bare/qwen3-8b / tier-1-stepped-pyramid

success tier 1

bare (qwen3-8b)

render

loading STL…

success 60.9s · 164/4954t

SCAD (3 lines)

cube([60, 60, 10]);
translate([10, 10, 10]) cube([40, 40, 10]);
translate([20, 20, 20]) cube([20, 20, 10]);

```openscad
cube([60, 60, 10]);
translate([10, 10, 10]) cube([40, 40, 10]);
translate([20, 20, 20]) cube([20, 20, 10]);
```

meta

runId	`bare_qwen3-8b-27a0f195d083-2026-09-05T15-32-37-426Z`
matrixId	`bare/qwen3-8b`
signature	`27a0f195d0837d0d…`
provider	openai-self-hosted
model	qwen3-8b
harness	bare
status	success
duration	60.92s (wallclock: load + prompt eval + generation + network)
TTFT	0.097s
generation time	48.01s (pure decode, excludes load + prompt eval)
tokens	164 in / 4954 out
generation tok/s	103.2 tok/s (pure decode rate)
wallclock tok/s	81.3 tok/s (end-to-end)
createdAt	2026-09-05T15:32:37.427Z
gitCommit	`5e076a86d89b`
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	`lmstudio-community`
type	llm
arch	qwen3
quantization	`Q4_K_M`
max ctx	32,768 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。