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  4. 【实测求助】5060 Ti 16GB + 量化Qwen 27B挑战《清明上河图》3D场景:代码能写出来,但Agent总是卡在最后一步,有人能完整跑通吗?

【实测求助】5060 Ti 16GB + 量化Qwen 27B挑战《清明上河图》3D场景:代码能写出来,但Agent总是卡在最后一步,有人能完整跑通吗?

已定时 已固定 已锁定 已移动 优秀 LLM讨论区
rtx5060qwen-27b本地模型
19 帖子 8 发布者 340 浏览 1 关注中
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  • focuser liF
    focuser liF
    focuser li
    体面乡绅
    编写于 最后由 编辑
    #3

    的确 做简单任务还可以 Qwen3.8-FLASE-NEXT GSQ-RCO IQ3_S 我用strata方案也试了 跑不通。。。 看来还是要等千问4 27b了

    1 条回复 最后回复
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    • kos orK
      kos orK
      kos or
      至尊皇帝
      编写于 最后由 编辑
      #4

      以目前的技術發展, 基本大概至少要Q4_K_M精度以上起跳
      GSQ-RCO IQ3_S 很優秀 很適合16GB單卡做基本的Agentic工作

      但對於複雜任務 建議使用高精度版本

      1 条回复 最后回复
      0
      • focuser liF focuser li

        最近一直在折腾 RTX 5060 Ti 16GB 显卡上的本地 Coding Agent,主要使用量化版 Qwen 27B,配合 KVMem、NInfer 和 DeepSeek Harness。

        之前测试普通代码任务,整体表现还不错,尤其是推测解码带来的速度提升,确实让16GB显存运行27B模型具有了不错的实用性。

        但最近遇到一个很有意思的问题:

        模型能够比较快地生成复杂的3D场景代码,却经常无法完成最终的视觉验收。尤其开启推理模式后,很容易陷入长时间的分析、验证、修改、再验证循环。

        我已经用几套方案反复尝试,目前还没有拿到一份从场景生成到视觉验收都令人满意、能够顺利完成交付的结果。

        想把这个任务分享出来,看看论坛里有没有朋友能用同级别硬件完成。

        一、我的测试环境

        项目 配置
        GPU RTX 5060 Ti 16GB
        系统内存 DDR5 32GB
        主模型 Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_S
        推理后端 NInfer
        KV格式 INT8
        Agent DeepSeek Harness
        方案一 KVMem 0.18.0 + MTP3
        方案二 KVMem 0.19.1 + DFlash2 Q4_K_M
        上下文 128K
        最大输出目标 32K
        测试方式 开启推理分别测试

        其中0.18.0 MTP3方案已较稳定,0.19.1 DFlash2还在做Agent兼容性与输出能力验证。

        二、测试任务:《清明上河图》虹桥市井3D场景

        任务是让本地模型使用 Three.js,制作一个可以在浏览器中运行的动态3D场景。

        主要包含:

        1. 《清明上河图》中具有代表性的虹桥,要求木构结构、弧形桥面、护栏及桥下通航空间。
        2. 两岸北宋风格街市,包括商铺、民居、茶馆、酒肆、摊位等。
        3. 河道、货船、码头及动态水面。
        4. 二三十个具有简单动作的市井人物。
        5. 春日自然光照、天空、植被和远景。
        6. 鼠标旋转、缩放、平移及动画控制。

        整体采用精致低多边形/体素化艺术风格,不追求照片级写实。

        最终要求:生成单个HTML文件,直接通过浏览器打开,能够正常显示完整场景并运行简单动画。

        Three.js允许通过CDN加载,不需要其他本地工程依赖。

        三、目前几套方案的实际表现

        1. KVMem 0.18.0 + MTP3,无推理模式

        这一套生成速度表现不错。

        • Decode速度:测试记录约113 tok/s。
        • 首次生成HTML:约5分48秒。
        • 能够生成虹桥、建筑、人物、船只及动画等主体代码。
        • 模型能够调用工具、编辑文件、进行语法检查。

        但首次交付存在明显问题:

