Título del artículo: Código Abierto vs Modelos Frontera: Benchmark de Escena de Coche en Lienzo de Archivo Único

Un desarrollador ejecutó el mismo prompt de Canvas en un solo archivo en 12 modelos para comparar las capacidades de modelos de código abierto y fronterizos en una escena realista de un coche en movimiento vista lateral. La tarea: un archivo HTML independiente, sin librerías, sin recursos externos, con paisaje de paralaje, ruedas giratorias, sutil movimiento del cuerpo, iluminación cinematográfica y bucle continuo. El banco de pruebas es OpenCodeOrchestra, y los resultados están en vivo en oco-canvas-car-scene-compare.

Modelos probados

Cada modelo se ejecutó en un Orchestrator aislado con la configuración de pensamiento/esfuerzo más alta disponible. La lista incluye GPT-5.5 xhigh, GPT-5.4 xhigh, Claude Opus 4.7 (máximo esfuerzo), Claude Opus 4.6 (máximo esfuerzo), Claude Sonnet 4.6 (alto esfuerzo), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.1, MiniMax M2.7, Qwen 3.6 Plus y Grok 4.3. No se midieron tokens por segundo ni tiempo de generación.

Conclusiones clave

• Algunos modelos utilizaron internamente modelos auditores; otros no.
• Ganadores claros y resultados ambiguos son visibles en la galería.
• MiMo V2.5 Pro fue excluido debido a problemas de facturación con la suscripción OpenCode Go.

La página de la galería permite la comparación lado a lado de la salida de cada modelo. El código fuente está en GitHub en AidenGeunGeun/oco-canvas-car-scene-compare.