在单卡5090上本地运行Qwen 3.8 27B的测试

Reddit r/ArtificialInteligence 新闻

摘要

本文展示了在单卡5090 GPU上本地运行Qwen 3.8 27B AI模型的能力,使用Row-Bot生成丰富的动画,展示从语言合成到物理模拟的任务。

我想测试在单卡5090上本地运行的Qwen 3.8 27B在Row-Bot中的表现。我只给了它一个提示:'我想让你创建一个动画,展示当前本地模型的能力。将其推向极限。不要使用图像生成或视频生成。使用你所能的任何其他方法。使其视觉上尽可能丰富。向我展示模型的潜力。' 这就是它产生的结果。它还使用新的渐进式技能加载功能自动加载了前端设计技能。本地模型已经能做的事情比人们想象的要多得多。你只需要一个像Row-Bot这样构建良好的工具来运行它们。结果让我真心印象深刻:'先生,它现在已在您的浏览器中打开。八个场景,约105秒的自主动画,最后有一个重播按钮:冷启动 — 终端日志 + 混淆解码标题;语言合成 — 一段文字逐词流式传输,配有实时令牌计数器、起草日志和每秒字数实时折线图;实时数学 — e^{iθ}在复平面上绘制,当θ扫到π时,落在e^{iπ} + 1 = 0;同时,Leibniz级数以约4,200项收敛到π,并有实时误差/匹配数字显示;分形计算 — Mandelbrot集放大到海马谷,在页面中逐像素重新计算(每帧57,600点),配有实时缩放/迭代/渲染时间遥测;知识图谱 — 您的612个本地实体的实时网络,自动绘制关系并高亮查询路径;工具编排 — 计划 → 搜索 → 阅读 → 合成 → 写入 → 验证,配有终端日志以及扇出×2并行代理进度演示;物理沙盒 — 1,500个粒子穿过三个场(重力、漩涡、流动)— 移动鼠标穿过它来扰动场;颜色编码速度,配有实时FPS;结论 — 记分卡从0跳到8,结束语为“已写入、已计算、已渲染 — 完全在此机器上。” 控制:点击或→键前进,←键后退,空格键暂停。HUD显示实时FPS、时钟和当前场景。'
查看原文

相似文章