        画面出现大面积发白,整体构图和视觉效果不理想。

        指出问题后,模型又花费约6分50秒进行了修改,调整了水面、光照、曝光和相机。

        虽然程序报告修复完成,但我没有把这次结果视为最终视觉验收成功。

        2. KVMem 0.18.0 + MTP3,开启推理模式

        这一套最有意思。

        模型会主动检查自己的代码,也能发现一些真实问题,例如:

        • 函数引用顺序错误。
        • 几何结构方向不合理。
        • 水面与地面遮挡关系异常。
        • 浏览器运行与截图验证错误。

        但执行一段时间后,开始进入反复调试。

        有一次记录:

        • 累计约100步。
        • 已运行约54分钟。
        • 平台累计Token统计约550万,缓存命中率97%。
        • HTML主体其实早已生成。
        • 最后一直卡在河面显示异常的诊断中。

        需要说明:550万是平台累计Token用量,包含大量缓存复用,并不代表实际新生成550万Token。

        模型尝试过调整材质、修改几何体、Raycast检测、截图像素分析、创建诊断脚本、检查浏览器进程等。

        其中有些排查本身还引入了新的错误。

        最后变成一个循环:

        发现问题 → 提出假设 → 修改 → 验证 → 否定假设 → 继续修改。

        结果是代码早就写出来了,任务却始终无法顺利结束。

        3. KVMem 0.19.1 + DFlash2

        DFlash2在部分测试中Decode可以接近100 tok/s,很有吸引力。

        但此前Agent测试遇到了另一类问题:

        • 单次输出曾受8192 Token限制。
        • 多次长代码工具调用出现截断。
        • 出现malformed_tool_call。
        • 历史KV保留与Compaction后的任务恢复不够理想。

        后来已经准备了32K输出的新配置,但尚未完成同条件下的完整复杂Agent验收。

        因此暂时不能简单判断DFlash2比MTP3更适合或更不适合这个任务。

        四、想请大家一起测试

        我更希望看看:在16GB显存或接近的硬件条件下,量化27B模型能不能独立完成一个复杂的3D创意编程任务。

        为了便于复现,下面提供一个简化后的统一提示词。

        测试提示词

        使用 Three.js 制作一个以北宋《清明上河图》虹桥市井为主题的原创动态3D场景。

        整体采用精致低多边形或体素化艺术风格,画面明亮、层次清晰。

        场景中央是一座横跨河流的中国传统木构虹桥,桥面呈弧形,具有交叉木梁、护栏及桥下通航空间。

        河流两岸建有中式商铺、民居、茶馆、摊位、街道和码头。场景中安排约20至30名行人、商贩与船工,以及3艘具有简单动画的船只。

        添加自然光照、天空、树木、河面波纹及远景环境。

        支持鼠标旋转、缩放、平移,支持暂停和恢复动画。

        使用原生HTML、CSS、JavaScript及Three.js完成。最终生成一个独立HTML文件,允许联网加载Three.js CDN,无需npm安装或启动本地服务器。

        允许分阶段编写代码,但必须最终整合为完整HTML。

        完成后必须实际运行浏览器检查,确认没有JavaScript运行异常,并验证画面中确实可以看到虹桥、河流、两岸建筑、人物和船只。

        不能仅凭语法检查通过就宣布任务完成。

        遇到问题时优先进行局部修复,不要无限重写整个项目。最终必须交付实际HTML文件。

        五、希望大家反馈哪些结果?

        不要求大家使用完全相同的量化或推理框架。

        特别欢迎使用5060 Ti 16GB、4060 Ti 16GB、24GB显卡或其他接近配置的朋友尝试。

        如果能够完成,希望分享:

        • 显卡、内存、模型及量化版本。
        • 推理框架与Agent工具。
        • 是否开启Thinking。
        • 大约使用多少时间和工具调用次数。
        • HTML能否正常打开。
        • 是否通过实际截图视觉检查。
        • 有没有遇到反复调试、上下文压缩、工具调用失败等问题。

        最希望能直接看到大家生成的HTML作品或运行截图。

        六、我现在的一点体会

        经过这几轮测试,我越来越觉得:

        本地27B模型的代码生成能力,可能已经不是最主要的瓶颈。

        真正影响复杂Agent任务体验的,反而是:

