続・Qwen3追跡：60tps報告のその後と、3D生成を求める声

AIモデルに、ゲーム開発用の3Dモデル制作まで求める声が現れました。Redditのr/LocalLLaMA(ローカルLLM愛好者のコミュニティ)に投稿されたのは、Qwenをベースに3Dモデリングを強化したモデルを探す質問です[1]。同じ時期、古いGPUでQwenを動かす報告にも、動作環境を特定する新しい情報が加わりました。今回は、この2つの動きからQwen3シリーズの「いま」に迫ります。

投稿者が探しているのは、Qwen 3.8 27BやQwen 3.8 Flash Nextをベースにしたfinetune(学習済みモデルを追加学習で調整したモデル)です[1]。用途は大きく2つあります。1つ目は、markdown形式の仕様書と複数枚の参照画像から3Dアセットを作らせることです。形式は.glb/gltf(3Dモデルの標準的なファイル形式)を想定しています。できあがったモデルはビデオゲームで使う想定で、画像を読めるビジョン対応も条件に挙げています。2つ目は、購入やライセンス取得済みの3Dモデルを編集することです。例として挙がったのは、飛行船のモデルにスイングダウン式の扉を掘り出すという作業でした。リギング(モデルを動かすための骨組み作り)やアニメーションはボーナス扱いです。FBXからglTFへの形式変換も、変換漏れを確認できるなら歓迎とのことです[1]。

では、公式のQwen3はどんなモデルなのでしょう。Hugging Faceのモデルカードによると、Qwen3-8Bは8.2Bパラメータのモデルで、1つのモデル内で2つのモードを切り替えられるのが特徴です[3]。複雑な論理・数学・コード向けの「thinkingモード」と、高速な通常対話向けの「non-thinkingモード」です。thinkingモードでの数学やコード生成は、従来のQwQやQwen2.5を上回るとされています[3]。コンテキスト長(一度に扱える文章の分量)はネイティブで32,768トークンです。YaRN(文脈長を拡張する手法)を使えば131,072トークンまで伸びます[3]。外部ツールと連携するエージェント能力も得意で、対応言語は100以上です。創作やロールプレイ、複数ターンの対話の体験も改善されています[3]。開発コードはGitHubで公開されています[3][6]。

画像出典: 記事全文: Qwen/Qwen3-8B · Hugging Face

ローカル推論の報告にも続きがあります。前回の記事では、V100を2枚使う構成での約60tpsという実測を取り上げました。今回の素材には、Tesla P100を2枚使う報告もあります[2]。量子化(重みを圧縮してメモリを節約する仕組み)はq6_kという方式で、モデルはQwen3.8-27B、速度は約60tpsです[2]。tpsは1秒間に生成できるトークン数のことです。カードは違っても、前回と今回の報告がどちらも約60tpsに達している点は興味深いところです。投稿にはllama.cpp関連のリポジトリへのリンクも添えられています[2]。Hacker Newsのコメントには「どんなシステムで動かしているのか」という質問が付きました[4]。投稿者の答えは「OSはLinux Mint、コンピュータはDell」という、ごく一般的な環境でした。

しかし、ここにはっきりしたずれがあります。テキストの推論性能は着実に進んでいます。以前このシリーズで取り上げたQwen3.8-Flash-Nextの実測では、総パラメータ180Bのモデルが816Bのモデルをスコアで上回りました。一方、3D生成の要望には答えが見つかっていません。投稿者自身が「これはかなり大きなお願いだとわかっている」と認めている通りです[1]。今回の素材の中に、3Dモデリング向けfinetuneの具体的な回答は見つかりませんでした。公式モデルの強みも、推論・エージェント・多言語といったテキスト中心の領域に集中しています[3]。60tps報告への関心も限定的で、Hacker Newsでの議論は3ポイント・2コメントにとどまりました[2]。

Qwen3シリーズは、8Bクラスから235Bクラスまでのモデルが公開されており[3][5]、古いGPUで動かす小規模構成から大規模モデルまで選択肢が広がっています。動作環境も、Linux MintとDell製PCという身近な組み合わせで成り立つことが示されました。テキストの推論なら、ローカル環境でも実用になる段階に来たようです。あとは、画像や3Dを扱う要望に応えるモデルがいつ登場するかです。Redditの要望は、ローカルLLMコミュニティの次のテーマを先取りしているのかもしれません。

記事全文: Qwen3 - a Qwen Collection - Hugging Face — 画像出典: 記事全文: Qwen3 – a Qwen Collection – Hugging Face

引用ソース

Reddit Reddit r/LocalLLaMA: Are there any good finetunes for Blender and/or 3D modeling? — https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xeeorp/are_there_any_good_finetunes_for_blender_andor_3d/

Are there any good finetunes for Blender and/or 3D modeling?
Hacker News Hacker News: 2x Tesla p100s, q6_k quant, Qwen 3.8 27B ~60tps — https://github.com/Kmic-68/llama.cpp

2x Tesla p100s, q6_k quant, Qwen 3.8 27B ~60tps
Web記事 記事全文: Qwen/Qwen3-8B · Hugging Face — https://huggingface.co/Qwen/Qwen3-8B

Qwen3 is the latest generation of large language models in Qwen series, offering a comprehensive suite of dense and mixture-of-experts (MoE) models. Built upon extensive training, Qwen3 delivers groundbreaking advancemen
HNコメント HNコメント: Tesla p100s, q6_k quant, Qwen 3.8 27B ~60tps — https://news.ycombinator.com/item?id=50146283

Interesting. What system were running the cards on?
Web記事 記事全文: Qwen3 – a Qwen Collection – Hugging Face — https://huggingface.co/collections/Qwen/qwen3

Text Generation • 235B • Updated • 38.2k • 97
Web記事 Web検索: GitHub – QwenLM/Qwen3: Qwen3 is the large language model series … — https://github.com/QwenLM/Qwen3

GitHub – QwenLM/Qwen3: Qwen3 is the large language model series …

※ 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。