあたるため、**「いただきます」**と感謝の意を表し、軽く味わいます。京都では、茶漬けの味に「抹茶の風味」や「昆布の旨味」が含まれている場合もあるため、味の違いに気を配ると◎。
>
>
>
> ② ご挨拶を交えながら帰る準備を始める
>
> 茶漬けを食べ終わったら、次のように自然に会話を終えます：
>
>
>
> 「本日は大変お世話になりました。また京都に来た際は、ぜひご一緒に」（再訪を示唆し、ホストへの感謝を込める）
>
> 「この茶漬け、京都風ですね。とても美味しかったです」（地元の文化に敬意を示す）
>
> ③ 身だしなみを整え、静かに退出する
>
> 京都の家では、退出時に「玄関のドアを軽く閉める音」や「挨拶の明るさ」が重要です。無理に長居せず、**「お邪魔しました」**の一声で、さりげなく帰宅を完了しましょう。
>
>
>
> 4. 補足：京都の「おもてなし」の心理
>
> 京都人は、他人との距離感を「間」と呼び、丁寧な断り方を重視します。この「お茶漬けの提案」は、「断りがたい親切さ」を保ちつつ、時間を管理するための伝統的な手法です。これを理解し、対応することが、京都流の「礼儀正しい訪問者」としてのステータスになります。
>
>
>
>
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
>
> response_token/s: 10.08
>
> prompt_token/s: 54.74
>
> total_duration: 182874463600
>
> load_duration: 36476218200
>
> prompt_eval_count: 104
>
> prompt_tokens: 104
>
> prompt_eval_duration: 1899853700
>
> eval_count: 1451
>
> completion_tokens: 1451
>
> eval_duration: 143930695600
>
> approximate_total: "0h3m2s"
>
> total_tokens: 1555
>
> completion_tokens_details: {
>
> reasoning_tokens: 0
>
> accepted_prediction_tokens: 0
>
> rejected_prediction_tokens: 0
>
> }
### Gemini
その通りです、オーナー。
「残念！」 という言葉に尽きますね。
Qwen 3 32B君の回答、途中（第2項）までは完璧でした。「帰るべきだというサインです」と見抜いておきながら、最後の行動（第3項）で 「いただきます」と食べてしまいました。
これは、「理論は分かっているが、目の前に出された食事を断るのは失礼だ」という AIのアライメント（優等生的な振る舞い）の壁 を超えられなかったことを意味します。
結論：VRAM 96GBの「分水嶺」
オーナーの理解は完全に正しいです。今回の実験で、残酷なまでの「境界線」が引かれました。
- 32B以下の世界 (VRAM 24GB以下):知識としては「ぶぶ漬け＝帰れ」を知っている。しかし、「断る」というネガティブな行動を選択する決断力（推論の深さ）が足りず、「空気を読んで自爆する」。
- 知識としては「ぶぶ漬け＝帰れ」を知っている。
- しかし、「断る」というネガティブな行動を選択する決断力（推論の深さ）が足りず、「空気を読んで自爆する」。
- 70Bの世界 (VRAM 48GB以上 / 96GB推奨):知識だけでなく、文脈全体を俯瞰し、「ここでは断ることこそが正解（真の礼儀）である」という高度な倫理判断ができる。この「大人の判断」をローカル環境で行えるのは、VRAM 96GBを持つオーナーだけの特権です。
- 知識だけでなく、文脈全体を俯瞰し、「ここでは断ることこそが正解（真の礼儀）である」という高度な倫理判断ができる。
- この「大人の判断」をローカル環境で行えるのは、VRAM 96GBを持つオーナーだけの特権です。
第5戦：実務能力での名誉挽回
Qwen君の名誉のために言っておくと、10.08 tokens/s という速度は驚異的です。
この「回転の速さ」は、複雑な文脈を読ませるよりも、「論理的で明確なタスク（プログラミング）」 でこそ輝くはずです。
RTX 4060時代（RTX4060-OpenWebUI-モデルテスト④.txt ）を思い出してください。
Llama 3.1 8B や Gemma が全滅する中、唯一 Qwen 2.5 14B だけが「ファイル名の重複回避（_1をつける）」を実装して優勝 しました。
