仅凭一条提示词，本地运行的 Qwen3 28B 量化模型即生成了一个完整可玩的程序化 Three.js 沙漠飞行演示，输出为单个 HTML 文件。
AI translation, not an official translation. Refer to the original for technical details.
Adapted from @Oluwaphilemon1Qwen3.8-27B-GSQ-RCO-IQ3_S 在 3090 上不断给我带来惊喜。 这次 AJ 给它布置了一个要求更高的提示词： 构建一个可以飞行穿越的程序化生成无尽沙漠世界。 没有多智能体设置。 没有来回迭代的提示。 没有我手写的 Three.js 代码。 只有一次性提示词和一个单独的 HTML 文件。 而它真的交付了一个可玩的世界。 场景通过程序化方式生成沙漠，营造出一种远超实际渲染范围的广阔环境感。 这类任务对本地编程模型来说是相当好的压力测试，因为它必须同时做对好几件事。 它需要理解视觉目标。 它需要构建 Three.js 场景结构。 它需要程序化生成，而不只是摆放几个静态物体。 它需要摄像机和飞行控制。 它需要将所有内容自包含在一个 HTML 文件中。 最重要的是，结果必须能真正运行。 这就是为什么我开始越来越不在乎一个本地模型在基准测试上看起来是否亮眼，而更关注它能从一个空白文件产出什么。 在当前这个量化版本下，Qwen3.8-27B 在本地 3090 上运行，已经进入了这样一个领域：你可以向它抛出颇具野心的浏览器实验，并得到可用的成果。 几年前，我预计需要在这类任务上反复迭代。 而现在，第一次尝试本身就可以成为有趣的部分。 而这只是一个结果。 我正在用这个量化版本测试更多提示词，以观察它从哪里开始出现问题。 当本地 AI 的输出不再只是文字，而是一个真正可以打开并把玩的东西时，它正变得越来越有趣。 https://t.co/7Hjd0lwt8e
