Модель SenseTime, дообученная на Qwen3.8-27B для «написания кода для создания видео»: в связке с официальным навыком code-video в Claude Code модель самостоятельно пишет программы для покадрового рендеринга, проверяет скриншоты рендера, вносит правки и в итоге выдает final.mp4; она создает динамическую графику, математические объяснения, стилизованные 2D / 3D сцены и процедурные звуковые эффекты, выражаемые кодом, но не генерирует фотореалистичные изображения.
Рост рейтинга на 61 · Лайков 61 · Загрузок 266
Причины
- В отличие от диффузионных видеомоделей, каждый элемент на экране является именованным объектом в коде: текст, формулы и данные графиков корректны посимвольно, изменение размера, времени или траектории движения требует правки всего нескольких строк кода, при этом остальные части остаются неизменными; после сдачи проекта можно продолжать рендеринг в том же проекте с учетом правок.
- Официально заявлено, что модель может непрерывно работать более 10 часов, выполняя более 2,000 итераций, с контекстом 512K; также опубликован полный трек производства (диалоги, вызовы инструментов и 357 скриншотов проверки), что удобно для исследования долгоживущих агентов.
- Выпущена 24 10 под лицензией Apache-2.0; ранее в выпусках не освещалась; в карточке приложен 90-секундный ролик, который, по официальным данным, создан этой моделью.
Использование
- Развертывание: LightLLM, vLLM или SGLang с тензорным параллелизмом на 4 GPU (--tp 4 / --tensor-parallel-size 4), контекст установлен в 524288, для vLLM / SGLang используются парсер рассуждений qwen3 и парсер инструментов qwen3_coder.
- Настройка Claude Code на ваш эндпоинт: в приватных настройках задайте ANTHROPIC_BASE_URL, CLAUDE_CODE_MAX_CONTEXT_TOKENS=524288, CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE=80, CLAUDE_CODE_MAX_OUTPUT_TOKENS, --max-turns 2000; скопируйте папку skills/code-video из репозитория в .claude/skills/code-video в каталоге задачи; также требуются Node.js 18+, Python 3, ffmpeg и Playwright Chromium.
- Три шага: сначала используйте мощную модель с официальным шаблоном enhance_prompt для расширения однострочного запроса в dense_prompt.md; затем заставьте эту модель создать видео с помощью навыка (out/final.mp4, SPEC.md, VERIFY.md); после этого используйте --continue для итеративного внесения правок.
Риски
- Представлены только качественные примеры; официально заявлено, что систематических оценок еще нет, и признается, что качество изображения и надежность при длительной работе значительно уступают лучшим закрытым моделям.
- Для создания одного видео требуется несколько часов агентного времени и очень длинный контекст; модель 27B развертывается на 4 GPU; в официальных примерах агент работает в режиме acceptEdits, выполняя команды без подтверждения, поэтому его необходимо запускать в изолированной среде.
- Не может генерировать фотореалистичные видео; этап расширения промпта официально рекомендуется доверять более мощным универсальным моделям.