近30天源站下载量
34.5万
参数
4.5B
上下文
未说明
架构 / 任务
qwen3_5
许可证
apache-2.0
MODEL POSITIONING
这个模型解决什么问题？
能力上，模型卡将其定位为 4B 通用编码模型，重点是 Three.js 与交互式三维场景生成，来源配置元数据则记为 4.5B。量化仓库另提供 Q4_K_M、Q8_0 GGUF，以及完整 FP16 Safetensors；前者体积和资源需求较低，后者保留更多权重信息。模型可经 Ollama、llama.cpp、LM Studio 使用，FP16 权重在 Transformers 5.20.2 下完成过文本生成验证。正式上下文长度、系统基准、中文专项表现及不同量化质量差异，模型卡未说明。
更适合谁
- 想快速生成 Three.js 网页三维场景的开发者
- 需要轻量级通用编码助手的原型开发者
- 希望用参考图片辅助搭建场景的创意编程用户
- 本地设备资源有限、希望先尝试小型模型的个人用户
典型使用场景
- 生成建筑、花园、街区及机械物件等 Three.js 场景
- 制作可交互网页 3D 原型与创意编程演示
- 根据参考图片生成结构相近但不完全复刻的场景
- 使用系统提示词控制 Three.js 场景风格与内容
SOURCE-BASED CAPABILITIES
模型卡透露的核心特点
三维场景生成
以生成 HTML、JavaScript 和 Three.js 交互式场景为主要方向
通用编码探索
兼顾一般代码生成，但模型卡未提供系统评测结果
参考图片辅助
加载原始视觉编码器与投影器后，可依据参考图片解释并生成场景
专用数据微调
使用公开的 CCORE Three.js 3D Scenes 数据集训练，含 3,933 个训练样本和 213 个验证样本
小型模型定位
以 4B 模型规模探索三维场景生成，降低本地实验门槛
按当前权重估算的硬件准备
- 现有 GGUF 文件中，最低显存估算约 3 GB
- 为上下文缓存、系统进程和并发请求预留额外内存，不要只按模型文件大小配置设备。
量化版本怎么选
- 首次本地尝试优先考虑 Q4_K_M，文件更小，来源给出的最低资源要求也较低
- 希望减少 Q4 量化影响时可尝试 Q8_0；模型卡未提供两种量化的质量对比
- Q4_K_M 与 Q8_0 使用相同生成参数；温度可设 0.6–0.8，Top P 设 0.90–0.95，Top K 设 20–40
- 若下载过早期版本，应重新获取模型卡所述的 October 27 更新检查点
GGUF VARIANTS
量化版本与硬件要求
HARDWARE MATCH
哪些显卡或设备更适合运行？
按当前最小量化文件估算，至少需要 3GB 显存；如果希望为运行框架和上下文保留余量，优先参考推荐显存 4GB。
阅读 4GB 显存选型指南 →可以怎样运行
- 可通过 Ollama、llama.cpp 和 LM Studio 运行 GGUF 版本
- 在 LM Studio 中应关闭多令牌预测（MTP），否则模型可能无法正常工作
- llama.cpp 视觉模式需同时显式加载 GGUF 与视觉投影器；来源称其 b11889 版本完成过本地测试
- 完整 FP16 Safetensors 可使用 Transformers 5.20.2；模型卡称其完成过加载与文本生成验证
采用前要知道的限制
- 属于早期预览和独立微调，并非 Qwen 官方版本，模型卡称训练仍在继续
- 部分场景仍可能需要重新生成或人工修正，已观察问题主要是重复变量名
- 参考图片生成属于定性示例，模型会解释画面，不保证复现每个细节
- 缺少正式基准、完整上下文压力测试及各量化质量数据，相关能力模型卡未说明