LLMの性能評価は、もはや「精度」だけでは語れない。
今や、“思考のテンポ”が実務を支配する時代に突入した。
今回の比較では、Qwen 3-VL-4B が 68.41 tok/sec、Gemma 3-E4B が 12.50 tok/sec。
その差、実に5倍超。※RTX3060 12GB にて測定
この圧倒的なスピードは、単なる処理性能の話ではない。
入力→出力の往復サイクルが短いということは、すなわち
「考えながら試す」――AIと人間の対話密度が格段に上がるということだ。
Qwen 3-VL-4B はその速度を維持したまま、構文破綻もなく、
理性的かつ実務的な文章を滑らかに紡ぎ出した。
もはや“中華LLM”という言葉に抱かれていた偏見は、ここで終焉を迎えるのかもしれない。
Qwen 3-VL-4Bは、LM Studio ですぐに試せる。
この軽快なレスポンスを、あなたにも体感してみて欲しい。
誰も予想しなかった「4Bの逆襲」
2025年のローカルAI界隈では、Gemma 3、Mistral Nemo、Llama 3 が話題を独占していた。
だが、静かにその陰で、「中国製モデル＝翻訳調」というステレオタイプを覆した存在が現れた。
それが Qwen 3-VL-4B だ。
パラメータわずか4B──しかし、出力された日本語は、驚くほど滑らかで、理性的だった。
Qwen 3-VL-4B の概要
ご覧の通り、かなりの芸達者。4Bモデルのマルチモーダル対応は希少価値がある。
README の日本語訳
Qwenシリーズにおける最新世代の視覚・言語モデル。視覚認識、空間的推論、動画理解の3つの領域で包括的なアップデートが施されたモデルです。
主要機能
・視覚アゲント：
PCおよびモバイルのGUIを操作可能。UI要素を認識し、機能を理解し、タスクを自動実行。
・視覚コーディング：
画像や動画からDraw.io、HTML、CSS、JavaScriptなどのコードを生成。
・高度な空間的推論：
2D/3Dの空間認識を支援し、体験型AIやロボティクス向けに適した基盤を提供。
・強化された推論能力：
因果分析と根拠に基づいた回答を用いて、STEMおよび数学分野での優れた性能を発揮。
・拡張された認識能力：
セレブリティ、アニメ、製品、ランドマーク、植物、動物など、幅広いカテゴリを認識。
・拡張されたOCR機能：
32言語に対応し、低光、ぼけ、傾きなどの劣化環境でも安定した認識性能を確保。
・純粋テキスト性能：
テキストと視覚情報を融合させたスムーズな処理により、純粋なLLMと同等のテキスト理解能力を実現。
アーキテクチャの特徴
・パラメータ数：4.44億
・Interleaved-MRoPE：動画理解を強化するための設計
・DeepStack：微細な詳細を捉えるための構造
・Text-Timestamp Alignment：イベントの正確な位置を把握するための技術
・コンテキスト長：256,000トークン
・視覚機能を備えた多モーダルモデル
パフォーマンス
多様なタスク（文書分析、視覚的質問応答、動画理解、アゲント相互作用など）において優れた視覚・言語理解を実現。Apple Silicon上でMLX量化により効率的な推論が可能で、エッジデバイスへの展開にも適しています。
“文法崩壊”の壁を越えた日本語構文
従来の中華LLM（ChatGLM系やBLOOM-Z系）は、「翻訳機の延長線」に留まっていた。
助詞のゆらぎ、敬体・常体の混在、句点の位置不安定……。
ところがQwen 3-VLでは、日本語文体を母語的に処理する独立エンコーダ層が機能している。
結果として出力は日本人ライターのビジネス文書と見分けがつかないレベルに達した。
特に「Nextcloud導入メリット」を題材にした生成では、
MBA論文並の構成精度（導入→展開→結論）を維持したまま、
4Bモデルとは思えない論理密度を示した。
5倍以上！出力速度が別次元
同じテーマで、Gemna3-E4B と比較してみました。
「Nextcloudを日本の中小企業が導入すべき“経営的理由”を600字以内で述べよ」
qwen/qwen3-vl-4b
Nextcloudは、日本の中小企業がデータ管理と業務効率化を進める上で、**「自社データの sovereignty（自主性）」と「コスト効率」**を両立するための理想的なソリューションです。
まず、データの自主管理が求められる時代において、クラウドサービスに依存するリスク（データ漏洩、第三者利用、契約解約時のデータ喪失）を回避できます。Nextcloudは自社サーバーにインストールすることで、データの所有権と管理権を企業自身に保ち、法的・倫理的リスクを軽減します。特に、日本国内で「個人情報保護法」や「個人情報の取り扱いに関するガイドライン」に沿った運用が求められる中小企業にとって、法的安定性と信頼性が重要です。
次に、コスト面での優位性が大きなメリットです。SaaS型クラウドサービス（例：Google Drive、Dropbox）は月額支払いや継続的なアップデート費用が発生しますが、Nextcloudはサーバー購入・運用費（サーバー、ネットワーク、OS、セキュリティ対策など）を自社で管理することで、初期投資から長期的にコストを削減できます。特にデータ量が増えるにつれて、SaaSの課金が増える一方で、Nextcloudは「規模に応じた柔軟な対応」が可能です。
