Yapay zeka modelleri Three.js görevinde karşılaştırıldı
Öne çıkanlar
- Qwen 3.8 27B, OpenCode ortamında görevi 8 dakika 48 saniyede tamamlayarak en hızlı sonucu verdi.
- Astra 6.0 Max ve Codex kombinasyonu, 37 dakikayı aşan süresiyle en yavaş çalışan modellerden biri oldu.
- Deneyde kullanılan modeller arasında token tüketimi 475 bin ile 4,35 milyon seviyeleri arasında değişti.
Geliştirici, tek bir komut kullanarak 10 farklı yapay zeka modeli ve çalışma ortamı kombinasyonunu Three.js tabanlı bilimkurgu hangarı oluşturma göreviyle test etti. Deneyde modellerden süzülen dronlar, hareketli uyarı ışıkları, hacimsel sis panelleri ve sinematik kamera açısı içeren bağımsız bir HTML dosyası üretmeleri istendi. Testler, farklı harness ve model ikililerinin aynı hedef karşısındaki süre, token tüketimi ve başarı oranlarını ortaya koydu.
Sonuçlara göre en kısa tamamlama süresi 8 dakika 48 saniye ile OpenCode ortamında çalışan Qwen 3.8 27B modelinde ölçüldü. Bu kombinasyon 707 bin 307 toplam token harcayarak yüzde 95,64 önbellek oranı yakaladı ve hata yapmadan istenen görevi tamamladı. En uzun süren deneme ise 41 dakika 25 saniye ile OMP ortamındaki Qwen 3.8 27B kombinasyonunda kaydedildi ve bu süreçte 3 milyon 479 binden fazla token işlendi.
Test verileri, aynı modelin farklı geliştirme araçlarıyla eşleştiğinde oldukça değişken performans gösterdiğini ortaya koydu. Örneğin Codex ortamında çalışan Astra 6.0 Max yaklaşık 37 dakika sürerken, Luna 5.6 Max 9 dakika 13 saniyede tüm şartları karşılayan bir çıktı sundu. Deney, kod üretiminde yalnızca model büyüklüğünün değil, modeli çalıştıran harness mimarisinin de hız ve maliyet üzerinde doğrudan etkili olduğunu gösterdi.
Bu özet yapay zekâ ile hazırlanmıştır; ayrıntılar ve doğrulama için orijinal kaynağa başvurun.