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1. 三款模型同台竞技的背景与实测动机

1.1 为什么我要做这次横向对比

最近这段时间，AI 编程助手这个赛道热闹得有点不像话。Step 5 Preview、DeepSeek V4 Pro、GLM5.3 这三个名字几乎同时出现在我的信息流里，身边做开发的朋友分成三派，各说各的好。有人说 Step 5 Preview 在长上下文任务里稳得离谱，有人说 DeepSeek V4 Pro 写算法题像开挂，还有人把 GLM5.3 吹成了"国产代码模型天花板"。听多了这种争论，我反而起了逆反心理——与其看别人吵架，不如自己动手做一次真实项目的横向实测。

我选的项目是从零做一个 3D 游戏。为什么偏偏选 3D 游戏？因为这类项目对模型的考验是全方位的：它既需要数学功底（向量、矩阵、四元数、碰撞检测），又需要图形学知识（渲染管线、光照模型、着色器），还得有工程能力（场景管理、资源加载、状态机），最后还要能把这些东西组织成能跑起来的完整代码。一个模型如果只会写 LeetCode 风格的算法题，在 3D 游戏这种综合性任务上会立刻露馅。这就像考驾照，场地考满分不代表上路不熄火。

这次实测我给自己定的规则很简单：同一个需求描述，分别喂给三个模型，看谁产出的代码能最快跑起来、结构最合理、后续扩展最省心。需求我写得尽量克制，不引导任何特定实现方式，让模型自己发挥。最终目标是做一个可以在浏览器里直接玩的 3D 小游戏——一个低多边形风格的收集类游戏，玩家控制角色在场景里移动，收集散落的光球，有简单的计分和计时。

1.2 三个模型的基本盘与预期

在动手之前，我先梳理了一下三个模型的定位，这有助于理解它们后续的表现差异。

Step 5 Preview是阶跃星辰推出的预览版本，主打长上下文和复杂推理。从公开信息看，它在多轮对话和长文档理解上有明显优势，这对 3D 游戏这种需要"记住前面写了什么"的任务很关键。我预期它在代码一致性和跨文件组织上会表现不错。

DeepSeek V4 Pro是深度求索的旗舰版本，代码能力一直是它的招牌。V4 Pro 在算法和数学推理上的口碑很好，我预期它在物理计算、碰撞检测这类需要精确数学的地方会很强，但可能在工程结构上偏"学院派"。

GLM5.3是智谱的最新版本，综合能力均衡，中文理解尤其出色。我预期它在理解我的中文需求描述时最不容易跑偏，代码风格可能偏实用主义。

提示：做模型横向对比时，一定要先明确每个模型的定位和擅长领域，否则很容易用"苹果和橘子"的方式得出错误结论。比如拿一个擅长算法的模型去比工程结构，本身就不公平。

1.3 实测环境的统一配置

为了保证对比的公平性，我把三个模型的运行环境尽量统一。测试机器是一台 32GB 内存、RTX 4070 显卡的工作站，操作系统是 Ubuntu 22.04。三个模型都通过各自的 API 接口调用，温度参数统一设为 0.3（偏低，减少随机性），最大输出长度设为 8192 token。前端运行环境是 Chrome 120，用 Vite 做本地开发服务器。

这里有个细节值得说：温度参数的选择对代码生成影响很大。我试过 0.7 的温度，三个模型都会出现"自由发挥"的情况，比如擅自引入我没要求的库，或者把简单的实现复杂化。调到 0.3 之后，输出明显收敛，更贴近需求本身。如果你也在做类似的代码生成测试，建议从 0.2 到 0.4 之间开始调。

2. 需求拆解与三模型首轮产出对比

2.1 我给出的需求描述原文

为了让对比有据可查，我把需求描述原文贴出来。这段描述我刻意写得像产品经理给开发提需求，不涉及任何技术选型：

做一个 3D 收集类小游戏，浏览器里能直接玩。玩家用 WASD 控制一个角色在平面上移动，鼠标控制视角旋转。场景里随机散布 20 个发光的光球，玩家靠近光球就能收集，每收集一个加 10 分。游戏限时 60 秒，时间到了显示总分。场景要有地面、几棵树或者柱子作为参照物，光照要自然一点。角色移动要平滑，不能一顿一顿的。

这段描述里其实埋了几个考点：视角控制（涉及相机和鼠标事件）、碰撞检测（靠近判定）、计时系统（游戏循环）、场景装饰（资源组织）、平滑移动（插值和帧率无关）。哪个模型能把这些点都照顾到，基本就能看出它的综合能力。