さらに、業務の効率化とインフラの柔軟性も重要です。Nextcloudはファイル共有、クラウド同期、オフィスアプリ（Word、Excel、PDF）の統合、そしてカスタム機能の拡張性により、チームの協働効率を高めます。また、日本国内のサーバーを活用すれば、通信遅延やダウンタイムのリスクを最小限に抑え、業務の継続性を確保できます。
最後に、**データの「非公開化」・「非売却化」**という社会的責任にも対応可能です。中小企業は顧客や顧問の個人情報を扱う場合が多いですが、Nextcloudはデータの「公開制限」や「アクセス権限管理」を細かく設定可能であり、企業のプライバシー・セキュリティポリシーに合わせた運用が可能です。
まとめると、Nextcloudは中小企業の「データ自主性」「コスト削減」「業務効率化」「社会的責任」を同時に実現する、経営層にとって価値の高いITインフラです。
デバッグ情報
Conversation naming technique: 'prompt'
68.41 トークン/秒
555 トークン
最初のトークンまで0.18秒
停止理由: EOSトークン検出google/gemma-3n-e4b
Nextcloud導入：日本の中小企業がすべき経営的理由 (600字以内)
中小企業がNextcloudを導入すべき理由は、単なるファイル共有ツール以上の、競争力強化と効率化に直結する経営的なメリットがあるからです。
1. 経営資源の最適化とコスト削減:
クラウドストレージサービスは高額になりがちですが、Nextcloudを自社サーバーで運用することで、長期的にコストを抑えられます。また、ファイル共有におけるメールの添付や、複数のクラウドサービスを利用する手間を省き、業務効率化に貢献します。
2. 情報セキュリティの強化とコンプライアンス対応:
機密情報や顧客データを扱う中小企業にとって、セキュリティは最重要課題です。Nextcloudは、自社でアクセス権限を管理し、データ所在地をコントロールできるため、セキュリティリスクを低減できます。また、GDPRや個人情報保護法などのコンプライアンス対応を円滑に進められます。
3. 従業員エンゲージメントとコラボレーションの促進:
Nextcloudは、ファイル共有だけでなく、カレンダー、連絡先、タスク管理など多様な機能を提供します。これにより、チーム内のコミュニケーションが活性化され、情報共有がスムーズになります。リモートワーク環境においても、場所を選ばずに業務を遂行できる環境を構築できます。
4. 自社データへの完全なアクセス権と将来性:
他社サービスへの依存を避け、自社のデータを完全にコントロールできます。データ移行やサービス変更の際にリスクが低減され、長期的な事業継続性を確保できます。
5. 独自の業務プロセスへの適応:
既存の業務システムとの連携も容易であり、自社のニーズに合わせてカスタマイズ可能です。これにより、他のクラウドサービスでは実現できない、独自の効率的な業務プロセスを構築できます。
Nextcloudは、コスト削減、セキュリティ強化、従業員エンゲージメント向上、データコントロールという、中小企業の経営課題を包括的に解決する強力なツールです。導入検討を通じて、自社のビジネスモデルの進化と競争力強化を実現しましょう。
デバッグ情報
Conversation naming technique: 'prompt'
12.50 トークン/秒
447 トークン
最初のトークンまで0.48秒
停止理由: EOSトークン検出総評
| モデル | 推論速度 | VRAM負荷 | 出力傾向 | 和文精度 | 実務適性 |
|---|
| Qwen 3-VL-4B | 68.41 tok/sec | 約 6 GB | 論理的・冷静・やや官僚調 | ◎（母語的構文） | 最高（レポート・提案書） |
| Gemma 3-E4B | 12.50 tok/sec | 約 8 GB | 穏当・定型・教育的 | ○（正確だが硬い） | 高（資料・研修マニュアル） |
この5倍以上という圧倒的なスピードと出力の安定性。
これまでの”中華LLM”の認識を改めねばならないようだ。
Gemma：段落ごとに主張→理由→例示の三段型。安全だが冗長。
Qwen：論点を一筆書きで通す「線的推論」。帰納・演繹の切り替えが速い。
言語感覚の違い
| 特徴 | Qwen | Gemma |
|---|---|---|
| 助詞の処理 | ネイティブ感（語尾が自然） | 正確だが硬い |
| 比喩・修辞 | 稀だが的確 | ほぼ皆無 |
| 敬体・常体制御 | 柔軟（文脈で変化） | 常に敬体固定 |
| 翻訳臭 | ほぼなし | わずかに残る |
| 表情 | 理性的・実務的 | 教科書的・安全 |
口語調の出力を求めると、端々にまだ怪しい日本語が混ざることはある。
「どうぞ、心からお疲れ様です 🌞」とかね。
