【武松开车】在 macOS 下对现有的 4 个本地模型做了一个 SVG 的测试

先说一下我的电脑配置吧：

电脑是 Mac Studio M1 Ultra 64G，使用 oMLX 部署了Qwen3.8-27B / CyberTiel-35B / Ornith 1.5 35B / Spark-X2.5 共4个模型。

其中CyberTiel-35B是我单独根据原有的模型优化过的，主要修复了它的视图错误。我已经公开了我的模型信息（ YCF-AI/CyberTiel-Coder-35B-MLX · Hugging Face ）

想着 鹈鹕骑自行车 有可能被厂商已经训练了，然后就随便改了一下提示词，改成了“武松开车”。我的提示词是：

用 HTML 生成‘武松开车’SVG动画，页面下方署名你的真实模型ID，不用进行测试

Qwen3.8-27B 完整代码：https://w2en6jfk.vibedrop.site/

CyberTiel-35B 完整代码：https://aed2qtua.vibedrop.site/

Ornith 1.5 35B 完整代码：https://ezrw6k5u.vibedrop.site/

Spark-X2.5 完整代码：https://by24v5qp.vibedrop.site/

说一下我的感觉吧。这里面别看 Spark-X2.5 质量最差，反而这个模型是最令我感到意外和惊喜的。你要知道它一共才 4B 啊，4B 啊！几乎所有的活儿他都能干，至少有个样，能看出是人和车。我给你举个例子，看看大豆包的专家模型（豆包 2.1 Turbo）就知道了：

我是真的啥也不想说。。。

我知道你想什么：

不过：

另外，我也测试了诸多的在线模型，包括 gpt-5.6-luna / Gemini 3.8 Flash / GLM-5.3 / GLM-5.3-Flash / DeepSeek V4 Flash / MiMo-V2.5-Pro / LongCat-2.0 / Step-3.5-Flash 但是这个截图太麻烦了，晚点在评论区补上。