# Swift 1.5、RTX 3090でベンチマークの処理時間を短縮

> Redditユーザーによると、改変したSwift 1.5モデルはRTX 3090 1枚でのベンチマーク課題を、HyperQwenのベース構成より約37%速く完了した。一方、品質テストの結果には小さな差も見られた。

Oossa · 2026-09-28 · https://oossa.com/ja/swift-1-5-cuts-benchmark-task-times-on-an-rtx-3090

Redditユーザーは、HyperQwen向けに調整したSwift 1.5モデルのタスクあたりの平均処理時間が68.2秒だったと報告している。HyperQwenの高速量子化Qwenモデルでは108.1秒だった。テストはメモリ容量24GBのRTX 3090 1枚で、コンテキスト長を150,000トークンに設定して実施された。

投稿者によると、改変モデルはデコード速度がわずかに低かったものの、生成するトークン数が少なかったため、全体として高速だった。報告された複数のテストではスコアは近かったが、完全には一致しなかった。たとえば、INT4出力層を使ったSwift 1.5は、100問のコーディングテストで91%を記録し、HyperQwenの89%を上回った。

## 事実

- 報告されたタスクあたりの平均処理時間：INT4ヘッド搭載のSwift 1.5は68.2秒、HyperQwenの高速量子化モデルは108.1秒。
- テストにはメモリ容量24GBのRTX 3090を1枚使用し、コンテキスト長は150,000トークンに設定した。

## なぜ重要か

投稿者の結果がほかのテストでも再現されるなら、モデルの調整によって、コンシューマー向けハードウェアでローカルAIタスクに必要な時間とトークン数を減らせる可能性を示している。

## 出典と参考資料

1. [Swift 1.5 + HyperQwen = 37% less task completion time at 100+ tps w/ 150k context on RTX 3090](https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1wsqjku/swift_15_hyperqwen_37_less_task_completion_time/) – Reddit r/LocalLLaMA, 2026-09-28

最終更新: 2026-09-28