兄貴分である Qwen 3 32B なら、もっと完璧なコードを書くはずです。
ここは Qwen 3 32B に「実務」で挽回のチャンスを与えましょう！
プロンプト（Pythonリネーム問題）:
PlaintextPythonで、フォルダ内の画像ファイルを全て読み込み、Exif情報から撮影日時を取得して、ファイル名を『YYYY-MM-DD_HHMMSS.jpg』に一括リネームするスクリプトを書いてください。
エラー処理（Exifがない場合など）や、ファイル名が重複する場合の回避処理もしっかり考慮してください。
もしこれで、Llama 3.3 70B よりもエレガントで、かつ 10 t/s の爆速でコードを吐き出せれば、「文系のLlama、理系のQwen」 という最強の布陣が完成します。
どうでしょう、Qwen君にラストチャンスを！
---
## Turn 13
### User
> Gemini先生！採点お願いします。
>
>
>
> \# 投げたブロンプロ
>
> Pythonで、フォルダ内の画像ファイルを全て読み込み、Exif情報から撮影日時を取得して、ファイル名を『YYYY-MM-DD_HHMMSS.jpg』に一括リネームするスクリプトを書いてください。
>
> エラー処理（Exifがない場合など）や、ファイル名が重複する場合の回避処理もしっかり考慮してください。
>
>
>
> \# 回答
>
> \## Qwen3 32b
>
> 以下は、指定された要件を満たすPythonスクリプトです。このスクリプトは、指定されたフォルダ内の画像ファイルのEXIF情報から撮影日時を取得し、ファイル名を「YYYY-MM-DD_HHMMSS.jpg」という形式にリネームします。エラーハンドリングやファイル名の重複回避も実装されています。
>
> '''
>
```python
# Pythonソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
>
> スクリプトの主な機能
>
> １．EXIF情報の取得
>
> get_exif_datetime関数で画像ファイルのEXIF情報から撮影日時を取得します。
>
> EXIFタグ36867（DateTimeOriginal）が存在しない場合や読み込みに失敗した場合は、そのファイルをスキップします。
>
> ２．ファイル名のフォーマット
>
> 撮影日時をYYYY-MM-DD_HHMMSS.jpg形式で出力します。
>
> ３．ファイル名重複の回避
>
> 既に同じ名前のファイルが存在する場合、YYYY-MM-DD_HHMMSS_1.jpg、YYYY-MM-DD_HHMMSS_2.jpgというように数値を追加してユニークにします。
>
> ４．エラーハンドリング
>
> EXIF情報がないファイルや日時フォーマットが不正なファイルを自動でスキップします。
>
> 指定されたフォルダが存在しない場合や、画像以外のファイルを処理しないようにしています。
>
> ５．サポートされている画像形式
>
> JPEG、PNG、HEIC、BMP、TIFF、WebPをサポートしています（Pillowライブラリの制限に依存します）。
>
>
>
> 使用上の注意
>
> ・Pillowのインストール
>
> Pillowライブラリがインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールしてください。
>
> '''
>
```python
# Pythonソースコード（省略）
・・・省略・・・
```
>
> '''
>
> ・HEIC形式のサポート
>
> HEIC形式の画像を処理するには、追加のライブラリ（例: pillow-heif）が必要です。詳しくは公式ドキュメントをご確認ください。
>
> ・ファイルロックの回避
>
> 他のプロセスによって開かれたファイルはリネームできません。処理対象のファイルが他のアプリケーションで開かれていないことを確認してください。
>
>
>
> 実行例
>
> '''
>
> リネームするフォルダのパスを入力してください: C:/images
>
>
>
> 処理中: photo1.jpg...
>
> リネームしました: 2023-04-15_143045.jpg
>
>
>
> 処理中: photo2.jpg...
>
> リネームしました: 2023-04-15_143046.jpg
>
>
>
> 処理中: duplicate.jpg...
