Qwen3.8 27B 游戏开发实战示意

7900XTX + Qwen3.8 27B Q5_K_M + DeepSeek Harness，实测让模型从零写一个完整的 2D 打飞机游戏（单 HTML 文件，Canvas + 原生 JS）——平均 89 t/s，5409 个 token 的代码一气呵成。

配置

项目 规格
CPU AMD Ryzen 5 5600
RAM 32GB DDR4 3200
GPU 7900XTX
系统 Ubuntu 26.04
软件 llama.cpp + Vulkan（v9737）
模型 Qwen3.8 27B Q5_K_M

测试任务

一条 prompt 让模型创建完整的 2D 太空射击街机游戏：

实测

I slot print_timing: n_decoded = 5409, tg = 89.47 t/s, tg_3s = 71.71 t/s

5409 个 token 的代码，平均 89 t/s 输出，3 秒窗口内 71.7 t/s。整个游戏文件一次性生成完毕，代码干净、注释完整、可运行。

为什么 Q5_K_M 值得注意

Q5_K_M 比 IQ4_XS 占显存多，但精度更高——在 24G 显存的 7900XTX 上，27B 的 Q5_K_M 放得下，且精度收益在代码生成这种"长输出生成"场景下比 4bit 明显。代码类任务对 token 级精度敏感（一个括号写错整个文件废了），5bit 的容错更好。

适合谁