ThinkingCap 更快，但 Unsloth 赢下 Tetris 编程基准
Sn0opY_GER · reddit · 2026-07-27
这条帖子是在 LM Studio 里对 ThinkingCap 和 Unsloth qwen3.6-27b-mtp@q6k 做一个 Tetris 编程任务的对比基准。
主要结果
- ThinkingCap 总耗时更短：6分54秒 vs 8分55秒；
- 推理 token 更少：4,205 vs 11,256；
- 但它的 assistant/tool 调用更多，输入 token 也更多，整体交互更碎。
代码质量结论
- Unsloth 做出的 Tetris 版本整体更好；
- 它更完整地实现了 10×20 棋盘、7-bag、ghost、score/level、hold、预览等基础能力，并且修过一个真实 hold bug；
- 还存在一些瑕疵，比如 CCW wall kick、暂停/游戏结束时的 requestAnimationFrame、锁定延迟等问题，但缺陷相对较窄。
ThinkingCap 的关键问题
- 初始加载就会报错，因为 render() 在 board 初始化前被调用；
- next-piece 预览显示了队列，但实际生成时并没有消费；
- spawn/hold 的碰撞检测高度不对，容易误判 game over。
结论很直接：ThinkingCap 更快、推理更省，但 Unsloth 在真实任务质量上赢了。
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