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  3. 随便聊聊
  4. Qwen3.8-27b 跑了几个小时做的游戏 不忍直视

Qwen3.8-27b 跑了几个小时做的游戏 不忍直视

已定时 已固定 已锁定 已移动 随便聊聊
qwenqwen-27b本地模型
31 帖子 13 发布者 563 浏览
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  • imbiplaza ASUSI
    imbiplaza ASUSI
    imbiplaza ASUS
    至尊王者
    编写于 最后由 编辑
    #4

    我自认为,能够做成这样,算是不错了,一个游戏并不是一个prompt就能做好,需要持续的优化,我相信就算5.6也是这样,我们看到的那些一步到位的都是靠着skill, 就是预先已经策划的,比如你看到5.6 人家大部分都是做mario kart , outrun , blender, 这种,还有就是做模拟黑洞。。。。

    我在一个用5.6做黑洞的博主下面留言,叫他示范那个什么 薛定谔的猫,他就做不成(现在可能可以了,可能有人做skill了)

    Screenshot 2026-09-16 102104.png

    Recording 2026-09-16 102011.mp4

    https://lcz.me/project/dcs

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    • williamlouisW
      williamlouisW
      williamlouis
      超级版主
      编写于 最后由 编辑
      #5

      目前本地算力能搞复杂工作这事。是有人给大家洗脑了?还是就是人类幻想的一种体现?
      我的看法:应该是消费数值=智能体能力。这种潜意识在作祟!

      个人主页:xlkj.org Telegram https://t.me/xlkjorg

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      • johnnybegoodJ
        johnnybegoodJ
        johnnybegood
        超凡大师
        编写于 最后由 编辑
        #6

        我觉得还是提示词描述的问题, 挺早之前我做测试, 用 qwen3.6 27b 做了一个爱丽丝漫游仙境的游戏, 让 gpt帮我优化提示词, 搞了很详细的一两千字, 放到 27b里面, 跑出来效果非常好, 可惜我没留存,比楼主这个不知道强到哪里去了

        1 条回复 最后回复
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        • imbiplaza ASUSI
          imbiplaza ASUSI
          imbiplaza ASUS
          至尊王者
          编写于 最后由 编辑
          #7

          老实说,要叫ai 搞一个稍微复杂一点的策划,绝对需要一点功夫,

          但是叫ai 帮我搞图灵唱印度歌却是ai 的专长

          Youtube Video

          https://lcz.me/project/dcs

          1 条回复 最后回复
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          • T Tony Yun

            ninfer框架 decode 70~170 tok/s DSH里跑了几个小时 又是QA 又是策划 看着对话挺像回事 最后一玩 一整个浪费时间:

            dc806d66-cabc-4694-af48-d5e3ef0df4e4-image.jpeg

            76b5fa70-726f-4a1e-aea4-ea6ce1241317-image.jpeg

            它还整了一个音乐 老大声 没法放上来听。

            这就是本地27b的极限了吗?还是我harness和工具不到位 😓

            kos orK
            kos orK
            kos or
            超凡大师
            编写于 最后由 编辑
            #8

            @Tony-Yun said:

            又是QA 又是策划 看着对话挺像回事 最后一玩 一整个浪费时间

            有時候在過程中要質疑一個專案的可行性, 這也是在引導方向和限縮專案的廣度,
            可以成功的機會可能比較高, 畢竟27B的上下文窗口最大是256K
            當然可能有其他輔助做法可以彌補256K 的限制, 但我還沒試過中大專案

            可以試試Frontier models 搭配 local LLMs 玩看看

            T 1 条回复 最后回复
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            • David ChenD
              David ChenD
              David Chen
              德高望重
              编写于 最后由 编辑
              #9

              最近看的一個有趣的又牛B的YT....https://www.youtube.com/@ZZDream67 妳去看看人家怎麼設計
              好的遊戲不是簡單的幾句話就能完成

              stxpnetS 1 条回复 最后回复
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              • T Tony Yun

                ninfer框架 decode 70~170 tok/s DSH里跑了几个小时 又是QA 又是策划 看着对话挺像回事 最后一玩 一整个浪费时间:

                dc806d66-cabc-4694-af48-d5e3ef0df4e4-image.jpeg

                76b5fa70-726f-4a1e-aea4-ea6ce1241317-image.jpeg

                它还整了一个音乐 老大声 没法放上来听。

                这就是本地27b的极限了吗?还是我harness和工具不到位 😓

                鍾子揚 0鍾
                鍾子揚 0鍾
                鍾子揚 0
                编写于 最后由 鍾子揚 0 编辑
                #10

                @Tony-Yun

                我自己用blender給他圖片讓ai操作blender差距就很明顯
                images.jpg

                這是GTP6 Astra Ultra Fast goal的成果
                螢幕擷取畫面 2026-09-16 125827.png

                這是gemini 3.8 flash( high) 的成果
                572184.jpg

                這是qwen 3.8 flash Q3量化 的成果
                572189.jpg

                N johnnybegoodJ kos orK terryT 4 条回复 最后回复
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                • 鍾子揚 0鍾 鍾子揚 0

