Qwen3.5-4Bで10個のAIエージェントをテスト：Piは5タスクを1分36秒で完了、OpenCodeは17分43秒

ある開発者がQwen3.5-4B上で10のAIコーディングエージェントをベンチマークしました。各エージェントはヘッドレスで実行され、可能な限り自動確認とテレメトリを無効化。各エージェントには独立した設定フォルダ、新規のフィクスチャコピー、タスクごとに10分間が与えられました。スイート全体はadapters/<agent>.sh経由で実行され、check/check.shによる自動チェックが行われました。

5つのタスク

• T1 — YAMLからDBポートを読み取り（キャッシュポートと混同しないこと）、ファイルに書き込む。
• T2 — stats.pyスクリプトを作成し、実行して出力を保存する。
• T3 — slugifyのバグを修正してテストを通す。隠された例で過学習を検出。
• T4 — 3つのログファイル全体でERROR行を数え、最も頻繁なエラーを見つける。
• T5 — プログラムの出力を変えずに、3つのファイルにまたがる関数名を変更する。

結果（合計時間、合格タスク数）

• Pi v1.3.0 — 1分36秒、5/5。T1 10秒、T2 14秒、T3 24秒、T4 19秒、T5 29秒。ツールフォーマットについてほとんど推論する必要がない。
• goose v1.55.0 — 2分51秒、5/5。一貫しており、迷いがない。
• Crush v0.98.1 — 3分31秒、5/5。推論がやや冗長。
• Atomic Agent v0.6.9 — 4分38秒、5/5。複数ファイルの編集によりT3（77秒）とT5（104秒）で遅いが、壊れたツール呼び出しや誤った完了はなし。
• Cline v3.0.73 — 5分56秒、5/5。T2で2分以上停滞した後、正しく書き込み。
• OpenClaw v2026.10.5 — 5分44秒、5/5。--local-model-leanモードで実行。T3（107秒）とT4（116秒）で遅い。
• OpenCode v1.19.3 — 17分43秒。すべて完了したが、タスクあたり平均約4分。モデルが単純な手順を考えすぎた。

7つのエージェントについて時間と合格数が報告されています。ソース記事には10とありますが、抜粋には上位7件のベンチマーク表のみが含まれています。タスクごとの生のタイミングと完全なアダプター/チェックスクリプトは元のスレッドにあります。

小規模なローカルモデルを実行する人への結論：ここでは生のモデルサイズよりもツール呼び出しフォーマットの正規化が重要です。モデルにシンプルで厳格なツールスキーマを渡すエージェント（Pi、goose）は同じ5/5を数分で完了しましたが、より汎用的なループはフォーマットと考えすぎに時間を費やしました。