【目的】
	・検索能力と文章のまとめ能力に関するLLM別比較。
	・特にクラウド型LLMに対して、ローカルLLMの能力を比較する。

【手法】
	・出力ファイル名に記載させるため、各LLMに対してそれぞれのモデル名と思考レベルを教える。
	・検索・まとめる命題を与えて処理させ、まとめたサマリーをmdファイルに出力させる。
	・現在使っている最高性能LLM（現時点では GPT-6 Astera）を使い、出力されたサマリーファイルをインターネット上の情報を基準にして比較、評価しスコア化する。
	・この時、以下の処理時間も加味したスコアにする。
	・ローカルLLMは、LM Studio Bionic でエージェント動作をさせ、インターネット検索とファイル書込みが出来るモデルのみ対象。

【処理時間】

	| LLM名 | LLM名設定時間 | 命題処理時間 |
	| --- | --- | --- |
	| GPT6-Astra極高 | 25s | 6m 17s |
	| GPT6-Sol極高 | 32s | 6m 39s |
	| GPT5.6-Terra高 | 6s | 2m 25s |
	| Qwen3.8-27B非常に高い | 18m 15s | 254m 10s |
	| Minimax-M2.7 | 6m 8s | 157m 38s |
	| Gemma4-26B-A4Bオン | 1m 51s | 4m 19s |
	| GPT-OSS-20B高 | 39s | 2m 11s |
	| GPT-OSS-120B高 | 2m 54s | 9m 38s |
	| MuseGlimmer非常に高い | 3m 57s | 34m 16s |
	| Nemotron3-Nano-Omuniオン | 1m 11s | 39m 42s |
	| Nemotron3-Superオン | 26s | 12m 54s |

【PCスペック】
	・OS:Windows 11 Pro 64-bit
	・CPU:Intel Core Ultra 9 285K
	・RAM:196060 MBytes
	・MB:Z890 AORUS MASTER/GIGABYTE
	・GB:NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti-16GB/GIGABYTE