La aplicación de escritorio Atomic Chat, capaz de ejecutar LLMs localmente, enfrentó a tres modelos de inteligencia artificial —Kimi K3, GPT-5.6 y Opus 4.8— en un desafío de programación: crear versiones funcionales y autónomas de los clásicos Road Fighter, Battle City y Q*bert en archivos HTML individuales.

Cada salida requería gráficos integrados, lógica de oponentes, reglas de juego y un jugador autónomo dentro de un solo archivo. Los resultados revelaron que Kimi K3 y GPT-5.6 produjeron cantidades de tokens similares (18.4K y 18.1K, con un costo de $0.28 cada uno), mientras que Opus 4.8 generó 21.3K tokens a un costo de $0.54.

En términos de rendimiento, el Q*bert de Kimi K3 demostró una lógica de juego estable, permitiendo una navegación efectiva y evasión de enemigos. GPT-5.6, aunque ofreció resultados visualmente superiores, presentó problemas funcionales con la lógica del jugador en Road Fighter y Battle City. Esto posiciona a Kimi K3 como una alternativa altamente competitiva frente a Opus 4.8 en tareas de generación de código para videojuegos retro, logrando resultados comparables a aproximadamente la mitad del costo.