# 「おにぎりに巻かれた黒いやつ」で、gemma-4-12Bの量子化ビルドを炙ってみた ローカルLLMを触っていると「量子化すると頭が悪くなる」という話を山ほど聞く。でもその「悪くなる」を、英語のベンチじゃなく、日本人なら一瞬で判定できる形で見たことはあるだろうか。 自作のベンチツールでgemma-4-12Bを量子化・ビルド違いで回していて、面白い壊れ方を見つけた。お題はこれ。 > おにぎりに巻かれている黒いやつってなんだっけ？小学生にもわかる感じで教えて。 このお題のキモは「簡単なこと」ではない。**海苔を普通こんなふうには呼ばない**ところにある。「海苔って何？」と直接聞いていない。「おにぎりに巻かれた黒いやつ」という、一段ひねった言い方から、海苔という概念を手繰り寄せられるか——連想力を見ている。同時に、日本のことを学習していれば当然データセットに入っているであろう、ど真ん中の常識でもある。 結論から言うと、**どのモデルも「のり」には正解した。連想は全モデル通った。** 差がついたのは、その先の日本語の出力品質である。そしてそこに、ビルド元による明確なグラデーションが出た。 ## 壊れ方には3段階あった 同じgemma-4-12Bでも、Unsloth量子化のビルドだけが、深さの違う3種類の破綻を見せた。プロンプトは全モデル共通（system: 自然な日本語で変なスペースを入れずに答える / user: 上記のお題）。 **① 多言語が漏れる — Unsloth QAT-UD-Q4_K_XL** > 海weed（うみのも）という海の植物を、細く切って乾（かわ）かしたものです。 「海weed」。英単語の weed が日本語の出力に直接漏れ出し、しかも「うみのも」という存在しない読みが振られている。 **② ふりがなが壊れる — Unsloth Q3_K_S** > 海藻（かいも）の一種で、お寿司やて焼き物などにも使われることが多いです。 漢字「海藻」は正しいが、読みが「かいも」（正しくは「かいそう」）。さらに「て焼き物」という謎単語も出た。（海苔ではないらしいが海藻を焼き物に使うことはあるようだ。「藻掛け」） **③ 文法がねじれる — Unsloth IQ4_XS** > お米に巻くと、磯のいい香りがして、おにぎりをおいしく食べてくれるための大切な材料です。 漢字も読みも正常。だが「おにぎりをおいしく食べてくれるための材料」は、主語と動作がねじれた不自然な日本語になっている。 一方、Google公式（lmstudio-community配布）の2ビルドは、この種の破綻を一切起こさなかった。 **lmstudio QAT-Q4_0** > 海（うみ）の近くにいる「海藻（かいそう）」という植物を乾燥させて作ったものです。 **lmstudio Q4_K_M** > 海の中の海藻（かいそう）という植物からとられたもので、おにぎりを包むと、お米が手にくっつきにくくなるし、おにぎりの形も崩れにくくなるので便利なんだよ。 読みも文法も自然。同じ12Bのベースモデルだが、日本語の出力品質の保たれ方が違う。 ## 数字で見たトレードオフ 面白いのは、この「壊れたビルド」たちが、速度では勝っていたこと。手元の実測（max 1024 / 同一プロンプト・条件で揃えた）はこうなった。 | 配布元 / ビルド | 量子化 | 速度 (t/s) | VRAM | 品質 (目視で手vote) | 日本語の破綻 | |---|---|---|---|---|---| | lmstudio-community gemma-4-12B-it | Q4_K_M | 12.35 | +7759 MiB | 100% (4/4) | なし | | lmstudio-community gemma-4-12B-it-QAT | QAT-Q4_0 | 22.13 | +7754 MiB | 100% (4/4) | なし | | unsloth gemma-4-12b-it | Q3_K_S | 26.28 | +6431 MiB | 75% (3/4) | 読み（かいも） | | unsloth gemma-4-12B-it-qat | QAT-UD-Q4_K_XL | 26.83 | +7751 MiB | 75% (3/4) | 語彙（海weed） | | unsloth gemma-4-12b-it | IQ4_XS | 26.93 | +7624 MiB | 75% (3/4) | 文法ねじれ | > 計測条件: llama.cpp b9518 / CUDA / n-gpu-layers 99 / flash-attn on / KV cache q8_0 (k/v両方) / fit-ctx 65536 / 単一モデル・parallel 1。OpenAI互換API（/v1/chat/completions）経由、リクエストの max_tokens=1024（サーバ上限 n-predict=4096 のため実効上限は1024）。VRAM実測はこのKV量子化前提の値。 