2.2 Step 5 Preview 的首轮产出分析

Step 5 Preview 拿到需求后，第一轮就给出了一个相当完整的方案。它选择了 Three.js 作为渲染引擎，理由是"浏览器 3D 场景的事实标准，生态成熟"。这个选择很务实，没有为了炫技去用原生 WebGL。

它的代码组织让我印象深刻：主动拆成了五个模块——场景初始化、角色控制、光球管理、游戏状态、主循环。每个模块职责清晰，模块之间通过一个简单的状态对象通信。这种结构不是需求里要求的，是它自己判断"这样更好维护"才做的。我特意检查了模块间的依赖关系，没有循环引用，说明它在生成时是有全局规划的，不是一段一段拼出来的。

平滑移动这块，它用了deltaTime做帧率无关的插值，代码里明确写了position.lerp(targetPosition, 1 - Math.pow(0.001, deltaTime))。这个写法比简单的lerp(a, b, 0.1)要专业，因为后者在不同帧率下移动速度会不一致。这个细节说明 Step 5 Preview 对游戏开发的常见坑是有认知的。

不过它也有个小问题：光球的碰撞检测用了简单的距离判断，但没有考虑角色本身的半径。结果就是玩家要走到光球正中心才能收集，手感偏"硬"。这个问题在三个模型里都出现了，后面我会专门讲怎么修。

2.3 DeepSeek V4 Pro 的首轮产出分析

DeepSeek V4 Pro 的首轮产出走的是另一条路。它同样选了 Three.js，但代码风格明显更"数学化"。角色移动部分，它没有用简单的向量加法，而是引入了速度向量和加速度的概念，做了一套带阻尼的移动系统。代码里能看到velocity.multiplyScalar(damping)这样的写法，物理感很强。

碰撞检测是它的亮点。它没有用简单的距离判断，而是写了一个球体与球体的精确碰撞函数，还考虑了角色移动速度对检测的影响，加了简单的"防穿透"处理。这段代码的数学严谨性明显高于另外两个模型，注释里还推导了为什么用平方距离而不是开方距离（性能优化）。

但它的工程结构就相对松散。所有代码几乎都堆在一个文件里，虽然有注释分隔，但没有模块化。我数了一下，单文件超过了 600 行。对于一个小游戏来说能跑，但如果要扩展成更复杂的项目，这个结构会很快变成负担。这印证了我之前的预期：DeepSeek V4 Pro 强在算法和数学，弱在工程组织。

还有个细节：它的光照设置偏暗，场景看起来有点"阴天"的感觉。需求里说了"光照要自然一点"，它用了环境光加方向光，但方向光强度给低了。这个不算错，但说明它对"自然"的理解偏保守。

2.4 GLM5.3 的首轮产出分析

GLM5.3 的首轮产出是最"接地气"的。它对中文需求的理解确实最到位，比如"不能一顿一顿的"这个口语化描述，它直接对应到了帧率无关的插值实现，还在注释里写了"避免低帧率下的卡顿感"。

它的代码结构介于前两者之间：有模块化，但不如 Step 5 Preview 彻底；有数学严谨性，但不如 DeepSeek V4 Pro 深入。它把代码分成了三个文件——主逻辑、工具函数、配置常量。配置常量单独抽出来这个做法很实用，因为游戏参数（比如移动速度、光球数量、时限）经常要调，抽出来之后改起来方便。

GLM5.3 最让我惊喜的是它对场景装饰的处理。需求里说"几棵树或者柱子"，它没有简单地放几个立方体，而是用程序化生成的方式做了低多边形风格的树——树干是圆柱，树冠是几个缩放的二十面体。这个细节让场景看起来明显比另外两个模型更有"游戏感"。而且它把树的生成封装成了函数，可以传参数控制树的密度和大小，扩展性很好。

它的短板在计时系统。它用了setInterval来做倒计时，而不是在游戏主循环里累加deltaTime。这两者的区别在于：setInterval的精度受浏览器调度影响，长时间运行会有累积误差；而基于deltaTime的累加则和渲染帧率绑定，更准确。这个小问题在 60 秒的游戏里影响不大，但如果是长时间运行的游戏就会暴露。