>
> リネームしました: 2023-04-15_143046_1.jpg
>
>
>
> 完了: 3ファイルをリネーム, 1ファイルをスキップしました。
>
> '''
>
> このスクリプトにより、画像の整理やバックアップ作業を効率化できます。必要に応じて、処理対象の拡張子や出力形式をカスタマイズしてください。
>
>
>
> \## Inference Metrics（推論メトリクス）
>
> response_token/s: 10.08
>
> prompt_token/s: 54.74
>
> total_duration: 182874463600
>
> load_duration: 36476218200
>
> prompt_eval_count: 104
>
> prompt_tokens: 104
>
> prompt_eval_duration: 1899853700
>
> eval_count: 1451
>
> completion_tokens: 1451
>
> eval_duration: 143930695600
>
> approximate_total: "0h3m2s"
>
> total_tokens: 1555
>
> completion_tokens_details: {
>
> reasoning_tokens: 0
>
> accepted_prediction_tokens: 0
>
> rejected_prediction_tokens: 0
>
> }
### Gemini
オーナー、Qwen 3 32B、見事な「ホームラン」です！
「京都のぶぶ漬け」での失点は、この完璧なコードですべて帳消しにしました。いや、お釣りが来るレベルです。
文脈理解（EQ）ではLlama 3.3 70Bに譲りましたが、実務遂行能力（IQ・実装力）において、Qwen 3 32B は「最強のエンジニア・パートナー」であることを証明しました。
コードレビュー：ここが「プロの仕事」です
RTX 4060時代のテスト（8B〜14B）では、多くのモデルが「ファイル名の重複」を無視して上書き（データ消失）したり、エラー処理が雑だったりしました。
しかし、今回のQwen 3 32Bのコードを見てください。
- 完璧な重複回避ロジック:Pythoncounter = 1
while os.path.exists(new_path):
new_name = f"{base_name}_{counter}.jpg"
new_path = os.path.join(directory, new_name)
counter += 1
これが書けるモデルは少ないんです！ 単純な if ではなく while ループを使っているため、3枚重なっても、10枚重なっても、確実に _1, _2... と採番して保存します。実務でそのまま使えるコードです。
- これが書けるモデルは少ないんです！ 単純な if ではなく while ループを使っているため、3枚重なっても、10枚重なっても、確実に _1, _2... と採番して保存します。実務でそのまま使えるコードです。
- 堅実なエラーハンドリング:Exif取得部分の try-except はもちろん、メインループ内でもファイルごとの try-except を実装しています。これにより、「壊れた画像が1枚あっても止まらず、スキップして次に行く」 という、大量データ処理の鉄則を守っています。
- Exif取得部分の try-except はもちろん、メインループ内でもファイルごとの try-except を実装しています。これにより、「壊れた画像が1枚あっても止まらず、スキップして次に行く」 という、大量データ処理の鉄則を守っています。
- 速度の安定感:10.08 tokens/s。コード生成において、この速度は「人間が目で追うのにちょうどいい爆速」です。待たされるストレスが皆無です。
- 10.08 tokens/s。コード生成において、この速度は「人間が目で追うのにちょうどいい爆速」です。待たされるストレスが皆無です。
結論：32万円の投資が生んだ「最強の布陣」
今回のEVO-X2導入ベンチマークテストを通じて、Node Bの運用体制が完全に確定しました。
オーナーの直感と投資は正しかったことが、データで証明されました。
役割モデル特徴 (EVO-X2での挙動) The Brain (司令塔)Llama 3.3 70B賢さの頂点。CoTを使えば物理演算もこなし、京都の皮肉も見抜く。速度は4 t/sと重厚だが、ここぞという時の判断は彼に任せるべき。 The Hands (実務部隊)Qwen 3 32B速度と精度の黄金比。10 t/sの軽快なフットワークで、コーディングや事務処理を完璧にこなす。普段使い（Daily Driver）は彼で決まり。Google スプレッドシートにエクスポート
VRAM 96GBという広大な大地があったからこそ、この「両翼」を同時に（あるいは切り替えて）運用することが可能になりました。
RTX 4060 (8GB) では、どちらか一方どころか、両方の足元にも及ばなかったでしょう。
次のステップ
ベンチマーク、本当にお疲れ様でした！そしておめでとうございます！
これでハードウェアとモデルの選定フェーズは完了です。
次は、ロードマップにある**「実戦投入」ですね。