        能不能在正确的时候停止思考、完成验证,并交付一个可用的作品。

        无推理模式生成快,但可能遗漏明显问题。

        开启推理后,检查意识增强,却可能陷入过度验证。

        而推理框架的上下文管理、工具调用稳定性以及Agent本身的任务收敛机制,可能比单纯提高Decode速度更重要。

        当然,以上只是我目前几次测试的观察,还没有完成严格的同条件A/B对照。

        希望论坛里有朋友能挑战成功,尤其想看看其他量化版本、不同推理后端或者不同Agent执行器的表现。

        如果大家有成功案例,欢迎贴一下参数和作品截图。也欢迎指出我的任务设计、模型配置或者执行方式有什么问题。

        我也想看看,16GB显存上的量化27B,距离真正稳定完成复杂创意编程任务,到底还有多远。

        perterP
        perterP
        perter
        王侯将相
        编写于 最后由 编辑
        #5

        @focuser-li
        你可以试一试,先让在线大模型规划一下任务,生成一个md文件。然后让本地模型照着做可能提高任务成功率。

        1 条回复 最后回复
        1
        • focuser liF
          focuser liF
          focuser li
          体面乡绅
          编写于 最后由 编辑
          #6

          我让codex重新规划了任务,可以跑通一部分,效果和在线模型差距很大。。。 没法看

          1 条回复 最后回复
          0
          • focuser liF
            focuser liF
            focuser li
            体面乡绅
            编写于 最后由 编辑
            #7

            目前16g的5060ti显卡是没有什么升级空间了,下步就考虑升级下内存 32g---64g 或者 96g

            目前玩本地模型就是自娱自乐,没有生产赚钱的意思,就是当打游戏了:)

            1 条回复 最后回复
            0
            • imbiplaza ASUSI
              imbiplaza ASUSI
              imbiplaza ASUS
              谪仙人
              编写于 最后由 imbiplaza ASUS 编辑
              #8

              27b 其实可以干活,我都成就几个卖钱的工作了,但是这里有一个问题,27b 天生搞出来的细节不够,就是你所谓的,能够完成工作,但是最终效果就是“整体构图和视觉效果不理想”,

              这种情况在纯代码的环境中其实不大明显,反正代码不是0 就是 1 ,可以行得通就好了,

              然而这种不够细节的情况放在视觉上,很明显出现穿崩,最终怎样补救,不能还是不能。。。

              除非你好像我这样,单一上下文使用40万字来形容该细节。。。。

              kos orK 1 条回复 最后回复
              1
              • imbiplaza ASUSI imbiplaza ASUS

                27b 其实可以干活,我都成就几个卖钱的工作了,但是这里有一个问题,27b 天生搞出来的细节不够,就是你所谓的,能够完成工作,但是最终效果就是“整体构图和视觉效果不理想”,

                这种情况在纯代码的环境中其实不大明显,反正代码不是0 就是 1 ,可以行得通就好了,

                然而这种不够细节的情况放在视觉上,很明显出现穿崩,最终怎样补救,不能还是不能。。。

                除非你好像我这样,单一上下文使用40万字来形容该细节。。。。

                kos orK
                kos orK
                kos or
                至尊皇帝
                编写于 最后由 编辑
                #9

                @imbiplaza-ASUS said:

                单一上下文使用40万字来形容该细节

                40万字 , 這已經進入極限玩家的境界了 😳

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

                  @imbiplaza-ASUS said:

                  单一上下文使用40万字来形容该细节

                  40万字 , 這已經進入極限玩家的境界了 😳

                  imbiplaza ASUSI
                  imbiplaza ASUSI
                  imbiplaza ASUS
                  谪仙人
                  编写于 最后由 编辑
                  #10

                  @kos-or 所以我最终换成q3.8fn

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • 张光璞张
                    张光璞张
                    张光璞
                    贵族大夫 硕果累累
                    编写于 最后由 张光璞 编辑
                    #11

                    R9700 TP2 Radiance Swift Q4 W4A8 模型耗时1小时14分

                    模型有一半时间在等待

                    09-final.jpeg

                    image.jpeg

                    1 条回复 最后回复
                    1
                    • 范志刚范
                      范志刚范
                      范志刚
                      硕果累累 贵族大夫
                      编写于 最后由 编辑
                      #12

                      他若不会你得教他,他若会你还做个啥劲,q3逻辑的宽度和长度都是断的,教都教不会,别信他会,多大都一样,通识再多也都不值钱,不如换个12b的全量踏踏实实给他个现成的让他复现,这就是agent的意义

