CCORE GLB-3D-Coder 1.7B

CCORE GLB-3D-Coder 1.7B

为你描述的游戏资产写出完整的 Three.js 页面，带 3D 预览和导出 GLB 按钮。这是微调过的 Qwen3-1.7B，GGUF 格式，能在普通硬件上运行，适合游戏开发者。

由 ccore 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这是一个在 GLB 资产数据集上微调过的 Qwen3-1.7B 模型。你用普通的话描述一个游戏资产，它会写出一个独立的 HTML 页面，在 3D 中显示这个资产，并带有导出为 GLB 文件的按钮。作者称这是一个初始测试检查点。

适合谁：它适合显存有限或没有独立 GPU、想要快速迭代低多边形道具和生物的游戏开发者、3D 爱好者和原型设计者。

Title: 谁可能用到它
行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
游戏开发 | 独立开发者 | 为 Godot 项目生成低多边形道具和敌人 | 一个带发光水晶核心的石像巨人首领
原型设计 | 设计师 | 快速做出占位用的 3D 资产 | 商店场景里作为占位的面包店柜台
教育 | 爱好者 | 阅读生成的 Three.js 页面，学习场景是怎么搭起来的 | 一张低多边形铁桌
技术美术 | 3D 美术师 | 把导出的 GLB 拉进编辑器继续修改 | 展示台上的一把魔法剑

需要最终的、精细打磨的资产或正式发布版本的人暂时可以跳过，因为权重仍在更新。

用在哪里：

• llama.cpp：加载 GGUF 文件的兼容 Qwen3 的运行时
• LM Studio：模型卡提到的另一个运行时
• 网页浏览器：打开生成的 HTML 页面和它的 3D 预览
• 3D 编辑器或 Godot 编辑器：打开导出的 GLB 文件
• Windows、macOS 或 Linux：用 Python 下载文件

Title: 它能做的事
用途 | 适合谁 | 得到什么
生成资产 | 游戏开发者 | 一个显示低多边形资产的独立 HTML 页面
导出 GLB | 3D 美术师 | 从页面的 Export GLB 按钮下载的 GLB 文件
快速迭代 | 爱好者 | 在 CPU 或小显卡上的短迭代循环

如何设置：你需要先准备：

• Windows、macOS 或 Linux 上的 Python，用来下载文件
• 支持 Qwen3 GGUF 文件的运行时，例如 llama.cpp 或 LM Studio
• 为你选的文件留出空间，Q8_0 约 1.83 GB，F16 约 3.45 GB

1. 安装 Hugging Face hub 软件包。
2. 下载模型文件。
3. 在你的运行时中加载一个 GGUF 文件。模型卡建议从 Q8_0 开始。

pip install -U huggingface_hub
hf download ccore/Qwen3-1.7B-GLB-3D-Coder

如何使用：加载一个 GGUF 文件，给它这里显示的系统提示词，然后用你自己的话描述想要的资产。保存它写出的 HTML，在浏览器里打开，再点击导出按钮。

Create game assets for the Godot editor, which uses GLB files. Create whatever the user requests as a good-quality low-poly asset using only Three.js in one complete standalone HTML file. The HTML must show the asset and include an Export GLB button that downloads a working GLB. If the requested asset needs animation, add it and include the animation in the exported GLB; otherwise make it static.

模型卡推荐这些采样值。

Title: 推荐的采样设置
设置 | 值
Temperature | 0.8
Top K | 40
Top P | 0.95
Min P | 0.0
Repeat penalty | 1.0

示例：你要一个石像巨人首领，有粗壮的岩石手臂和腿，核心是一颗发光的绿色水晶。模型写出一个 HTML 页面，在 3D 中显示这个巨人并带有 Export GLB 按钮，你保存页面再打开它。

新手与专家：如果你刚接触，可以在 LM Studio 里加载 Q8_0 文件，粘贴系统提示词，要一张简单的低多边形铁桌。把保存的页面在浏览器里打开，看看结果。

如果你熟悉这个领域，基础模型是 Qwen3-1.7B，全部 28 层都使用完整的因果注意力和分组查询注意力。作者选择小模型，是为了在有限硬件上得到短的迭代循环。生成速度随你的机器、运行时、上下文大小和生成的代码量而变化。训练结束后，作者承诺提供 Safetensors 和更完整的训练细节。

用普通的话描述一个资产
模型写出一个 HTML 页面
打开页面预览 3D
点击 Export GLB
在你的 3D 编辑器里打开 GLB

注意事项：模型卡列出了两个 GGUF 文件及其大致大小。

Title: GGUF 文件大小，单位 GB
Q8_0: 1.83 GB
F16: 3.45 GB

• License: apache-2.0
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你给它的提示词，以及你自己保存并打开的 HTML 文件
• Not for: 最终发布版本，因为作者称这是初始测试检查点，并计划更新权重

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text generation
• 框架：gguf
• 参数量：1.7B
• Weights: about 860 MB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：421
• 点赞：13
• 许可证：apache-2.0
• 基于：Qwen/Qwen3-1.7B
• 标签：gguf, code, threejs, 3d, godot, text-generation, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/ccore/Qwen3-1.7B-GLB-3D-Coder
• 文件：https://huggingface.co/ccore/Qwen3-1.7B-GLB-3D-Coder/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download ccore/Qwen3-1.7B-GLB-3D-Coder

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。