코딩 프리미티브(coding primitive)에서의 Local Qwen 3.6 vs frontier models 비교: 단일 파일 HTML

코딩 프리미티브 (coding primitives)에서 Qwen 3.6 변체들을 비교한 이 게시물을 보고, 유사하게 밀도가 높은 단일 파일 코딩 작업에서 로컬 양자화 모델(local quants)이 frontier models와 비교했을 때 어느 정도 수준인지 확인해보고 싶었습니다. 저는 로컬 모델과 제 Perplexity 구독을 통해 접속한 웹 기반 모델들에 대해 정확히 동일한 프롬프트(prompt)를 실행했습니다.

프롬프트

"라이브러리를 사용하지 않고 전체 페이지 canvas를 포함하는 단일 HTML 파일을 작성하세요. 주요 피사체로서 움직이는 자동차의 사실적인 측면 뷰(side-view)를 시뮬레이션하세요. 자동차가 전경에 보이도록 유지하면서, 배경 풍경이 지속적으로 스크롤되어 자동차가 앞으로 주행하는 듯한 느낌을 주도록 하세요. 깊이감을 위해 레이어드 풍경(layered scenery)을 사용하세요: 근처 지면, 도로변 요소, 나무, 전봇대, 그리고 멀리 있는 언덕이나 산은 자연스러운 패럴랙스 효과 (parallax effect)를 위해 서로 다른 속도로 움직여야 합니다. 바퀴가 사실적으로 회전하도록 애니메이션을 구현하고, 자동차가 도로와 연결된 느낌을 주도록 미세한 차체 움직임을 추가하세요. 환경이 자동차 뒤로 부드럽게 지나가게 하되, 움직임이 믿을 수 있게 느껴지도록 반복되면서도 다양한 풍경을 사용하세요. 분위기를 높이기 위해 일몰, 황혼 또는 주광과 같이 응집력 있는 하늘과 영화 같은 조명 (cinematic lighting)을 사용하세요. 전체적인 움직임은 차분하고 몰입감 있으며 사실적이어야 하며, 끊김 없는 루핑 애니메이션 (seamless looping animation)을 구현해야 합니다."

테스트된 모델들

Frontier (Perplexity를 통한 웹 기반, tok/s 미측정):

• Claude sonnet 4.6 Thinking — 추론을 위해 인터넷 사용
• Gemini 3.1 Pro Thinking
• GPT 5.4 Thinking
• Kimi k2.6 Thinking

Local (Ryzen 5 5600, 24 GB DDR4-3200, RX 5700 XT 8GB):

• Qwen3.5 9B Q4_K_M — ~50 tok/s
• Qwen3.6-27B (Claude-opus-reasoning-distilled) Q4_K_M — 2.65 tok/s
• Qwen3.6-27B Q4_K_M — 2.70 tok/s
• Qwen3.6-35B A3B Q4_K_M — 12.13 tok/s
• Gemma-4-31b-it — 1.91 tok/s
• Qwen3.5 4B Q8 — 60 tok/s — 추론을 위해 인터넷 사용
• Qwen3.5 4B Q4_K_M — 80 tok/s — 추론을 위해 인터넷 사용

내가 찾고자 했던 것
현실적인 측면 보기(side-view) 주행 애니메이션: 레이어드 패럴랙스(layered parallax) 배경, 회전하는 바퀴, 미세한 차체 움직임, 응집력 있는 하늘과 조명, 그리고 매끄러운 루핑(looping) — 이 모든 것이 라이브러리 없이 순수 JS/canvas로 구현되어야 함.

이 특정 작업에 대한 주관적 순위

1. Kimi k2.6 Thinking — 전반적으로 가장 깔끔한 시각적 결과
2. Qwen3.6-27B Q4_K_M (로컬) — 기대보다 강력함; 좋은 패럴랙스(parallax)와 도로의 질감
3. Qwen3.6-27B Claude-opus-reasoning-distilled — 근소한 차이의 3위

이 특정 시각적 프리미티브(visual primitive)에 대해, 로컬 27B 양자화(quant) 모델이 일부 프론티어(frontier) 모델의 결과물보다 더 자연스러운 움직임과 레이어링을 보여주었습니다. 프론티어 모델들이 훨씬 더 잘할 것이라고 예상했는데 — 제가 놓치고 있는 것이 있을까요?

결과물
어떤 모델이 어떤 파일을 생성했는지 추적하기 위해 HTML <title> 태그만 변경했습니다. 여러분이 직접 시각적 품질을 판단할 수 있도록 모든 출력 파일과 실행 중인 애니메이션의 스크린샷 몇 장을 공유하겠습니다.

만약 누군가 자신의 환경에서 — 특히 다른 MoE 버전이나 증류(distills) 모델로 — 정확히 동일한 프롬프트를 실행해보고 싶다면, 자유롭게 결과를 공유해 주세요.