bare/gemma-4-e4b / tier-1-cube-with-hole

success tier 1

bare (google/gemma-4-e4b)

render

loading STL…

success 21.2s · 82/1019t

SCAD (10 lines)

difference() {
    // 外側の立方体 (50mm x 50mm x 50mm)
    cube([50, 50, 50]);

    // 中央に開ける貫通穴（円柱）を引く
    // 直径20mm -> 半径10mm。高さは立方体と同じ50mmで、Z軸方向に贯通させる。
    translate([0, 0, 0]) {
        cylinder(r=10, h=50);
    }
}

```openscad
difference() {
    // 外側の立方体 (50mm x 50mm x 50mm)
    cube([50, 50, 50]);

    // 中央に開ける貫通穴（円柱）を引く
    // 直径20mm -> 半径10mm。高さは立方体と同じ50mmで、Z軸方向に贯通させる。
    translate([0, 0, 0]) {
        cylinder(r=10, h=50);
    }
}
```

meta

runId	`bare_gemma-4-e4b-a8b2188fba62-2026-04-29T13-35-31-684Z`
matrixId	`bare/gemma-4-e4b`
signature	`a8b2188fba62adea…`
provider	openai-self-hosted
model	google/gemma-4-e4b
harness	bare
status	success
duration	21.21s (wallclock: load + prompt eval + generation + network)
TTFT	0.196s
generation time	10.86s (pure decode, excludes load + prompt eval)
tokens	82 in / 1019 out
generation tok/s	93.9 tok/s (pure decode rate)
wallclock tok/s	48.0 tok/s (end-to-end)
createdAt	2026-04-29T13:35:31.684Z
gitCommit	`27221824780d`
openscad	OpenSCAD version 2026.04.27

model metadata (self-hosted)

セルフホスト LLM はクラウドの単一 provider と違い、実質「(モデル開発者, weight publisher, 量子化)」の組で挙動が決まる。 run 時に LM Studio / Ollama から取得した値:

publisher	`google`
type	vlm
arch	gemma4
quantization	`Q4_K_M`
max ctx	131,072 tok
capabilities	tool_use
host GPU	NVIDIA GeForce RTX 3090 (Vulkan)
host VRAM	24 GB
host CPU	12th Gen Intel(R) Core(TM) i9-12900K
host RAM	32 GB

prompt

OpenSCAD で、50mm 角の立方体の中央に、直径 20mm の貫通穴を z 軸方向に開けたモデルを作成してください。

完成したコード全体を ```openscad ... ``` のフェンスで囲んで出力してください。コードのみで、追加の説明は不要です。