SVG 布料悬挂物理动效

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：SVG 布料悬挂物理动效
  • 测试类型：网页生成
  • 评测维度：SVG 矢量动画
  • 参与评测的模型数：171 个

系统提示词（System Prompt）

你是一名前端动画开发工程师。 代码要求： 1. 生成完整的单页 HTML 应用 2. CSS 和 JavaScript 内联在 HTML 文件中 3. 代码结构清晰，有适当注释 4. 使用原生 SVG + JavaScript 实现，无需引入第三方库

用户提示词（User Prompt）

创建一个 SVG 布料悬挂模拟动效。 功能要求： 1. 用 SVG 绘制一个矩形网格（至少 10×10 个顶点），模拟一块悬挂的布料 2. 布料顶部边缘固定（顶点不可移动），其余顶点受重力影响自然下垂 3. 鼠标滑过布料时，附近顶点产生波动效果，波动向周围扩散后自然衰减回弹 4. 布料用网格线或多边形面片渲染，视觉上能看出布料形态

各模型评测结果

  1. 第 1：qwen3.6-plus-preview，得分 95.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
  2. 第 2：deepseek-v3.2，得分 95.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
  3. 第 3：GLM-5.1，得分 93.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  4. 第 4：GLM-5v-turbo，得分 91.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  5. 第 5：Google: Gemma 4 31B，得分 91.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  6. 第 6：qwen3.5-omni-flash，得分 91.67 分 — 查看该模型的详细评测结果
  7. 第 7：kimi-k2.6，得分 91.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  8. 第 8：Google: Gemma 4 26B A4B ，得分 90.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  9. 第 9：glm-4.7，得分 90.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  10. 第 10：mimo-v2-flash，得分 89.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  11. 第 11：Elephant，得分 88.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  12. 第 12：MiniMax-M2.5，得分 88.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  13. 第 13：kimi-k2.5，得分 87.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  14. 第 14：Claude Opus 4 7，得分 87.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  15. 第 15：doubao-seed-2-0-mini，得分 86.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  16. 第 16：mimo-v2-omni，得分 86.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  17. 第 17：doubao-seed-2-0-pro，得分 85.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  18. 第 18：qwen3.5-omni-plus，得分 85.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  19. 第 19：Anthropic: Claude Haiku 4.5，得分 85.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  20. 第 20：OpenAI: GPT-5.4，得分 85.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  21. 第 21：OpenAI: GPT-5 Mini，得分 84.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  22. 第 22：Anthropic: Claude Sonnet 4.6，得分 84.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  23. 第 23：doubao-seed-2-0-code，得分 83.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  24. 第 24：GPT-5.2，得分 83.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  25. 第 25：xAI: Grok 4.20 Beta，得分 83.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  26. 第 26：glm-5-turbo，得分 82.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  27. 第 27：mimo-v2-pro，得分 82.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  28. 第 28：doubao-seed-2-0-lite，得分 81.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  29. 第 29：StepFun: Step 3.5 Flash，得分 80.1 分 — 查看该模型的详细评测结果
  30. 第 30：doubao-seed-1-8，得分 79.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  31. 第 31：Google: Gemini 3.1 Pro Preview，得分 79.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  32. 第 32：qwen3.5-flash，得分 78.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  33. 第 33：xAI: Grok 4.1 Fast，得分 78.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  34. 第 34：qwen3-max，得分 77.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  35. 第 35：qwen3-coder-plus，得分 74.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  36. 第 36：OpenAI: gpt-oss-120b，得分 74.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  37. 第 37：glm-4.5-air，得分 73.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  38. 第 38：qwen3.5-27b，得分 73.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  39. 第 39：MiniMax-M2.1，得分 73.4 分 — 查看该模型的详细评测结果
  40. 第 40：Google: Gemini 2.5 Flash Lite，得分 73.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  41. 第 41：Claude Opus 4.6，得分 71.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  42. 第 42：MiniMax-M2.7，得分 69.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  43. 第 43：Meituan: LongCat Flash Chat，得分 68.9 分 — 查看该模型的详细评测结果
  44. 第 44：doubao-seed-1-6，得分 68.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  45. 第 45：qwen3.5-35b-a3b，得分 68.2 分 — 查看该模型的详细评测结果
  46. 第 46：Google: Gemini 3 Flash Preview，得分 66.7 分 — 查看该模型的详细评测结果
  47. 第 47：OpenAI: gpt-oss-20b，得分 65.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  48. 第 48：NVIDIA: Nemotron 3 Super (free)，得分 62.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  49. 第 49：hunyuan-turbo，得分 46.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  50. 第 50：doubao-seed-1-6-flash，得分 46.3 分 — 查看该模型的详细评测结果
  51. 第 51：hunyuan-large，得分 43.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  52. 第 52：hunyuan-pro，得分 39.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  53. 第 53：OpenAI: GPT-4o-mini，得分 36.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  54. 第 54：Meta: Llama 3.3 70B Instruct，得分 36.0 分 — 查看该模型的详细评测结果
  55. 第 55：Qwen: Qwen3.5-9B，得分 34.8 分 — 查看该模型的详细评测结果
  56. 第 56：Mistral: Mistral Nemo，得分 27.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
  57. 第 57：Grok 4，得分 22.6 分 — 查看该模型的详细评测结果
  58. 第 58：OpenAI: GPT-5 Nano，得分 1.5 分 — 查看该模型的详细评测结果
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