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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
    #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

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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!

                1 条回复 最后回复
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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
                      Screenshot_20260916_162712_Telegram.jpg

                      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
                        2
                        • 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
                          0
                          • 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
                            IMG_0732.png
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                            kos orK stxpnetS 2 条回复 最后回复
                            1
                            • 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
                              IMG_0730.png
                              IMG_0732.png
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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
                              0
                              • 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
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                                  • 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
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                                    • kop wangK kop wang

                                      LLM现在的审美还不行,对于视觉元素,以及对物理世界的理解,和现实的美学有很大偏差。目前最新的模型都在解决这块。

                                      T
                                      T
                                      Tony Yun
                                      编写于 最后由 编辑
                                      #24

                                      @kop-wang 确实 一到要跟人互动的东西 就需要手把手把关 不然惨不忍睹 当然Astra好像是例外 太贵了 我也没有多少额度玩

                                      imbiplaza ASUSI 1 条回复 最后回复
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                                      • T Tony Yun

                                        @kop-wang 确实 一到要跟人互动的东西 就需要手把手把关 不然惨不忍睹 当然Astra好像是例外 太贵了 我也没有多少额度玩

                                        imbiplaza ASUSI
                                        imbiplaza ASUSI
                                        imbiplaza ASUS
                                        至尊王者
                                        编写于 最后由 编辑
                                        #25

                                        @Tony-Yun

                                        人家预先做好效果skill,等我们去开动,

                                        这个时候,open ai 又省下多少token, 然后跟我们收足token

                                        闭源模型,做这种事情最厉害,然而并不是错事,因为人类做的事情,来来去去都是重复的

                                        https://lcz.me/project/dcs

                                        1 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。

                                          T
                                          T
                                          Tony Yun
                                          编写于 最后由 编辑
                                          #26

                                          @stxpnet 同感 看思考链挺能想 问题稍微上点强度 就变成浪费时间的游戏了

                                          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。

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