一位用户通过要求 Google 的 Gemma 4-12B 模型生成一个单文件 WebGL 3D 保龄球模拟器来对其进行测试。尽管生成的代码被描述为“糟糕”，但用户发现它出奇地有功能性，超出了他们对一个 120 亿参数模型的最初期望。该模型犯了一些工具调用错误，但能够自我纠正，尽管它并非主要推荐用于此类任务，但仍展示了一定的代码生成能力。 AI
影响 展示了小型语言模型在代码生成方面的不断发展的能力，即使是对于 3D 图形等复杂任务。
排序理由 用户针对特定任务对现有模型进行测试。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
<table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1up78iv/i_told_gemma_4_12b_q8_0_no_cache_quant_to_write_a/"> <img alt="I told Gemma 4 12B (Q8_0, no cache quant) to write a single-file 3D bowling simulator in WebGL. It's terrible, but honestly better than I …