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#Fable5 VS #SolarOpen2 #Fable5가 돌아온 기념으로 재미있는 글이 많이 올라오고 있습니다. 그중 Fable5, GLM5.2, GPT5.5, Opus 4.8에 HTML 3D 랜더링을 시켜 보는 재미있는 prompt를 발견했습니다.
아주 불친절한 프롬프트로 그림을 그리는 것인데요 나머지 중력이나 물리 이런 것은 모델이 알아서 해야 하는 어려운 테스크입니다.
250B에 불과한 독파모 2차 모델인 SolarOpen2도 도전해 보았습니다. 아직은 Fable5 에 비해 부족하지만 몬스터 트럭은 나쁘지 않습니다.
빨리 최고 모델들 따라잡아 보겠습니다!
Fable 5 totally crushed our new contest, but it cost 6x more than Opus 4.8!
We gave 4 models the same prompt: build three self-contained HTML5 canvas scenes with real physics demos
Prompts:
— A train derailing off a broken bridge into the water
— Two cars jumping off ramps and colliding mid-air over a canyon
— A monster truck crushing a row of parked cars
Outputs:
Fable 5: 62,158 tokens, $3.12
GPT 5.5: 37,753 tokens, $1.14
Opus 4.8: 22,280 tokens, $0.56
GLM 5.2: 36,246 tokens, $0.08
Fable 5 did all three scenes at A+. The crashes looked real, things fell and broke the right way, and nothing went through the ground or floated. GPT 5.5 was the closest to Fable. In the Bigfoot show, we think GPT was even a little better. GLM 5.2 did not win any scene, but it was the cheapest by far. Fable is the best pick for quality, but you pay more for it.
#SolarOpen2 마지막 단계 여러분들의 도움이 필요합니다. 아직 사전 학습이 끝나지는 않았지만 중간 성능도 놀랍습니다. Solar-Open2-Base-Mid1 가장 작은 사이즈로 SOTA 모델들이라 할수 있는 DeepSeek-V3.1-Base, GLM-4.5-Base, MiMo-V2.5-Base의 성능을 압도하고 있습니다. 곧 Post-Training (PT)이 시작되는데요. PT만 잘한다면 중국 MiMo등의 성능을 뛰어넘을 수 있을 것 같습니다.
이 위대한 도전에 함께할 PT 경험이 있으신 분들을 간절히 모시고 있습니다. 특히 async RL, agent-search, conversational AI(tau), terminal, SWE, officework 등 경험이 있으신 분들은 https://t.co/blX7wtQYQm 에 지원하시거나 [email protected]으로 이력서를 보내 주시면 됩니다.
좋은 분들과 함께 중국 SOTA 모델의 성능을 꼭 넘어보고 싶습니다. 함께해요!

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