@WescheNex1q:GLM 5.3 Flash vs Deepseek V4.1 vs Qwen 3.8 Flash Next:相同的提示词,3 个本地模型,各生成一个 HTML 文件:一个电影级 3D …
摘要
对三个本地模型——GLM 5.3 Flash、DeepSeek V4.1 和 Qwen 3.8 Flash Next——进行正面对比:每个模型都在 DGX Sparks 上生成一个具有电影质感的 3D Three.js 螺旋星系 HTML 文件,并统计 token 数、生成时间、吞吐量和所需修复。
查看缓存全文
缓存时间: 2026/10/12 09:25
GLM 5.3 Flash vs Deepseek V4.1 vs Qwen 3.8 Flash Next: 相同的提示词,3 个本地模型,各生成一个 HTML 文件:一个具有电影质感的 3D 螺旋星系。
-GLM:47.7K token · 14.7 分钟 · 54 token/秒 · 24 KB · 1 次修复 -DeepSeek:82.3K token · 38 分钟 · 36 token/秒 · 44 KB · 0 次修复 -Qwen Next:94.8K token · 25.6 分钟 · 62 token/秒 · 43 KB · 0 次修复
Qwen 的思考时间最长,在单台 Spark 上用了 77K 思考 token。 DeepSeek 构建了最大的场景,耗时 38 分钟。
全部运行在 DGX Spark 上。开启思考,不限制输出。
提示词:使用 Three.js 制作一个自包含的 HTML 文件。一个由数十万颗恒星组成的棒旋星系,包含尘埃带、粉色和青绿色星云、超新星闪光,以及带有恒星流的伴生矮星系。镜头从深空飞入,掠过星系盘,沿着一条旋臂俯冲,升至正面俯视视角,然后拉远。不要文字或用户界面。
相似文章
Qwen 3.8 27b 对比 Deepseek Flash
这篇文章对比了开源AI模型Qwen 3.8 (27B) 和 Deepseek Flash,讨论了基准测试,并寻求用户经验以评估它们的性能。
@browser_use:GLM 5.3 FlashX 性能提升显著,但成本也明显提高(同时被 DeepSeek v4.1 Flash 碾压)
GLM 5.3 FlashX 因性能改善获得称赞,但也因成本更高受到批评,而 DeepSeek v4.1 Flash 被指出性能更优。
我为本地模型制作了一个网页设计基准测试(Muse Glimmer 30B vs Qwen 3.6 27b vs Deepseek V4 Flash 0731)
作者为本地AI模型创建了一个网页设计基准测试,并比较了Muse Glimmer 30B、Qwen 3.6 27b和Deepseek V4 Flash 0731。
DeepSeek v4 Flash 对比 Qwen3.6-27B、Qwen3.5-122B 和 Gemma 4 31B 基准测试
用户在本地编码基准测试中对 DeepSeek v4 Flash 与 Qwen3.6-27B、Qwen3.5-122B 和 Gemma 4 31B 进行了对比,发现 Flash 总体胜出,但 Qwen 122B 表现惊人,首次尝试成功率更高且 token 消耗更低。
SVG并排对比:Qwen3.8-27B 对比 Muse Glimmer 30B 对比 Gemma 4 26B A4B,以及 Gemini 3.7 Flash 作为对照。
本文比较了本地AI模型Qwen3.8-27B、Muse Glimmer 30B和Gemma 4 26B A4B在SVG生成方面的性能,使用Gemini 3.7 Flash作为云对照,并突出了输出质量的差异。