GLB-3D-Coder 4B 最终版发布：4B 模型生成可导出的 3D 游戏资产，训练数据集同步开源
独立开发者 ccore 于 11 月 5 日发布 GLB-3D-Coder 4B 最终版：一个基于 Qwen3.5-4B 微调的 4B 专用代码模型，输入一段英文描述（角色、道具、建筑、场景），模型输出一个完整的单文件 Three.js HTML 页面——页面里带 3D 预览和「Export GLB」按钮，导出的 GLB 文件可直接导入 Godot、Blender、Unity 等支持 GLB 的编辑器。截至 11 月 7 日核验时，模型页累计下载 24,479 次、点赞 237，较 11 月 5 日预览版发布当日的约 8,600 次下载增长近两倍。
模型与训练数据集均以 Apache 2.0 / MIT 许可开源，训练用的思考链数据也一并放出。
模型怎么工作
GLB-3D-Coder 不是一个 3D 生成模型，而是一个被专门训练过「写 3D 代码」的文本模型。它按提示生成一个包含 Three.js 代码的完整 HTML 文件，浏览器打开即可看到可交互的 3D 场景，点按钮导出 GLB。官方模型卡给出了固定的 system prompt 和采样参数（temperature 0.8、top_k 40、top_p 0.95、min_p 0），并要求开启 thinking、输出 token 上限设为无限——训练样例中最长的输出达到 72K token，平均约 20K，8K 输出上限会在生成中途截断 HTML。
模型本身约 4.2B 参数（含 BF16 视觉编码器共约 4.5B），上下文 256K，采用线性注意力与全注意力混合的 Qwen3.5 架构。视觉投影器（644 MiB）可选挂载，参考图输入功能继承自基座的多模态能力，本次未作为主打功能训练。
从预览版到最终版改了什么
发布时间线（据 HF commit 历史与模型卡）：
- 11 月 1 日：预览版上线，Q4_K_M 与 Q8_0 两个 GGUF 量化加示例画廊。
- 11 月 2 日：更新 checkpoint，补充 BF16 视觉投影器。
- 11 月 5 日：一天内完成两轮 checkpoint 修正（u007434 → u008186），随后放出原始 Safetensors 权重（5 个分片，约 17.49 GB，FP32 文本权重 + BF16 视觉权重）；上传与 DeepSeek V4.1 Flash 1017 的同提示词对比示例；模型卡明确：11 月 5 日之前下载过的用户需删除旧文件重新下载（GGUF 文件名未变）。
- 11 月 6 日：训练数据集 ccore/ThreeJS-3D-GLB-Assets 开源。
训练数据集同步放出
数据集含 3,918 个样例（3,501 训练 + 417 验证），覆盖 40 个资产领域，从角色、武器、载具到工业机械、模块化建筑。三个关键点：
- 全部经过测试与渲染——官方称每个样例的 HTML 都实际执行过、GLB 导出都验证过才收入数据集；
- 完整对话与思考链——conversations 配置带 reasoning_content 字段，即模型的 thinking 过程数据也在；
- 渲染预览与网格数据——previews 配置存每个资产的渲染图，meshes 配置存 GLB 网格数据。
数据集以 MIT 许可放出，parquet 格式，总计约 1 GB。对做同类「模型生成可执行产物再验证」训练管线的人，这是少见的完整开源样本。
生态与运行
- 官方 GGUF：作者直接放出 Q4_K_M（约 2.7 GB）与 Q8_0 两个量化，记录评测用 Q8_0。
- llama.cpp：Qwen3.5 架构已进 llama.cpp 主线（官方仓库同步发布过 Qwen3.5 系列 GGUF），作者模型卡给出 llama-server 加载命令；LM Studio 可直接搜索加载，社区有多人实跑反馈。
- 展示项目：作者用该模型生成全部资产，拼装出可在浏览器直接玩的竞技场游戏 RIFTWARD（HF Spaces 上线，运行时不需要模型推理）；日本开发者 Naoki Kishida 用预览版权重做了一个 3D RPG demo 并被模型卡收录。
- 模型卡对比示例：模型卡内附多组与 DeepSeek V4.1 Flash 1017（high reasoning 档）同提示词对比图，图片取自项目展示视频。
社区实测反馈（单源待证）
Reddit r/LocalLLaMA 最终版帖下，用户 Delicious_Stress_911 报告 Q4_K_M 在其设置下 6 次生成全部失败（一半坏代码、一半几何变换错乱），Q8_0 结果良好；作者跟进指出该用户的 8192 输出 token 上限是主因——正常生成长度在 20K-30K token。该用户放开限制后复测，Q4 与 Q8 均能产出（Q4 推理耗时 2 分 43 秒、929 行代码，Q8 为 1 分 26 秒、1,028 行）。以上为该用户与作者两人的对话记录，属单源待证，跑低量化版前建议按官方设置放开输出上限。
作者在帖中还披露了训练成本：两个 4B 模型合计使用约 100-200 小时的单张 RTX 6000（96 GB 显存）训练，并表示主要工作量不在 GPU 而在数据管线（生成、执行、验证、过滤）的设计。此数字为作者自述。
已知限制
作者在模型卡中自述：部分请求需要重试或少量代码修正；导出资产在编辑器中呈现的材质、光照、动画可能与浏览器预览有差异。骨骼绑定（rigging）与复杂角色动画是第一版未重点训练的方向，作者称下一轮训练会加强。
后续计划
作者宣布下一个目标：构建 10 万条 3D 与通用编码 harness 高质量样例，训练能使用工具、自我测试输出、迭代改进的新一代小模型，预计工作量是当前项目的 20 倍。11 月 6 日作者已在 Reddit 发帖征集社区意见，把 4B 模型做成通用 coding agent（SFT 加 DPO/GRPO 强化学习路线）。整个项目由作者自费开发并免费放出，接受社区捐赠。
基座模型 Qwen3.5-4B 为通义千问开源的 4B 混合注意力多模态模型（Apache 2.0，256K 上下文），本模型为其独立微调，非 Qwen 官方发布。
参考链接
- 模型页（权重/模型卡/采样设置）：https://huggingface.co/ccore/Qwen3.5-4B-GLB-3D-Coder
- 训练数据集：https://huggingface.co/datasets/ccore/ThreeJS-3D-GLB-Assets
- 前作 3D-Coder（10 月预览）：https://huggingface.co/ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder
- RIFTWARD 浏览器演示：https://huggingface.co/spaces/ccore/RIFTWARD
- Reddit 最终版发布帖（含社区实测讨论）：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xobe4h/
- Reddit 数据集发布帖：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xozbe6/
- Reddit 作者后续计划帖（4B 通用 coding agent）：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xppw37/
- 基座模型：https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-4B