                  @Tony-Yun

                  我自己用blender給他圖片讓ai操作blender差距就很明顯
                  images.jpg

                  這是GTP6 Astra Ultra Fast goal的成果
                  螢幕擷取畫面 2026-09-16 125827.png

                  這是gemini 3.8 flash( high) 的成果
                  572184.jpg

                  這是qwen 3.8 flash Q3量化 的成果
                  572189.jpg

                  N
                  N
                  neo
                  德高望重 劳动模范
                  编写于 最后由 编辑
                  #11

                  @鍾子揚-0 后面两个做的我笑出声了

                  1 条回复 最后回复
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                  • stxpnetS
                    stxpnetS
                    stxpnet
                    超凡大师
                    编写于 最后由 编辑
                    #12

                    Q3量化,做成这样已经很好啦,本来就是从某个大厂蒸馏出来的残次品放在网上给大家娱乐。
                    而且27B雷霆思考,让它写个插件来自动继续,都整了这么久。
                    image.jpeg

                    给我的感觉QWEN 3.8这些模型的原厂策略就是,为了跑分好看,不计TOKEN代价,疯狂胡思乱想,想得多了,总有机会撞到正确答案。

                    双卡3090 PCIE 3.0 8X/8X

                    白天(宰相) Sglang+mattbucci 3.6 35B A3B AWQ W4A16 262K ~160 t/s
                    夜间(将军) sglang+DENSE 27B INT8-W8A8-imatrix mtp/dflash2 230K ~65 t/s
                    懒人烘培懒 T 2 条回复 最后回复
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                    • stxpnetS stxpnet

                      Q3量化,做成这样已经很好啦,本来就是从某个大厂蒸馏出来的残次品放在网上给大家娱乐。
                      而且27B雷霆思考,让它写个插件来自动继续,都整了这么久。
                      image.jpeg

                      给我的感觉QWEN 3.8这些模型的原厂策略就是,为了跑分好看,不计TOKEN代价,疯狂胡思乱想,想得多了,总有机会撞到正确答案。

                      懒人烘培懒
                      懒人烘培懒
                      懒人烘培
                      德高望重
                      编写于 最后由 编辑
                      #13

                      @stxpnet 说:

                      想得多了,总有机会撞到
                      这个说法对,有问题就多想多花时间慢慢想,总能想对

                      双 7900 XTX:模型本地跑,Token 随便烧!

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                      • David ChenD David Chen

                        最近看的一個有趣的又牛B的YT....https://www.youtube.com/@ZZDream67 妳去看看人家怎麼設計
                        好的遊戲不是簡單的幾句話就能完成

                        stxpnetS
                        stxpnetS
                        stxpnet
                        超凡大师
                        编写于 最后由 编辑
                        #14

                        @David-Chen 说:

                        最近看的一個有趣的又牛B的YT....https://www.youtube.com/@ZZDream67 妳去看看人家怎麼設計
                        好的遊戲不是簡單的幾句話就能完成

                        是的,关键就在这里, AI CODING久了的程序员,应该都有自己的心法,不会轻易外传吧。 除非是他得意的徒弟

                        双卡3090 PCIE 3.0 8X/8X

                        白天(宰相) Sglang+mattbucci 3.6 35B A3B AWQ W4A16 262K ~160 t/s
                        夜间(将军) sglang+DENSE 27B INT8-W8A8-imatrix mtp/dflash2 230K ~65 t/s
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                        • 鍾子揚 0鍾 鍾子揚 0

                          @Tony-Yun

                          我自己用blender給他圖片讓ai操作blender差距就很明顯
                          images.jpg

                          這是GTP6 Astra Ultra Fast goal的成果
                          螢幕擷取畫面 2026-09-16 125827.png

                          這是gemini 3.8 flash( high) 的成果
                          572184.jpg

                          這是qwen 3.8 flash Q3量化 的成果
                          572189.jpg

                          johnnybegoodJ
                          johnnybegoodJ
                          johnnybegood
                          超凡大师
                          编写于 最后由 编辑
                          #15

                          @鍾子揚-0 这不是真的吧?

                          鍾子揚 0鍾 1 条回复 最后回复
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                          • johnnybegoodJ johnnybegood

                            @鍾子揚-0 这不是真的吧?

