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AI技术

用 Gemini 4 Argon 大模型压力测试:15 条提示词零资产搭建 3D Flutter 赛车游戏

✍️ zhirenhun 📅 2026/10/20 👁 143 阅读 ⏱ 16 分钟
用 Gemini 4 Argon 大模型压力测试:15 条提示词零资产搭建 3D Flutter 赛车游戏

大多数 AI 编码基准测试都在测试标准网页应用或 CRUD 仪表盘。前沿模型已经能够一次完成这些任务,因此它们已经不再能告诉你多少信息。

为了真正对 Gemini 4 Argon(位于 Antigravity 内部)进行压力测试,我给它提出了一个更离奇的挑战:使用 Flutter 构建一个 60 FPS、类似马里奥卡丁车的 3D 赛车游戏。

关键在于?零外部资产。 没有 Blender 的 .glb 模型,也没有 .png 纹理,也没有下载的 .mp3 声音包。你看到和听到的一切都必须由代码生成。

这张图是关于Flutter Kart GP的截图,显示了一个赛车游戏的界面


记分板

从空文件夹到在 GitHub Pages 上运行的实时 WebAssembly 游戏,共用了 15 条提示词和大约 3.5 小时 的活跃构建时间:

指标 结果
测试的模型 Gemini 4 Argon
总提示词数 15
活跃构建时间 3h 26m (4h 35m 壁钟时间,含玩测试)
外部 3D / 图像文件 0 (100% 由代码生成)
跨平台共享代码比例 96.7% 在 macOS 桌面和 WebAssembly 之间

这 15 条提示词是如何发挥作用的

我没有写冗长的技术规格,而是像和队友一起玩测试那样,给出简短、随意的反馈:

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🧑‍💻

zhirenhun

一个热爱技术的程序员,喜欢分享前沿AI知识和开发经验。

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