# 事実シート：Qwen3.5 9B vs 27B 実機比較

基準日: 2026-07-17（JST）

## 公式仕様

- OllamaのQwen3.5タグ一覧では、`qwen3.5:9b`が6.6GB、`qwen3.5:27b`が17GBと表示される。
  - https://ollama.com/library/qwen3.5/tags
- 両タグの量子化は、今回の`ollama ps`でQ4_K_Mと確認した。
- Qwen3.5 27Bの公式設定ファイルは`max_position_embeddings: 262144`を示す。
  - https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-27B/blob/main/config.json
- OllamaはClaude Codeとの連携を`ollama launch claude`で案内している。
  - https://docs.ollama.com/integrations/claude-code
- Claude Code 2.1.126のローカルヘルプで、`--bare`、`--tools`、`--disable-slash-commands`を確認した。

## 実機

- OS: Windows
- CPU: Intel Core i7-13700F（16コア／24スレッド）
- RAM: 64GB
- GPU: NVIDIA GeForce RTX 4070 Ti
- VRAM: 12,282MiB
- Ollama: 0.32.0
- Claude Code: 2.1.126
- 9B: `qwen3.5:9b`／Q4_K_M／保存6.6GB
- 27B: `qwen3.5:27b`／Q4_K_M／保存17GB

## 8K比較の固定条件

- `num_ctx: 8192`
- `temperature: 0`
- `seed: 42`
- `think: false`
- 同じ文章、画像、質問を使用
- 各モデルの最初の長文課題だけコールドスタート
- 画像2課題はモデルを読み込んだまま実行

## 課題別結果

| 課題 | Qwen3.5 9B | Qwen3.5 27B |
|---|---|---|
| 長文から5情報を検索 | 5/5 | 5/5 |
| 417＋27 | 386／不正解 | 不明／不正解 |
| 机上画像の5物体 | 5/5 | 5/5 |
| 時計10時10分 | 10時2分／不正解 | 10時10分／正解 |
| 日本語OCR | 2/4 | 4/4 |
| 合計 | 12/16 | 15/16 |
| 課題単位の合格 | 0/3 | 2/3 |

9Bの日本語OCRは日付と時刻が一致した。場所は`第2会议室`と簡体字を混ぜ、持ち物は`資料`だけで`青い`を落とした。27Bは`7月21日／午後3時／第2会議室／青い資料`をすべて再現した。

## 速度

| モデル | 長文 | 時計画像 | 日本語OCR |
|---|---:|---:|---:|
| 9B | 62.17 token/s、14.750秒 | 68.94 token/s、2.657秒 | 65.03 token/s、1.756秒 |
| 27B | 1.94 token/s、63.129秒 | 2.10 token/s、52.045秒 | 2.24 token/s、18.355秒 |

- 生成速度の代表値は約65 token/s対約2 token/sで、27Bはおよそ30分の1。
- 長文の初回読み込みは9Bが12.206秒、27Bが24.568秒。

## GPU・RAM配置

### 8K

- 9B: Ollamaモデルサイズ5,880,141,577 bytes、VRAM配置も同値、100% GPU、実測GPU使用約8.3GB。
- 27B: Ollamaモデルサイズ17,699,627,331 bytes、VRAM配置9,605,438,503 bytes、CPU 46%／GPU 54%、実測GPU使用約11.6〜11.8GB。

### Claude Code 64K

- 27Bの`ollama ps`: 読み込み表示21GB、CPU 56%／GPU 44%、CONTEXT 65,536。
- タスク完了後のGPU使用量: 11,684MiB。

## Claude Codeの制御比較

指示:

`Add a unittest file named test_cart.py. Cover quantity multiplication and a 10 percent discount. Run the tests. Do not change the public function names.`

入力は数量計算と10%割引を修正済みの同一`cart.py`。SHA256は`FDE0C2E1290464CA363C81CD3AED9D334B5AF0B6CA95FC7905BB026ADB7AAE40`。

### `--bare`あり

| モデル | 所要時間 | テスト | 結果 |
|---|---:|---:|---:|
| 9B 64K | 約59.9秒 | 2本 | 2/2合格 |
| 27B 64K | 約824.2秒 | 5本 | 5/5合格 |

- 両モデルとも元の`cart.py`を変更していない。
- 27Bは単一品、複数品、数量ゼロ、10%割引、割引なしまで増やした。
- 9Bは指示された数量計算と10%割引を満たした。
- 27Bの壁時計時間は9Bの約13.76倍。

### `--bare`なしの対照

- 9B: 約61.9秒後、空のWeb制作環境と誤認し、テスト未作成。
- 27B: 約881.8秒後、無関係な制作プランの話を返し、テスト未作成。

## 事実と推測の区別

- 27Bが計算欄を`不明`とした事実は回答原文で確認済み。
- 「手順書だけを根拠に」という指示を強く守り、本文に直接ない444を出さなかった可能性は、回答からの推測。断定しない。
- Claude Codeの対照試験は、追加機能や過去の作業記憶が結果へ影響したことを示す。ただし、どの内部情報が誤認を直接起こしたかまでは特定していない。

## 動画で使う結論

1. 27Bは時計・漢字・色条件の3項目を改善し、画像課題は2つとも合格した。
2. 大型化しても計算は正解せず、計算は電卓やコードへ渡す方が確実。
3. 12GB GPUでは27Bが約2 token/sまで落ちるため、普段の反復は9Bが向く。
4. コード作業はモデルを大きくする前に追加機能と過去の作業記憶を切り、道具を絞る方が効果的だった。