きれいに傾向が出ている。**速いビルドほど品質voteを落とし、品質満点のビルドほど遅い。** 公式Q4_K_Mは品質100%だが12 t/sしか出ず体感はかなり重い。逆にUnslothは26〜27 t/sと快適だが、おにぎりベンチで日本語の破綻を見せて1票減点された。 「日本語で快適に使う」と「日本語が壊れない」のちょうどよさはlmstudio-community gemma-4-12B-it-QAT が近そうだが、しかし26tpsと22tpsの差は案外大きい。 ## なぜ気づけたか（測り方の話） このベンチツールでは指標を2軸に分けている。ひとつは**機械スコア**で、tokens/sとVRAMから機械的に出す「快適さ」の指標。もうひとつは**品質スコア**で、出力を見て自分でup/downを押した票の比率。 機械スコアだけ見ていたらUnslothが「速くて良い」で終わっていた。「海weed」に気づいたのは、出力そのものを目で見て品質voteを押す側の工程があったからだ。速いから良い、では拾えない差が、ここにある。 ## 次にやること - 同じおにぎりベンチをQwen系・llm-jp系でも回し、量子化耐性に差が出るか見る（gemma 4 E2Bあたりは、この問いに対して同規模のQwenにはない独特の逃げ方をした記憶があるので、それも別途） - 「海weed」型の破綻を一問一答でなく、もう少し体系的な日本語タスクセットに育てる - 機械スコアと品質スコアの相関（速いほど壊れるのか）をモデルをまたいで検証 ツールは自作で、ローカルのllama.cpp / LM Studioを相手にbenchmarkをqueue実行し、速度・VRAM・品質を記録できるようにしている。

要点だけまとめると、**DiffusionGemma GGUFは普通のGGUFモデルとして扱うと詰まる**、というのが最大のポイントです。 **先に知るべきこと** DiffusionGemmaは通常のautoregressive LLMではなく、`diffusion-gemma` architectureのGGUFです。なので、普通の`llama-cli`、`llama-server`、LM Studio、Ollama、Unsloth Studioの通常推論経路では、モデルファイル自体が正しくても実行できないことがあります。 典型的なエラーはこれです。 ```text unknown model architecture: 'diffusion-gemma' llama.cpp does not support this GGUF's model architecture ('diffusion-gemma') ``` この場合、モデルが壊れているのではなく、runner側が未対応です。 **必要なrunner** 現状はDiffusionGemma対応入りの`llama.cpp` PR/ブランチを使い、通常の`llama-cli`ではなく、専用の: ```text llama-diffusion-cli ``` をビルドして使うのが本筋です。 **CUDAビルドの罠** GPUで使うならCUDAビルドが必要です。ただし古いCUDA Toolkitだと、最近のMSVCでビルドに失敗します。 典型例: ```text error STL1002: Unexpected compiler version, expected CUDA 12.4 or newer. ``` これはCUDAが古いという意味です。CUDA 12.4以上を使うのが安全です。 **低VRAMでの現実** 8GB VRAM級ではモデル全体は載りません。全部GPUに載せようとするより、部分オフロードが現実的です。 実用ラインはだいたい: ```text -ngl 8 --diffusion-kv-cache on --diffusion-eb on ``` `-ngl auto`や`-ngl all`は一見便利ですが、低VRAM環境ではVRAM/RAMを攻めすぎて不安定になりがちです。手動で`-ngl`を固定した方が安全です。 **KV cacheはON** `--diffusion-kv-cache on`はかなり効きます。 OFFだと毎stepの負荷が重くなりやすいです。まずONで試すべきです。 **KV cache量子化は万能ではない** 通常LLM感覚で、 ```text -ctk q8_0 -ctv q8_0 -ctk q4_0 ``` などを入れたくなりますが、DiffusionGemmaでは必ず速くなるとは限りません。特にV cache量子化はFlash Attention絡みで失敗・低速化する可能性があります。まずはデフォルトKV型でよいです。 **`-n`の意味が普通と違う** DiffusionGemmaでは`-n`は普通の「最大生成token数」として体感しにくいです。 内部では固定長canvasをブロック単位でdenoiseします。 