bare/nemotron-3-nano-4b / tier-1-stepped-pyramid

success tier 1

bare (nvidia/nemotron-3-nano-4b)

render

loading STL…

success 11.9s · 175/678t

SCAD (5 lines)

union() {
    cube([60,60,10]);
    translate([0,0,10]) cube([40,40,10]);
    translate([0,0,20]) cube([20,20,10]);
}


```openscad
union() {
    cube([60,60,10]);
    translate([0,0,10]) cube([40,40,10]);
    translate([0,0,20]) cube([20,20,10]);
}
```

meta

runId	`bare_nemotron-3-nano-4b-38af75439391-2026-04-29T07-37-34-788Z`
matrixId	`bare/nemotron-3-nano-4b`
signature	`38af75439391467e…`
provider	openai-self-hosted
model	nvidia/nemotron-3-nano-4b
harness	bare
status	success
duration	11.94s (wallclock: load + prompt eval + generation + network)
tokens	175 in / 678 out
wallclock tok/s	56.8 tok/s (end-to-end)
createdAt	2026-04-29T07:37:34.788Z
gitCommit	`68749000bf3a`
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	`nvidia`
type	llm
arch	nemotron_h
quantization	`Q4_K_M`
max ctx	1,048,576 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、底辺 60mm × 60mm × 高さ 10mm の正方形の板の中央に、それより一回り小さい
40mm × 40mm × 高さ 10mm の板を載せ、さらにその中央に 20mm × 20mm × 高さ 10mm の板を
載せた、3 段の階段状ピラミッドを作ってください。各段は中心を揃えて積み上げます。

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。