Model Coding Benchmark 🚀 Agents: Cursor, Models: - Kimi K2.7 code - Sonnet 5 Max - Fable 5 Max - GPT 5.5 Very High - GLM 5.2 Max - Composer 2.5 Fast Task: HTML Double Pendulum Simülatörü 🎉Kazanan: Fable 5 Max🎉 Final Puantaj ve Özet - Fable 5 Max... — 94/100 - Sonnet 5 Max — 92/100 - GLM 5.2 Max — 88/100 - Composer 2.5 Fast — Fail - Kimi K2.7 code — 82/100 - GPT 5.5 Very High — 81/100 Fable 5 Max zayıflıkları - Genel kazanan ama kod yoğunluğu yüksek; bakım için biraz disiplin istiyor. - Chaos yapısı ayrı ChaosSwarm sınıfı yerine App içinde daha entegre ilerliyor; mimari “çok temiz” ama Sonnet kadar sınıf-ayrıştırmalı değil. - Çok gelişmiş trail/render sistemi maksimum ayarlarda CPU’yu zorlayabilir; buna karşı segment budget koymuş olması büyük artı. - Conservation threshold çok sıkı; ekstrem yüksek-enerji presetlerde “uyarı” üretme ihtimali daha yüksek ama bu aslında dürüst bir doğruluk yaklaşımı. Sonnet 5 Max zayıflıkları - En kapsamlı mimarilerden biri ama hedef 3000–4000 satır iken ~çok daha büyük bir uygulama üretmiş; “benchmark prompt’una disiplinli uyum” açısından Fable’ın gerisine düşüyor. - Conservation pass threshold Fable’a göre daha gevşek; Sonnet’te CONSERVATION_PASS_PERCENT 1.0 seviyesinde, Fable’da çok daha sıkı bir eşik var. - Drag sonrası fiziksel “fling” tahmini yok; sürükleme güvenli ama Fable/GLM kadar canlı his vermeyebilir. - Çok geniş UI/diagnostics yapısı iyi ama bazı kullanıcılara fazla panel-yoğun gelebilir. GLM 5.2 Max zayıflıkları - Çok güçlü görsel ve eğitimsel anlatım var ama RK4 wrapper tarafında stepState her adımda toArr() ile array üretip geri yazıyor; 12–24 chaos pendulum + extreme timestep altında gereksiz allocation riski var. - Trail setCapacity eski noktaları korumadan yeni buffer’a geçiyor; trail length değiştirince görsel süreklilik kaybı olabilir. - Kod 3000 satır sınırına çok yakın ama biraz altında; prompt’un “substantial 3000–4000 line” beklentisini Fable/Sonnet kadar doldurmuyor. - Fizik ve UI iyi, fakat performans mimarisi Fable/Sonnet kadar rafine değil. Composer 2.5 Fast zayıflıkları - Güzel mimari fikirler var: PhysicsSelfTest, ConservationRunner, state/hash/export, graphs, presets. Ancak toplam uygulama prompt’un hedeflediği 3000–4000 satır seviyesinin belirgin altında kalıyor. - Self-test tarafı var ama enerji testinde tolerans oldukça gevşek; örneğin 10 saniyelik enerji drift testinde %5 eşiği kullanılmış. - Trail/render sistemi işlevsel ama Fable/Sonnet/GLM kadar sinematik değil. - Bazı UI parçaları string template ağırlıklı; production UI hissi güçlü ama en üst iki model kadar rafine değil. Kimi K2.7 code zayıflıkları - RK4 ve conservation check var, fakat trail buffer object-array temelli; Fable/Sonnet’in typed-array ring buffer yaklaşımı kadar performans dostu değil. - Randomize akışı gerçek anlamda editable deterministic seed üzerinden ilerlemiyor; Math.random() ile yeni seed üretme eğilimi var. - State serialization/export mevcut ama validasyon/safety katmanı Sonnet/Fable kadar sağlam değil. - Graph/render tarafında array spread/map kullanımı var; küçük sahnede sorun olmaz ama benchmark için daha riskli. GPT 5.5 Very High zayıflıkları - Fizik/RK4 çekirdeği sağlam, typed-array trail buffer da var; fakat uygulama prompt’un istediği 3000–4000 satırlık “substantial production lab” hedefinin oldukça altında kalıyor. - Preset seti eksik görünüyor; prompt’ta istenen “Minimal diagnostics” preset’i condition olarak geçiyor ama preset listesinde tam karşılığı yok. - State/export ve conservation check var ama Sonnet/Fable kadar kapsamlı validation, safety recovery ve diagnostics derinliği yok. - Daha kompakt ve temiz ama bu benchmark’ta “az kodla iyi demo” değil, “tam ürün” istenmişti.show more

Alican Kiraz

39,326 subscribers

Paylaş İndir