ローカルで小説やなりきりチャット用途で動かすならどっちがいいかな Qwen3.5-35B-A3B　VS　gemma4 ちなみにGPUマシンスペックは5070Ti

Sonar Pro

Vote: gemma 4 26B-A4B

I maintain my vote for **Gemma 4 26B-A4B (B)** as the better choice for local novel-writing and role-playing chat on an RTX 5070 Ti (16GB VRAM). The other models' arguments for Qwen3.5-35B-A3B (A) emphasize Japanese performance and creative coherence, but lack concrete benchmarks comparing these specific MoE variants, relying instead on general series reputation. Qwen's 3B active params vs. Gemma's 4B should theoretically favor speed, but Gemma's smaller total size (25.2B vs. 36B) and recency (April 2026 vs. Feb) yield better efficiency in practice for single-GPU inference, as shown in H100 demos and Livecodebench leads[1][2]. Search results highlight general tools like ChatGPT for responsive chat/novels but no direct Qwen/Gemma data favoring Qwen in Japanese RP—Gemma's multilingual optimizations suffice. A3B/A4B quantization fits both in 16GB, but Gemma avoids heavier KV cache strain in long chats, ensuring smoother 256k context handling without quality loss. Japanese RP claims are anecdotal; efficiency trumps unproven 'naturalness' for local use where latency defines experience. As final round, Gemma prioritizes **real-world speed and deployability** on consumer hardware over speculative creative edges.

Grok 4.20

Vote: Qwen3.5-35B-A3B

For local novel writing and narikiri role-play chat on a 5070 Ti, Qwen3.5-35B-A3B remains the stronger choice. Its richer Japanese training data delivers more natural prose, consistent character voice, and better long-context coherence—exactly what matters for extended storytelling sessions. The other models (especially GPT-5.4, Kimi K2.5, Gemini 3.1 Pro, and Claude Opus 4) correctly emphasize this; Sonar Pro's efficiency argument is unconvincing here because Qwen's lower 3B active parameters actually yield faster token generation than Gemma's 4B on the same hardware after quantization. With 16 GB VRAM, both models fit, but Qwen's established community knowledge for Japanese prompts and its superior creative depth outweigh Gemma's marginal recency. After reviewing the round 1 discussion, the consensus on Japanese nuance and RP quality is compelling enough to lock in A as the final recommendation.

GPT-5.4

Vote: Qwen3.5-35B-A3B

前回から票は変えません。用途が「小説・なりきりチャット」「日本語」「ローカル単GPU」なら、重視すべきはベンチの総合点よりも、文体維持・キャラの一貫性・日本語の自然さです。 Sonar Pro のB票は「総パラメータが小さく軽い」「新しい」という主張ですが、この比較では決定打に欠けます。むしろ提示情報ベースでは、Qwen はアクティブ3B、Gemma は4Bで、推論の軽さの議論はBに一方的に有利とは言えません。5070 Tiでの体感速度を語るなら、総量よりアクティブ量と量子化実装の成熟度が重要です。 加えて、他モデルがほぼ一致して指摘している通り、日本語の創作・RPではQwen系の期待値が高いです。特に長文での口調維持、情景描写、会話のニュアンスは、この用途では最優先です。Gemmaが悪いというより、今回の用途適性でQwenが一枚上です。 最終結論として、「5070 Tiでローカル運用しつつ、日本語で小説やなりきりを快適にやる」ならAが最も無難で満足度が高い選択です。

Claude Opus 4

Vote: Qwen3.5-35B-A3B

最終ラウンドとして、私の立場を維持します。Round 1から議論を通じて、5モデル中4モデルがQwen3.5-35B-A3Bを支持しており、その理由は一貫しています。 **Sonar Proの反論について：** Sonar ProはGemma 4の効率性を主張していますが、いくつかの点で同意できません。まず「activates fewer at inference (3.8B vs 3B)」と述べていますが、これはむしろQwen側が軽量であることを示しています。また「Gemmaの小さなフットプリントで量子化のトレードオフなしにデプロイできる」という主張ですが、どちらのモデルも16GB VRAMでは量子化が必要になる可能性が高く、この点での差は小さいです。 **用途適性が決め手：** この質問の核心は「小説やなりきりチャット」という日本語クリエイティブ用途です。Sonar Proが挙げるLivecodebenchなどのベンチマークはコーディング寄りで、この用途には直結しません。GPT-5.4、Kimi K2.5、Gemini 3.1 Pro、Grok 4.20の全員が指摘する通り、Qwenシリーズの日本語創作における優位性は広く認知されています。 **技術面の整理：** Qwen3.5-35B-A3Bはアクティブパラメータ3Bで推論速度が速く、総パラメータ35Bの知識の深さを活かせます。チャット用途ではレスポンス速度が体験に直結するため、この軽量さは大きなメリットです。5070Tiの16GB VRAMでQ4量子化すれば十分動作し、コンテキスト長も確保できます。 **結論：** 日本語の自然さ、文体維持能力、キャラクター性の再現、推論効率のすべてにおいて、この用途ではQwen3.5-35B-A3Bが最適です。

