Lokaler Qwen 3.6 vs. Frontier-Modelle bei einer Programmier-Grundlage: Einzeldatei-HTML-Canvas-Antriebsanimation
Ein Reddit-Nutzer führte einen direkten Vergleich zwischen lokalen quantisierten Modellen und webbasierten Frontier-Modellen bei einer spezifischen Programmieraufgabe durch: Generierung einer einzelnen HTML-Datei mit einer Vollbild-Canvas-Animation eines seitlich fahrenden Autos mit Parallax-Scrolling, sich drehenden Rädern und filmischer Beleuchtung.
Die Aufgabenstellung
Die genaue Aufgabenstellung forderte eine einzelne HTML-Datei ohne Bibliotheken, eine Vollbild-Canvas, realistische Seitenansicht eines Autos, geschichtete Parallax-Szenerie, sich drehende Räder, subtile Karosseriebewegung, sanfte Endlosschleife und stimmiges Himmels-/Lichtdesign.
Getestete Modelle
Frontier (webbasiert über Perplexity, tok/s nicht gemessen):
- Claude Sonnet 4.6 Thinking (nutzte Internet zur Argumentation)
- Gemini 3.1 Pro Thinking
- GPT 5.4 Thinking
- Kimi k2.6 Thinking
Lokal (Ryzen 5 5600, 24 GB DDR4-3200, RX 5700 XT 8GB):
- Qwen3.5 9B Q4_K_M — ~50 tok/s
- Qwen3.6-27B (Claude-opus-reasoning-distilled) Q4_K_M — 2,65 tok/s
- Qwen3.6-27B Q4_K_M — 2,70 tok/s
- Qwen3.6-31B A3B Q4_K_M — 12,13 tok/s
- Gemma-4-31b-it — 1,91 tok/s
- Qwen3.5 4B Q8 — 60 tok/s (nutzte Internet zur Argumentation)
- Qwen3.5 4B Q4_K_M — 80 tok/s (nutzte Internet zur Argumentation)
Ergebnisse & subjektive Rangliste
Die Rangliste für diese spezifische Aufgabe:
- Kimi k2.6 Thinking — insgesamt sauberstes visuelles Ergebnis
- Qwen3.6-27B Q4_K_M (lokal) — stärker als erwartet; gute Parallaxe und Straßengefühl
- Qwen3.6-27B Claude-opus-reasoning-distilled — knapper dritter Platz
Der lokale 27B Quant lieferte natürlichere Bewegungen und Schichtung als einige Frontier-Outputs für diese spezifische visuelle Aufgabe. Der Poster bemerkte, dass sie erwartet hatten, dass Frontier-Modelle lokale Quants deutlicher übertreffen würden.
Der Nutzer änderte nur HTML <title>-Tags, um nachzuvollziehen, welches Modell welche Datei generiert hatte. Die Ergebnisse wurden im Thread zusammen mit Screenshots/GIFs der laufenden Animationen geteilt.
📖 Lesen Sie die vollständige Quelle: r/LocalLLaMA
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