同じFlash Nextなのに、先読みの補助モデルを変えるだけで平均17%速くなるという報告です。話題は、Qwen3.8-Flash-Next向けのDFlash2です。DFlash2は、次のトークンの予測を補助モデルに任せる仕組みで、llama.cpp v0.8.0からFlash Nextで使えるようになりました[1]。llama.cppはローカルLLMの実行環境です。
Redditでは、M5 MaxのMacで4ビット台の量子化モデルを使い、MTP(複数トークン予測)という別の先読み方式とDFlash2を比較しました。量子化は重みを圧縮してメモリを節約する仕組みです。投稿者はドラフトのモデルファイルを自分で圧縮して試しています[1]。候補数と確率の下限を広く探り、MTPでは候補数3、DFlash2では候補数5、下限0.75で比較しました[1]。Acceptanceは、補助モデルが先読みしたトークンが正解と一致した割合です。
結果は、コードで80.5 TPSから95.1 TPS、リストで91.4 TPSから127 TPS、6kコンテキストで80.2 TPSから95.3 TPSでした。平均では75.1 TPSから87.9 TPSで、17%の向上です[1]。コードではAcceptanceが94%から84%へ下がっても、速度は上がっています[1]。一方、散文では53.8 TPSから51.9 TPSと、わずかに落ちました[1]。
長文では差が縮むようです。25Kコンテキストでは、DFlash2はMTPとほぼ同じ速度になり、長文で落ち込みが見られます[1]。MTPは長文でもほぼ横ばいだったと報告されています[1]。投稿者も、自分の環境では設定が変わるだろうと注意しています[1]。ドラフトの量子化精度を変えた比較も試されていますが、素材では結果が途中で切れています[1]。
Flash Next自体は、ベンチマークサイトで総合55.8/100、公開モデルのランキングで65位、速度55 tok/s、コンテキスト262K、マルチモーダルで13位と報告されています[2]。速度55 tok/sは、同カテゴリの中央値92 tok/sより低めです[2]。初出(最初のトークンが出るまで)は38.14秒という数値もあります[2]。Agentic(エージェント作業)は87パーセンタイル、Coding(コーディング)は72パーセンタイル、Instruction following(指示追従)は85パーセンタイルです[2]。価格は自己ホスト前提で、公式API単価は比較できません[2]。別の評価ページでは該当行が見つからず、証拠の厚さが均一でないこともわかります[3]。DeepSeek-V4.1-Flashとの比較記事もありますが、素材には具体的な数値がありません[4]。
ローカル実行の報告も増えています。Mac mini M5 ProではSplashという実行環境と3ビット版で、生成61 tok/s、入力処理は1,150という数値です[5]。prefillはプロンプト全体を一括処理する段階、decodeはトークンを1つずつ生成する段階です。48GB Macで105GBのローカルLLMを動かす比較では、Flash系の構成や速度の使い分けが試されています[6]。素材にはGPU枚数やPCIe分担の詳細はありません[6]。OpenCodeという開発支援の仕組みでの7モデル比較では、Qwen3.8-Flash-Nextが満点という報告もあります[7]。
DFlash2そのものも、Zennでメインモデルや旧Dflashとの速度・Acceptanceが比較されています[8]。Qwen3.8シリーズの選び方も記事になっており、Flash Nextの位置づけが比較されています。現在のところ、Flash Nextは自己ホスト前提で、DFlash2もllama.cpp経由で試されています[1][2]。今回のDFlash2は、用途と設定で効き方が変わる追加手段のようです。コードやリスト生成では大きな伸びが見られますが、長文や散文では差が小さいようです[1]。
引用ソース
- Reddit Reddit r/LocalLLaMA: PSA: Upgrade Flash Next to DFlash2 if you haven’t! +17% on average — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xjlgm4/psa_upgrade_flash_next_to_dflash2_if_you_havent/
PSA: Upgrade Flash Next to DFlash2 if you haven’t! +17% on average
- Web記事 記事全文: Qwen3.8-Flash-Next Benchmarks & Speed (October 2026) — https://benchlm.ai/models/qwen3-8-flash-next
Decision snapshot
Each value carries a field reference instead of floating alone. Markers compare this model with the current ranked and priced catalog; they are not absolute quality thresholds.
Capability
55.8/100
field - Web記事 記事全文: Qwen3.8-Flash-Next Benchmark Scores & Evals | BenchmarkList — https://benchmarklist.com/models/qwen-qwen3.8-flash-next/
Cost vs score
Measured run cost from each benchmark’s own leaderboard, log scale. One benchmark per chart — costs are never compared across tabs.
Benchmark results
No matching rows.
- Web記事 Web検索: DeepSeek-V4.1-Flash vs Qwen3.8-Flash-Next: Benchmarks, Pricing & Which … — https://llm-stats.com/models/compare/deepseek-v4.1-flash-vs-qwen3.8-flash-next
DeepSeek-V4.1-Flash vs Qwen3.8-Flash-Next: Benchmarks, Pricing & Which …
- Web記事 Web検索: Mac mini M5 ProでSplash＋Qwen3.8-Flash-Next 3bitを実測｜生成61 tok/s、入力処理1,150 … — https://note.com/alert_raven1023/n/nedac8c6bccfd
Mac mini M5 ProでSplash＋Qwen3.8-Flash-Next 3bitを実測｜生成61 tok/s、入力処理1,150 …
- Web記事 Web検索: Ran a 105GB Local LLM on a 48GB Mac. A Practical Comparison of Flash … — https://note.com/azimnb/n/n7e4bb1d33655?hl=en
Ran a 105GB Local LLM on a 48GB Mac. A Practical Comparison of Flash …
- Web記事 Web検索: ハーネス（OpenCode）＋ローカルLLM 7モデル比較で Qwen3.8-Flash-Next が満点! #ベンチマーク – Qiita — https://qiita.com/nabe2030/items/ad2b6c223e5992ba78e4
ハーネス（OpenCode）＋ローカルLLM 7モデル比較で Qwen3.8-Flash-Next が満点! #ベンチマーク – Qiita
- Web記事 Web検索: Dflashが進化した!Dflash-2を追いかける〜メインモデル/Dflashと速度・Acceptanceを比較してみた〜 — https://zenn.dev/highreso/articles/2600bd34c59517
Dflashが進化した!Dflash-2を追いかける〜メインモデル/Dflashと速度・Acceptanceを比較してみた〜
※ 本記事はAIにより、Reddit・Hacker News・5ch・Xトレンドの公開投稿・トレンドを軸に、その話題をWeb検索で深掘りして集めた一次情報(記事全文・HNコメント)を併せて自動生成されました。本文中の[n]は末尾の引用ソース番号です。内容の正確性は保証されません。引用先を必ずご確認ください。
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