Benchmark Open Source contre Modèles de Frontière : Scène de Voiture sur Toile en Fichier Unique
Un développeur a soumis la même requête Canvas à un seul fichier à 12 modèles pour comparer les capacités des modèles open-source et des modèles de pointe sur une scène réaliste de conduite de voiture vue de côté. La tâche : un fichier HTML autonome, sans bibliothèques, sans ressources externes, avec un décor en parallaxe, des roues qui tournent, un mouvement subtil du corps, un éclairage cinématographique et une boucle fluide. Le banc d'essai est OpenCodeOrchestra, et les résultats sont disponibles en direct sur oco-canvas-car-scene-compare.
Modèles testés
Chaque modèle a été exécuté dans un Orchestrator isolé avec le réglage de réflexion/effort le plus élevé disponible. La liste comprend GPT-5.5 xhigh, GPT-5.4 xhigh, Claude Opus 4.7 (effort maximal), Claude Opus 4.6 (effort maximal), Claude Sonnet 4.6 (effort élevé), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.1, MiniMax M2.7, Qwen 3.6 Plus et Grok 4.3. Les Tok/s et le temps de génération n'ont pas été mesurés.
Résultats clés
- Certains modèles ont utilisé des modèles auditeurs en interne ; d'autres non.
- Des gagnants clairs et des résultats ambigus sont visibles dans la galerie.
- MiMo V2.5 Pro a été exclu en raison de problèmes de facturation avec l'abonnement OpenCode Go.
La page de la galerie permet une comparaison côte à côte de la sortie de chaque modèle. Le code source est sur GitHub à AidenGeunGeun/oco-canvas-car-scene-compare.
📖 Lire la source complète : r/LocalLLaMA
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