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プログラミング言語「Zig」の学習教材を、いくつかのAIモデルに解説させてみました。同じファイル、同じ質問。返ってきた答えの質がここまで違うとは思いませんでした。■ 今回試したモデルについて今回はすべてOllamaというツールを使って動かしています。Ollamaには「ローカル実行」と「クラウド実行」の2種類があります。・ローカル: 自分のPCのGPUで動かす。データが外に出ない。GPUの性能に依存・クラウド(-cloudタグ): Ollamaのサーバーで動かす。大きいモデルも使える。無料枠がある。今回の4モデルの動作環境はこうなります。(括弧内の数値はパラメータ数)・GLM-5.1-cloud (754B) … クラウド実行のみ(ローカル非対応)・Gemma4:31b-cloud (31B)… クラウド実行・Gemma4:e4b (4B) … ローカル実行・Qwen3.5:9b (9B) … ローカル実行GLM-5.1は中国のZhipu AI社が開発した最新モデルで、MITライセンスで公開されています。ソフトウェアエンジニアリングのベンチマーク(SWE-Bench Pro)では、Claude Opus 4.6やGPT-5.4を上回り世界1位のスコアを記録しています。最大の特徴は「長時間タスクで性能が落ちない」こと。他のモデルが数十回のやり取りで頭打ちになるところ、GLM-5.1は数百回の反復でも改善を続けられるとされています。■ やったことZigの公式学習教材「Ziglings」の問題を、エディタ上でAIに詳しく解説するように指示。お題は「コンパイル時にジェネリック関数を作る」