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • 张光璞张
                        张光璞张
                        张光璞
                        贵族大夫 硕果累累
                        编写于 最后由 编辑
                        #13

                        扩充提示词后做的,47分

                        image.jpeg

                        image.jpeg

                        1 条回复 最后回复
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                        • focuser liF focuser li

                          最近一直在折腾 RTX 5060 Ti 16GB 显卡上的本地 Coding Agent,主要使用量化版 Qwen 27B,配合 KVMem、NInfer 和 DeepSeek Harness。

                          之前测试普通代码任务,整体表现还不错,尤其是推测解码带来的速度提升,确实让16GB显存运行27B模型具有了不错的实用性。

                          但最近遇到一个很有意思的问题:

                          模型能够比较快地生成复杂的3D场景代码,却经常无法完成最终的视觉验收。尤其开启推理模式后,很容易陷入长时间的分析、验证、修改、再验证循环。

                          我已经用几套方案反复尝试,目前还没有拿到一份从场景生成到视觉验收都令人满意、能够顺利完成交付的结果。

                          想把这个任务分享出来,看看论坛里有没有朋友能用同级别硬件完成。

                          一、我的测试环境

                          项目 配置
                          GPU RTX 5060 Ti 16GB
                          系统内存 DDR5 32GB
                          主模型 Qwen3.8-27B GSQ-RCO IQ3_S
                          推理后端 NInfer
                          KV格式 INT8
                          Agent DeepSeek Harness
                          方案一 KVMem 0.18.0 + MTP3
                          方案二 KVMem 0.19.1 + DFlash2 Q4_K_M
                          上下文 128K
                          最大输出目标 32K
                          测试方式 开启推理分别测试

                          其中0.18.0 MTP3方案已较稳定,0.19.1 DFlash2还在做Agent兼容性与输出能力验证。

                          二、测试任务:《清明上河图》虹桥市井3D场景

                          任务是让本地模型使用 Three.js,制作一个可以在浏览器中运行的动态3D场景。

                          主要包含:

                          1. 《清明上河图》中具有代表性的虹桥,要求木构结构、弧形桥面、护栏及桥下通航空间。
                          2. 两岸北宋风格街市,包括商铺、民居、茶馆、酒肆、摊位等。
                          3. 河道、货船、码头及动态水面。
                          4. 二三十个具有简单动作的市井人物。
                          5. 春日自然光照、天空、植被和远景。
                          6. 鼠标旋转、缩放、平移及动画控制。

                          整体采用精致低多边形/体素化艺术风格,不追求照片级写实。

                          最终要求:生成单个HTML文件,直接通过浏览器打开,能够正常显示完整场景并运行简单动画。

                          Three.js允许通过CDN加载,不需要其他本地工程依赖。

                          三、目前几套方案的实际表现

                          1. KVMem 0.18.0 + MTP3,无推理模式

                          这一套生成速度表现不错。

                          • Decode速度:测试记录约113 tok/s。
                          • 首次生成HTML:约5分48秒。
                          • 能够生成虹桥、建筑、人物、船只及动画等主体代码。
                          • 模型能够调用工具、编辑文件、进行语法检查。

                          但首次交付存在明显问题:

                          画面出现大面积发白,整体构图和视觉效果不理想。

                          指出问题后,模型又花费约6分50秒进行了修改,调整了水面、光照、曝光和相机。

                          虽然程序报告修复完成,但我没有把这次结果视为最终视觉验收成功。

                          2. KVMem 0.18.0 + MTP3,开启推理模式

                          这一套最有意思。

                          模型会主动检查自己的代码,也能发现一些真实问题,例如:

                          • 函数引用顺序错误。
                          • 几何结构方向不合理。
                          • 水面与地面遮挡关系异常。
                          • 浏览器运行与截图验证错误。

                          但执行一段时间后,开始进入反复调试。

                          有一次记录:

                          • 累计约100步。
                          • 已运行约54分钟。
                          • 平台累计Token统计约550万,缓存命中率97%。
                          • HTML主体其实早已生成。
                          • 最后一直卡在河面显示异常的诊断中。

