中国語 vs 英語プロンプト：どちらが優れている？
クイック回答
Qwen2.5とDeepSeek-R1-Distillモデルでは、中国語プロンプトはトークンを30–50%節約（CJKトークン化はより密集）。英語プロンプトはほぼ全てのモデルで強い推論チェーンを生成。ベストプラクティス：英語で指示を書き、中国語での返答を指示。
- ▸CJKトークンは密——1漢字≈1–2トークン（同等概念の英語は3–5トークン）
- ▸Qwen2.5：会話には中国語、システムプロンプトと指示には英語
- ▸DeepSeek-R1-Distill：英語システムプロンプト+中国語ユーザープロンプト→最良
- ▸Llama 3 / Mistral：英語プロンプトが大幅に優れている
更新: 2026-05
重要なポイント
- ✓Qwen2.5とDeepSeek-R1-Distillでは中国語プロンプトがトークンを30–50%節約——CJKトークン化はより密集
- ✓英語プロンプトはほぼ全てのモデルで強い論理推論チェーンを生成
- ✓ベストプラクティス：「中国語で返答してください。[英語指示]」——全テストモデルで純中国語を上回る
- ✓Llama 3とMistralでは中国語プロンプトを避ける——西洋系トークナイザーが漢字を断片化
トークン効率：中国語 vs 英語
CJKトークン化は意味の単位あたり大幅に少ないトークンを生成します。
**例：** 同じ指示、英語：約25トークン；中国語：約16トークン（36%少ない）
**モデルファミリー別効率：** Qwen2.5：1漢字≈1–1.5トークン；Llama 3：1漢字≈3–5トークン（非効率）
推論品質：英語に優位性あり
Qwen2.5のネイティブ中国語能力にもかかわらず、英語システムプロンプトは一貫して強い連鎖推論を生成。
**最良の組み合わせ：** 英語システムプロンプト + 「中国語で返答」指示。
多言語プロンプティングテクニック
**システムプロンプトテンプレート：** "You are a helpful assistant. Always respond in Simplified Chinese (简体中文). Think step by step before answering."
**クリエイティブライティング：** Qwen2.5-72Bでは中国語のみプロンプトが最良のスタイル出力。
**技術タスク：** Qwen2.5-Coderでも英語プロンプトを使用。
モデル別プロンプティング戦略
**Qwen2.5：** 最高のネイティブ中国語サポート。推論重視タスクには英語システムプロンプト。
**DeepSeek-R1-Distill：** 英語システムプロンプト+中国語ユーザークエリが最適。
**Llama 3：** 中国語プロンプトを避ける——トークナイザーが漢字を断片化。
**Mistral：** 最弱の中国語サポート。英語プロンプトを維持。
よくある質問
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