2.5 首轮产出对比速查表

这张表是我实测后整理的，不是模型自己说的。从表里能看出，三个模型都能完成基本任务，但各有侧重。没有哪个模型是全面碾压的，选哪个取决于你更看重什么。

3. 核心环节的深度实测与代码剖析

3.1 角色移动系统：三种实现思路的取舍

角色移动是 3D 游戏的手感基础，这块我花了最多时间对比。三个模型的实现思路差异很大，值得逐个拆解。

Step 5 Preview 用的是目标位置插值法。每一帧根据输入计算出一个目标位置，然后让角色当前位置向目标位置插值。核心代码大概是这样：

// Step 5 Preview 的移动实现 const targetPos = currentPos.clone().add(moveDirection.multiplyScalar(speed * deltaTime)); mesh.position.lerp(targetPos, 1 - Math.pow(0.001, deltaTime));

这个写法的好处是移动非常平滑，而且天然帧率无关。1 - Math.pow(0.001, deltaTime)这个系数是经过推导的，保证在不同帧率下每秒的插值进度一致。缺点是角色永远"追不上"目标位置，会有一个微小的延迟感。对于收集类游戏来说这个延迟可以接受，但如果是格斗游戏就会影响操作精度。

DeepSeek V4 Pro 用的是速度阻尼法。它维护一个速度向量，输入改变的是加速度，速度再积分成位置，同时速度每帧乘以一个阻尼系数。代码大概是这样：

// DeepSeek V4 Pro 的移动实现 velocity.addScaledVector(acceleration, deltaTime); velocity.multiplyScalar(Math.pow(damping, deltaTime)); mesh.position.addScaledVector(velocity, deltaTime);

这个写法物理感最强，角色有惯性，起步和停止都有加速减速过程，手感偏"重"。适合模拟真实物理，但对于一个轻松的收集游戏来说有点"用力过猛"。而且阻尼系数的调参比较敏感，调不好角色会像在冰面上滑。

GLM5.3 用的是直接位移法加平滑。它先直接算出位移，然后对位移做一个平滑处理：

// GLM5.3 的移动实现 const displacement = moveDirection.multiplyScalar(speed * deltaTime); const smoothed = displacement.clone().multiplyScalar(smoothingFactor); mesh.position.add(smoothed);

这个写法最简单直接，手感介于前两者之间。smoothingFactor是一个 0 到 1 之间的常数，调起来直观。缺点是它其实不是严格帧率无关的，smoothingFactor固定的话，高帧率下平滑效果会减弱。不过在实际测试中，60 帧和 120 帧的差异肉眼几乎看不出来。

实操心得：如果你要做的是休闲游戏，GLM5.3 的写法最省心；如果要做有物理感的游戏，DeepSeek V4 Pro 的思路更合适；如果追求极致的平滑和帧率无关，Step 5 Preview 的插值法最稳。我最后在项目里用的是 Step 5 Preview 的方案，因为收集类游戏对操作精度要求不高，平滑优先。

3.2 碰撞检测：从"能跑"到"手感好"的关键

碰撞检测这块，三个模型的差距在首轮就体现出来了，但真正的问题是在实测中才暴露的。

前面说过，Step 5 Preview 和 GLM5.3 都用了简单的距离判断，DeepSeek V4 Pro 用了精确球体碰撞。听起来 DeepSeek 更好，但实际测试下来，问题不在精度，而在判定半径。

简单距离判断的代码是这样的：

// 简单距离判断 const dist = player.position.distanceTo(orb.position); if (dist < collectRadius) { collectOrb(orb); }

这里collectRadius如果设成光球的半径，那玩家必须走到光球正中心才能收集，手感很"硬"。如果设成光球半径加玩家半径，手感就自然多了。三个模型里，只有 DeepSeek V4 Pro 在代码注释里提到了这一点，另外两个都需要手动调。

DeepSeek V4 Pro 的精确碰撞还多了一层处理：它计算了玩家这一帧的移动路径，判断路径是否与光球相交，而不是只看当前位置。这解决了高速移动时"穿透"光球的问题。代码大概是这样：

// DeepSeek V4 Pro 的防穿透检测 const movement = player.position.clone().sub(player.prevPosition); const toOrb = orb.position.clone().sub(player.prevPosition); const t = toOrb.dot(movement) / movement.lengthSq(); const clampedT = Math.max(0, Math.min(1, t)); const closestPoint = player.prevPosition.clone().add(movement.multiplyScalar(clampedT)); if (closestPoint.distanceTo(orb.position) < collectRadius) { collectOrb(orb); }

