# 4B 3D 编码模型更新：一次性生成效果与画面质量明显提升 - 原标题：4B 3D coding model update: much better one-shot results and visual quality - 类型：帖子 - 来源：Reddit - 发布时间：2026-10-28 - 首次精选：2026-10-29 09:33 - 分级：值得看 - 学习层级：进阶 - 主题：[finetuning-adaptation]()（第 13 位）、[creative-coding-design]()（第 24 位） - 原文链接：[https://reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xhfwui/4b\_3d\_coding\_model\_update\_much\_better\_oneshot]() - 本站页面：[https://oplearnx.com/resources/pk\_f6c4ba263a3b]() ## 摘要 这是一篇 Reddit r/LocalLLaMA 社区帖子，作者发布其 4B 3D 场景编码模型的新版本，包括完整 FP16 权重，并公开了训练数据集 CCORE Three.js 3D Scenes（4146 个场景示例，3933 训练 / 213 验证，含提示、完整思考轨迹、HTML/JavaScript 响应、复杂度等级和可选渲染参考图，MIT 许可）。帖中给出 Q8 的推荐参数（temperature 0.6、top-k 20、top-p 0.95），说明 Q4 已发布但本版未测试，并提醒在 LM Studio 中关闭 MTP、重新下载同名文件。适合用本地小模型生成 Three.js 3D 场景、或想用其数据集训练模型的人阅读。 ## 原帖 > Quick update: the latest version of my 4B coding model , the full FP16 weights , the training dataset , and now the technical report are all available\! One-shot results and visual quality have improved substantially in my latest tests. — ConfidentDinner6648 · 2026-10-28 · [原帖]() ## 中文大意 发帖人更新了自己 4B 3D 编码模型的最新版本：FP16 全量权重、量化版（Q8/Q4）、训练数据集和技术报告均已公开。他称新版本在一次成图和视觉质量上大幅提升，部分场景仍需重试或修正；推荐从自己测试过的 Q8 开始，给出温度 0.6、top-k 20、top-p 0.95、重复惩罚 1.0 的参数，并提醒旧版本需删除重下（文件名未变）、在 LM Studio 中关闭 MTP。数据集 CCORE Three.js 3D Scenes 共 4,146 条示例（3,933 训练 / 213 验证），含提示、完整思考链、HTML/JavaScript 回复、复杂度分级和可选渲染参考图，以 MIT 许可发布。他希望看到社区用该数据集做出东西。适合本地模型玩家、关注小参数模型微调和 3D/Three.js 生成的人阅读。 ## 讨论区核心观点 依据 19 条评论。 - 模型只针对 Three.js 训练，不支持 Blender Python 脚本；有用户实测旧版效果不佳，作者建议试新版并可用公开数据集自行转换。（[出处]()） - 数据集已在 Hugging Face 公开，多位用户索要链接，作者也在评论中给出了地址。（[出处]()） - 作者分享了训练硬件：一台 96GB 显存的 RTX 6000 做全量微调，另有约 22GB 的 L4 实验；认为 RTX 3090 上用 LoRA 配合显存优化、32k 上下文、约 3000 条样本也可能训练。（[出处]()） - 有人用 Unsloth 跑 Q4/Q8 都无法一次生成完整 3D 场景，出现工具调用失败、写文件循环或 HTML 损坏，询问作者用的是什么运行框架。（[出处]()） - 有评论推测模型并非为工具调用训练，而是一次性在回复中输出代码，因此应直接把聊天内容里的 HTML 复制成文件。（[出处]()） - 多位用户希望扩展或另训一个能做 Blender 的模型，用于生成机器人等领域的合成数据集，或尝试用前沿模型蒸馏出错修正轨迹来微调自己的 Blender 模型。（[出处]()） --- 来源：LearnMap · 学径（https://oplearnx.com）