Qwen 3.8 Flash, Mimo V2.6 Pro и DeepSeek V4 Flash: сравнение стоимости и качества в генерации 3D-сцен и игр

Сравнение Qwen 3.8 Flash, Mimo V2.6 Pro и DeepSeek V4 Flash показывает, как три модели справились с генерацией 3D-сцен и игрового прототипа в одном практическом сценарии. Автор запускал их через OpenRouter, использовал отдельные папки и задавал одинаковые промпты для трёх задач: low-poly рыбак, японский пруд и симулятор рыбалки.

Это не официальный бенчмарк и не независимое исследование.

Ниже собраны наблюдения автора эксперимента, его расходы и субъективная оценка качества результата.

Что именно сравнивалось

Автор проверял не только способность моделей писать код, но и умение довести проект до запускаемого состояния. Для каждой модели выбирался максимальный доступный уровень мышления, после чего проекты создавались в отдельных папках. Такой подход позволил сопоставить расходы и результат внутри одного набора задач, хотя он не исключает влияния среды запуска, случайных ошибок и особенностей конкретного ответа.

В работе использовались OpenRouter и инструменты для ИИ-кодинга. Qwen 3.8 Flash нестабильно работал у автора в OpenCode и постоянно выдавал ошибки, поэтому часть теста с этой моделью пришлось запускать в Pi. Это ограничение важно для интерпретации результата: наблюдение относится к конкретной связке модели и среды, а не ко всем возможным интеграциям Qwen.

Стоимость моделей и ограничения сравнения

Автор приводил тарифные значения за один миллион токенов, однако исходная привязка отдельных цен и дат выхода к конкретным названиям моделей оказалась недостаточно ясной. Такие сведения нельзя уверенно использовать как актуальный прайс-лист Qwen 3.8 Flash, Mimo V2.6 Pro или DeepSeek V4 Flash без дополнительной проверки в OpenRouter и у поставщиков моделей.

В таблице указаны не тарифы, а расходы, которые автор зафиксировал в трёх тестовых задачах. Суммы округлены и отражают конкретный запуск, включая объём рассуждений, исправления и повторные действия модели.

Итоговая сумма получена простым сложением округлённых расходов и нужна только для ориентира. Она не заменяет расчёт по актуальному тарифу: фактическая цена зависит от входных и выходных токенов, повторных запросов и условий конкретного провайдера.

Тест 1. Low-poly рыбак

В первой задаче DeepSeek V4 Flash оказался самым дешёвым вариантом: автор указал расход около $0,08. Mimo V2.6 Pro потребовал примерно $0,14, а Qwen 3.8 Flash, по наблюдению автора, обошёлся примерно в $0,28.

DeepSeek получил первое место по визуальному результату. Автор счёл убедительными и окружение, и саму модель рыбака. Однако стабильность работы стала проблемой: DeepSeek периодически прекращал выполнение, и автору приходилось просить его продолжить. Заявленное моделью время около пяти минут автор считает недостоверным.

У Mimo получился приемлемый персонаж с удочкой, поплавком, растениями и небольшой анимацией. Слабым местом стало озеро, которое, по оценке автора, выглядело недостаточно проработанным. Сцена присутствовала, но детализация окружения уступала результату DeepSeek.

Qwen создал полупрозрачную модель с визуальными артефактами. Автор также отметил неудачное расположение растений. Даже если код сцены запускался, итоговая картинка требовала заметной ручной доработки, поэтому более высокая стоимость не дала сопоставимого выигрыша по качеству.

Тест 2. Японский пруд

В задаче с японским прудом DeepSeek V4 Flash и Mimo V2.6 Pro обошлись примерно в $0,13 каждый. Расход Qwen 3.8 Flash составил около $0,19. Разница между моделями оказалась меньше, чем в тесте рыбака, поэтому решающими критериями стали качество сцены и работа анимаций.

По оценке автора, наиболее удачный результат снова показал DeepSeek. Рыбы двигались, а мостик выглядел цельным. Для небольшой демонстрационной сцены это важный результат: модель не ограничилась статичным набором объектов, а добавила элементы, создающие ощущение живого окружения.

В версии Mimo были сакура и рыбы, однако движение рыб показалось автору недостаточным. Сцена передавала японскую стилистику, но анимация работала слабее, чем у DeepSeek. Qwen также реализовал плавание рыб, зато у него возникли проблемы с сакурой и расположением ствола дерева.

А что важнее для такого прототипа: набор декоративных объектов или цельное окружение? В проведённом эксперименте автор отдал предпочтение цельности сцены и движению объектов, поэтому поставил DeepSeek выше двух других вариантов.

Тест 3. Симулятор рыбалки

Игровой прототип стал самым показательным испытанием, поскольку потребовал от моделей не одной сцены, а связки механик, интерфейса, звука и состояния игры. Здесь расходы распределились иначе: DeepSeek потратил около $0,32, Mimo около $0,07, а Qwen около $0,44.

