参数抄作业也会翻车温度与核采样的组合边界【免费下载链接】Qwen3.5-4B-3D-Coder项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder把官方模型卡里的四行参数抄进 LM Studio然后按回车——这大概是当下本地 3D 代码生成最常见的起手式。但 Qwen3.5-4B-3D-Coder 的 README.md 给出的Temperature 0.6–0.8 / Top P 0.90–0.95 / Repeat penalty 1.0 / Top K 20–40本质是两个量化版本共用的一条矩形区间而不是四组互不相干的推荐值。温度与核采样在解码器内部是串联生效的温度先把 logits 拉平或压尖top-k 再截断候选集top-p 在残局里决定还要不要继续砍。抄数字的人往往只盯住单个旋钮的上下限却忽略了它们组合之后落在分布的哪个位置——这正是参数都对结果还是翻车的根源。更麻烦的是这个模型有几类故障在表面上极像采样越界实际成因却完全在参数之外默认开启的思维链、模板里的think前缀、量化权重里并不存在的 MTP 头。 先分清哪些症状归参数管、哪些不归再谈取值 比背一张参数表有用得多。一、温度与核采样不是两个独立旋钮温度改变的是候选集本身的质量采样时每个 token 的概率为p_i ∝ exp(z_i / T)。在 Transformers 的generate流程里warper 的应用顺序是温度 → top-k → top-p也就是说温度先污染分布top-k/top-p 再在已经被污染过的分布上做裁剪。这意味着同一个top_p0.95在T0.6和T0.9下覆盖的候选词集合根本不是一个东西温度升高使分布变平同样的累积质量阈值需要吞下更多低频 token温度降低使分布变尖top_p几乎失去作用因为第一名自己就接近 1。Qwen3.5-4B-3D-Coder 的默认值写在 generation_config.json 里{ do_sample: true, temperature: 0.6, top_k: 20, top_p: 0.95, repetition_penalty: 1.0, use_cache: true }注意这里的top_k是 20正好落在 README 区间的最下端。这不是巧合在top_k20的前提下top_p0.95基本是个空转的保险丝。top-k 截断并重归一化之后20 个候选的累积和已经是 1.0top-p 只需要丢掉最末一两个极小概率项只有当top_k被放大到 40 以上、或者温度拉到使尾部明显变厚时top_p才真正开始干活。于是抄作业最常见的翻车姿势出现了有人为了更有创意把top_k改成 100、top_p保留 0.95、温度固定 0.6——他以为自己在放大核采样实际上是把候选池从 20 扩到 100再由 top-p 决定砍到多少。Three.js 的 API 名字长且相似MeshStandardMaterial、MeshPhysicalMaterial、MeshLambertMaterial共享前缀候选池一放大尾部里那些形似但不存在的变体就开始有概率被抽中代码能运行到材质赋值那一行才爆ReferenceError。repetition_penalty必须是 1.0因为代码天然重复README 和 generation_config.json 都把重复惩罚锁死在1.0等于关闭。这个选择在自然语言里显得保守在代码里却是硬约束new THREE.、scene.add(、const geometry这类 token 序列在单文件里出现几十上百次是正常结构一旦开启 1.05 以上的惩罚模型在生成到文件后半段时会被迫换个说法症状就是变量名被替换成近似但不一致的拼写——而 README.md 的 Known issues 一节写得很清楚目前观察到的 Buggenerally involved duplicate variable names, rather than major structural problems。重复变量名不是采样温度高导致的质量下降而是对代码施加自然语言式惩罚的直接后果。 所以第一条边界是温度与核采样可以调repetition_penalty不能动。量化档位应该反向收窄区间README 明确说明 Q4_K_M 与 Q8_0生成参数相同但这是为了减少使用者的心智负担不代表两个权重的输出分布一致。量化噪声在经验上会抬高低概率尾部因此同样的T0.8 / top_k40Q4_K_M 抽到长尾异常 token 的机会高于 Q8_0。两者体积差得很实在LFS 指针显示 Q4_K_M 为 2,708,804,096 字节2.52 GiBQ8_0 为 4,482,402,816 字节4.17 GiB。工程上的稳妥做法是让 Q4_K_M 贴区间下端0.6 / 20 / 0.90Q8_0 才有资格往上放0.7–0.8 / 30–40 / 0.95。这条属于推导而非实测结论第五节的脚本可以让你在自己的提示词上验证它。