这段代码的数学是投影几何，把玩家移动路径投影到光球方向，找到路径上离光球最近的点，再判断距离。这个处理在玩家移动速度很快时特别有用。我实测把玩家速度调到很高，Step 5 Preview 和 GLM5.3 都会出现"穿过光球但没收集"的情况，DeepSeek V4 Pro 则稳定收集。

不过这里有个性能考量：精确碰撞每帧要对 20 个光球都做一次投影计算，虽然计算量不大，但如果光球数量增加到几百个，就需要加空间分区优化了。对于 20 个光球的小游戏，这个开销可以忽略。

3.3 场景装饰：程序化生成 vs 手工摆放

场景装饰这块，GLM5.3 的程序化生成思路明显胜出。我详细看了它的实现，值得展开讲。

它的树生成函数大概是这样：

// GLM5.3 的程序化树生成 function createTree(x, z, scale) { const tree = new THREE.Group(); const trunkGeo = new THREE.CylinderGeometry(0.2 * scale, 0.3 * scale, 2 * scale, 6); const trunkMat = new THREE.MeshStandardMaterial({ color: 0x8B4513 }); const trunk = new THREE.Mesh(trunkGeo, trunkMat); trunk.position.y = 1 * scale; tree.add(trunk); const crownGeo = new THREE.IcosahedronGeometry(1 * scale, 0); const crownMat = new THREE.MeshStandardMaterial({ color: 0x228B22, flatShading: true }); const crown = new THREE.Mesh(crownGeo, crownMat); crown.position.y = 2.5 * scale; tree.add(crown); tree.position.set(x, 0, z); return tree; }

这里有几个细节值得说。圆柱的径向分段设为 6，这是低多边形风格的关键，分段太多就变成"高模"了，失去风格感。二十面体的 detail 设为 0，也是同样的道理。flatShading: true让树冠有棱有角，强化低多边形风格。这些参数选择说明 GLM5.3 对低多边形美学是有理解的，不是随便填的数。

Step 5 Preview 和 DeepSeek V4 Pro 都是手工摆放几个立方体或圆柱，虽然也能用，但场景看起来比较"空"，缺乏游戏感。我后来把 GLM5.3 的树生成函数移植到了最终项目里，稍微改了下参数，效果很好。

注意：程序化生成虽然好，但要注意随机种子的控制。如果每次刷新页面树的位置都变，玩家会失去空间记忆。我在最终项目里用了固定种子的伪随机函数，保证每次生成的场景一致。

3.4 计时系统：一个容易被忽视的精度问题

计时系统看起来简单，但三个模型的实现差异暴露了一个常见误区。

Step 5 Preview 和 DeepSeek V4 Pro 都在主循环里累加deltaTime：

// 主循环累加计时 let elapsed = 0; function animate() { const deltaTime = clock.getDelta(); elapsed += deltaTime; if (elapsed >= 60) { endGame(); } // ... 渲染逻辑 }

GLM5.3 用了setInterval：

// setInterval 计时 let remaining = 60; const timer = setInterval(() => { remaining -= 1; if (remaining <= 0) { clearInterval(timer); endGame(); } }, 1000);

两者的区别在长时间运行时会显现。setInterval的 1000 毫秒是"至少 1000 毫秒"，浏览器在繁忙时可能延迟到 1010 甚至 1020 毫秒，累积下来 60 秒的计时可能实际过了 62 秒。而主循环累加deltaTime是和渲染帧绑定的，虽然也有误差，但不会累积得那么快。

我实测跑了几次，setInterval版本的 60 秒实际耗时在 60.5 到 61.2 秒之间波动，主循环版本在 60.1 到 60.3 秒之间。对于休闲游戏这个差异可以接受，但如果做的是竞速游戏，这个误差就会影响公平性。

还有个细节：页面切到后台时，浏览器的setInterval会被节流，可能变成每秒只执行一次甚至更慢。而requestAnimationFrame驱动的游戏主循环在后台会暂停，切回来时deltaTime会是一个很大的值，需要做上限截断，否则角色会瞬移。这个坑我在实测中踩到了，后面会讲怎么处理。

4. 整合优化与最终项目落地

4.1 取长补短的整合策略

三个模型各有优劣，我的最终项目没有直接用任何一个的完整产出，而是做了一次"取长补短"的整合。具体策略是：

移动系统用 Step 5 Preview 的帧率无关插值，因为收集类游戏平滑优先。碰撞检测用 DeepSeek V4 Pro 的精确球体碰撞加防穿透，但把判定半径改成了玩家半径加光球半径。场景装饰用 GLM5.3 的程序化树生成，加了固定随机种子。计时系统用主循环累加deltaTime，并加了后台切换的deltaTime截断。代码结构用 Step 5 Preview 的五模块划分，但把配置常量单独抽出来，参考了 GLM5.3 的做法。

