Qwen3.5-4B-3D-Coder

资料核查于 2026 年 11 月 6 日。正文区分发布方声明与第三方体验，不代表 AIDreamHub 已完成产品实测。

真正交付的是场景代码

Qwen3.5-4B-3D-Coder 是 CCORE 基于 Qwen3.5-4B 的独立微调，并非 Qwen 官方版本。它主要输出 Three.js 的 HTML/JavaScript，适合程序化环境、教学演示和浏览器原型，与根据照片生成网格不是同一任务。

画面可信也可能有重复变量、坏掉的相机控制或昂贵几何。只有需要可编辑代码、且能实际运行和修错时，才适合选择它。目标若是带骨骼角色或生产 GLB，先确认另一条资产流程。

AIDreamHub 截取的官方项目页面，不是本地运行画面。

检查权重版本与生成设置

页面提供 Q4_K_M、Q8_0 GGUF 和 FP16 Safetensors，并标注 10 月 27 日检查点更新。应记录具体修订号，不把同名下载视为同一版本。公开数据集含 4,146 个例子，拆为 3,933 训练与 213 验证；这不是任意生产场景的成功率评测。

发布方为所列量化建议温度 0.6–0.8、top-p 0.90–0.95、top-k 20–40、重复惩罚 1.0，并要求 LM Studio 关闭 MTP。它们是可记录的起点，不保证其他运行时默认值等价。

How to Use：先渲染一个受约束场景

选择兼容的本地运行器与明确 GGUF 包，使用下方官方 Three.js 核心模块约束。模型卡提供 Ollama 路线。先核查运行器的硬件和安装要求，不要把无关的一键脚本直接放进高权限 shell。

第一次只要一个清晰视角、少量物体和一种交互。保存 HTML，通过本地 HTTP 服务打开并检查控制台。保存成功还不算渲染成功；本站没有运行模型推理。

ollama run hf.co/ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder:Q4_K_M

Three.js core module:
https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/three.js/0.160.0/three.module.min.js
No addons or legacy examples/js imports.

Local preview, from the folder containing the saved HTML:
python -m http.server 8000 --bind 127.0.0.1

示例与社区材料能说明多少

官方展示建筑、花园与体素场景，并承认有些生成仍需重试或修正，已观察到重复变量等问题。这说明预期输出和已知缺陷，不建立可靠的一次成功率。

第三方运行指南区分下载体积与内存，也区分程序场景与网格，这是有用的解释，但不等于受控质量基准。短视频教程和精选画廊不能扩展为普遍可靠性结论。

渲染—检查—修复的闭环

固定任务、版本和设置，先否决语法错误、导入失败和空画布，再检查取景、控制、缩放适配、光照与性能。保留所有尝试和人工修补记录，不让最终截图掩盖实际工作量。

在可丢弃浏览器环境运行不可信 JavaScript，不放进带凭据的生产页面。限制网络依赖。需要导出时，在目标引擎检查结果；不能把另一款 GLB-3D-Coder 预览的能力并入本模型。

按输出类型比较替代品

本模型适合本地程序化场景草稿；复杂应用逻辑应比较通用编程模型；可复用几何应比较网格生成；实物忠实重建则需要多视图或测量证据。不要只凭名称都有 3D 就横向排名。

更有用的指标是单位编辑时间内通过验收的场景，而不是 token 速度。简单教学画面和带状态、数据、认证的应用，需要完全不同的验收深度。

许可与合理预期

模型标注 Apache-2.0，发布的数据集标注 MIT；Three.js、字体、纹理等仍有各自条款。模型许可不授予参考图或他人设计的权利。

保持「独立作者」「预览」定位。手绘图解释代码需要真实渲染检查，不是产品截图或模型生成的三维效果。

采用前常见问题

会自动导出 GLB 吗？

主要文档针对 HTML/JavaScript 场景。发布方另有 GLB-3D-Coder 预览，不能混合能力。额外导出或网格转换需要接入，并在实际引擎中检查。

应该从什么设置开始？

按对应检查点说明使用温度 0.6–0.8、top-p 0.90–0.95、top-k 20–40、重复惩罚 1.0；LM Studio 还建议关闭 MTP。同时保存运行时和版本。

怎样确认场景真的能用？

通过本地 HTTP 服务打开 HTML，查看错误，测试相机、交互和缩放，并在目标设备尺寸与性能预算下检查。完整文本回复或好看的单张截图都不足以验收。

核查资料

• CCORE — model card and runtime guidance
• CCORE — ThreeJS training dataset
• HowMuchToRunAI — runtime analysis

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