LocalLLaMAで話題になったコミュニティ製Qwen 3.5 9B GGUFマージ

2026年3月15日のr/LocalLLaMAで大きな反応を集めたのは、公式model releaseではなくコミュニティ製のGGUF mergeだった。Qwen3.5-9B-Claude-4.6-Opus-Uncensored-Distilled-GGUFという投稿は、このクロール時点で1360 points、203 commentsに達している。投稿者は、HauhauCS系のuncensored tensor変更をJackrongのreasoning-distilled Qwen 3.5 9B checkpointに重ね、ローカルGGUF用途向けにまとめたと説明した。

この実験の魅力は分かりやすい。比較的小さなQwen 3.5 9B baseのまま、refusal傾向を減らしつつ、Claude-style distillationに期待されるreasoningの流れを残そうとしているからだ。Reddit本文では、投稿者がこのモデルをRTX 3060 12 GB環境でroleplay writingやimage generation向けprompt作成などのcreative taskに使いやすいと述べている。Hugging Faceのmodel cardでも、baked chat templateではthinkingがdefaultで無効になっており、必要ならテンプレート編集で再有効化できると説明されている。

なぜこのスレッドが伸びたのか

多くのユーザーは、1つのcheckpointからtensor差分を取り出して別のcheckpointに適用するというpatch的な手法そのものに興味を示した。

投稿にはLM Studioの設定値も含まれており、曖昧な"model drop"ではなく、すぐ試せる共有物として受け取られた。

コメントではlineageとcreditの重要性も見えた。HauhauCSとJackrongへの帰属を明確にしている点を評価する声があった。

ただし前提は明確にしておくべきだ。このスレッドの性能評価は、公式Qwenの発表でも統制されたbenchmark paperでもなく、コミュニティユーザーによる実感ベースの報告だ。それでも、この投稿がここまで支持された事実は、現在のlocal LLM市場の関心をよく表している。ユーザーは単なるbenchmark scoreだけでなく、repetitionの少なさ、refusalの低さ、そして特定のcreative workflowに合ったbehavior tuningを求めている。

その意味で、このスレッドは2026年のLocalLLaMAの空気を切り取ったものだ。コミュニティはmodel lineage、prompt、template、quantを積極的に組み替えながら、wattあたり、GPUあたり、dollarあたりの体感品質を高めようとしている。