【実測】Gemini 4 の実測を試みたが失敗した(生成モデルではない(image-text-to-text)。当ベンチマークは生成モデル対象)
当環境(i7-7700K / 64GB / RTX 3090 24GB)で Gemini 4 の実測を試み、失敗した。
理由: 生成モデルではない(image-text-to-text)。当ベンチマークは生成モデル対象
数値が存在しないため、推測は記載しない。
当環境(i7-7700K / 64GB / RTX 3090 24GB)で Gemini 4 の実測を試み、失敗した。
理由: 生成モデルではない(image-text-to-text)。当ベンチマークは生成モデル対象
数値が存在しないため、推測は記載しない。
当環境で Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-Original の実測を試み、失敗した。理由: GGUF未提供。
当環境で Qwen3-4B(IQ4_XS)を実測。生成速度 123.8 tokens/s、指示遵守 60/100。
Google DeepMindがGemini 4 Argonを投入。12/12のサイバー攻撃シナリオを解明し、Wizが病院ソフトウェアの重大バグを発見する実例も。
Google DeepMindのGemini 4 Argonは、物理空間での推論性能を大幅に向上。ERQAで87%を記録し、ロボット制御やシミュレーション構築を加速させる。
当環境で Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-Original の実測を試み、失敗した。理由: GGUF未提供。
当環境で Llama-Guard-4-12B の実測を試み、失敗した。理由: 生成モデルではない(image-text-to-text)。当ベンチマークは生成モデル対象。