Qwen реализовал заметное количество функций. В игре можно было ловить окуня и карася, выбирать действие «поймать или отпустить», менять наживку, покупать червей и опарышей в магазине, просматривать рекорды и настраивать чувствительность мыши и качество графики. Однако автор оценил качество прототипа на 2 из 10 из-за недоработок и слабых трёхмерных моделей рыб.

Низкая стоимость Mimo в этой задаче не означала готовность игры к использованию. По наблюдению автора, при запуске возникали непонятные проблемы, а звук отсутствовал. В первой протестированной версии управление оказалось настолько неясным, что автор не понял, как ловить рыбу: дистанция до неё увеличивалась, а для действия требовалось нажимать мышь. В игре присутствовали наживки, садок и магазин, но автор назвал её полностью забагованной.

DeepSeek создал наиболее цельный из трёх игровых прототипов. В нём были звук, корректно двигающийся поплавок, натяжение лески и изменение фрикциона. Автор также отметил приемлемое качество рыбы и трёхмерных моделей. Игрок мог продавать пойманную рыбу, покупать предметы, использовать наживки, садок и лески, вести рекорды и менять качество графики.

Повышение качества графики в версии DeepSeek, по наблюдению автора, не дало заметного визуального улучшения. Это ограничение прототипа: наличие настройки в интерфейсе ещё не означает, что она действительно меняет рендеринг или качество ассетов.

Почему результат Qwen нельзя переносить на все среды запуска

Qwen 3.8 Flash у автора постоянно выдавал ошибки в OpenCode, поэтому тест пришлось продолжить в Pi. Такая замена среды делает сравнение менее чистым: модель могла столкнуться с проблемами интеграции, инструментов, файловых операций или конкретного режима запуска, а не только с собственными ограничениями.

То же относится к нестабильности DeepSeek в первом тесте. Автор наблюдал остановки работы и вынужденные просьбы продолжить выполнение, но одного сценария недостаточно, чтобы объявить модель нестабильной во всех средах. Для практического выбора разработчику стоит отдельно проверить запуск, восстановление после ошибок, работу с файлами и способность модели самостоятельно завершать длинную задачу.

Сравнение цены и результата

Если оценивать только отдельные расходы, Mimo оказался самым дешёвым в игровом тесте, а DeepSeek затратил больше. Автор сравнивал не цену одного запуска, а соотношение расходов и полезности результата. В его эксперименте DeepSeek дал наиболее играбельную версию, поэтому дополнительные затраты показались оправданными.

• DeepSeek V4 Flash лучше всего проявил себя в цельности 3D-сцен, движении рыб и создании игрового прототипа с базовой механикой рыбалки.
• Mimo V2.6 Pro показал приемлемые результаты в сценах рыбака и пруда, но игровой запуск оказался проблемным, а звук отсутствовал.
• Qwen 3.8 Flash создал игру с большим числом заявленных функций, однако качество реализации, визуальные модели, скорость и стабильность работы получили слабую оценку автора.

Нужна ли самая низкая цена, если результат требует полной пересборки? В этом тесте ответ автора отрицательный. Для быстрых визуальных прототипов он выбрал DeepSeek, несмотря на сбои и не самый маленький расход в задаче с игрой.

Итоговый рейтинг автора

1. DeepSeek V4 Flash. Первое место за наиболее интересный результат при сопоставлении качества и расходов. Модель создала лучший, по мнению автора, low-poly рыбак, наиболее удачный японский пруд и самый играбельный симулятор рыбалки.
2. Mimo V2.6 Pro. Второе место. Сцены получились достаточно приемлемыми, но озеро было слабым, движение рыб ограниченным, а игровая версия столкнулась с проблемами запуска и отсутствием звука.
3. Qwen 3.8 Flash. Последнее место в конкретном эксперименте. Автор отметил медленную работу, большое количество ошибок, артефакты в 3D-сценах и посредственный игровой результат, несмотря на наличие нескольких игровых механик.

Ограничения сравнения

Рейтинг нельзя считать универсальным выводом о возможностях трёх моделей. Автор проверил небольшой набор задач, не проводил независимые повторы и оценивал визуальное качество субъективно. На результат могли повлиять версия инструментов, среда запуска, ошибки файловых операций, различия в количестве итераций и необходимость вручную просить модель продолжить работу.

Цены также относятся к конкретным запускам через OpenRouter, а не к неизменным тарифам моделей. Перед выбором для постоянной разработки стоит отдельно проверить актуальную стоимость токенов, доступность модели у нужного провайдера, стабильность интеграции и необходимость ручного исправления кода.

В пределах описанного теста DeepSeek V4 Flash выглядит наиболее практичным выбором для генерации простых 3D-сцен и игрового прототипа. Mimo V2.6 Pro подходит для недорогих экспериментов с окружением, а Qwen 3.8 Flash требует дополнительной проверки в другой среде и более строгого контроля качества, прежде чем использовать его для похожих задач.