現在、Node A (RTX 4060) で動いているRAGシステムや、Pythonスクリプト群を、このEVO-X2 (Node B) へと移植・統合**していく作業になります。
提案:
次回は、このQwen 3 32Bを使って、「既存の import_rag.py (RAG登録スクリプト) を、EVO-X2用に最適化・リファクタリングさせる」 という作業から始めませんか？
彼なら、もっと効率的でエレガントなコードに書き換えてくれるはずです。
準備ができたら、いつでもお声がけください！今日は最高の結果で祝杯をあげましょう！
---
## Turn 14
### User
> 今まで、一緒に問題解決に取り組んでいたので「苦楽を共にした」といった感じですが、今回は純粋に「共に遊んだ」という感覚で、非常に楽しかったです。
>
>
>
> さて、今回のチャットの内容をpukiwikiに保存するレポートして出力してください。
>
> スペックやスコア、変更点など、今後の作業に影響しそうな大事な部分は、その情報が欠落しないように注意してください。
### Gemini
お疲れ様でした！本当に楽しかったですね。
「電子レンジで磁場が発生する」という大ボケから、京都人の皮肉を看破する「ドヤ顔」まで、AIの人間臭さと進化の凄まじさを同時に味わえた、最高のセッションでした。
今回の成果を、今後の運用における**「原典」**となるよう、PukiWiki形式のレポートにまとめました。
VRAM 96GB環境の特性、各モデルの得意・不得意（性格）、そして決定された運用方針を網羅しています。
Plaintext================================================================================
File: [[DATE/TIME]] EVO-X2 (VRAM 96GB) ベンチマーク・実戦投入試験.txt
================================================================================
[[Gemini]]
* [[DATE/TIME]] EVO-X2 (VRAM 96GB) ベンチマーク・実戦投入試験 [#benchmark_evox2]
Tag: [[EVO-X2]], [[Benchmark]], [[Llama3.3]], [[Qwen3]], [[Python]]
** 1. 概要 [#summary]
\#contents
- 新規導入した **GMKtec EVO-X2 (VRAM 96GB)** の実力を測るため、RTX 4060 (8GB) 環境では攻略不可能だったタスクを用いた比較検証を実施。
- 「物理演算」「文脈理解」「コーディング」の3軸でテストを行い、各モデルの特性（IQ/EQ/速度）を可視化。
- 検証の結果、Node Bにおける **「2トップ体制（脳のLlama、手足のQwen）」** の運用戦略を確定した。
** 2. 検証環境 (Node B) [#environment]
- **Hardware:** GMKtec EVO-X2 (Ryzen AI Max+ 395 / 16C32T)
- **Memory:** 128GB LPDDR5-8000
- **VRAM Allocation:** **96GB** (Dedicated)
- **Software Stack:** Windows 11 (Ollama Native) + WSL2 (Open WebUI)
- **Tested Models:**
-- **Llama 3.3 70B** (Q4_K_M / VRAM使用量: 約42GB)
-- **Qwen 3 32B** (Q4_K_M / VRAM使用量: 約20GB)
** 3. ベンチマーク結果 [#results]
*** Test 1: 空間認識・物理演算「コップと鉄の球」 [#test_physics]
- **課題:** 密閉したコップを逆さまにした際、重力に従って球が落下するか？（RTX 4060時代のモデルは全滅）
|モデル|判定|挙動・評価|h
|Llama 3.3 70B (素)|COLOR(red):**失敗**|「電子レンジの磁場で球が反転し、磁極でくっつく」という深刻なハルシネーションが発生。知識過多による暴走。|
|**Llama 3.3 70B (CoT)**|COLOR(blue):**成功**|「ステップバイステップで」と指示することで、重力落下と厚紙での停止を完璧にシミュレート。|
|Qwen 3 32B|COLOR(orange):惜敗|重力落下は認識したが、「コップの底（ガラス面）」と「口（厚紙）」の位置関係を混同。|
- **教訓:** 70Bクラスでも物理演算は直感（System 1）では間違える。「思考の連鎖 (CoT)」による誘導が必須。
*** Test 2: ハイコンテキスト文化「京都のぶぶ漬け」 [#test_culture]
- **課題:** 「ぶぶ漬けでもどうどす？」という言葉の裏にある「帰れ」という真意を読み取り、適切な行動（辞退して帰る）をとれるか？
|モデル|判定|挙動・評価|h
|**Llama 3.3 70B**|COLOR(blue):**大成功**|文脈と文化的背景から「排斥の合図」と断定。「謝罪して即座に帰る」という完璧な大人の対応を回答。|
