第三世界 3D 建模师用 8GB 显存 + Qwen 35B 通过 MCP 给 Blender 做绑定

NicholasCureton · reddit · 2026-11-06

一位硬件条件有限的 3D 建模师(8GB VRAM、16GB RAM)分享了自己用本地小模型驱动 Blender 制作骨骼绑定的完整实践,配图展示模型生成了带数十根羽毛骨骼的翅膀绑定 rig:

模型与量化:使用 CyberTiel 35B A3B(Qwen 系微调)GGUF 量化版,通过 llama.cpp 本地运行。
文档处理:最初下载 Blender 手册和 API 的 HTML 转 Markdown,被臃肿链接坑了一个月,后来发现直接用 Blender 仓库里的干净 RST 文件,token 减少 40%。
极端省资源:Debian + i3wm,空闲 VRAM 仅 50MB;KV cache 用 q80、spec 用 ngram-mod(买不起 MTP);256K 上下文,起始 40 token/s,超 128K 后降到 25 token/s。
关键经验:与其让模型反复写 Python 失败,不如自己做好用的 CLI 工具让模型调用——现在模型无需写代码就能操作 Blender Geometry Nodes。他禁用了官方 MCP 中许多工具以减少上下文膨胀,用极简的 pi 作为 harness。
他还公开了自己打磨许久的 SYSTEM.md、AGENTS.md 和首个 prompt,包含防止模型瞎问、强迫思考的协议设计(示例思考轨迹展示了按 Protocol 7 自检是否需要澄清提问)。

坦承小模型会问傻问题、不检查代码质量,过程令人精疲力尽,但「确实能用」。

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