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  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

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qwenqwen-27b本地模型
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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
    IMG_0732.png
    IMG_0731.png

    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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      IMG_0731.png

      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
          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
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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
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                  • terryT
                    terryT
                    terry
                    超级版主
                    编写于 最后由 编辑
                    #27

                    一句提示词搞定一个游戏基本都是吹牛逼的,再长的提示词,也搞不定游戏细节,功能描述都不够,更别说直接做出来。都是大公司特训的demo

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

                    T 1 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
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                      stxpnetS
                      stxpnetS
                      stxpnet
                      超凡大师
                      编写于 最后由 编辑
                      #28

                      @Jun 对啊,要是有一个程序或者插件可以随时展示kld 就好了。。。
                      没有这种程序,就只有人脑做KLD,这样用起来 每天都很累。

                      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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                      • kop wangK kop wang

                        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

                        stxpnetS
                        stxpnetS
                        stxpnet
                        超凡大师
                        编写于 最后由 编辑
                        #29

                        @kop-wang 这个鹈鹕挺火啊,不过我现在都是弄12生肖骑自行车来测,3.8的审美真的是。。。。 无语到家。:
                        f0893abf-ec16-4348-8853-dd1b07b720fb-image.jpeg

                        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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                        • terryT terry

                          一句提示词搞定一个游戏基本都是吹牛逼的,再长的提示词,也搞不定游戏细节,功能描述都不够,更别说直接做出来。都是大公司特训的demo

                          T
                          T
                          Tony Yun
                          编写于 最后由 Tony Yun 编辑
                          #30

                          @terry 这是qwen3.8-27b 一句提示词做的俄罗斯方块 完成质量还是不错的:

                          test.mov

                          4130ab8c-40ca-4d4f-898a-840b15bf21f7-image.jpeg

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                          • stxpnetS
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                            超凡大师
                            编写于 最后由 编辑
                            #31

                            一句话做的,是基操。 长任务,对框架,模型,环境都有不小的考验

                            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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