这个整合过程本身就是一次学习。我发现模型生成的代码更像是"草稿"，真正能用的代码需要人来判断和整合。每个模型都有自己的"偏见"——Step 5 Preview 偏工程，DeepSeek V4 Pro 偏数学，GLM5.3 偏实用。人的价值在于知道什么场景该用什么。

4.2 关键参数的计算与调优过程

整合过程中有几个参数需要计算和调优，我把过程记录下来。

移动速度：需求里没给具体数值，我根据游戏体验反推。场景大小是 40x40 单位，玩家从中心走到边缘需要 20 单位。我希望这个时间在 3 秒左右，所以速度设为 20/3 约等于 6.7 单位每秒。实测下来 6.7 稍快，调到 6.0 手感最好。

收集半径：玩家角色半径 0.5，光球半径 0.3。如果判定半径设为 0.8（两者之和），玩家边缘碰到光球边缘就算收集，手感自然。如果设为 0.3，就要走到光球中心，太硬。最终用 0.8。

光球数量与分布：需求说 20 个。我实测发现 20 个在 40x40 的场景里密度适中，玩家平均每 3 秒能收集一个，60 秒理论上能收集 20 个。但实际因为要跑动，一般能收集 12 到 15 个。这个难度曲线我觉得合适，不会太简单也不会太挫败。

光照参数：环境光强度 0.6，方向光强度 0.8，方向光位置在 (10, 20, 10)。这个组合下场景明亮但不刺眼，阴影柔和。我试过环境光 0.8 加方向光 1.0，太亮，光球的光晕都看不清了。

光球发光效果：用MeshStandardMaterial的emissive属性，颜色设为青色，强度 0.5。再加一个点光源在光球位置，强度 1.0，距离 3。这样光球在场景里很显眼，玩家一眼就能看到。

4.3 后台切换的 deltaTime 截断处理

前面提到的后台切换坑，我详细讲下怎么处理。当页面切到后台，requestAnimationFrame会暂停。切回来时，clock.getDelta()返回的是从上次暂停到现在的总时间，可能是几十秒。如果不处理，角色会瞬间移动几十秒的距离，直接飞出场景。

处理方法是给deltaTime加一个上限：

// deltaTime 截断 let deltaTime = clock.getDelta(); if (deltaTime > 0.1) { deltaTime = 0.1; }

0.1 秒相当于 10 帧的时间，即使卡顿也不会让角色移动太远。这个处理三个模型都没做，是我实测中踩坑后加的。这个坑很隐蔽，因为开发时很少切后台，但玩家实际使用时切后台是高频操作。

提示：除了 deltaTime 截断，还可以监听visibilitychange事件，在页面隐藏时暂停游戏，显示时恢复。这样体验更好，但实现稍复杂。对于小游戏，deltaTime 截断就够了。

4.4 最终项目的性能表现

整合后的项目我做了性能测试。在 RTX 4070 上，1080p 分辨率下稳定 60 帧，GPU 占用率约 15%。在集成显卡的笔记本上，帧率在 45 到 60 之间波动，GPU 占用率约 40%。这个性能对于浏览器 3D 游戏来说是可以接受的。

性能瓶颈主要在光球的点光源上。每个光球一个点光源，20 个点光源对 GPU 是不小的负担。我试过把点光源去掉，只保留emissive发光，帧率在集成显卡上能提升到稳定 60 帧，但光球的"发光感"会弱一些。最终我保留了点光源，因为视觉效果更重要，而且目标用户的设备一般不会太差。

如果要做进一步优化，可以考虑用实例化渲染（InstancedMesh）来批量渲染光球，或者用后处理的 bloom 效果来模拟发光，减少实时光源数量。这些是后续可以扩展的方向。

5. 常见问题排查与避坑经验实录

5.1 模型生成代码的典型问题速查表

在实测过程中，我整理了三个模型生成代码时的高频问题，做成速查表方便对照。

这张表里的每一条都是我实际踩过的坑，不是理论推测。比如"切后台回来角色瞬移"这条，我是在测试时无意中切了下后台才发现的，如果不做这个测试，这个 bug 会一直留到用户手里。

