(交互式)OpenCode 赛车游戏对比:Qwen3.6 35B vs Qwen3.5 122B vs Qwen3.5 27B vs Qwen3.5 4B vs Gemma 4 31B vs Gemma 4 26B vs Qwen3 Coder Next vs GLM 4.7 Flash

Reddit r/LocalLLaMA 模型

摘要

一项非正式基准测试,通过 OpenCode/Playwright MCP 让 8 款 AI 模型(Qwen3.6 35B、Qwen3.5 系列、Gemma 4 系列、GLM 4.7 Flash)开发赛车游戏,以测试其代码生成智能体的能力,并记录了各种实现细节与特殊情况。

你可以在这里试玩:[https://fatheredpuma81.github.io/LLM\_Racing\_Games/](https://fatheredpuma81.github.io/LLM_Racing_Games/) 这项测试最初只是简单对比 Qwen3 Coder Next 和 Qwen3.5 4B,因为它们的基准分数相近。随后我陆续尝试了其他模型,并最终决定分享这次结果,尽管我对自己的测试流程并非完全满意。如果你想了解具体操作,请查看右上角的“工作原理”;简而言之(TLDR):关闭视觉功能,在 Plan 模式下发送相同的初始提示词,启用 Playwright MCP 并发出相同的首发指令,接着进行 3 轮测试,期间我反复运行游戏并向大模型指出发现的问题。如果今后有机会重做,我有很多地方会调整。比如为其中一个模型保留并展示全部 4 个版本的 HTML、不关闭视觉功能(这严重拖累了 Qwen 27B 的表现,当初关闭只是为了在 4B 和 Coder 之间做同等条件对比),还有各种想法我就不一一赘述了,毕竟太累记不清了。以下是一些有趣的观察: * Qwen3 Coder Next 的游戏看起来确实有赛道,但赛道实际上是由不可见墙体拼凑而成的。 * Gemma 4 31B 和 Qwen3.5 27B 在每一轮都输出完整代码,而其他模型主要以增量编辑为主。 * Gemma 4 31B 的游戏一度真正渲染出了道路。 * Qwen3.5 27B 在最后一步意外禁用了 Playwright MCP,反而造就了车辆能够以合理速度移动和转向的效果。从第 1 版到最后一版 HTML,实际改动仅仅增加了树木。 * Qwen3.5 27B 是唯一让轮胎能够转向的模型,不过你可能根本看不见它转。 * Gemma 4 26B 是唯一添加音效的模型。 * Gemma 4 26B 添加了当你撞上墙壁时火箭队汽车“再次起飞”的彩蛋,但随后 OpenCode 在执行过程中基本崩溃,我不得不回滚版本,最终呈现的是缺乏该彩蛋的纯音效版本。 * GLM 4.7 Flash 和 Gemma 4 26B 是唯二生成子智能体的模型。GLM 将其用于规划阶段的信息检索,而 Gemma 在最后一步用它来实现音效。 * 发现 GLM 4.7 Flash 如果不加以适配就无法直接运行 Q8_0 K Cache 量化。 * Qwen3.5 4B 使用 NPX 安装了自身版本的 Playwright,然后在第 2/3 轮的 Bug 修复阶段开始同时调用双版本。 * GLM 4.7 Flash 的最终输出生成了白屏,于是我回退了一步并要求它重新输出完整代码。所以它大概只跑了 2 轮? * Qwen3.6 35B 的游戏在多方面出现了倒退。虽然取消了画面抖动,赛道变窄了,碰撞箱也和墙体完美贴合,但小地图反而更乱了,我认为它是混淆了小地图赛道和物理赛道。
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Gemma 4-26b-a4b-it 基本是个基础扎实、能稳妥完成任务的 B 等生。Qwen3.6-35b-a3b 则是考出 A+ 的优等生,做完任务后还有余力搞点锦上添花的发挥。在我的 16GB 显存显卡上,两款模型运行速度相当。测试环境为 Windows 下的 LM Studio,采用推荐推理设置。使用的模型:unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-UD-Q4_K_S 与 AesSedai/Qwen3.6-35B-A3B IQ4_XS。大家有不同意见吗?**更新:** 看来我之前用 Gemma 4 的方式不太对。[Sadman782 的评论](https://www.redd