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圍繞 Mistral Large 4 的 Hacker News 討論中，有人用 llm 命令列工具做了同題對比，讓 Claude Opus 5.5、GPT-6.1-sol、Gemini 3.8 Flash 與 Mistral Large 4 在各自預設推理檔位下生成同一提示詞的 SVG。提示詞源自一條吐槽：前沿模型的基準測試已經飽和，考題堪比「穿漁網襪在火星上亂穿馬路的犰狳」。四個模型的輸出可通過附帶的 markdown-svg-renderer 頁面檢視對比。
LessWrong 測試讓 Claude Fable 5.1 在最大推理下為 50 條短訊息生成藏密 SVG，再由新會話僅憑渲染圖判斷並解碼。Fable 最常用元素高度編碼（33/50），把樓高或星高按字母序對映，另出現傾斜、填充色等共五類方案。部分影像能被新會話成功還原，例如星星高度可讀出英文句子；UTF-8 填充色範例未被解出，文中還與 GPT-6 Astra 做了簡要對比。
軟體架構師 David Pertiller 用 Claude Code 為油價應用 Petroly 寫了一個 JavaScript 渲染器，把 15 秒宣傳影片變成時間函式 frame(t)：每幀輸出 SVG，再由 sharp 轉成畫素交給 FFmpeg 編碼，全程沒有開啟影片編輯器。渲染器按每秒 25 幀生成 375 幀，改文案、貨幣、排序動畫都只需修改原始碼、檢視 diff 後重新渲染。
開源設計編輯器 Doory 發布，定位為可自託管的免費 Canva 替代：所有功能免費，沒有 Pro 計劃、水印和廣告，也無需帳號即可開始設計。它支援海報、簡歷、幻燈片等模板與空白頁編輯，可匯出 PNG、JPG、SVG、PDF 以及 MP4、WebM、GIF，並提供圖層、蒙版、瀏覽器內背景移除、即時協作、評論與版本歷史。自託管只需 docker compose 三條命令，附帶 10 個起始模板，訪客作品預設儲存在瀏覽器中。
Karpathy 給 Opus 5 輸入《魔戒》第一段、100 萬 token 預算（約 10 美元），要求用 Three.js 渲染，模型執行約 2 小時後寫出 5500 行程式化渲染程式碼。他認為這類任務標誌 LLM 測試正走出「畫個騎腳踏車的鵜鶘 SVG」階段，因為沒人會花時間做這種高度定製的作品，而 LLM 有無限耐心。他也指出弱點：LLM 無法原生高效地觀看影片或玩遊戲，Opus 5 只能緩慢截圖檢查，多次出錯並留下不少瑕疵。
開發者將 Sparse VideoGen（SVG）用於高解析度影片擴散模型，把注意力頭動態路由到結構化空間或時間稀疏掩碼，以緩解自注意力的二次延遲瓶頸。為在 TPU 上把演算法稀疏轉化為實際加速，團隊最佳化 Splash Attention 核心：跳過空記憶體塊、僅在邊界塊做精確座標掩碼、將 token 記憶體佈局改為時間優先以連續訪問。這些最佳化與硬體塊執行對齊後，1440p 影片生成端到端推理最高提速 1.69 倍。