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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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  • 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

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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
          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
            IMG_0730.png
            IMG_0732.png
            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
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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
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              • 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

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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

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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

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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

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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
                            IMG_0730.png
                            IMG_0732.png
                            IMG_0731.png

                            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

                                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
                                  #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
                                  1 条回复 最后回复
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