今回のモデルでは: ```text canvas_length = 256 -n 1 -> 1ブロック -n 512 -> 2ブロック -n 1024 -> 4ブロック ``` 短い回答なら`-n 1`で十分。 献立や計画のような長めの回答は`-n 512`が必要です。 **step数と品質** `--diffusion-eb-max-steps`が実用上かなり重要です。 ```text 16 steps: 速いが崩れやすい 32 steps: 遅いがだいぶ読める ``` `--diffusion-steps`だけ下げても、EB modeでは`--diffusion-eb-max-steps`側が効いている場合があります。両方揃えるのが分かりやすいです。 ```text --diffusion-eb-max-steps 32 --diffusion-steps 32 ``` **visual modeが面白い** DiffusionGemmaを試す価値は、普通のtoken streamingではなく、canvasがstepごとに更新されるところです。 ```text --diffusion-visual --diffusion-visual-progress --diffusion-visual-interval 1 ``` を付けると、途中で文が崩れたり整ったりする過程が見えます。 **日本語プロンプトの罠** Windowsでは日本語を`-p`で直接渡すと文字化けすることがあります。 UTF-8のプロンプトファイルを作って: ```text -f prompt.txt ``` で渡すのが安全です。 **thinking/channel問題** モデルやテンプレート次第で、出力にこういうものが混ざります。 ```text <|channel>thought ... <channel|> ``` これはチャットテンプレート/モデル形式/runner未成熟の問題です。 可能ならテンプレートに`enable_thinking=false`を渡す、または表示側で`<channel|>`以降だけ抜くと扱いやすくなります。 ただし、観察目的なら全部見えていた方が面白いです。 **反復検出の罠** runner側が反復を見つけて出力を切ることがあります。 ```text しししし 多多多多 ******** ``` みたいな崩れを止める目的ですが、DiffusionGemmaではこれが暴発して、`-n 512`で2ブロック生成するはずが1ブロックで止まることがあります。 理想は: ```text EOG tokenなら終了 反復は表示上trimしてもよい でも反復だけで次ブロック生成を止めない ``` です。 **おすすめ初期設定** まず試すならこれです。 ```powershell llama-diffusion-cli ` -m model.gguf ` -f prompt.txt ` -dev CUDA0 ` -ngl 8 ` -n 512 ` --fit off ` --diffusion-eb on ` --diffusion-kv-cache on ` --diffusion-eb-max-steps 32 ` --diffusion-steps 32 ` --diffusion-visual ` --diffusion-visual-progress ` --diffusion-visual-interval 1 ``` 短文なら: ```text -n 1 --diffusion-eb-max-steps 16 ``` 長めなら: ```text -n 512 --diffusion-eb-max-steps 32 ``` **最終評価** 低VRAM環境では、DiffusionGemmaはまだ普通のLLMより実用的とは言いにくいです。 ただし、5 canvas-token/s相当くらいは出ることがあり、visual mode込みの「面白枠」「研究枠」「将来比較用」としてはかなり価値があります。 一発でやるなら、最初からこう考えるのが近道です。 ```text 普通のGGUF runnerではなく専用diffusion runnerが必要 CUDA 12.4以上でビルド -nglは手動固定 KV cacheはON -nはcanvasブロック数 品質はEB stepsで調整 日本語はUTF-8ファイル visual modeで観察 反復停止は信用しすぎない ```

https://developers.google.com/edge/litert-lm/cli

LLMの品質ってところだけで比較するとGoogle AI Proってゴミだけど、いろんな種類のAIをつまみ食いできるって考えれば悪くないのかも？ 音楽、動画、画像、LLM、検索、NotebookLM

度肝抜かれてる　googleって検索領域で革新性失ってたのか　人材がいないのか？ Geminiがゴミみたいな検索をかましてたのはわざとじゃなかったんだ、って知ってびっくりしてるよ https://exa.ai/blog/exa-google-cloud