Fonte Aberta vs Modelos de Fronteira: Benchmark de Cena de Carro em Canvas de Arquivo Único
Um desenvolvedor executou o mesmo prompt de Canvas de arquivo único em 12 modelos para comparar as capacidades de modelos open-source e de fronteira em uma cena realista de carro dirigindo em visão lateral. A tarefa: um arquivo HTML independente, sem bibliotecas, sem ativos externos, com cenário de paralaxe, rodas girando, movimento sutil da carroceria, iluminação cinematográfica e loop contínuo. O ambiente de teste é OpenCodeOrchestra, e os resultados estão disponíveis em oco-canvas-car-scene-compare.
Modelos Testados
Cada modelo foi executado em um Orchestrator isolado com a configuração mais alta de pensamento/esforço disponível. A lista inclui GPT-5.5 xhigh, GPT-5.4 xhigh, Claude Opus 4.7 (esforço máximo), Claude Opus 4.6 (esforço máximo), Claude Sonnet 4.6 (esforço alto), Kimi K2.6, DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4 Flash, GLM-5.1, MiniMax M2.7, Qwen 3.6 Plus e Grok 4.3. Tok/s e tempo de geração não foram medidos.
Principais Descobertas
- Alguns modelos usaram modelos auditores internamente; outros não.
- Vencedores claros e resultados ambíguos são visíveis na galeria.
- MiMo V2.5 Pro foi excluído devido a problemas de faturamento com a assinatura OpenCode Go.
A página da galeria permite a comparação lado a lado da saída de cada modelo. O código-fonte está no GitHub em AidenGeunGeun/oco-canvas-car-scene-compare.
📖 Leia a fonte completa: r/LocalLLaMA
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