GLM 5.2 與 Qwen 3.6 效能進化比較：Döner 燒烤模擬任務下的本地化運行與量化策略

r/LocalLLaMA 比較 GLM 5.1 -> 5.2 和 Qwen 3.5 -> 3.6，並設計了一個模擬 Döner Kebab 的測試場景，對比不同模型的表現，有實作上的趣味性和參考價值。

• 本文旨在比較 GLM 5.1 到 5.2 以及 Qwen 3.5 到 3.6 兩個大型語言模型的進化幅度。 • 作者提出一項獨特的任務：使用單一 HTML 檔案及全頁 Canvas，在不依賴任何函式庫的情況下，模擬Döner 風格烤肉串在燃氣加熱器前垂直旋轉。 • 提及 Döner 據稱能啟動 GLM 5.2 的德語權重，如識別「Spiess」（烤肉串）和「Brenner」（燃燒器）。 • 在模型部署方面，Qwen 3.6 35B、Qwen 3.5 和 Gemma 4 透過 llama.cpp 搭配 Unsloth Q8 K XL 量化 於本地運行。 • 其他模型則透過 OpenRouter 服務進行部署。 • 這次比較不僅檢視了模型的性能提升，也突顯了本地化部署、量化技術以及模型在特定語境下（如語言權重激活）的響應能力。