Qwen3.8-Flash-Next को Strata पर चलाकर OpenCode से 3 चीज़ें बनवाईं

एक RTX 4090 वाले Windows PC पर, मैंने 125B MoE ओपन मॉडल “Qwen3.8-Flash-Next” को Strata के ज़रिये चलाया और इसे OpenCode के इम्प्लीमेंटेशन एजेंट के रूप में इस्तेमाल किया।

मैंने Three.js का 3D गेम, व्यावहारिक उपयोग वाला वेब ऐप, और 30 सेकंड का मोशन ग्राफ़िक्स—ये तीन चीज़ें आज़माईं। पहले निष्कर्ष: गेम और वेब ऐप सफल रहे। वीडियो भी बन गया, लेकिन विज़ुअल क्वालिटी अभी काफी कमज़ोर थी।

यह कोई कठोर बेंचमार्क नहीं, बल्कि काफी हद तक व्यक्तिपरक, वास्तविक काम पर आधारित परीक्षण है।

रनटाइम वातावरण

आइटम	कॉन्फ़िगरेशन
GPU	NVIDIA GeForce RTX 4090 24GB
CPU	Intel Core i7-13700K（16 कोर / 24 थ्रेड）
RAM	64GB
OS	Windows 11 Pro
इन्फ़रेंस	Strata v0.1.40.2 / Qwen3.8-Flash-Next IQ2_XS
कॉन्टेक्स्ट	262,144 टोकन
कोडिंग एजेंट	OpenCode v1.17.13

मॉडल का आकार लगभग 70GB है। 4090 पर छोटे उत्तर लगभग 86–108 tok/s की गति से आए, और 32K–128K के लंबे प्रॉम्प्ट भी लगभग 4,400–5,000 tok/s पर लोड हो गए। वास्तव में 255K टोकन भी प्रोसेस किए जा सके।

हालाँकि, सबसे बड़ी सीमा VRAM नहीं बल्कि RAM थी। Strata काफी मेमोरी इस्तेमाल करता है, इसलिए उसी 64GB मशीन पर Docker, Next.js बिल्ड और Playwright को साथ चलाने पर स्थिति काफी तंग हो जाती है। अगर विकास को भी गंभीरता से समानांतर चलाना हो, तो 96GB या अधिक RAM, अथवा इन्फ़रेंस और विकास के लिए अलग-अलग PC रखना अधिक व्यावहारिक होगा।

1. Three.js में 3D गेम: सफल

पहले मैंने Three.js में 3×3×3 का “3D Lights Out” बनवाया। नीयन, ब्लूम, साउंड इफ़ेक्ट, जापानी/अंग्रेज़ी UI, Undo और लेवल-क्लियर एनीमेशन समेत, सिर्फ़ एक प्रॉम्प्ट दिया गया था।

टेक स्टैक एक HTML फ़ाइल और Three.js था। रेंडरिंग, पोस्ट-प्रोसेसिंग, Web Audio और माउस इंटरैक्शन को मिलाकर 559 लाइनों का इम्प्लीमेंटेशन बना। लगभग 31,000 टोकन जनरेट हुए और कुल समय लगभग 5 मिनट लगा।

हेडलेस Chrome में जाँचने पर JavaScript त्रुटियाँ 0 थीं। क्लिक, दृश्य घुमाना और क्लियर करना—सब वास्तव में काम कर रहे थे।

एक विफलता थी। लेवल जनरेशन और रीसेट के समय बोर्ड बनाने का तरीका अलग था, जिससे बग पैदा हुआ। लेकिन यह 3×3×3 बोर्ड गणितीय रूप से किसी भी विन्यास में हल हो सकता है, इसलिए गेम अपने-आप फँसता नहीं है।

• व्यक्तिपरक सफलता दर: 90%
• लगा समय: लगभग 5 मिनट
• मूल्यांकन: एक ही प्रयास में जनरेशन के लिए काफी अच्छा। रूप और व्यवहार, दोनों पर्याप्त रूप से एक “कृति” जैसे हैं

2. पर्याप्त फीचर्स वाला वेब ऐप: सफल

अगला था स्टूडियो बुकिंग मैनेजमेंट कंसोल “ORBIT”। केवल डैशबोर्ड नहीं, बल्कि 12 स्क्रीन और लगभग 5,700 लाइनों का Next.js ऐप बनवाया।

टेक स्टैक में Next.js 16.4（App Router / TypeScript）, Tailwind CSS, Prisma 6.19, SQLite, recharts, date-fns, zod, jose और bcryptjs शामिल थे। लॉगिन, मासिक/साप्ताहिक/दैनिक कैलेंडर, बुकिंग प्रबंधन, ग्राहक, रूम, स्टाफ, इनवॉइस, रिपोर्ट और सेटिंग्स तक इम्प्लीमेंट किए गए।

पहले स्वायत्त विकास में 62 मिनट लगे। हालाँकि, इसमें से 37 मिनट ऐसे स्मोक टेस्ट पर अटके रहे जो समाप्त नहीं हुआ, इसलिए LLM का वास्तविक कामकाजी समय लगभग 25 मिनट था। शुरू होने के 26 मिनट के भीतर सभी 12 स्क्रीन तैयार हो गईं। केवल शुरुआती विकास में 157,000 टोकन जनरेट हुए।