二、越界后的症状图谱把社区反馈和仓库源码对照之后能整理出一张症状 → 真实成因的对照表。这张表的价值在于四类症状里只有一类真的该调参数。症状表面像什么真实成因判定方法变量名重复、作用域混乱温度太高、采样太野repetition_penalty 1.0或top_k放大后长尾 API 名被抽中把惩罚改回 1.0top_k降回 20 复测输出开头出现一段中文推理文字模型跑飞了chat_template.jinja 默认在 assistant 段插入think客户端未剥离传enable_thinkingFalse或按|im_end|切分HTML 只有半个文件、/html缺失温度高导致提前收敛思维链占用max_new_tokens或上下文窗口不足统计实际输出 token 数检查-cmax_new_tokens乱码、无输出、长时间空转参数全错LM Studio 默认启用 MTP权重中并不存在 MTP 头关闭 MTP或换 llama.cpp 直接加载第三、四行值得展开因为它们最容易被误判成采样问题模板层面chat_template.jinja 在生成提示段的逻辑是{%- if add_generation_prompt %} {{- |im_start|assistant\n }} {%- if enable_thinking is defined and enable_thinking is false %} {{- think\n\n/think\n\n }} {%- else %} {{- think\n }} {%- endif %} {%- endif %}也就是说不显式关闭思维链模型默认先写推理再写代码。对于动辄几千 token 的自包含 HTML推理段会把生成长度预算吃掉一大截如果max_new_tokens卡在 4096正文写到一半被截断用户看到的是后半段没了很自然地归罪于温度太高导致模型发散。实际上温度和截断之间没有因果关系。MTP 这一条更值得说因为它可以在源码层面被证实。config.json 的text_config里确实声明了 MTPmtp_num_hidden_layers: 1, mtp_use_dedicated_embeddings: false但打开 model.safetensors.index.json 清点 723 个张量只有model.language_model.*426 个含 32 层和model.visual.*297 个没有任何mtp前缀的权重。配置声明了推测解码头权重里却没有这个头——推理框架若按配置去启用多 token 预测拿不到对应参数输出自然崩坏。这解释了为什么反复调整 Temperature、Top P 完全无效出问题的层级根本不在采样器。核对这条只需要一行脚本python - PY import json w json.load(open(model.safetensors.index.json))[weight_map] print(sum(k.startswith(model.language_model.) for k in w), sum(k.startswith(model.visual.) for k in w), sum(mtp in k.lower() for k in w)) PY # 426 297 0另外generation_config.json 里eos_token_id是数组[248046, 248044]对应|im_end|与|endoftext|tokenizer_config.json 的eos_token是|im_end|。如果你的前端只按/html或\n\n做停止串模型在|im_end|之后还可能继续吐内容或者反过来在自然位置被强停。停止条件属于参数的一部分但它和温度无关。检查点在变参数没变README.md 记录了 10 月 27 日检查点更新Q4_K_M 与 Q8_0 都换成了新权重one-shot success has improved substantially而生成参数remain unchanged。同一套参数在不同检查点上的表现会漂移这是判断翻车是不是参数的锅的重要参照——如果换了检查点症状就消失那说明它本来就不是采样边界问题。三、分题材的取值表下面这张表以 README.md 给出的矩形区间为硬边界按仓库画廊中十件作品的几何特征做区间内定位。它不是基准测试结果而是该题材对 token 级不确定性的敏感度推导出来的起点每一条都应该用第五节的脚本在自己的提示词上复核。