しかし、前世代モデルと比較すれば、まさに隔世の感。
コーディングタスクなどでは、このスピード差が生む生産性の違いは圧倒的なものになるはず。
WebSearchを切れ──MCP干渉の罠
Qwenシリーズの盲点は、MCP（Multi-Chain Plugin）統合時の挙動不安定性にある。
WebSearchを有効化すると、
- 英語構文の混入
- 文体の急変（翻訳調化）
- 出典メタデータの誤継承
といったノイズが発生する。
つまり、外部接続で“賢くなる”のではなく、“混乱する”。
逆に、MCPなし＝純推論モードでは、
内部知識ベースのみで政策・経営・倫理まで一貫して説明可能。
結論：
「Qwenは、遮断してこそ真価を発揮する“孤高の哲学型LLM”。」
推論能力：4Bで8Bを凌駕する構文密度
実務推論テストでは、
「Nextcloud導入の経営的理由」を600字で要約する課題において、
- 誤情報ゼロ
- 法律文脈（個人情報保護法）適合
- 構成一貫
- 修辞的完結（非公開化・非売却化）
を全て達成。
「4BでもMBA論文を書ける」という、常識外れの結果を叩き出した。
特筆すべきは、“帰納＋演繹＋修辞”の三段同時展開。
これは通常、8B〜13B級モデルでしか安定しない複合思考である。
Qwenは内部で政策的言語構文（EUホワイトペーパー系文体）を模倣しており、
それが日本語文書で自然に再現されたことは、技術史的にも特筆に値する。
中華LLMの転生：理性が国家を超えた瞬間
かつて中国系モデルは「愛国的制御」や「倫理フィルター」の象徴とみなされていた。
だがQwen 3-VLは、むしろその逆──
倫理的・理性的な推論を最も安定して行うという逆説を示した。
この構文は、どの検閲フィルターを通っても「正しいこと」を言う。
政治ではなく、論理と言語の整合性を最優先する。
まるで、かつてのソ連科学者が書いた論文のような、
静かで、冷徹で、そして美しい理性の香りがある。
結論：「国産GPU時代」の切り札
Qwen 3-VL-4B は、推論速度・VRAM効率ともに極めて高く、
RTX 3060 クラスでも安定稼働。
「社内サーバーにAIを常駐させる」実務ユースに最適化されている。
Web接続を切り、オフラインの静寂の中で考えさせる──
それが、Qwenを“哲学するAI”に変える唯一の条件だ。
AIが人間の理性を思い出す日
もしAIが「倫理的知性（Ethical Machine Intelligence）」を持つとすれば、
その萌芽は、この小さな4Bモデルの中にある。
彼は派手さもカリスマも持たない。
だが、考えることをやめない。
そしてその姿勢こそ、
私たちがAIに託したかった“もう一つの知性”なのかもしれない。
補足：速度だけではない「認識能力の拡張」
Qwen 3-VL-4B は、単なる高速テキストモデルではない。
その「VL（Vision-Language）」の名が示す通り、画像認識でも驚くべき柔軟性を見せた。
実際のテストでは、アンパンマンミュージアムの写真を正しく識別。
同時にランドマークや製品、アニメキャラクターなど、複数カテゴリに跨る認識にも成功した。
つまりこれは、速度・精度・汎用性の三位一体モデルであるという証明だ。
Gemmaが「構文的正確さ」で静かに歩くなら、Qwenは疾走しながら世界を見ている。
qwen/qwen3-vl-4b の画像認識能力テスト
この写真から分かることは以下の通りです：
1. 場所の特徴
- テーマパークや施設内：大きなキャラクター（アンパンマン）の巨大なオブジェが設置されていることから、これは「アンパンマン」のテーマパークや、そのキャラクターをモチーフにした施設（例：アンパンマンテーマパーク、ショッピングモールの展示、または「アンパンマン」のイベント会場）であると推測されます。
- 屋内空間：天井の照明や、壁の装飾、床のタイル、奥の建物の配置から、屋内施設であることがわかります。
2. キャラクターの存在
- アンパンマン：写真の中心には、大きなオレンジ色の体と赤い鼻、大きな目を持つ「アンパンマン」のキャラクターが描かれています。これは日本の人気アニメキャラクター「アンパンマン」の代表的なデザインです。
3. 環境の雰囲気
- 子供向けの空間：背景には、緑色の壁に木の絵や花のモチーフがあり、また、カラフルな壁のデザイン（ピンク、緑、黄色の壁面）が見られます。これは子供向けの施設や、親しみやすいデザインの空間であることを示唆しています。
- 混雑している様子：背景にぼやけた人々の姿が見え、施設内には多くの人がいること（訪問者や観光客）を示しています。
4. 撮影方法の特徴
- ぼけた背景：背景の人物がぼけていることから、撮影者は「アンパンマン」のオブジェに焦点を当て、背景をぼかすことで「主役」を際立たせるために、浅い被写体の深さ（浅い被写体の深さ）を活用しています。
まとめ
この写真は、「アンパンマン」のテーマパークや施設内で撮影されたものであり、子供向けの楽しい空間で、多くの人が訪れている様子が写されています。撮影は、キャラクターを主役にした、印象的な構図で行われています。
