5060/5090 日本語ローカルLLM要約ベンチマーク(2026/4/1)

5060/5090 日本語ローカルLLM要約ベンチマーク(2026/4/1)｜shi3z

自作原稿の日本語要約を題材に、複数のローカルLLMの出力・速度・失敗を比較した著者のベンチマーク記事。

RTX 5060と5090を用い、約7,000字の入力から短い要約を作らせた結果を掲載する。ROUGE-LとClaudeによる定性的評価を併記し、短さだけでなく原文にない話題や空出力にも着目している。

学習・課題と環境：日本語原稿を切り出した3サンプルと短い要約の指示を使い、GPUとモデルサイズを記録する。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nf803fcc4a208

学習・複数の評価軸：文字数、重要論点の保持、日本語の自然さ、出力速度を並べて比較する。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nf803fcc4a208

学習・失敗の可視化：タイムアウト、空出力、無関係な内容の混入を、成功した出力とは別に記す。／確認 2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nf803fcc4a208

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：2026年4月の著者独自の3サンプルによる限定評価。Claudeによる採点を含み、一般的なモデル順位や全用途での性能を保証しない。学習データ混入が不可能という記事の主張は当資料庫では検証していない。

出典：shi3z「5060/5090 日本語ローカルLLM要約ベンチマーク(2026/4/1)」／公開・更新情報：2026-04-01／確認日：2026-09-14／https://note.com/shi3zblog/n/nf803fcc4a208

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