题材画廊对应作品结构特征TemperatureTop KTop P取向体素/方块场景Voxel launch site网格对齐、重复单元、坐标强约束0.6200.90最大确定性宁可牺牲变化机械与硬件LGA 3647 Socket、Pelican Bike No. 07尺寸、数量、阵列层数必须精确0.6200.90一个数字错整件结构失真家具与曲面Bow-Front Secretary Desk曲线控制点与比例关系0.6520–300.92允许造型微差不允许尺寸失配建筑与村落Sunset Village、Sakura Temple Garden中等模块化允许局部自由布局0.65–0.7020–300.90–0.92主体确定、局部放开园林与植物Kōrin Garden、Sakura bonsai大量程序化随机参数、枝叶分布0.75–0.8030–400.95需要多样性重复感比错字更致命动画装置塔台雷达类需要requestAnimationFrame与状态变量0.60–0.65200.90状态机不能有歧义两张图恰好代表了这个表的两端。园林类作品依赖大量随机分布参数温度压到 0.6 会让树形、石组、水面波纹都趋向同一种安全构图重复运行十次得到同一个园子而机械类作品相反。LGA 3647 插槽的针脚阵列是纯计数与阵列规律问题任何一个坐标偏移都会让整体观感崩塌这里需要的是确定性而不是想象力一个容易被忽略的取舍把温度降到 0.6 以下比如 0.3在语法层面通常更安全但对 4B 模型来说会显著削弱思维链的探索能力模型倾向于复用最熟悉的模板代码——表现是十个不同提示词生成出结构雷同的场景。官方把下限卡在 0.6大概率就是这个平衡点的产物不建议继续下探。四、固定随机种子不等于可复现我 seed 都固定了为什么两次结果不一样是这个模型被问得最多的问题之一。固定种子只固定了随机数流没有固定产生 logits 的那条路径。四个变量里任何一个变化采样轨迹就会在某个 token 处分叉而采样是自回归的——分叉一次后面全不同。变量影响机制是否被 seed 覆盖量化档位Q4_K_M / Q8_0 / FP16权重不同 → logits 不同 → 同一 seed 抽出不同 token否推理后端llama.cpp / Transformers随机数发生器实现不同top-k 并列值的处理顺序不同否注意力内核FlashAttention / SDPA / eager浮点累加顺序差异带来微小 logits 偏移否批大小与 padding批内 padding 改变注意力掩码的数值路径否思维链开关生成序列长度不同后续每个位置的上下文都不同否上下文长度上限触发截断时输入被裁切模型看到的提示词已经不完整否实践上要区分两种可复现工程可复现同一台机器、同一份 GGUF、同一后端、同一提示词模板、--seed固定输出逐字节一致。这是可以做回归测试的级别。语义可复现换后端、换量化后场景结构大体一致但坐标与颜色不同。这是跨环境迁移时能期待的上限。会踩坑的地方在于把这两者混为一谈有人用 Q4_K_M 调出一版满意的场景把 seed 和参数交给用 Q8_0 的同事复现结果不一样于是怀疑参数抄错了。实际上权重换了logits 就换了。五、一份可执行的参数体检清单5.1 Transformers 侧显式关闭思维链固定种子保留 scoresimport torch from transformers import AutoProcessor, AutoModelForImageTextToText repo ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder processor AutoProcessor.from_pretrained(repo) model AutoModelForImageTextToText.from_pretrained( repo, dtypetorch.float16, device_mapcuda ) # 若本地 transformers 未注册该 Auto 类可改为 # from transformers import Qwen3_5ForConditionalGeneration # 与 config.json 的 architectures 字段保持一致 SYSTEM_PROMPT Use only the Three.js core ES module from https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/three.js/0.160.0/three.module.min.js. Do not import addons or legacy examples/js paths; implement any camera controls directly inside the HTML. messages [ {role: system, content: SYSTEM_PROMPT}, {role: user, content: Please create one self-contained HTML file with Three.js from cdnjs showing a canal lock and weir complex with a central island.