原贴链接

无实际相关内容，仅提供了一个GitHub链接：https://github.com/Deveraux - Parker/FlappyAI

讨论总结

该讨论围绕对多种大型语言模型（LLMs）进行Flappy Bird游戏编程测试展开。包括对不同模型如QwQ 32b、Claude Sonnet 3.7等在测试中的表现进行比较，有人得出Claude Sonnet 3.7 Extended表现最好的结论。还涉及到一些模型存在的问题，如ChatGPT 4.5输出游戏版本有闪烁地面问题等。此外，大家对增加测试游戏种类提出支持，还有人对未涉及的模型（如llama 70b）提出疑问、对测试结果提出质疑（如Qwen2.5 Max是否开启“Thinking”功能），并分享了自己的测试排名结果等，整体氛围是积极探索不同模型在特定编程任务中的性能表现。

主要观点

  1. 👍 Claude Sonnet 3.7 Extended输出的Flappy Bird游戏版本较好
    • 支持理由：测试者根据多轮测试得出Claude Sonnet 3.7 Extended输出的游戏版本比较好的结论。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 专门的编码模型（Qwen）优于通用模型
    • 正方观点：从测试7种AI模型编写Flappy Bird游戏代码结果来看，Qwen类编码模型表现较好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 4位量化对比8位会使质量下降13 - 22%
    • 解释：通过对不同量化方式下模型编写游戏代码的测试结果得出该结论。
  4. 💡 Qwen处理量化能力强于其他模型
    • 解释：在对多个模型的测试比较中发现Qwen在处理量化问题时比其他模型更有优势。
  5. 💡 即使最好的模型也可能编写出无功能代码
    • 解释：根据多种模型编写游戏代码的测试结果总结得出。

金句与有趣评论

  1. “😂 I was actually disappointed with the mistral 24b version and expected it to do a better job.”
    • 亮点：表达了对Mistral 24b版本预期和实际表现落差的感受。
  2. “🤔 Based on what I’m seeing, Claude Sonnet 3.7 Extended is still the GOAT.”
    • 亮点：直接表明Claude Sonnet 3.7 Extended在测试中的优秀地位。
  3. “👀 I’m super into these practical benchmarks, let’s add more games and turn it into a playable test suite!”
    • 亮点：体现出对扩展测试内容的热情。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的，主要分歧点较少。大家都围绕模型测试这一主题积极分享自己的观点、测试结果和疑问，主要是在对不同模型性能表现的讨论，可能是因为大家都对LLMs在游戏编程方面的能力比较感兴趣，希望通过交流更好地了解各个模型的优缺点。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多模型被纳入测试范围或者对更多复杂游戏进行测试。
  • 潜在影响：有助于开发者更好地了解不同LLMs在游戏编程方面的性能，从而在实际应用中选择更合适的模型。

详细内容：

《关于 Flappy Bird 测试及模型对比的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于 Flappy Bird 测试和不同模型对比的帖子引起了广泛关注，点赞数众多，评论也十分热烈。帖子中提供了链接 https://github.com/Deveraux-Parker/FlappyAI 。

这篇帖子引发的主要讨论方向包括对各种模型性能的评价、个人的测试经历分享以及一些有趣且引发思考的观点。文章将要探讨的核心问题是不同模型在处理 Flappy Bird 相关任务时的表现差异。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 Claude Sonnet 3.7 Extended 仍是表现最佳的。比如有人说：“基于我所看到的，Claude Sonnet 3.7 Extended 仍是最出色的。QwQ 因其规模而引人注目，但其响应需要耐心（即使每秒 40 个令牌，14000 个令牌也几乎需要 6 分钟才能完全输出）。拥有这种能力的本地模型，无论如何都是非常令人印象深刻的。” 也有人表示 72b 并非是普遍认为的好的编码模型。比如有人提到：“所以 72b 与普遍观点相反，不是一个好的编码模型，这并不令人惊讶。” 有人分享了自己的测试经历：“做了各种前沿 LLM 的快速测试，QwQ 32b 在 tabbyAPI 上运行 4.25bpw（每秒 40 个令牌，使用 4090），设置为 32768 上下文和 q6 KV 缓存没有问题。它在编写最终代码之前输出了超过 14000 个令牌的思考。游戏功能齐全……Claude Sonnet 3.7 扩展思维输出了一个良好、干净的工作版本……O1 Pro 输出了一个良好、干净的工作版本……ChatGPT 4.5 输出了一个有一些问题（闪烁的地面）的版本……Deepseek R1 输出了一个管道重叠导致游戏中断的版本（我认为这只是一个糟糕的结果，因为我之前看到 R1 输出过正常的 Flappy Bird 游戏，但这次我只测试了一次）。” 还有人提出有趣的想法，比如有人说：“我超级喜欢这些实际的基准测试，让我们添加更多游戏并将其变成一个可玩的测试套件！像诺基亚 5190 那样的 Snake（贪吃蛇）是另一个简单的游戏。我很想看到最先进的技术尝试吃豆人或蜈蚣或导弹指挥官。”

在讨论中，对于不同模型的表现存在一定的共识，即 Claude Sonnet 3.7 Extended 在某些方面表现出色。一些独特的观点，如将测试扩展到更多复杂的游戏，丰富了讨论。

总之，这次关于 Flappy Bird 测试和模型对比的讨论，为相关领域的研究和应用提供了有价值的参考和思考。