小型AIでも立体CGのプログラムを作成可能に　軽量モデルの実験作が公開

開発者のCCOREは、小規模な学習し、次に来る確率の高い単語を予測して文章の理解や作成を行うAIの仕組みのこと。">言語モデルを用いて3Dシーンのコード生成を行う実験的な派生モデル「Qwen3.5-4B-3D-Coder」の初期プレビュー版を公開した。ベースモデルには「Qwen/Qwen3.5-4B」を採用しており、公式のQwenプロジェクトによるリリースではなく、CCOREが独自に追加学習を行っている。

本プロジェクトは、小型の言語モデルが汎用的なコーディングや高品質な3Dシーンの作成にどこまで対応できるか、その実現可能性を探る目的で進められている。特にウェブブラウザ上で3Dグラフィックスを表示するライブラリ「Three.js」を用いた対話型シーンの構築に焦点を当てており、HTMLやJavaScriptを通じて建築、庭園、ボクセル環境、家具、機械などの描画コードを出力する。

提供されている軽量化データ（Q4_K_MおよびQ8_0）は2026年10月27日付のチェックポイントに更新された。開発者による直近のテストでは、1回の指示で正しく出力される成功率が大幅に向上し、生成されるシーンの全体的な品質も改善したという。以前のバージョンで報告されていた層に関連する不具合の修正も含まれている。

2026年10月28日には、完全なFP16形式のモデルの重み、学習用データセット、ならびに開発の推移をまとめた技術レポートが公開される予定だ。なお、実行環境のLM Studioで動作させる場合は、標準で有効になっているマルチトークン予測（MTP）の機能を無効化する必要があるとしている。