科技论坛用户使用WorkBuddy内置的Deepseek-4.1-flash-1017模型进行黑洞视觉效果渲染测试，认为其效果是同类测试中表现最好的，观感甚至超过此前的Opus 5。值得注意的是，尽管提示词中明确允许引入three.js等第三方图形库，该模型仍选择基于WebGL2从零手写图形渲染代码，这是作者遇到的第一个主动放弃现成图形库、选择纯手搓渲染方案的大模型。这套黑洞测试要求模型在浏览器环境中生成可交互的黑洞可视化页面，涉及物理模拟、着色器编写与前端交互等环节。作者此前还用同一套测试评估过多个模型：通过OpenCode Zen调用的MiMo-V2.6-Flash实现了引力透镜、光子环、多普勒效应等物理效果，但交互UI相对简陋；Qwen3.8-27b一次性生成的黑洞效果也相当不错，不过其免费版本砍掉了图像输入能力，导致模型在自查效果时持续报错；此外作者还以GPT-5.6-sol等模型作为对比参照。作者已将测试代码打包分享，并提供了动态效果演示和完整提示词，该黑洞测试正逐渐成为其评估各大模型代码能力的固定方法。
事件分析
黑洞渲染是典型的复合型编程任务，需要同时处理引力透镜、光子环、多普勒频移等物理效果的数值模拟，以及着色器编写和实时交互实现，对模型的物理知识、图形学功底和工程规划能力都有较高要求。DeepSeek模型在明确可使用three.js的情况下仍选择原生WebGL2实现，反映出其在依赖管理和实现路径上的自主权衡，这类工程决策能力往往比单纯代码正确性更能区分模型水平。从测试结果看，DeepSeek、Qwen、MiMo等国产模型在复杂前端生成任务上的表现已能与闭源头部模型正面比较，且不同模型在UI精致度与物理还原度上呈现差异化取舍。此类社区自建的可视化基准，补充了标准化评测难以覆盖的工程直觉与审美维度，后续或催生更多场景化的民间评测方法。
核心观点：黑洞渲染这类同时考验物理模拟与工程决策的复合任务，正成为检验大模型真实代码水平的民间试金石。
原文链接：Linux.do
