4つの計算モジュールを同じ試験機に通し、2つはぴたりと収まり、2つは小さな接続部だけが噛み合わない様子を描いた明るい紙版画風イラスト

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grok-4.6とqwen3.8-flashがts-bench満点 opencodeで4モデル比較

2026年8月30日
2分
AI観測
一次情報@gosrum on X
#ローカルLLM#ts-bench#OpenCode#AI評価

金のニワトリ氏(@gosrum)が、opencode goに最近追加された4モデルをopencodeのハーネスで動かし、ts-benchの結果を共有した。grok-4.6とqwen3.8-flashは満点。glm-5.3-flashとhy4-previewも、失敗は各1タスクだけだった。ローカルLLMを比べる物差しそのものが、次の難しさを求められている。

4モデルの差はわずか1タスク

今回の結果は次の通りだ。

  • grok-4.6:満点
  • qwen3.8-flash:満点
  • glm-5.3-flash:1タスク失敗
  • hy4-preview:1タスク失敗

実行条件として、投稿には10ドルのサブスクリプションに加え、5ドル分のクレジットを消費したとのメモがある。新しいローカルLLMが相次ぐなか、同氏は評価と結果の整理が大変になっており、ts-benchで満点を取ることも珍しくなくなったとの見方を示している。そのため、さらに難しいベンチマークを探しているという。

モデルの点数だけでは決まらない

2モデルの1タスク失敗について、同氏はopencodeとの相性があまり良くない可能性を挙げる。これまで別のハーネスで評価した際には、満点になることが多かったためだ。ただし、これは正式な製品評価ではなく、実践者による比較結果と考えたい。投稿では失敗したタスクの内容やハードウェア条件までは示されておらず、差がモデル固有なのか、実行環境との組み合わせによるのかは断定できない。

使う側から見ると、満点が並び始めたら順位を眺めるだけでは足りない。自分が使うハーネスで同じタスクを通し、失敗箇所まで見る。今回の小さな差は、その確認の大切さをよく表している。

参照したX投稿

金のニワトリ氏(@gosrum)の元投稿

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