                            鍾子揚 0鍾
                            鍾子揚 0鍾
                            鍾子揚 0
                            编写于 最后由 鍾子揚 0 编辑
                            #16

                            @johnnybegood

                            真的阿,第一張圖來源是
                            https://www.threads.com/?xmt=AQG0xIIxQC8ruh-eRV8X5PAzthahQNU8iZaSB01xxIyfaT7dfOSgsW1R18iijRwMbsoSDt-D

                            第二張跟第三張,我就是讓hermes分別用qemini3.8 flash跟qwen 3.8 flash跑
                            Screenshot_20260916_162442_Telegram.jpg
                            Screenshot_20260916_162635_Telegram.jpg
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                            1 条回复 最后回复
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                            • kop wangK
                              kop wangK
                              kop wang
                              超级版主
                              编写于 最后由 编辑
                              #17

                              GPT6的审美确实有非常大的飞跃,从鹈鹕骑自行车就能看出来:

                              image.jpeg

                              虚心交流,一起进步

                              stxpnetS 1 条回复 最后回复
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                              • 鍾子揚 0鍾 鍾子揚 0

                                @Tony-Yun

                                我自己用blender給他圖片讓ai操作blender差距就很明顯
                                images.jpg

                                這是GTP6 Astra Ultra Fast goal的成果
                                螢幕擷取畫面 2026-09-16 125827.png

                                這是gemini 3.8 flash( high) 的成果
                                572184.jpg

                                這是qwen 3.8 flash Q3量化 的成果
                                572189.jpg

                                kos orK
                                kos orK
                                kos or
                                超凡大师
                                编写于 最后由 编辑
                                #18

                                @鍾子揚-0 said:

                                這是qwen 3.8 flash Q3量化 的成果

                                MoE 專家模型, 那Dense model Qwen3.8-27B 也差不多嗎?

                                1 条回复 最后回复
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                                • JunJ
                                  JunJ
                                  Jun
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #19

                                  @kos-or 用過Moe 對話稍微長一點智力垂直墜落 編成還是稠密靠譜一點 用雲端負責規劃 本地負責完成 感覺還行 就是有時候會死循環 感覺還要再調整調整 這是手機端監控跟ComfyUI 這樣不在家也能用
                                  IMG_0730.png
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                                  kos orK stxpnetS 2 条回复 最后回复
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                                  • JunJ Jun

                                    @kos-or 用過Moe 對話稍微長一點智力垂直墜落 編成還是稠密靠譜一點 用雲端負責規劃 本地負責完成 感覺還行 就是有時候會死循環 感覺還要再調整調整 這是手機端監控跟ComfyUI 這樣不在家也能用
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                                    kos orK
                                    kos orK
                                    kos or
                                    超凡大师
                                    编写于 最后由 kos or 编辑
                                    #20

                                    @Jun said:

                                    用過Moe 對話稍微長一點智力垂直墜落 編成還是稠密靠譜一點 用雲端負責規劃 本地負責完成 感覺還行 就是有時候會死循環

                                    謝謝反饋 我在評估 MoE 和Dense model 的差異, 看是否有必要把資源需求巨大的 MoE當做備用, 目前還沒發現到利基點, 而且27B稠密模型資源需求較少

                                    ComfyUI 這樣不在家也能用

                                    太可愛了這個 手機就能用ComfyUI

                                    1 条回复 最后回复
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                                    • 鍾子揚 0鍾 鍾子揚 0

                                      @Tony-Yun

                                      我自己用blender給他圖片讓ai操作blender差距就很明顯
                                      images.jpg

                                      這是GTP6 Astra Ultra Fast goal的成果
                                      螢幕擷取畫面 2026-09-16 125827.png

                                      這是gemini 3.8 flash( high) 的成果
                                      572184.jpg

                                      這是qwen 3.8 flash Q3量化 的成果
                                      572189.jpg

                                      terryT
                                      terryT
                                      terry
                                      超级版主
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #21

                                      @鍾子揚-0 这个GPT6的效果还是很能打。

                                      油管:https://www.youtube.com/@抡锤者

                                      1 条回复 最后回复
                                      0
                                      • johnnybegoodJ johnnybegood

                                        @Tony-Yun 来, 给我们看看你的提示词

                                        T
                                        T
                                        Tony Yun
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #22

                                        @johnnybegood

                                        我们的目标是做一个2d RPG游戏 要有地图和建筑贴图 参考口袋妖怪 每次把任务拆分一下 开发前 派一个subgent作为游戏策划讨论;开发完 派一个游戏试玩进行全方位测试反馈

                                        1 条回复 最后回复
                                        0
                                        • kos orK kos or

                                          @Tony-Yun said:

                                          又是QA 又是策划 看着对话挺像回事 最后一玩 一整个浪费时间

                                          有時候在過程中要質疑一個專案的可行性, 這也是在引導方向和限縮專案的廣度,
                                          可以成功的機會可能比較高, 畢竟27B的上下文窗口最大是256K
                                          當然可能有其他輔助做法可以彌補256K 的限制, 但我還沒試過中大專案

                                          可以試試Frontier models 搭配 local LLMs 玩看看

                                          T
                                          T
                                          Tony Yun
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #23

                                          kos-or 我的感觉是跟AI越聊越蠢 往往不如最开始的Oneshot的一致感 当然可能是我给AI拖后腿了

                                          1 条回复 最后回复
                                          0

                                          你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                                          厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您下次访问时都将自动回到上次浏览的位置,并可选择接收新回复的通知(通过电子邮件或推送通知)。您还可以收藏帖子、为帖子点赞,以此向其他社区成员表达您的感谢。

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