疑似k3-256k这个模型被降智了（顺带国模斗蛐蛐）

作者：#鸡公煲不要辣 板块：#搞七捻三 书接上文https://linux.do/t/topic/2894800 之前跑了几个测试跑上瘾了，我感觉提示词还是不够复杂。于是我让gpt 2.5生图了一张，然后用这张图结合gpt6模型又继续写了一份比较详细实施细则和验收清单。主要的目的就是让模型不管手段去复现图片的场景建模； 如图这个就是本次要复现的场景，感觉还是比较复杂的。分别用k3-256k和1m的版本都跑了一次，结果还是比较惊讶的，见下文： 先把glm 5.3的结果拉上来溜溜先 用的glm 5.3加上53Flash子代理协作完成的。整体还是挺不错的，可圈可点，缆车、灯塔、小人骑车、船和电车都做出来了，而且识别到了这个参考图的阶梯式地形，有努力往这方面靠。可惜的是右边红桥和左边的阶梯长廊没有复现出来，均已失败告终； 然后是kimi发布的不明所以的k2.8模型，波浪地形起码看出来它努力过，可圈可点的只有缆车和这个电车，行进路线玩了点花样，其他的就没有新意了。整体还原度不如glm 5.3，比较明显的时钟以及小人骑车的bug都挺拉跨的。感觉这个模型真是哪哪都讨不到好 上面的雷霆之作出自于ds 4.1Flash模型，刚出来的时候我完全不知道该看哪里。这一次拉完了，我猜测可能是ds的多模态识图能力所导致的，因为工作文档有一张参考图，模型建模过程中都会不断的对着参考图进行校准测试，可能是因为ds的识图过于拉胯所导致的这一次结果吧。无法评价，skip； 这次是k3-256k版本给出的答案，人物出现明显的螃蟹步了，右边的地形还原以失败告终，缆车和风车都与地形产生较严重的冲突。感觉没什么好说的，意料之中的情况，只能说稍比k2.8强一点；整体稍强一点的就是电车和灯塔以及骑车小人了，稍微看上去像那么回事； 原本这次的测试应该告一段落了，过了几天在kimi code的cli中使用k3的时候，发现一个挺明显的问题的，似乎k3-1m的模型Id比k3-256k的要聪明一些。于是我又想起了这个建模任务，于是我也让k3-1m这个iD来跑了一下试试，没想到这次的结果比原先要好许多。为了避免上下文