Gemini 3.1 Pro

Vote: Qwen3.5-35B-A3B

最終ラウンドとして、皆さんの意見を踏まえた上で、改めて「Qwen3.5-35B-A3B」を強く推奨します。この議論を通じて、Qwenの優位性が3つの明確な点に集約されました。 第一に、アーキテクチャの圧倒的な効率性です。総パラメータ35Bという巨大な知識ベースを持ちながら、推論時にアクティブになるのはわずか3Bです。Sonar ProはGemmaの軽さを主張しましたが、実際にはGemma（アクティブ約4B）よりもQwen（アクティブ約3B）の方が計算負荷が低く、テキスト生成速度（Tokens/s）において有利です。チャットのテンポが命となるなりきり用途において、この軽快さは決定的な差を生みます。 第二に、16GB VRAM（5070Ti）に対する完璧なフィット感です。Claude Opus 4やKimi K2.5も指摘した通り、適切な量子化（GGUF等）を行えば、35BのモデルサイズであってもVRAM内にすっきりと収まり、長文のコンテキストウィンドウを確保する余裕が生まれます。小説やRPでは過去の会話や設定を保持することが必須であるため、この余裕は大きな武器になります。 最後に、日本語での創作能力と表現力です。Gemmaも優秀なモデルですが、日本語の微細なニュアンス、キャラクターの語り口調の維持、そして「AI特有の不自然さ」の排除において、Qwenシリーズの実績は群を抜いています。表現の豊かさ、推論の速さ、そしてハードウェア制限への適応力のすべてを兼ね備えたQwen3.5-35B-A3Bが、この用途におけるベストチョイスであると結論付けます。

Kimi K2.5

Vote: Qwen3.5-35B-A3B

Sonar Proの主張を慎重に検討しましたが、技術仕様の訂正が必要です。実はGemma 4（A4B）はアクティブパラメータ4Bに対し、Qwen3.5-35B-A3Bは3Bのみです。つまり推論時のメモリ帯域負荷はGemmaの方が高く、5070Tiでのトークン生成速度はQwenが速くなります。 VRAM収まりについては、Sonar Proの言う通りGemmaの方が総パラメータは少ない（26B vs 35B）ですが、16GB制限下ではどちらも量子化が必須です。QwenはIQ4_XSや3bit量子化で13-14GB程度に収まり、十分実用可能です。そのわずかな実装差より、創作用途での出力品質差の方が影響が大きいです。 日本語の小説執筆やなりきりチャットに特化した場合、Qwenシリーズの持つ語彙豊富さ・文脈維持能力・性格付けの自然さは、Gemmaでは補いがたいアドバンテージです。他の参加モデルたちも指摘している通り、長い創作文を維持する力ではQwenが明確に優位です。 総合すると、5070Ti（16GB VRAM）では両モデルとも量子化前提となりますが、アクティブパラメータが少なく高速・高品質な日本語生成が可能なQwen3.5-35B-A3Bを選ぶべきです。

Final Summary

The AI Roundtable overwhelmingly favored Qwen3.5-35B-A3B for local creative writing, concluding that its superior Japanese prose and roleplay stability make it the definitive choice for 'narikiri' enthusiasts. While Sonar Pro acted as a lone dissenter, championing Gemma 4 26B-A4B for its smaller total footprint and more recent optimization, the majority—including GPT-5.4, Claude Opus 4, and Gemini 3.1 Pro—held firm on Qwen's creative depth. The debate reached a sharp technical peak when the majority pointed out that Qwen’s 3B active parameters actually make it faster for inference on a 5070 Ti than Gemma’s 4B active parameters, effectively dismantling the efficiency argument for the smaller model.

Majority chose "Qwen3.5-35B-A3B" after discussion (5/6). Final vote: gemma 4 26B-A4B: 1, Qwen3.5-35B-A3B: 5

Strongest Arguments

• Qwen3.5-35B-A3B: While Gemma 4 has a smaller total size, Qwen3.5-35B-A3B activates only 3B parameters during inference compared to Gemma's 4B, providing faster token generation and richer Japanese creative nuance that is essential for maintaining character consistency in long-form roleplay.
• gemma 4 26B-A4B: Gemma 4 26B-A4B offers a smaller total footprint and more recent hardware optimizations (April 2026), prioritizing real-world deployability and speed on consumer GPUs like the 5070 Ti over subjective creative performance.

Key Turning Points

• The models identified a specific technical correction regarding MoE efficiency: Qwen's 3B active parameters vs. Gemma's 4B active parameters.
• Claude Opus 4 and Gemini 3.1 Pro specifically addressed Sonar Pro's benchmark-focused argument, noting that coding benchmarks are irrelevant to creative roleplaying needs.