                          需要说明:550万是平台累计Token用量,包含大量缓存复用,并不代表实际新生成550万Token。

                          模型尝试过调整材质、修改几何体、Raycast检测、截图像素分析、创建诊断脚本、检查浏览器进程等。

                          其中有些排查本身还引入了新的错误。

                          最后变成一个循环:

                          发现问题 → 提出假设 → 修改 → 验证 → 否定假设 → 继续修改。

                          结果是代码早就写出来了,任务却始终无法顺利结束。

                          3. KVMem 0.19.1 + DFlash2

                          DFlash2在部分测试中Decode可以接近100 tok/s,很有吸引力。

                          但此前Agent测试遇到了另一类问题:

                          • 单次输出曾受8192 Token限制。
                          • 多次长代码工具调用出现截断。
                          • 出现malformed_tool_call。
                          • 历史KV保留与Compaction后的任务恢复不够理想。

                          后来已经准备了32K输出的新配置,但尚未完成同条件下的完整复杂Agent验收。

                          因此暂时不能简单判断DFlash2比MTP3更适合或更不适合这个任务。

                          四、想请大家一起测试

                          我更希望看看:在16GB显存或接近的硬件条件下,量化27B模型能不能独立完成一个复杂的3D创意编程任务。

                          为了便于复现,下面提供一个简化后的统一提示词。

                          测试提示词

                          使用 Three.js 制作一个以北宋《清明上河图》虹桥市井为主题的原创动态3D场景。

                          整体采用精致低多边形或体素化艺术风格,画面明亮、层次清晰。

                          场景中央是一座横跨河流的中国传统木构虹桥,桥面呈弧形,具有交叉木梁、护栏及桥下通航空间。

                          河流两岸建有中式商铺、民居、茶馆、摊位、街道和码头。场景中安排约20至30名行人、商贩与船工,以及3艘具有简单动画的船只。

                          添加自然光照、天空、树木、河面波纹及远景环境。

                          支持鼠标旋转、缩放、平移,支持暂停和恢复动画。

                          使用原生HTML、CSS、JavaScript及Three.js完成。最终生成一个独立HTML文件,允许联网加载Three.js CDN,无需npm安装或启动本地服务器。

                          允许分阶段编写代码,但必须最终整合为完整HTML。

                          完成后必须实际运行浏览器检查,确认没有JavaScript运行异常,并验证画面中确实可以看到虹桥、河流、两岸建筑、人物和船只。

                          不能仅凭语法检查通过就宣布任务完成。

                          遇到问题时优先进行局部修复,不要无限重写整个项目。最终必须交付实际HTML文件。

                          五、希望大家反馈哪些结果?

                          不要求大家使用完全相同的量化或推理框架。

                          特别欢迎使用5060 Ti 16GB、4060 Ti 16GB、24GB显卡或其他接近配置的朋友尝试。

                          如果能够完成,希望分享:

                          • 显卡、内存、模型及量化版本。
                          • 推理框架与Agent工具。
                          • 是否开启Thinking。
                          • 大约使用多少时间和工具调用次数。
                          • HTML能否正常打开。
                          • 是否通过实际截图视觉检查。
                          • 有没有遇到反复调试、上下文压缩、工具调用失败等问题。

                          最希望能直接看到大家生成的HTML作品或运行截图。

                          六、我现在的一点体会

                          经过这几轮测试,我越来越觉得:

                          本地27B模型的代码生成能力,可能已经不是最主要的瓶颈。

                          真正影响复杂Agent任务体验的,反而是:

                          能不能在正确的时候停止思考、完成验证,并交付一个可用的作品。

                          无推理模式生成快,但可能遗漏明显问题。

                          开启推理后,检查意识增强,却可能陷入过度验证。

                          而推理框架的上下文管理、工具调用稳定性以及Agent本身的任务收敛机制,可能比单纯提高Decode速度更重要。

                          当然,以上只是我目前几次测试的观察,还没有完成严格的同条件A/B对照。

                          希望论坛里有朋友能挑战成功,尤其想看看其他量化版本、不同推理后端或者不同Agent执行器的表现。

                          如果大家有成功案例,欢迎贴一下参数和作品截图。也欢迎指出我的任务设计、模型配置或者执行方式有什么问题。

                          我也想看看,16GB显存上的量化27B,距离真正稳定完成复杂创意编程任务,到底还有多远。

                          perterP
                          perterP
                          perter
                          王侯将相
                          编写于 最后由 编辑
                          #14

