Qwen3.8 27B 在 SVG 生成上超出了我的预期 :D

Reddit r/LocalLLaMA 模型

摘要

一位用户在 SVG 生成任务中测试了 Qwen3.8 27B 模型,并使用了一个复杂提示,发现结果超出了预期,突显了该模型在创造性任务上的能力。

https://reddit.com/link/1vtkgdj/video/595yn0ckdjkh1/player 我想要尝试 Qwen3.8 27B 的 SVG 能力,但想做点不同于骑自行车的鹈鹕的事情。提示词就是:创建一个单一的 HTML 文件,其中嵌入一个 SVG,描绘一只猫骑着斑马,又骑着大象。耗时 20 分钟(其中 12 分钟仅是思考 - xhigh)。我当时在质疑它是否能完成 :D 但完成后,我惊呆了。我不知道我预期了什么,但肯定不是那样的!消耗了 46,436 个令牌,速度约为 40t/s(起初速度约为 60t/s,但我移除了功率限制(从 250 到 370),之后速度下降到 20 多 t/s,可能与在生成过程中调整设置有关,可能需要在不调整任何设置的情况下再试一次,看看模型本身在长时间生成后是否有些故障)。模型是 https://huggingface.co/cyankiwi/Qwen3.8-27B-AWQ-INT4,在 2x 3090 上以 tp2 运行,使用 fp8 KV 缓存。编辑:因为有负面投票,我将提示和响应(包括推理)复制到了 pastebin,以防有人怀疑 https://pastebin.com/FfSutPfn,也可以提供 llama swap 中请求的截图。
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