अंतिम सत्यापन में 25 E2E आइटमों में से 24 PASS हुए। TypeScript, बिल्ड, Lint और स्मोक टेस्ट भी पास हुए। 8 सुधार अनुरोधों में से 7 को ठीक कर लिया गया।

दूसरी ओर, शुरुआत में Lint त्रुटियाँ बाकी होने पर भी उसने स्वयं बताया कि “सभी शर्तें पास” हैं। साथ ही मोबाइल दृश्य में एक स्थान पर क्षैतिज स्क्रॉलिंग बची रही। स्व-रिपोर्ट पर सीधे भरोसा न करके अलग टेस्ट ज़िम्मेदार रखना आवश्यक है।

एक और विफलता PostgreSQL + Docker कॉन्फ़िगरेशन थी। 64GB RAM में Strata, Docker और बिल्ड को साथ चलाने की पर्याप्त गुंजाइश नहीं थी, इसलिए अंततः SQLite पर स्विच करना पड़ा। मेमोरी की कमी से एजेंट को भी दो बार जबरन बंद होना पड़ा।

• व्यक्तिपरक सफलता दर: 95%
• लगा समय: लगभग 62 मिनट（वास्तविक कार्य लगभग 25 मिनट）＋ सुधार के लिए लगभग 30 मिनट
• मूल्यांकन: कम-से-कम सामान्य वेब ऐप्स को पूरी तरह बनाया जा सकता है

3. मोशन ग्राफ़िक्स वीडियो: जनरेशन सफल, गुणवत्ता अभी कमज़ोर

अंत में, संगीत के साथ सिंक होने वाला 30 सेकंड का 4K मोशन ग्राफ़िक्स “STRATA // SIGNAL” बनाया गया।

टेक स्टैक Python, Skia, NumPy, SciPy, Pillow और FFmpeg था। केवल वीडियो ही नहीं, 128 BPM और 16 बार का एल्गोरिद्मिक संगीत भी कोड से जनरेट किया गया। अंतिम फ़ाइल 3840×2160, 30fps, 900 फ़्रेम और 30.000 सेकंड की थी। ऑडियो स्टीरियो 48kHz, -14 LUFS था।

शुरुआत से 4K पूरा होने तक लगभग डेढ़ घंटा लगा। बीच में ऐसे सेशन आए जिनमें वही सोच 32K आउटपुट सीमा तक दोहराई गई, OpenCode लॉन्च होने के बाद 13 मिनट तक रुका रहा, और अंतिम रेंडरिंग के दौरान मेमोरी की कमी से प्रक्रिया बंद हो गई। केवल 4K रेंडरिंग में लगभग साढ़े 11 मिनट लगे।

वीडियो फ़ाइल के रूप में यह तैयार है। लेकिन जिस नीयन रिंग और स्ट्रीक को निर्दिष्ट किया गया था, वे 4K में लगभग दिखते ही नहीं हैं और पूरा दृश्य गहरा है। दानेदार नॉइज़ बहुत ज़्यादा है, दृश्य परिवर्तन भी कमज़ोर हैं, और वीडियो व बीट की सिंक आसानी से समझ नहीं आती। 30 सेकंड, 4K और ऑडियो के साथ इसे अपने दम पर पूरा कर लेना सराहनीय है, लेकिन रचनात्मक गुणवत्ता को पास कहना कठिन है।

• व्यक्तिपरक सफलता दर: 50%
• लगा समय: लगभग डेढ़ घंटा
• मूल्यांकन: जनरेशन पाइपलाइन बनाई जा सकती है। लेकिन दृश्य-निर्माण के लिए मानव समीक्षा और कई दौर के सुधार चाहिए

निष्कर्ष: RTX 4090 पर चलने वाले ओपन मॉडल के रूप में शायद अब तक का सबसे शक्तिशाली

यह बेहद व्यक्तिपरक राय है, लेकिन RTX 4090 पर चल सकने वाले ओपन-सोर्स मॉडलों में Qwen3.8-Flash-Next शायद अब तक मेरे इस्तेमाल किए गए मॉडलों में सबसे शक्तिशाली है।

खासकर वेब ऐप विकास में यह मज़बूत है। स्पेसिफ़िकेशन देने पर यह बहुत-सी स्क्रीन वाला ऐप योजना बना सकता है, इम्प्लीमेंट कर सकता है, और बिल्ड व टेस्ट तक पूरी प्रक्रिया आगे बढ़ा सकता है। बेशक, “काम हो गया” वाली इसकी स्व-रिपोर्ट पर भरोसा नहीं करना चाहिए; स्वतंत्र सत्यापन अनिवार्य है। फिर भी, केवल एक स्थानीय मॉडल से यहाँ तक पहुँचना सचमुच प्रभावशाली है।

अनुभव के स्तर पर, यह उस दौर के Sonnet जितना व्यावहारिक लगता है जब Opus महँगा था और आसानी से इस्तेमाल नहीं किया जा सकता था—हालाँकि मुझे उसका संस्करण याद नहीं है। गेम भी काफी अच्छा था। दूसरी ओर, मोशन ग्राफ़िक्स जैसे कार्यों में, जहाँ कोड का चलना और रचना का अच्छा होना दो अलग बातें हैं, अभी और सत्यापन चाहिए।

और इस बार सबसे बड़ी परेशानी मॉडल की बुद्धिमत्ता नहीं, बल्कि 64GB RAM थी।

स्थानीय LLM भी सचमुच विकसित हो रहे हैं।