로컬 Qwen 3.6 대 프론티어 모델의 코딩 프리미티브 비교: 단일 파일 HTML 캔버스 구동 애니메이션

한 Reddit 사용자가 특정 코딩 프리미티브(측면 자동차 주행, 시차 스크롤, 회전 바퀴, 시네마틱 조명을 포함한 전체 화면 캔버스 애니메이션 단일 HTML 파일 생성)에서 로컬 양자화 모델과 프론티어 웹 기반 모델을 직접 비교했습니다.

프롬프트

정확한 프롬프트는 라이브러리 없이 단일 HTML 파일, 전체 화면 캔버스, 사실적인 측면 자동차 애니메이션, 레이어드 시차 배경, 회전 바퀴, 미세한 차체 움직임, 부드러운 루프, 조화로운 하늘/조명을 요구했습니다.

테스트된 모델

프론티어(Perplexity를 통한 웹 기반, tok/s 미측정):

• Claude Sonnet 4.6 Thinking (추론을 위해 인터넷 사용)
• Gemini 3.1 Pro Thinking
• GPT 5.4 Thinking
• Kimi k2.6 Thinking

로컬(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 (추론을 위해 인터넷 사용)
• Qwen3.5 4B Q4_K_M — 80 tok/s (추론을 위해 인터넷 사용)

결과 및 주관적 순위

이 특정 작업에 대한 순위:

1. Kimi k2.6 Thinking — 전반적으로 가장 깔끔한 시각적 결과
2. Qwen3.6-27B Q4_K_M (로컬) — 예상보다 강력함; 좋은 시차와 도로 감각
3. Qwen3.6-27B Claude-opus-reasoning-distilled — 근소한 차이로 3위

로컬 27B 양자화 모델은 이 특정 시각적 프리미티브에서 일부 프론티어 모델 출력보다 더 자연스러운 움직임과 레이어링을 제공했습니다. 게시자는 프론티어 모델이 로컬 양자화 모델을 더 명확하게 능가할 것으로 예상했다고 언급했습니다.

사용자는 어떤 모델이 어떤 파일을 생성했는지 추적하기 위해 HTML <title> 태그만 변경했습니다. 출력물은 스레드에서 실행 중인 애니메이션의 스크린샷/GIF와 함께 공유됩니다.