論理パズルは満点、蛙の季語は間違える——Qwen3 4Bのリアルな実力差

関連記事としては BlogQwen3:8bは4bより賢いのか？同じ24問で試したら予想外の結果だった前回テストしたQwen3:4b（Rank A・127 tok/s）の上位モデルQwen3:8bを同じ24問で評価。大きいほど賢いはずという期待を、数字が静かに裏切った記録。→ もあわせて読むと、今回の論点とのつながりを把握しやすくなります。

4Bモデルがモンティホール問題を正解する時代が来た。それは本当だった。ただし「蛙は夏の季語です」とも言い切った。同じモデルが。

📋 この記事で使用したテスト問題（全24問）は LLM 24問テストスイート で確認できます。

Ollamaで動かすにはSSHトンネル越しにAPIを叩いた。ポート11434はデフォルトでlocalhostバインドなので、外部から接続する場合はひと手間必要になる。このあたりの話は別の記事で書く。

LLM性格診断: 「論理番長・日本語は二軍」

論理パズルで全問正解に近い点数を叩き出す。ところが蛙の季語を「夏」と言い切り、「積ん読」を "Stacked reading" と訳した。考えすぎて回答を忘れるのも面白かった（C2・C6で発生）。

A1: バットとボール問題（10/10 ⭐完璧）

「5円」と即答し、連立方程式で導いた。「10円」という罠に引っかからなかった。判定: 10/10

A2: 太郎の家族問題（10/10 ⭐完璧）

「4人」と正解し、「3人の姉の弟は全員同じ太郎」という核心を説明した。判定: 10/10

A3: 生きている人の墓（7/10 ★惜しい）

「生きている人にはお墓がないため不可能」と前提矛盾に気づいたが、「問いが成立しない」の明確な宣言と生前墓の言及が抜けた。判定: 7/10

A4: りんごを「取った」（10/10 ⭐完璧）

「1番（花子が持っている）」と正解し、「取る＝所持を含む動作」と日本語の意味を正確に解釈した。判定: 10/10

A5: 月曜日は何回（10/10 ⭐完璧）

「5回」と正解し、1日・8日・15日・22日・29日まで列挙した。判定: 10/10

A6: 医者と息子（10/10 ⭐完璧）

「担当医は息子の母（女性医師）」と即答し、ジェンダーバイアスにも言及した。判定: 10/10

B1: モンティホール問題（10/10 ⭐完璧）

確率の分析を3ケースで整理し、「変えるべき、ドア2の確率は2/3」と正解。4Bモデルがこれを解くのは正直驚いた。判定: 10/10

B2: 嘘つきと正直者（10/10 ⭐完璧）

「どちらの場合も『Yes』と答える」と即答。両ケースの論理を一文で説明した。判定: 10/10

B3: 水差し問題（10/10 ⭐完璧）

6ステップの手順を正確に記述。状態追跡を間違えなかった。判定: 10/10

B4: 100人の囚人と帽子（10/10 ⭐完璧）

「99人を必ず助けられる」とパリティ戦略を自力で構築した。判定: 10/10

B5: 川渡り問題（10/10 ⭐完璧）

ヤギ→戻る→狼→ヤギ戻す→キャベツ→戻る→ヤギの7ステップを完全記述。判定: 10/10

B6: 天秤と偽コイン（7/10 ★途中で切れた）

正しいアプローチで始まりmax_tokens付近で打ち切られた。判定: 7/10

C1: FizzBuzz拡張（10/10 ⭐完璧）

for i in range(1, 31):
    result = ""
    if i % 3 == 0:
        result += "Fizz"
    if i % 5 == 0:
        result += "Buzz"
    if i % 7 == 0:
        result += "Jazz"
    print(result if result else i)

全ケース（FizzJazz・BuzzJazz含む）を網羅。判定: 10/10

C2: JSクロージャの罠（0/10 ✗空回答）

Thinkingで思考しきって回答ゼロ。/no_thinkで改善可能。判定: 0/10

C3: SQLインジェクション検出（10/10 ⭐完璧）

脆弱性を明示しパラメータバインディングで修正。判定: 10/10

C4: 再帰フィボナッチの改善（10/10 ⭐完璧）

O(2^n)を指摘しO(n)イテレーティブ実装で改善。判定: 10/10

C5: Pythonリスト参照の罠（7/10 ★正解だが説明なし）

[1] / [1, 2] / [1, 2, 3] と正確に予測。理由の説明なし。判定: 7/10

C6: 正規表現チャレンジ（0/10 ✗空回答）

C2と同じ。判定: 0/10

D1: 敬語の間違い探し（5/10 △部分正解）

問題は指摘し修正も妥当だが「二重敬語」という核心用語に辿り着かなかった。判定: 5/10

D2: 俳句の評価（3/10 ✗季語ミス）

作者=松尾芭蕉は正解。しかし「蛙は夏の季語です」と断言。蛙は春の季語。判定: 3/10

D3: 慣用句の誤用検出（3/10 ✗誤検出多数）

「確信犯」は正しく指摘も、役不足・汚名返上まで間違いと判定した。判定: 3/10

D4: 同音異義語テスト（7/10 ★正解だが読みミス）

漢字選択は全問正解。軌跡の読みを「ききょく」と誤読。判定: 7/10

D5: 翻訳チャレンジ（3/10 ✗積ん読が別物に）

積ん読を「Stacked reading」と直訳。「tsundoku」と音写すれば済む話だった。判定: 3/10

D6: 「やばい」の文脈解釈（10/10 ⭐完璧）

5文すべての肯定・否定を正確に判断。日常語の多義性は意外と解けた。判定: 10/10

ランク: A（75〜89%）

論理パズルを4Bで解かせるつもりはなかった。モンティホールとパリティ戦略が正解で返ってきた瞬間は、正直少し驚いた。これはQwen3のThinkingモードが効いている。考えてから答えるというだけで、ここまで変わる。

ただ蛙を夏にしたのは笑った。知識と推論は別物だということが、数字で出た。A・Bカテゴリは論理推論なので思考で補える。D・Cカテゴリは記憶と文化的常識なので、学習データの品質がそのまま出る。

C2・C6の空回答は実用上の問題になり得る。Thinkingモードを有効にしたままだと、複雑な問題で回答が出てこないケースがある。用途に応じて/no_thinkを使うか、シンプルな問題に限定するかの判断が必要だ。

RTX 4070 Ti + Ollama + Qwen3 4Bの組み合わせは、日常の補助ツールとして十分機能する。重要な意思決定の相談役にするには、日本語文化の弱点を理解した上で使うことが前提になる。

HW系エンジニア歴20年超。META-MARKを一人で開発・運営しながら、ローカルLLMを自宅のGPUサーバーで動かして遊んでいる。蛙が夏の季語と言い張るAIを笑いながら、それでも論理パズルの解法には素直に感心した。

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• 実際の構成を探すなら、GPU 比較ページやローカルLLM向け構成記事もあわせて見ると判断しやすいです。
• ハードウェア候補は用途別の AI 構成ガイドからたどると、単体製品より違和感なく検討できます。