😃用 Qwen 3.8 27B+OpenCode+LM Studio 在 RTX 5090 上做了自己的桌面开票应用..省下了我原本每年要付的 100 美元

我的第一款完全靠 vibe coding 做出来的桌面应用，用的是 Qwen 3.8 27B，而我几乎完全不懂编程，哈哈。之前每年要花 100 美元订阅一款在线开票应用，所以我决定自己搞一个。结果简直惊艳……整个开发和实现过程中，我基本上每次都是一次搞定，因为 Open Code 的编程智能体包办了所有工作，包括修复 bug、网上搜索等等。我做的只是把 Qwen 模型接入 Open Code，然后就开始写应用了。我主要就是截屏，告诉模型我想要什么，它甚至还做了应用内工具，把我积累了 5 年多的所有文档和信息都导入进来，而且全都成功了。新版 Open Code v2.0 强得离谱，几个月前要是不手动下载一大堆插件和工具，根本做不到这些。多亏了 Open Code 的自动压缩功能，我的上下文窗口占用一直保持在 57–90K 之间……对结果非常满意。电脑配置 AMD Ryzen 9 9950X3D RTX 5090 32GB 96GB DDR5 内存 工作流配置（显存占用 31GB）AI 模型 - Qwen 3.8 27B Q4_K_M GGUF（120K 上下文）运行框架 - Open Code 2（默认设置）模型管理器 - LM Studio（默认模型设置，开启思考）模型性能/项目 Token 用量 平均 Token/秒 - 80–90 输入 Token - 2.94 亿 输出 Token - 126 万 在实现最后一个功能时，我还短暂用了一下 Qwen 3.6 35B A3B 的 Q5_K_M 量化版，纯粹是想测试一下，速度达到了 220 Token/秒，效果也不错，其余开发工作都是用 Qwen 3.8 27B 完成的。这一切都是在我的 RTX 5090 上完成的，模型和 120K 上下文都能完美装进显存。迫不及待想看到 Qwen 4 及其改进，还有 Open Code 未来的更新。我会试着探索其他工具和技能，因为这次我只用了 Open Code 的默认配置。