4つのフロンティアコーディングモデルに同じ3つのゲームプロンプトを与え、構築させました。編集もリトライもなし。 キム・ク2.7 コードコード ムーンショットAIより、 DeepSeek V4 Pro, Qwen3.7 マックス アリババから、 GLM 5.2 それぞれ Z.ai セルフプレイ用のスネーク、セルフプレイのブレイクアウト、セルフプレイのポンを書き、それぞれライブラリのない独立したHTMLファイルでした。これら4つすべてが1つのOpenAI互換APIの背後でEmpirioLabs上で動作しています。
4人全員がそれを作るのを見てください
運営方法
各プロンプトは各モデルに1つのユーザーメッセージとして送られ、1ショットで、編集なしで返された通りにレンダリングされました。理屈の努力は最大に設定されていました。温度のオーバーライドもシステムプロンプトもありません。最大出力は32,000トークンでした。すべてのプロンプトは、CSSとJavaScriptがすべてインラインで、外部ライブラリもCDNもインポートもなしの、単一の自己完結型HTMLファイルとして自己プレイゲームを要求していました。
結果
4モデルすべてが初回のプロンプトで動作するシングルファイルゲームを返しました。こちらが最終HTMLファイルの各回答のサイズです。
| テスト | キム・ク2.7 コードコード | DeepSeek V4 Pro | Qwen3.7 マックス | GLM 5.2 |
|---|---|---|---|---|
| セルフプレイスネーク | 374ライン | 744回線 | 460行 | 526行 |
| セルフプレイング・ブレイクアウト | 295路線 | 762行 | 335ライン | 370行 |
| セルフプレイポン | 240ライン | 640ライン | 258路線 | 321行 |
私たちが気づいたこと
すべてのモデルは最初からプレイ可能なゲームをリリースしましたが、達成方法は非常に異なりました。DeepSeek V4 Proは3つのタスクすべてで圧倒的に多くのコードを書き、他のタスクの2行以上を多く書いていました。Kimi K2.7コードが最も簡潔でした。Qwen3.7 MaxとGLM 5.2はその間に着陸しました。線数が多いからといって良いとか悪いわけではないので、重要なのは各ゲームの映像やプレイ感です。私たちは勝者を発表するつもりはありません。自分の働き方に合った成果を選びましょう。
自分で同じテストを行ってください
これら4つすべてがOpenAI互換のチャットコンピリオメントAPIに対応しているため、比較は一行だけの変更です。ポイント base_url at https://api.empiriolabs.ai/v1 モデルIDを設定してください。
curl https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions \ -h "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "kimi-k2-7-code", "messages": [{"role": "user", "content": "Self-playing Snake gameを単一のHTMLファイルとして構築、ライブラリなし。"}] }''スワップ 「モデル」 から deepseek-v4-pro, qwen3-7-max、または お問い合わせ そしてもう一度実行してください。すべてのフロンティアモデルは同じAPIの背後にあるため、コードを変更せずに自分のプロンプトで比較できます。また、4つすべてを並べて走らせることも可能です プレイグラウンドお問い合わせ.
よくある質問
どのコーディングモデルがテストされましたか?
Moonshot AIのKimi K2.7コード、DeepSeek V4 Pro、AlibabaのQwen 3.7 Max、Z.ai のGLM 5.2です。これら4つすべてが1つのOpenAI互換APIを通じてEmpirioLabs上で動作します。
その3つの課題は何だったのでしょうか?
セルフプレイのスネーク、セルフプレイのブレイクアウト、セルフプレイのポンなど、それぞれ外部ライブラリを持たない単一の自己完結型HTMLファイルで、ユーザーの入力なしで自動でプレイします。
編集や再挑戦はありましたか?
いいえ。各モデルはプロンプトごとに1ショットずつ割り当てられ、動作するかどうかに関わらず、返された通りにレンダリングしました。
どのモデルが最も多くコードを書いたのでしょうか?
DeepSeek V4 Proは3つのタスクすべてで最も多くの行を書き込み、Kimi K2.7 Codeは最も少ない行を書きました。ライン数はサイズの指標であり、質の指標ではないので、各ゲームのプレイ感をぜひクリップで確認してください。
モデルをどうやって切り替えればいいですか?
弦を一本変えて。これら4つすべてがOpenAIチャットコンプリートAPIに対応しています。 https://api.empiriolabs.ai/v1モデルIDを設定し、リクエストの他の部分は変更せずに保存します。
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