Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL を本番開発ワークフローでテスト済み

r/LocalLLaMAの開発者が、本番開発シナリオにおけるQwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XLモデルの詳細なテスト結果を共有しました。ユーザーはベンチマークテストと実際のクライアントプロジェクトでの実践的な応用の両方を実施しました。

性能ベンチマーク

このモデルは、1504pp2048と47.71 tg256のベンチマークスコアを達成しました。トークン生成速度は2つのGPUに分散させた場合に堅実で、単一GPUで実行すると毎秒80トークン（tps）に増加しました。

本番テスト手法

開発者は、Git Worktreesを使用して既知の仕様と機能にロールバックしながら、5つの異なるプロジェクトでモデルをテストしました。これらのテストの仕様はClaudeによって生成され、開発者は過去1年間Max Proプランを使用していました。

• JavaScript、Go、Rustプロジェクトでテストを実施
• テスト中はバージョン管理にGit Worktreesを活用
• ほとんどの「バグ」は5分程度の微調整で対応可能、または2回目のプロンプトで修正可能
• Sonnet 4を使用した経験と比較

実践的結果とビジネスへの影響

開発者は、Qwen3.5が自身の業務において「驚くほど優れた結果」を出したと報告し、特にGoとRustプロジェクトでの強力な性能に注目しました。これにより、APIベースのモデルからハイブリッドアプローチへの切り替えを真剣に検討しています：仕様生成とレビューにはAPI経由でSOTAモデルを使用し、開発作業にはローカルモデルを活用する方法です。

このテストは、ハードウェア投資とサブスクリプション費用の比較に関する疑問を提起しました。開発者は2025年6月以降Claude Pro Maxに2,000ドルを費やしており、サブスクリプションを継続した場合、2027年までに6,800ドルに達する可能性があります。これにより、ビジネス投資としてRTX 6000 Proの購入を検討しています。

開発者は以前、タブ補完にQwen Coderを使用していましたが、Qwen3.5は本番使用におけるローカルモデルの能力を新たなレベルに引き上げていると感じています。