レガシーC言語の循環依存リファクタリング計画をLLMで作成するシステムの続編。同じパイプラインを用いて、gpt-oss-120bと拡散型言語モデルであるnvidia/diffusiongemma-26B-A4B-it-NVFP4の出力結果を比較検証する試みです。
ローカルLLM動作比較: gpt-oss vs DiffusionGemma vs Qwen3.5—tok/s は仕事の速さではない
編集メモ: ローカルLLM活用時、速度(tok/s)よりもモデルごとの得意領域や目的に応じた適切な選択が、複雑なリファクタリング等の業務遂行において重要となる。