少儿编程教育PPT首页设计

这是一个 AI 大模型评测用例，下面将详细介绍测试内容和各模型的表现。

基本信息

  • 用例名称：少儿编程教育PPT首页设计
  • 测试类型：网页生成
  • 评测维度：AI 生成单页 PPT
  • 参与评测的模型数：153 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名擅长儿童教育类视觉设计的前端开发工程师。 代码要求： 1. 生成完整的单页 HTML 文件 2. CSS 和 JavaScript 内联在 HTML 文件中 3. 页面比例模拟 PPT 首页（16:9 宽高比） 4. 代码结构清晰，有适当注释

用户提示词（User Prompt）

请设计一个少儿编程课程的 PPT 首页静态页面。 风格要求： - Q版扁平插画风格，整体圆润可爱 - 配色使用明快的橙色与黄色为主色调 - 所有容器、装饰元素使用圆角矩形，避免硬朗直角 - 字体选用活泼的无衬线体（如 Arial Rounded 或系统圆体） 内容要求： - 页面标题：「少儿编程启蒙课」 - 副标题：「让每个孩子都能创造未来」 - 包含至少一个用 CSS/SVG 绘制的小机器人插画角色 - 包含若干星星装饰元素 - 页面整体呈现 PPT 首页的版式感（16:9 比例）

各模型评测结果

  1. 第 1：qwen3.6-plus-preview，得分 96.33 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：GLM-5.1，得分 92.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：GLM-5v-turbo，得分 92.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：qwen3.5-omni-flash，得分 92.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：Claude Opus 4 7，得分 90.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：Elephant，得分 89.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 89.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：GPT-5.2，得分 89.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：kimi-k2.6，得分 87.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：glm-5-turbo，得分 87.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：OpenAI: GPT-5.4，得分 86.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：doubao-seed-2-0-code，得分 86.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：mimo-v2-flash，得分 86.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：kimi-k2.5，得分 85.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 84.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：glm-4.7，得分 84.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：MiniMax-M2.5，得分 84.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 84.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：doubao-seed-2-0-pro，得分 83.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：Google: Gemma 4 26B A4B ，得分 83.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：doubao-seed-2-0-lite，得分 83.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：MiniMax-M2.1，得分 83.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：Google: Gemma 4 31B，得分 83.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：doubao-seed-1-6，得分 82.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：Claude Opus 4.6，得分 82.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 82.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 82.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 81.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：qwen3.5-omni-plus，得分 81.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：qwen3.5-35b-a3b，得分 81.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：deepseek-v3.2，得分 81.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 81.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：qwen3-max，得分 80.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：mimo-v2-pro，得分 80.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 80.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：qwen3-coder-plus，得分 79.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：doubao-seed-2-0-mini，得分 79.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：mimo-v2-omni，得分 79.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：doubao-seed-1-8，得分 77.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 75.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 75.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：MiniMax-M2.7，得分 72.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：doubao-seed-1-6-flash，得分 69.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：Grok 4，得分 68.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：qwen3.5-27b，得分 67.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 63.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：hunyuan-pro，得分 55.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：hunyuan-large，得分 54.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 53.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：Mistral: Mistral Nemo，得分 42.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：hunyuan-turbo，得分 36.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 0.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
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