Modelos locales Qwen 3.6 vs modelos fronterizos en una primitiva de codificación: animación de Canvas HTML en un solo archivo

✍️ OpenClawRadar📅 Publicado: 16 de mayo de 2026🔗 Source
Modelos locales Qwen 3.6 vs modelos fronterizos en una primitiva de codificación: animación de Canvas HTML en un solo archivo
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Un usuario de Reddit realizó una comparación directa entre modelos cuantificados locales y modelos fronterizos basados en web para un primitivo de codificación específico: generar un único archivo HTML con una animación de canvas de página completa que muestra un automóvil de perfil conduciendo con desplazamiento de paralaje, ruedas girando e iluminación cinematográfica.

El Prompt

El prompt exacto pedía un solo archivo HTML sin bibliotecas, un canvas de página completa, animación realista de un automóvil de perfil, paisajes de paralaje en capas, ruedas girando, movimiento sutil del cuerpo, bucle suave y cielo/iluminación cohesivos.

Modelos Probados

Fronterizos (basados en web vía Perplexity, tok/s no medido):

  • Claude Sonnet 4.6 Thinking (usó internet para razonar)
  • Gemini 3.1 Pro Thinking
  • GPT 5.4 Thinking
  • Kimi k2.6 Thinking

Locales (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 (usó internet para razonar)
  • Qwen3.5 4B Q4_K_M — 80 tok/s (usó internet para razonar)
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Resultados y Clasificación Subjetiva

La clasificación para esta tarea específica:

  1. Kimi k2.6 Thinking — resultado visual general más limpio
  2. Qwen3.6-27B Q4_K_M (local) — más fuerte de lo esperado; buen paralaje y sensación de carretera
  3. Qwen3.6-27B Claude-opus-reasoning-distilled — tercero cercano

El modelo local de 27B cuantificado produjo un movimiento y capas más naturales que algunos resultados fronterizos para este primitivo visual específico. El usuario señaló que esperaba que los modelos fronterizos superaran más claramente a los cuantificados locales.

El usuario solo cambió las etiquetas HTML <title> para rastrear qué modelo generó qué archivo. Los resultados se comparten en el hilo junto con capturas de pantalla/GIF de las animaciones en ejecución.

📖 Lee la fuente completa: r/LocalLLaMA

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