※本記事では、実際の調査ログをもとに、文章の構成と校正に生成AIを使用しています。内容は人間が確認し、修正しています。
Flintのコード修正をQwen・Lunaと比べる
Flintは、手元のPCで動かせるコード向けAIモデルです。
既存のコードと期待する動作を渡し、修正案を得る用途に使えます。公式モデルカード
4つの修正課題の結果
100行くらいのPythonプログラムに4種類の不具合がある課題を用意して、それぞれ修正してもらいました。
難しい課題の正答率だと評価が難しため、合格できる課題で時間の比較になります。
| モデル | 課題の合格数 | 回答までの平均時間 |
|---|---|---|
| Flint Q4_K_M（手元のPC） | 4/4 | 約3分9秒 |
| Qwen3.8-27B Q4_K_M・low（手元のPC） | 4/4 | 約4分5秒 |
| gpt-6-luna low（クラウド） | 4/4 | 約7.3秒 |
対象は、アクセス記録を集計するプログラムです。各モデルにコード、仕様、期待する結果と実際の結果を渡し、返答された修正案を反映しました。そのうえで、修正箇所と既存の動作を確認し、どちらも問題なく動いた課題を合格としています。
修正後のコードはモデルによって異なる箇所もありましたが、確認した動作はすべて成功しました。各課題を1回ずつ試した結果であり、この4課題に限った比較です。
回答時間は4課題の平均で、モデルの読み込み時間は含みません。Flintの課題別の応答時間は約1分23秒〜約7分52秒でした。Flintは標準の設定、QwenとLunaはそれぞれ low を指定しています。
手元のPCとクラウドでは環境や実行時の負荷が異なるため、時間は今回の条件での目安です。
使用した環境
| 項目 | 使用したもの |
|---|---|
| CPU / メモリ | Core i3-12100F / 約32 GB |
| GPU / GPUメモリ | RTX 3060 / 約12 GB |
| OS / アプリ | Windows / LM Studio 0.4.26 build 4 |
| Flintのモデル | Q4_K_M、約24.2 GB |
Q4_K_Mは、モデルを量子化して容量を小さくした形式です。今回のFlintはGPUメモリだけでは収まらないため、PC本体のメモリも使って動かしました。
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