質問文の右の画像のフォルダの中に、「b18c384nbt-humanv0.bin.gz」がありますが、これは、人間の棋譜を学習させることによって強化された特別なb18で、通常のb18と同じ設定では動きません。

通常のb18は
「～～katago.exe gtp -model kata1-b18c384nbt-s9996604416-d4316597426.bin.gz -config katago/gtp.cfg」
とかで動きますが、上記の特別なb18を動かすためには「通常のb18をくっつけて登録する」必要があります。
「～～katago.exe gtp -model kata1-b18c384nbt-s9996604416-d4316597426.bin.gz -human-model b18c384nbt-humanv0.bin.gz -config katago/gtp.cfg」
みたいな感じです。

b28が動くのにb18が動かないのは、これが理由で間違いないと思います。
通常のb18だとワンタッチ式で登録できますが、特別なb18は手動で入力する作業が入りますので多少厄介です。

人間の棋譜学習モデルについての設定方法や詳しい使い方は、以下のKataGoの公式サイトに詳しく書かれています。
https://github.com/lightvector/KataGo/releases/tag/v1.15.0

b28が遅く感じるというのは、b28がb18やb40よりもファイルサイズが大きいからで、どこか設定が間違ってるとかではないと思います。
スレッド数の設定で多少速くなることはありますが、使っているパソコンの性能（主にGPUの性能）によるところが大きいです。

早々にアドバイスがいただけて、とても嬉しいです。
ありがとうございました。
　
PCについてですが、以前はGeForce4070搭載のタワー型で、
同じくLizzie3.1、
設定はOpenCLのデフォルト20B+40B
を使っていたのですが、
初手は2万、中盤は1秒あたり3000〜12000くらいの表示でした。

今回購入したPCは、GeForce4050が搭載されているノートPCで、画像のとおりの設定をしましたが、1秒あたり100くらいの表示しかされず、CUDAにしたりb28にしたりしても、以前のタワーPCよりも強くなったり速くなったりした様子が体感できていない？感じがあります。

また、当然ながら、PCもかなり熱くなりますね…

元々のPCのスペックが違うこともあるのかとは思いますが、何かお気づきのことがありましたら、是非ご教示ください。

また、b18は手動で入力する作業があるとのこと…
わたしには到底無理かもしれません…
（ChatGTPに聞きながらインストールしているくらいです）

今のエンジン0に入っているものに加えて、エンジン1 やエンジン2に設定するのに

・長時間カフェなど、外出先でじっくり研究するのに良い
・今の設定のまま、インストールしてLizzieに入れたらすぐに使えそう
（複雑な行程を必要としない）
・CUDAの恩恵を感じられる
・速さと強さのバランスが良い

のようなオススメのモデルなどがありましたら是非教えていただけると嬉しいです。
どうぞよろしくお願いいたします。

分析速度に影響を与える大きな要素は、だいたい以下の4つです。

①　使用するパソコンのGPUの性能
　　デスクトップ　GeForce RTX 4070 　3DMark=17944
　　ノート　　　　GeForce RTX 4050 3DMark=8536
　　以前のデスクトップと今のノートでは倍以上違います。
　　
②　KataGoのネットファイルのサイズ（b20やb28など）
　　b20はb28の約3.7倍速いです（私の環境での実測値）

③　KataGoのエンジン（katago.exe）のバージョン（OpenCLやCUDAなど）
　　RTX4050であれば、TensorRT版がおそらく最も速いと思います。

④　numSearchThreadsの値

Lizzie改良版（GPU）では確かデフォルトで20だったと思います。新しくKataGo-v1.16.3を持ってこられたと思いますが、設定ファイルを何もいじってなければ、numSearchThreadsは「6」になっているはずです。20と6では分析速度がかなり違います。
この数値は、それぞれの環境でベンチマークテストをやってみて、推奨値を教えてくれますので、その数値を採用していればKataGoが最大限の強さを発揮してくれるようになります。

4050のノートでb28が100しか出ないとのことですが、何となくそこまでおかしい数値ではないようにみえます。
上記の要素をいろいろ試してみて、パソコンへの負荷とKataGoのパフォーマンスの兼ね合いから各個人が落としどころを決める感じです。

b18は手動の作業が必要と書きましたが、これは人間の棋譜学習モデルを使用する場合の話で、通常のb18を使う場合はワンタッチで可能です。

・長時間カフェなど、外出先でじっくり研究するのに良い

　分析オンの状態だとパソコンに高負荷がかかりますので、長時間使うのであればnumSearchThreadsの値を「1」にすると良いと思います。

・今の設定のまま、インストールしてLizzieに入れたらすぐに使えそう（複雑な行程を必要としない）

　CUDA版とTensorRT版は、必要な.dllファイルを揃えないと動きませんが、その他は特に複雑な行程は必要ありません。
CUDA版が動いているのであれば、それで良いと思います。
　
・CUDAの恩恵を感じられる

　CUDA版が動いているようなので、そのまま使えばよいと思いますが、より高速で強いKataGoがよいという場合はTensorRT版が一番速くて強いです。

・速さと強さのバランスが良い

　現段階では、同じ時間だけ分析をかけた時に一番強いのは、b28の一番強いネットを最新のTensorRTエンジンで動かした時です（多分）
　でも遅いのが気になるという場合は、b20とかでもいいと思います。b20でもプロよりはるかに強いので、一般的なアマが使う分には十分すぎるほどの強さです。

hope366さんの解説どおりでLizzie3.1は動くと思われますが、念のため以下の情報も記しておきます

Lizzie3.1ではなく、LizzieYzyに現状では最新のネットワークを指定したものをグーグルドライブにあげてあります
https://drive.google.com/drive/folders/1Uu5gFPAjY-_yPz-laBsHq9uYv2OTy1gF
LizzieYzy-2.5.8.zipをダウンロードして解凍（展開）すればすぐ使えます
設定してあるエンジンシは図のとおりです
TensorRTエンジンを使う場合はnvinfer.zipをダウンロードして解凍（展開）し、３種類のTensorRTのそれぞれのフォルダにコピーしてください
トップページにある「LizzieYzyの使い方」も参考にしてください

hope366さん>
ご丁寧にありがとうございました。
素人ですので、4050と4070でそんなに違いがあるとは思いませんでした。
無知すぎましたねw
ベンチマークテストも、なんのことかわからなかったので、調べてみました。
こちらはトライしてみようと思います。
Tensorで動かしたら耐えられないのかも？と思い、今回CUDAにしたのですが、これも全然違うもんですかね…

今回の導入はわたしには非常に複雑、かつ繊細で、一箇所を修正すると別の箇所で新たにエラーが発生するの繰り返しでした。
そのため、モデルの差し替えなどの変更はもう行いたくないのが正直なところです。

いっそのこと、一旦初期化して囲碁パックを入れようかとも考えました。
初心者にはそれが良いでしょうか？

いずれにせよ、今の状態で何か壊れているわけではないのが確認できて良かったです。
が、やっぱり高速なものは試してみたいので、18を入れるか検討中です。
※本当はヒューマンモデルが欲しいですね。

ご丁寧にありがとうございました。