एक डेवलपर ने एक होविंग ड्रोन, चेतावनी लाइट्स और एनिमेटेड रनवे स्ट्रिप्स वाली तीन.js साइंस-फिक हैंगर दृश्य जनरेट करने के लिए दस अलग-अलग मॉडल और हार्न संयोजनों का परीक्षण किया। सभी सेटअप पर एक ही प्रॉम्प्ट के साथ /goal मोड का उपयोग करके, परिणामों में जनरेशन समय और आउटपुट गुणवत्ता में काफी भिन्नता दिखी। सबसे तेज़ पूर्णता GLM 5.3 Flash Max Codex Open9m से हुई, जिसने 0.232 सेकंड में 143,852 आउटपुट टोकन और 14.38% ब्लॉक दर के साथ काम पूरा किया। इसके विपरीत, Qwen 3.8 27B x-high हार्न जैसे Open Code और DSH को 8 से 41 मिनट लगे, जिससे 665 से 3.4 मिलियन टोकन उत्पन्न हुए। परिणामों से यह दिखा कि गति और टोकन मात्रा के बीच एक तुलना है, जिसमें GLM Flash मॉडल दक्षता को प्राथमिकता देते हैं और Qwen मॉडल आउटपुट लंबाई को अधिकतम करते हैं। सभी GLM रन Flash Max Codex कॉन्फ़िगरेशन का उपयोग करते थे, जबकि Qwen प्रयोगों में x-high सेटिंग्स और अलग-अलग निष्पादन वातावरण का उपयोग किया गया। यह परीक्षण जटिल तीन.js प्रॉम्प्ट्स पर AI कोडिंग सहायकों का मूल्यांकन करने वाले डेवलपरों के लिए एक तुलनात्मक बेंचमार्क प्रदान करता है।