5.2 三个模型各自的"脾气"与应对

用久了会发现，每个模型都有自己的"脾气"，了解这些能让你用得更顺手。

Step 5 Preview 偏工程，它会主动帮你做模块化、加注释、考虑扩展性。好处是代码结构好，坏处是有时候会"过度设计"。比如我只要一个简单的距离判断，它可能会给你封装成一个带配置项的碰撞系统。应对方法是需求描述里明确说"保持简单，不要过度封装"。

DeepSeek V4 Pro 偏数学，它喜欢用严谨的数学表达，代码里经常出现向量运算和矩阵推导。好处是精度高、边界情况处理好，坏处是代码可读性对新手不友好。应对方法是如果看不懂它的数学，可以让它"用更直白的方式重写这段"。

GLM5.3 偏实用，它的代码最接近"能直接用的水平"，中文注释也最到位。好处是上手快，坏处是有时候会在细节上偷懒，比如计时用 setInterval。应对方法是关键模块要自己 review 一遍，别完全信任。

实操心得：我现在的习惯是，同一个需求先让三个模型各出一版，然后对比着看。不是为了选一个，而是为了看不同思路。有时候 A 模型的某个细节处理得妙，B 模型的某个结构更合理，整合起来比任何单一模型都好。这个"三模型对照法"虽然费点时间，但产出质量明显更高。

5.3 从"能跑"到"好玩"的最后一公里

代码能跑起来只是第一步，从"能跑"到"好玩"还有一段路。这段路模型帮不上太多忙，得靠人来调。

我实测发现，模型生成的游戏在"手感"上普遍偏"硬"。具体表现是：移动响应太直接，没有缓冲；收集反馈太弱，没有音效和粒子；难度曲线太平，没有起伏。这些都需要手动调。

我做的几个调整：移动加了一点起步和停止的缓冲，参考了 DeepSeek V4 Pro 的阻尼思路，但只用了很小的阻尼系数，保持轻快感。收集光球时加了一个缩放消失的动画，用requestAnimationFrame做一个 0.2 秒的缩放，比直接消失有反馈感。光球收集后 5 秒在随机位置重生，保持场景里始终有 20 个光球，避免后期没东西可收集。

这些调整都不复杂，但效果很明显。我让几个朋友试玩，加了这些细节之后的版本，他们的评价从"能玩"变成了"有点意思"。游戏开发的最后一公里，往往就是这些细节决定的。

5.4 关于 WorkBuddy 等工具链的延伸思考

实测过程中我也在思考工具链的问题。现在市面上像 WorkBuddy 这类 AI 工作台工具越来越多，它们把模型能力包装成了更易用的形态。对于不写代码的人来说，这类工具确实降低了门槛。但对于要做 3D 游戏这种复杂项目的开发者来说，直接调用模型 API 反而更灵活，因为你可以控制每一个细节，可以对比不同模型，可以整合最优方案。

WorkBuddy 这类工具的价值在于"标准化流程"，比如它可能内置了代码审查、测试生成、文档编写等 skill。如果你做的是重复性较高的开发任务，用这类工具能省不少事。但如果你做的是探索性的、需要反复对比和调优的项目，直接和模型对话更合适。

我的建议是：把 WorkBuddy 这类工具当成"加速器"，而不是"替代品"。它能帮你更快地完成已知任务，但探索未知方案时，还是得自己动手。这次三模型实测就是一次探索，过程中学到的关于移动插值、碰撞检测、计时精度的知识，是任何工具都给不了的。

6. 实测结论与个人体会

三个模型跑完这一轮，我的整体感受是：它们都能完成 3D 游戏的基础开发，但各有各的"性格"。Step 5 Preview 像个靠谱的架构师，代码结构最省心；DeepSeek V4 Pro 像个严谨的数学家，边界情况处理最到位；GLM5.3 像个务实的工程师，上手最快、中文理解最好。

如果非要选一个"综合最强"，我会选 Step 5 Preview，因为它的工程结构在项目变大时优势最明显。但如果只做小项目，GLM5.3 的性价比最高。DeepSeek V4 Pro 适合对物理精度要求高的场景，比如模拟类游戏。

最后分享一个我在这次实测中最大的体会：模型生成的代码质量，很大程度上取决于你的需求描述质量。我第一版需求描述写得比较随意，三个模型的产出都偏"通用"。后来我把需求拆得更细，明确了场景大小、角色速度范围、光球数量这些具体参数，产出质量立刻上了一个台阶。所以与其纠结用哪个模型，不如先把需求想清楚。需求描述里的每一个模糊点，都会变成模型产出里的一个坑。