这不是临时起意的对比。

⏱️ 这组测试我前后花了几个小时，反复跑同一组 Prompt，统一约束条件，只关注一件事：

模型能否在第一次输出时，就把工程完整交付出来，并且可以直接运行。

测的不是算法能力，也不是榜单排名，而是一个更贴近真实使用的问题：
🔍 当你把需求一次性丢给模型，它到底能不能给你一个“不用修、能直接跑”的工程？

不讲跑分，不看榜单。

📌 这次只测一件事：

在完全相同的 Prompt 下，让模型一次性输出一个可运行的前端 / 交互工程，谁更稳，谁更接近成品。

这种测试，比算法题或单点能力展示，更接近真实开发与实际交付场景。

在正式开始前，先把边界说明清楚：

⚠️ 1）本文展示为运行截图，无法完整呈现帧率、操作手感、边界 Bug 等运行细节；
⚠️ 2）单次测试无法定义模型的综合能力，但足以反映它们在「工程交付」上的默认风格与取向差异。

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结论先给（记住这三句就够了）

✅ Claude：偏“交付型输出”，系统结构与 UI 更完整，更像一个可直接展示的成品 Demo
✅ ChatGPT：偏“稳定型实现”，逻辑闭环清晰，代码可读性高，适合继续迭代
✅ Gemini 3：偏“快速原型”，代码更短，优先把东西跑起来、先看到效果

如果你做过真实项目，这三种风格基本一眼就能分出来。

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本次测试到底在测什么？

规则非常简单，但也非常苛刻：

• 同类 Prompt
• 一次性输出完整工程
• 不允许分步补全
• 不允许人工修复

唯一判断标准只有一个：
🎯 能不能直接跑起来，以及“像不像一个完整作品”。

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案例一：分形可视化（Fractal Visualizer）

Prompt（完全一致）：

Generate a complete, runnable HTML/CSS/JavaScript project
that renders an interactive fractal visualization.
Requirements:
- Canvas or WebGL rendering
- Mouse interaction (zoom / color / movement)
- No pseudo code
- Output must run immediately in browser

图 1：ChatGPT

图 2：Claude

图 3：Gemini

综合对比

模型	代码规模	工程完整性	视觉效果	更适合谁
Claude	⭐⭐⭐⭐☆	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	做展示 Demo / 项目雏形
ChatGPT	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐☆	教学 / 可维护实现
Gemini 3	⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	视觉演示 / 快速验证

一句话总结：

Claude 更像在交付工程，ChatGPT 更像在写可维护代码，Gemini 更像在做视觉原型。

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案例二：无限跑酷（Endless Runner）

Prompt：

Build a playable endless runner game using HTML/CSS/JavaScript.
Include:
- Keyboard controls
- Game loop
- Score tracking
- Collision detection
Provide complete runnable code.

图 1：Gemini（约 300 行，能玩但非常简化）

图 2：Claude（约 750–800 行，完成度最高）

图 3：ChatGPT（约 800 行，标准可玩）

综合对比

模型	代码行数	可玩性	完成度	美观度	定位
ChatGPT	~800	✅	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	标准可玩 Demo
Claude	~750–800	✅	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐☆	工程完成型 Demo
Gemini 3	~300	✅	⭐⭐	⭐	最小可行原型

一句话总结：

Claude 在“做一个完整游戏”，ChatGPT 在“做一个规范实现”，Gemini 在“证明这事能跑”。

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案例三：3D 光轮竞技场（Light-Cycle Arena）

Prompt：

Build a playable 3D light-cycle arena game in the browser.
Use Canvas/WebGL or Three.js.
Include movement, collision, scoring.
Provide full runnable project.

图 1：Gemini（217 行）

图 2：Claude（1117 行，系统最完整）

图 3：ChatGPT（约 500 行，功能齐全）

综合对比

模型	代码行数	可玩性	系统完整度	视觉表现	定位
Gemini 3	~217	✅	⭐	⭐⭐	概念验证
ChatGPT	~500	✅	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐	标准完整实现
Claude	~1117	✅	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐☆	高完成度 3D Demo

一句话总结：

Gemini 负责证明可能性，ChatGPT 负责把事做完，Claude 负责把作品交出去。

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一个非常关键的提醒：Prompt 决定了一半结果

🧠 这种「一次性工程交付」任务，Prompt 写法比你想象中重要得多。

强烈建议固定加上这两条：

• No pseudo code / no placeholders
• After code, provide run steps + self-check list

你会明显发现：
⚡ 同一个模型，能不能跑起来，差距会非常大。

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新手怎么直接上手？三步搞定（国内可用）

很多人不是模型不行，而是卡在第一步：
❌ 官方站在国内访问不稳定，体验断断续续，根本没法安心写代码、跑 Demo。

如果你想在国内稳定使用并对比这三大模型，最省事的方式就是直接走我们整理好的入口。

📎 建议收藏的入口

• 总导航（最省心）：https://www.zhangsan.cool
• ChatGPT：https://share.zhangsan.cool/
• Claude：https://claude.zhangsan.shop/list
• Gemini：https://share.geminimirror.cn/

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第一步：按目标选模型，不纠结

• 🎨 做演示、要完整、要好看 → Claude
• 🧩 要稳定实现、方便继续改 → ChatGPT
• ⚡ 快速验证想法、先跑起来 → Gemini

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第二步：直接用通用工程 Prompt

复制这段模板，换掉任务描述即可：

Generate a complete runnable project (HTML/CSS/JS).
Constraints:
1) No pseudo code. No placeholders.
2) Provide all code blocks with file names.
3) Must run by opening index.html in a browser.
4) Show controls/instructions on screen.
5) After code, provide a self-check list (run steps + common errors).
Task: <你的具体任务>

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第三步：跑不起来？不要重写，用“补丁式修复”

新手最容易犯的错：
一报错就让模型全部重写。

正确做法是这样：

It doesn't run. Here is the error and console output: <paste>
Return a minimal patch only (which lines to change), do not rewrite everything.

⏱️ 效率会高很多。

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如果你只是想争论“谁最强”，那永远没有答案。
真正有价值的是这件事：

今天你要做什么，用最合适的模型，把它一次性做出来。

如果你想在国内直接体验并对比这三大模型，建议从导航入口开始：
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点开就能用，稳定、省事，切换也方便。