Tiny Harbor: Qwen 3.8 Flash Next собрала 3D-остров на three.js за один проход

30 октября 2026 года на r/LocalLLaMA появился пост с прогоном: локальная сборка Qwen 3.8 Flash Next в формате NVFP4 получила задачу сделать сайт с живой 3D-деревней на острове. Автор приложил видео 1920×1080, 40 секунд, со звуковой дорожкой. И сразу оговорка: текст поста написан и отполирован AI, а видео — экспорт с того сайта, который сгенерировала модель.

Что именно сгенерировано за один проход

Модель написала сайт на three.js — это JavaScript-библиотека для 3D-графики в браузере, поверх WebGL. Сцена: круглый остров, который строится из одной аналитической функции высоты. То есть рельеф задаётся формулой вида h(x, z), а не готовой картой высот и не загруженным мешем. Из этой функции выведены скалы, пляж, холм, гавань и пирс.

Дальше — рендер. Видео 1920×1080 на 40 секунд, звук сгенерирован отдельно, офлайн. Автор подчёркивает: это экспорт с работающего сайта, а не отдельная сборка в редакторе. Разница принципиальная. Если сайт открывается и крутится в браузере, значит, код не просто выглядит правдоподобно — он исполняется.

Слово «бенчмарк» в заголовке поста стоит читать осторожно. Формально это один прогон с одним промптом. Повторных запусков, замеров времени и сравнения с эталоном в посте нет.

Почему рельеф из одной функции высоты — удачный ход

Процедурная генерация рельефа — приём, где поверхность описывается математикой, а не рисуется вручную. Типичная схема: радиальный профиль острова (высота падает к краям), поверх него — шум для неровностей, отдельные добавки для скал и впадины для гавани. Меняешь один коэффициент — двигается береговая линия, меняется высота холма, глубина бухты.

Плюс в компактности. Такой остров — это десятки строк кода, а не файл с геометрией. Модель, которая держит сцену в виде формулы, меньше рискует промахнуться с координатами отдельных объектов.

Минус тоже известный. Объекты вроде пирса и домов надо сажать на поверхность. Если просто поставить их по фиксированным координатам, они повиснут в воздухе или утонут в склоне. Как именно модель решала привязку к рельефу — в посте не сказано. Данных нет. Это первое, что стоит смотреть в коде, если он выложен.

Ещё один момент: «круглый остров» — сильное упрощение. Круг симметричен, его легко параметризовать. На нём хорошо видно, справилась ли модель с базовой геометрией, но плохо проверяется работа с нерегулярными формами.

Сравнение с DeepSeek: один прогон — это не бенчмарк

Автор пишет: результат приличный, но на первом проходе хуже, чем у DeepSeek, и пара итераций, вероятно, закроет разрыв.

Разберём, что здесь есть. Есть субъективная оценка одного человека. Есть два разных прогона, вероятно с разными промптами и разными настройками. Есть гипотеза про итерации — она не проверена в посте.

Чего нет: одинаковых условий, числа повторов, критериев «лучше/хуже», слепой оценки. Не сказано, в чём именно DeepSeek оказался лучше — в геометрии, в плотности сцены, в отсутствии артефактов, в качестве кода. Без этого сравнение остаётся впечатлением, а не измерением.

Это не придирка к автору. Это обычная проблема демонстраций генеративного кода. Модели чувствительны к формулировке промпта, к версии, к формату квантизации. Один удачный или неудачный прогон мало что говорит о модели в целом.

NVFP4 и дисклеймер про AI: что остаётся за кадром

NVFP4 — 4-битный формат представления весов. Меньше бит на параметр — меньше памяти и выше скорость на подходящем железе. Плата — возможная потеря качества относительно полной точности. В посте нет ни размера модели, ни потребления памяти, ни скорости генерации, ни сравнения с нежатым вариантом. Есть только слово «локальная». Поэтому вывод «NVFP4 не мешает» из этого поста не следует — базы для сравнения нет.

Второй момент — дисклеймер. Автор честно пишет, что текст отполирован AI. Видео и код остаются артефактами модели, но формулировки вроде «результаты приличные» могли быть сглажены редактором. Это не отменяет демонстрацию, но меняет статус текста: перед нами отчёт с оговоркой, а не независимый тест.

Что с этим делать

• Смотреть на сайт и код, а не на видео. Видео показывает результат, код показывает, как он получен. Ищите ссылку на репозиторий или сам HTML-файл.
• При повторении фиксировать условия: точный промпт, версию модели, формат квантизации, железо. Без этого прогон не воспроизвести.
• Сравнивать модели на одинаковых промптах и нескольких запусках. Один прогон на модель — это демо, а не замер.
• Проверять привязку объектов к рельефу и обработку краёв сцены. Это типичные места, где процедурная генерация ломается.
• Разделять артефакты: сайт, видео, звук и текст поста сделаны разными инструментами. Оценивать их стоит по отдельности.