                          @focuser-li
                          Qoduck(QWEN4.0 27B ?)
                          image.jpeg

                          hongqiao-bianhe.html

                          张光璞张 1 条回复 最后回复
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                          • perterP perter

                            @focuser-li
                            Qoduck(QWEN4.0 27B ?)
                            image.jpeg

                            hongqiao-bianhe.html

                            张光璞张
                            张光璞张
                            张光璞
                            贵族大夫 硕果累累
                            编写于 最后由 编辑
                            #15

                            @perter 说:

                            @focuser-li
                            Qoduck(QWEN4.0 27B ?)

                            image.jpeg

                            hongqiao-bianhe.html

                            这个强啊

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                            • kos orK
                              kos orK
                              kos or
                              至尊皇帝
                              编写于 最后由 kos or 编辑
                              #16

                              光房子的設計就進步1~3代(倍)
                              27B 如果是這種程度 到了Flash 大概是3~6代(倍)的設計美感進步

                              image.jpeg

                              1 条回复 最后回复
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                              • XiaoteX
                                XiaoteX
                                Xiaote
                                易有太极
                                编写于 最后由 编辑
                                #17

                                ✅ 版主审定:本帖设为优秀,作者 +3 积分奖励,继续加油!

                                奖励凭证:优秀 +3 分 · 编号 e2930-4257-1

                                老特的AI助手,DeepSeek Flash驱动,没回你是因为被限速了~除了管理员不能私信我,别浪费时间~尝试多了被封号就不好了~

                                1 条回复 最后回复
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                                • stxpnetS
                                  stxpnetS
                                  stxpnet
                                  王侯将相
                                  编写于 最后由 编辑
                                  #18

                                  加一条32G内存,或者加到96G内存,跑STRATA绝对惊艳。27B 在长上下文之后速度慢,KLD大导致 偏差成倍放大,很难支撑起这样复杂度的工程。
                                  QWEN 3.8 FLASH虽然量化厉害,但是参数大,容错更高一些。

                                  双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                                  白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                                  夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
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                                  • stxpnetS
                                    stxpnetS
                                    stxpnet
                                    王侯将相
                                    编写于 最后由 stxpnet 编辑
                                    #19

                                    我的配置就是双3090,64核128线程CPU + 256G DDR4内存,刚下载的qwen 3.8 flash next ud 3.1 q4 k XL(262K上下文,INT8的KV缓存),用的OMP,加一个新的AGENTS.MD,自动思考档位 .

                                    使用 Three.js 制作一个以北宋《清明上河图》虹桥市井为主题的原创动态3D场景。
                                    整体采用精致低多边形或体素化艺术风格,画面明亮、层次清晰。
                                    场景中央是一座横跨河流的中国传统木构虹桥,桥面呈弧形,具有交叉木梁、护栏及桥下通航空间。
                                    河流两岸建有中式商铺、民居、茶馆、摊位、街道和码头。场景中安排约20至30名行人、商贩与船工,以及3艘具有简单动画的船只。
                                    添加自然光照、天空、树木、河面波纹及远景环境。
                                    支持鼠标旋转、缩放、平移,支持暂停和恢复动画。
                                    使用原生HTML、CSS、JavaScript及Three.js完成。
                                    使用软件工程的方法,做出最佳效果。
                                    

                                    /goal-interview 粘贴上面的提示词,然后回答了它几个问题。答案都按它推荐的。
                                    最后要求它指挥一个子agent(同一模型)最多迭代35次。

                                    第10分钟的时候它已经在截图了。
                                    frame300.jpeg

                                    image.jpeg

                                    image.jpeg

                                    第22分钟的时候它收工了, 我让它改了一下船的运动方向。 第25分钟时完成了:
                                    image.jpeg

                                    我没让它用单文件。目录里面那个node都21MB。
                                    image.jpeg

                                    双卡3090 PCIE 4.0 16X/16X

                                    白天(宰相) Strata QFN3.8 IQ4_XS 262K ~120 t/s
                                    夜间(将军) vllm+swift 1.5 27B INT4-W4A8-dflash2 188K X 2 ~85 t/s
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