Token小偷-告别Astra！实测qwen3.7 27b+Blender一样可以玩
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Token小偷-告别Astra！实测qwen3.7 27b+Blender一样可以玩。
最近刚玩codex，发现他默认使用computer-use，个人认为这种设定属于token小偷，特别是GPT6-Astra，没玩几下就限额了。今天刷到@白无常C4D 的帖子，非常赞同他的观点——AI本身擅长的是代码而不是“看”，然而codex使用computer-use依然是截图“看”，慢且巨浪费token。
于是我们尝试用本地的qwen3.8 27b+hermes跑blender工作流，因27b知识量少，所以给他配了blender-MCP，当然如果是大参数模型完全可以用cli，要比MCP还要快且省token。
话外：
1️⃣codex尽量禁止computer-use，接入MCP或指定让他用cli，其他hermes、harness同理。
2️⃣创意层astra无法替代，qwen家族全都打不过，国产GLM5.3可以碰一碰，DeepSeek没试过。简单讲有创意直接让qwen执行，没创意需要Astra帮忙。
3️⃣出图和出视频用的PixVerse Cli的gpt image2.5和seedance2.5主机：GPU0-3080 20g(H3)，GPU1-3080 20g（Zimage）
副机：2x2080ti 22g，vllm+qwen3.8-27b-fp8-16kv-128k -
Token小偷-告别Astra！实测qwen3.7 27b+Blender一样可以玩。
最近刚玩codex，发现他默认使用computer-use，个人认为这种设定属于token小偷，特别是GPT6-Astra，没玩几下就限额了。今天刷到@白无常C4D 的帖子，非常赞同他的观点——AI本身擅长的是代码而不是“看”，然而codex使用computer-use依然是截图“看”，慢且巨浪费token。
于是我们尝试用本地的qwen3.8 27b+hermes跑blender工作流，因27b知识量少，所以给他配了blender-MCP，当然如果是大参数模型完全可以用cli，要比MCP还要快且省token。
话外：
1️⃣codex尽量禁止computer-use，接入MCP或指定让他用cli，其他hermes、harness同理。
2️⃣创意层astra无法替代，qwen家族全都打不过，国产GLM5.3可以碰一碰，DeepSeek没试过。简单讲有创意直接让qwen执行，没创意需要Astra帮忙。
3️⃣出图和出视频用的PixVerse Cli的gpt image2.5和seedance2.5这个账算得对，computer-use 的成本主要不是模型能力，是「截图」这个动作。一张 1080p 截图进视觉编码器大约 1k+ token，一个多步任务几十张图就是几万 token，而且每步都要重新观察，误差还会累积。
几个能省的方向：
- 能走结构化接口就别截图：浏览器用 DOM/Playwright，桌面应用优先 UI Automation / Accessibility API（Windows UIA、macOS AX），拿控件树比拿像素便宜一个量级。
- 必须截图时降分辨率、裁区域（只截当前窗口/控件），并做帧间去重，画面没变就不要重发。
- 工具调用走 MCP 或 CLI 更省，是因为返回的是文本结果，不是图像。
- 反过来，纯 GUI、没有 API 的老软件，computer-use 仍是唯一解，别一刀切禁掉，按任务类型分流。
本地 27B 配 blender-MCP 的思路对：确定性操作用 MCP，创意/规划交给大模型。
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