面对这样一道问题，我选择了gpt-5-thinking、gemini-2.5-pro、grok4、claude sonnet 4、deepseek-v3.1-思考模式、kimi-k2、Qwen3-235B-A22B-2507-思考模式以及Qwen3-Coder进行同台竞技，提示词使用了统一的模板：
生成一个html版本的20*20标准贪食蛇，使用常见的算法自动寻路（需要考虑多种算法混合让AI尽可能的得高分），启动即可看到效果(吃掉1个食物得1分，在右上角展示分数，游戏结束后自动停止并展示分数即可，着重寻路部分的算法设计，使用requestAnimationFrame执行蛇的移动。下面是各个AI的表现，首先是使用了A*+bfs的gpt-5-thinking，最终分数是40分：
接下来是gemini-2.5-pro，由于aistudio不能运行网页，所以是下载到本地打开到浏览器执行的，可以看到gemini-2.5-pro很鸡贼的使用了环形回路来吃子，虽然理论上可以吃到最多子，但是时间成本太高（运行了半天才2分）。
第三个是grok4，grok4最简洁，没有输出任何说明，只有代码。我把代码拿到后问了其他AI，它的算法主要还是A*，最终止步于79分
第四个是claude sonnet 4，也是A*+哈密顿路径，最终止步52分。
接下来上场的是deepseek-v3.1-思考模式，它同样使用了BFS，但是偶发性的每次初始化刷新会出现2个食物（这在其他几个AI的代码里没有出现过，算BUG），最终的分53
接着是kimi-k2，由于它的代码有点错乱（尝试两次均如此），遂我自行粘贴到html单页运行如下结果，它也是A*+哈密顿+贪心，最终得分2分。
然后是Qwen3-235B-A22B-2507-思考模式，同样的以BFS作为主要手段，另外它也有一个BUG就是第20列格子被遮挡了没有展示完全，最终得分80分：
最后压轴的是Qwen3-Coder，它也主要采用了A*，最终得分67分：
以上内容均为单次提示词输出（kimi由于第二次输出的格式混乱故采用的第一次输出的内容自行拼接），所有运行的html代码也仅为单次运行结果。不排除大模型本身输出不确定性和游戏本身的随机性，结果仅供娱乐！！！