Qwen3-Coder (Tetris Challenge)

Das neue LLM Qwen3-Coder schlägt sich in meinem persönlichen Tetris Benchmark ganz gut. Mit folgendem Prompt und einem Request kommt ein spielbares Tetris Spiel raus. Voll funktionsfähig, wie man es von Tetris kennt. Etwa auf dem Level von o3-mini oder Deepseek R1. Bitte schreibe in JavaScript und HTML ein Tetris Spiel. Die Steuerung soll über

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Das Problem mit großen Kontext Fenstern bei LLM Chats

Große Kontextfenster in KI-Modellen, die bis zu einer Million Tokens unterstützen, wecken enorme Begeisterung: Man könnte einfach alles – Dokumente, Tools, Anweisungen – in einen Prompt packen und die KI den Rest erledigen lassen. Die Idee klingt zwar verlockend, doch die Praxis zeigt, dass zu viel Kontext eine KI eher verwirren als unterstützen kann. Dieses

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ChatGPT o3-mini vs. DeepSeek R1 (Tetris Challenge)

Vergleich zwischen ChatGPT o3-mini und DeepSeek R1 (online). Aufgabestellung: Erstellung eines Tetris Games. Der Programmcode (HTML und JavaScript) umfasst bei ChatGPT o3-mini 333 Zeilen und bei DeepSeek R1 188 Zeilen. Wie effizient und schlau der jeweilige Programmcode ist, habe ich nicht näher analysiert. Für die DeepSeek Version benötigte ich zwei Prompts (siehe Screenshot). Zudem springt

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