}, ] text processor.apply_chat_template( messages, tokenizeFalse, add_generation_promptTrue, enable_thinkingFalse, # 关键不关闭会白烧一大段预算 ) inputs processor(texttext, return_tensorspt).to(model.device) torch.manual_seed(20261029) out model.generate( **inputs, do_sampleTrue, temperature0.6, top_k20, top_p0.95, repetition_penalty1.0, use_cacheTrue, max_new_tokens8192, output_scoresTrue, return_dict_in_generateTrue, ) new_tokens out.sequences[0, inputs[input_ids].shape[1]:] print(processor.decode(new_tokens, skip_special_tokensTrue))5.2 量一下你的top_k和top_p到底谁在生效output_scoresTrue拿到的是 warper 之前的原始 logits所以可以离线重放温度、top-k、top-p 三步看清实际候选集规模T, K, P 0.6, 20, 0.95 for i, s in enumerate(out.scores): p torch.softmax(s[0].float() / T, dim-1) top torch.topk(p, K) kept top.values / top.values.sum() # top-k 截断后重归一化 n_p int((kept.cumsum(0) P).sum().item()) 1 if i 3 or i % 200 0: print(fstep {i:5d} top{K}原始质量{top.values.sum():.3f} ftop_p实际保留{n_p}/{K})判读方法很直接top{K}原始质量接近 1.0 → top-k 截掉的几乎都是垃圾 token说明当前温度下top_k是主要约束。top{K}原始质量明显低于 1.0 → 大量概率质量被 top-k 硬砍模型被强行限制在 20 个候选里容易陷入模板化。top_p实际保留长期等于K→ top-p 完全没生效你调它不会有任何变化。这三行输出比任何参数表都更能说明问题它告诉你在你的提示词、你的量化版本上哪个旋钮是真的在动。5.3 llama.cpp / LM Studio 侧llama-cli -m Qwen3.5-4B-3D-Coder-Q8_0.gguf \ --temp 0.6 --top-k 20 --top-p 0.95 --repeat-penalty 1.0 \ --seed 20261029 -c 16384 -n 8192两点必须在命令行之外确认不要启用推测解码/多 token 预测。理由在第二节权重里没有 MTP 头。LM Studio 需要在高级设置中手动关闭它默认是开的。显式给-c。 config.json 里max_position_embeddings是 262144但这不代表你的运行时会给这么多上下文不足时表现为 HTML 尾部缺失和采样参数无关。该模型 32 层中只有 8 层是full_attention每 4 层一个其余 24 层是linear_attention长上下文成本比同规模全注意力模型低但依然不是免费的。5.4 收尾检查生成完成后按这个顺序核对比反复试温度高效1. 文件是否以 !DOCTYPE html 或 html 开头 - 否则检查 think 是否被剥离 2. 是否以 /html 结尾 - 否则检查 max_new_tokens / -c 3. 是否存在同名 const/let 重复声明 - 否则检查 repetition_penalty 是否被改动 4. 是否出现 THREE.MeshXxx 形式的不存在 API - 否则下调 top_k 5. 是否十次运行结构高度雷同 - 否则上调 temperature这五条把第二节的症状图谱变成了可执行的判定流程也把参数调整的边界钉在了正确的位置上参数只管分布有多宽不管模板对不对、权重全不全、预算够不够。回到标题那句话。官方那张表之所以能用是因为它是在repetition_penalty1.0、top_k20、思维链开启、MTP 关闭这四个隐藏前提同时成立时才成立的。抄数字的时候把这四个前提一起抄走参数区间才是区间只抄数字区间就变成了碰运气。【免费下载链接】Qwen3.5-4B-3D-Coder项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/ccore/Qwen3.5-4B-3D-Coder创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考