一位用户测试了新的 Qwen3.8:27b 模型将大型 C 代码库移植到使用 Three.js 的单文件 HTML 的能力。在强大的本地硬件上运行的 Qwen 模型花费了四个多小时才产生了一个糟糕的结果，这比 Anthropic 的 Opus 5 慢得多，Opus 5 在 21 分钟内完成了类似任务，结果“尚可”。实验表明，本地模型仍然严重依赖有效的提示，即使拥有广泛的上下文窗口和硬件，一个不佳的提示也会导致资源利用效率低下和次优结果。 AI
影响 突显了本地 LLM 在处理大型代码库和复杂任务方面与云端模型相比的当前局限性。
排序理由 用户生成的关于本地 LLM 在特定编码任务上性能的比较。
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
