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极简提示词让DeepSeek生成地铁僵尸FPS

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先了解这件事

AI 综述

Reddit用户MLDataScientist用一句极简提示词，让DeepSeek v4.1 1017 UD-IQ3_S生成一个单文件three.js地铁僵尸FPS场景，包含3D地铁站、FPS控制、僵尸敌人、曳光弹、后坐力与枪口闪光，总生成token达180k。该模型经Unsloth最新UD3.1量化，借助Maya 1.1.55后端与OMP v18.17.0 harness运行。在RTX 5090与AMD EPYC 7532上，10k上下文时速度为30t/s、PP 2k t/s，接近180k上下文时降至约20t/s；原生llama.cpp仅10t/s TG与120t/s PP。以上速度与效果均为该用户实测所述。

AI 根据报道生成 · 4 小时前更新

报道时间线

沿着报道，了解事件的不同侧面。

11月7日

13:38
Reddit · r/LocalLLaMA
用 Deepseek v4.1 1017 UD-IQ3_S 在本地跑出地铁僵尸 FPS 游戏：Maya 与 OMP 实测
用户借助 Maya 1.1.55 后端与 OMP v18.17.0 harness，用 Unsloth 最新 UD3.1 量化的 Deepseek v4.1 1017 UD-IQ3_S 生成单文件 three.js 地铁僵尸 FPS 场景，总生成 token 达 180k。在 RTX 5090 与 AMD EPYC 7532 上，模型以 30t/s、2k t/s PP 运行于 10k 上下文，接近 180k 上下文时降至约 20 t/s；原生 llama.cpp 仅 10t/s TG 与 120t/s PP。

本事件热度走势

可比范围当前: 9
可比范围峰值: 1011月7日 14:00
近 24 小时变化: –

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