@Chris_Wozniczek：Qwen 3.8 27B 对比 Ornith-1.5-35B [4 Bit MLX] 提示词：Bioluminescent Abyssal Temple (完整提示词在页面上) 工具：Grok…

X AI KOLs Timeline 新闻
ai-model-comparison qwen ornith performance-benchmark text-generation open-source

摘要

推文对比了Qwen 3.8 27B和Ornith-1.5-35B模型在生成生物发光深渊神庙动画的提示词上的表现，指出Qwen在视觉效果上更优，而Ornith在构建速度和完成时间上更快。

Qwen 3.8 27B 对比 Ornith-1.5-35B [4 Bit MLX] 提示词：Bioluminescent Abyssal Temple (完整提示词在页面上) 使用工具：Grok Build 速度：Qwen - 约24 tok/s，Ornith - 约55 tok/s 完成时间：Qwen - 33分钟，Ornith - 16分钟 结果：请自行查看 https://chris-website-theta.vercel.app/compare.html?prompt=bioluminescent-abyssal-temple&left=qwen-grokbuild&right=ornith-grokbuild… 我的真实评价： > 两者都提供了可工作的动画 > Qwen在控制方面做得更好 > Qwen在视觉效果上更优——例如看水母，更不平面化，动作更流畅 > Ornith在完成提示词方面表现出色，包括截图和使用工具完成任务，如使用无头浏览器 所有其他模型：https://chris-website-theta.vercel.app/benchmarks 使用'compare'功能来比较任何您想要的模型 更多测试提示词即将推出，并附上每个模型的评分。
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/08/20 15:00

Qwen 3.8 27B vs Ornith-1.5-35B [4 Bit MLX]

提示词：生物发光深渊神殿
（完整提示词见页面）

运行环境：Grok Build

生成速度：Qwen - 约24 tok/s，Ornith - 约55 tok/s

耗时：Qwen - 33分钟，Ornith - 16分钟

效果对比：请自行查看

https://chris-website-theta.vercel.app/compare.html?prompt=bioluminescent-abyssal-temple&left=qwen-grokbuild&right=ornith-grokbuild…

我的真实评价：

两者都生成了可运行的动画 Qwen在控制逻辑方面表现更优 Qwen的视觉效果更出色——以水母为例，层次更丰富，运动更自然 Ornith完整实现了提示词要求，包括截图并运用无头浏览器等工具完成任务

其他模型评测：https://chris-website-theta.vercel.app/benchmarks

使用“比较“功能可对比任意模型

更多测试提示词及各模型评分即将推出。

相似文章

RTX 3090 本地基准测试 - Qwen3.6 27b 对比 Ornith

Reddit r/LocalLLaMA

用户在RTX 3090上使用inspect-ai运行本地基准测试，比较Qwen3.6 27b、Gemma4 26B和Ornith1.0 35B。结果显示Qwen在知识和编码方面领先，而Ornith在接地性和召回方面具有竞争力。