同一道编程题，Llama 4崩溃收场，Gemma 4暗藏两个BUG，只有Qwen3-Coder一次运行即成功，是目前最值得本地部署的开发者AI模型。
为什么用"写游戏"来测试AI编程能力？
作者选择了 Pygame（Python游戏框架）而非普通脚本作为测试任务，原因很简单：游戏代码容不得细节错误。一个菜单加载慢了只是让人烦躁，但游戏里方向键反了、碰撞判定失效，玩家瞬间就能感受到——这让"写游戏"成为比普通编程更严苛的压力测试。
三款模型均在本地运行（Local LLM，即在自己电脑上离线跑的大语言模型，无需付费订阅），接受完全相同的提示词（Prompt）：
"用 Python 和 Pygame 制作一个横版射击游戏。玩家飞船在屏幕左侧，可上下左右移动，按空格发射子弹。敌人从右侧随机位置生成并向左移动。击中敌人加分，敌人碰到玩家则扣一条命。"
Llama 4 表现如何？
一帧都没撑过去——直接崩溃。
- Meta 的 Llama Scout 17B 生成的代码，启动即报错
- 根因：一个字典变量引用了从未创建的键值，导致程序在显示任何画面前就崩溃
- 修复只需一行代码，但这说明模型在生成前没有自我校验
- 修复崩溃后继续测试，发现方向键操作完全反向（左键→飞船向右）
- 敌人与玩家碰撞后不会消失，导致玩家毫无喘息空间
结论：Llama 4 在此次编程测试中彻底失败。
Gemma 4 表现如何？
视觉效果最好，但核心玩法有两处致命BUG。
Google 开源的 Gemma 4 26B 在界面设计上最用心：
- 背景星空采用视差效果（Parallax），近处星星更亮更快，远处更暗更慢，有纵深感
- 玩家飞船造型简洁，三角形轮廓干净利落
然而游戏逻辑出了两个问题：
- BUG 1： 一颗子弹可以同时消灭两个重叠敌人并各自计分——碰撞检测没有在首次命中后终止循环
- BUG 2（更严重）： 敌方子弹打中玩家飞船后，生命值不减少——游戏失去了失败条件，玩家永远不会输，毫无挑战性可言
结论：Gemma 4 完成度高但不可用，两个BUG直接破坏游戏体验。
Qwen3-Coder 表现如何？
零修改，一次运行成功。
阿里巴巴开源的 Qwen3-Coder 30B 是此次测试的唯一"满分选手"：
- 游戏启动即运行，无任何报错
- 方向键控制正确，碰撞逻辑完整，计分系统准确
- 专项验证：同时发射两颗子弹命中同一敌人，只计一次分——作者刻意重现了 Gemma 4 的 BUG 场景，Qwen3-Coder 提前规避
- 游戏有真实的"失败条件"，玩法完整有紧张感
- 作者坦言：调试阶段忘记找 BUG，直接沉浸玩了起来
更令人意外的是：Qwen3-Coder 30B 是三者中对本地硬件要求最低的，在存储、内存、显存（VRAM）占用上均更友好。
哪款模型最值得本地部署？
| 模型 | 参数量 | 首次运行 | 主要问题 |
|---|---|---|---|
| Meta Llama Scout 17B | 17B | ❌ 崩溃 | 变量错误 + 控制反转 |
| Google Gemma 4 26B | 26B | ⚠️ 能跑 | 2个玩法BUG |
| Qwen3-Coder 30B | 30B | ✅ 完美 | 无 |
综合结论： 对于有编程需求的华人开发者、技术创业者或副业接单者，若要在本地（离线、免费）运行一个AI辅助编程，Qwen3-Coder 30B 是目前性价比最高的选择，不仅代码质量最可靠，资源消耗也最低。
如需运行本地模型，可通过 Ollama 平台下载并管理，完全免费，支持 Mac/Windows/Linux。
参考来源：
- 原文：XDA Developers，作者 Abhinav Raj，发布于 2026年6月22日
- Ollama 官网： https://ollama.com
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