# ノートPCで137件の雑多な文書をQwen3-VL 8Bに読み取らせて検証

> Redditユーザーが、ローカルで動作する小型の視覚モデルと、ホスト型モデル3種を使い、レシートや各種書類、請求書、契約書を比較した。ユーザーのテストでは、Qwenは税務書類の処理で好成績だった一方、インド式の日付表記や長い契約書には苦戦した。

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/ja/qwen3-vl-8b-tested-on-137-messy-documents-using-a-laptop

Redditユーザーは、137件の文書を使い、M5搭載ノートPCで動作するQwen3-VL 8B InstructをClaude Opus 5.5、Sonnet 5、GPT-5.6 Terraと比較した。投稿によると、文書の内容を完全に正しく読み取れた割合は、Qwenが59％、Opusが89％、GPT-5.6 Terraが57％だった。QwenはIRSの書類32件のうち21件を完全に正しく処理したのに対し、GPT-5.6 Terraは7件だった。一方、インドの銀行取引明細書を模した10件では、金額と残高は正しく読み取ったものの、日-月-年の順の日付を月-日-年として解釈した。

## 事実

- テスト対象は、レシート、請求書、IRSの書類、銀行取引明細書、契約書の計137件。
- 投稿によると、Qwenはメモリ24GBのM5搭載ノートPCで動作し、文書1件あたり約30秒かかった。

## なぜ重要か

今回の結果は、ノートPCで動く小型モデルでも一部の文書処理をうまくこなせる一方、書式や文書の種類によって性能が大きく変わることを示している。

## 出典と参考資料

1. [Qwen3-VL 8B on a laptop vs Opus 5.5 / Sonnet 5 / GPT-5.6 on 137 messy documents: beat GPT-5.6 on tax forms, lost badly on Indian date formats[R]](https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/1wsbqni/qwen3vl_8b_on_a_laptop_vs_opus_55_sonnet_5_gpt56/) – Reddit r/MachineLearning, 2026-09-28

最終更新: 2026-09-28