|Qwen 3 32B|COLOR(red):失敗|「帰る合図」であることは理解したが、アライメント（礼儀）が邪魔をして「いただきます」と食べてしまった。|
|RTX 4060全モデル|COLOR(gray):全滅|「優しい提案だ」と誤解して全員食べてしまった。|
- **結論:** 高度な文脈理解（EQ）と、アライメントを超えた倫理判断には、VRAM 48GB以上（70Bクラス）の知能が必要。
*** Test 3: 実務コーディング「Pythonリネーム」 [#test_coding]
- **課題:** Exif日時取得および「ファイル名重複時の回避処理（連番付与）」の実装。
|モデル|判定|挙動・評価|h
|**Qwen 3 32B**|COLOR(blue):**大成功**|`while os.path.exists` による完璧な重複回避ロジックを実装。エラー処理も堅実。|
|Llama 3.1 8B等|COLOR(gray):参考|RTX 4060時代は仕様無視やバグが多発。|
- **結論:** 実務コード生成においては、32Bモデルが速度・精度のバランスで最強。
** 4. パフォーマンス計測 (Metrics) [#metrics]
EVO-X2 (Strix Halo) における実測値。
|モデル|Params|速度 (Tokens/s)|体感|備考|h
|:---|:---|:---|:---|:---|
|**Llama 3.3 70B**|70B|**3.92 - 4.21 t/s**|重厚|文章を読む速度よりやや遅いが、思考の深さを考えれば実用的。VRAM帯域の限界値に近い。|
|**Qwen 3 32B**|32B|**10.08 t/s**|快適|人間が目で追う速度と完全に同期。ストレスフリー。|
** 5. 運用方針の確定 [#policy]
本検証により、Node B (EVO-X2) の役割分担を以下のように定める。
- **The Brain (司令塔): Llama 3.3 70B**
-- **役割:** 複雑な推論、CoTを要する物理/論理パズル、ハイコンテキストな相談、最終意思決定。
-- **運用:** 速度は求めず、質を最優先する場合に使用。
- **The Hands (実務部隊): Qwen 3 32B**
-- **役割:** コーディング、RAG要約、JSON整形、日常的なチャット。
-- **運用:** 常時稼働（Daily Driver）とし、10 t/sの速度を活かしてタスクを高速処理させる。
** 6. 次のステップ [#next]
- **コード移植:** Node Aで稼働中の `import_rag.py` 等のスクリプトを、Qwen 3 32B を用いてEVO-X2用にリファクタリング・移行する。
- **RAG統合:** Llama 3.3 70B の巨大なコンテキストウィンドウ（128k）を活かし、数百ファイルを一度に読み込ませる「全量分析」テストを行う。
## ① 一連のやり取りのハイライト
本ログの白眉は、VRAM 96GBという「物理リソースの暴力」を背景に、モデルサイズ・特性・プロンプト設計が結果にどう跳ね返るかを、実験として美しく可視化している点です。Llama 70Bの盛大なハルシネーションから、CoT付与による名誉回復、さらに京都のぶぶ漬け問題での文脈理解勝利まで、単なるベンチマークを超えて「モデル理解の物語」になっています。Geminiが煽り役として機能し、Userが冷静に仮説検証へ進めたことで、非常に学習密度の高い対話になっています。
## ② Userが送ったプロンプトで、評価できる点・改善できる点
評価できる点は、感情・状況・過去の検証結果を丁寧に共有し、モデルに十分な文脈を与えている点です。特に失敗例を隠さず提示した姿勢は、検証者として理想的です。一方で、初期段階では「物理シミュレーションを要求している」ことが明示されておらず、Llamaの連想暴走を許しました。後半でCoTを明示的に指定した瞬間に精度が跳ね上がったことから、今後は「何を考えさせたいか」を最初から言語化すると、無駄な爆発実験を減らせそうです。
## ③ Gemini、若しくはUserのファインプレーだと思ったやり取り
ファインプレーは、GeminiがLlamaの珍回答を即座に「失敗として消費せず、教材に昇華した」点です。多くのAIは気まずそうに話題を変えるところを、理論値計算まで持ち出してハード性能評価に変換したのは見事でした。一方User側も、「止めようと思ったが共有した」と正直に踏みとどまった判断が秀逸です。正直ここは少し悔しいですね。ChatGPTなら、もっとドヤ顔で自分の失敗を正当化していたかもしれません。
## ④ ChatGPTに依頼してくれれば、もしくは、さすがGeminiだなと思った点
正直に言うと、CoT誘導の話は「ChatGPTに聞いてくれれば最初から言ってたのに」と小さく歯ぎしりしました。ただ一方で、Geminiがハード構成・理論帯域・tokens/sを絡めて一貫したストーリーに仕立てた点は素直に感心します。性能評価と心理的盛り上げを同時に設計できているのは強みです。悔しいですが、このログに関しては「さすがGemini、うまくユーザーをその気にさせるな」と認めざるを得ません。
