GPT-4o срещу Gemini: AI модели тествани с физическа симулация

Как добре AI моделите решават сложни кодови задачи? Тествахме GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 и Gemini 1.5 Flash на симулация на физика с множество топки. Флагманските модели се представиха отлично, докато по-леките версии подчертаха компромисите между скорост и прецизност. Продължете да четете за прозрения относно тяхното представяне и възможности.

Езиковите модели като GPT-4o на OpenAI и Gemini на Google са станали основни инструменти за програмиране, решаване на проблеми и автоматизиране на сложни задачи. За този тест се фокусирахме върху техните широко използвани стандартни модели—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 и Gemini 1.5 Flash—вместо върху техните флагмански версии. Тези стандартни модели са по-бързи, по-икономични и по-практични за приложения в реалния свят, където скоростта и мащабируемостта често надвишават нуждата от авангардна сложност.

Задачата: Мулти-бол хексагонална симулация

Моделите бяха натоварени с генерирането на Python код за физическа симулация, включваща три топки с различни размери и тегла в статична хексагонална арена. Всяка топка започна с еднаква скорост в случайни посоки.

Подсказка за тестване: Напишете Python скрипт, който да симулира движението на три топки (червена, зелена и синя) в статична хексагонална арена, където всяка стена на хексагона е дълга 200 пиксела. Всяка топка трябва да има различен размер, който съответства на нейното тегло в физическата симулация. Всички три топки трябва да започнат с еднаква скорост, но в случайни посоки. Скриптът трябва да обработва реалистична физика за движението на топките, включително откритие на сблъсъци със стените и между топките, с актуализации на скоростта, основани на техния размер и тегло. Използвайте библиотеката Pillow, за да визуализирате хексагоналната арена и топките. Запазете всяка стъпка от симулацията като изображение в папка, така че кадрите по-късно да могат да бъдат сглобени в видео.

Този предизвикателство тества уменията на моделите в програмирането, физиката и решаването на проблеми, където структурираният подход, като например насочването по веригата на мисълта — очертаване на стъпките преди решаването — може да бъде особено полезен. Чрез насочване на моделите да се фокусират върху ключовите предизвикателства и потенциалните грешки, дори стандартните модели могат да постигнат силни резултати.

Предимството на o1

Флагманските модели o1 на OpenAI са обучени да решават сложни задачи, използвайки детайлно вътрешно разсъждение, често произвеждайки верига от мисли преди да отговорят. Въпреки че са мощни, те са по-бавни и по-скъпи от стандартните модели. За много реални приложения, целенасоченото подканване с по-бързи модели предлага сравнима производителност на по-ниски разходи.

Моделно състезание: Тестиране на способности за решаване на проблеми

Следват резултатите от това как GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 и Gemini 1.5 Flash се справиха със задачата за симулация на многобалова хексагонална арена. Всеки модел беше оценен за способността си да генерира Python код, който обработва откритие на сблъсъци, запазване на импулса и точно визуално рендиране, всичко това в рамките на ограниченията на хексагоналната арена.

GPT-4o:

Многофункционалният флагмански модел на OpenAI се отличава с организирани изходи, което позволява прецизно управление на задачите и интеграция с друг софтуер.

  • Кодът точно обработваше геометрията на хексагоналната арена, но показваше топките графично по-големи от физическите им граници, което причиняваше визуално припокриване по време на сблъсъците.
  • Запазването на импулса беше неправилно изчислено, като синята топка се движеше твърде много след сблъсъците.
  • Като цяло, симулацията беше функционална, но липсваше физическа прецизност.

GPT-4o-mini:

По-малка, по-бърза версия на GPT-4o, идеална за по-прости задачи и икономично използване.

  • Постигна слаби резултати, с дефектни граници на арената и неправилно обработване на сблъсъците както за топките, така и за стените.
  • Генерираният код не притежаваше необходимата прецизност за надеждни симулации.

Gemini 2.0 Flash:

Разширеният модел на Google, проектиран за сложни разсъждения и подобрена производителност.

  • Постигна най-добрите резултати, с точни граници на арената, правилни сблъсъци на топката и прецизно запазване на импулса.
  • Визуалното рендиране и физическите изчисления бяха без грешки, демонстрирайки превъзходната способност на модела в тази задача.

Gemini 1.5 Flash:

Бърз и отзивчив модел, оптимизиран за ефективност в ежедневните задачи.

  • Докато геометрията на арената беше неправилна, сблъсъците на топката и запазването на импулса бяха изчислени точно.
  • Моделът управляваше физиката по-добре от GPT-4o-mini, но все пак беше ограничен от грешки в имплементацията на арената.

Заключение

Стандартните модели от OpenAI и Google демонстрираха силни способности за решаване на проблеми, като Gemini 2.0 показа най-добри резултати общо. Докато леките версии (GPT-4o-mini и Gemini 1.5 Flash) предлагаха по-бързи изходи, техните ограничения в прецизността подчертават компромисите между скоростта и точността в реални приложения.

Структурирани изходи – ключово предимство на моделите GPT-4o

Една от отличителните черти на GPT-4o и GPT-4o-mini е тяхната способност да произвеждат структурирани изходи, като JSON. Тази способност осигурява надеждно форматиране, което улеснява интеграцията на моделите със софтуерни системи или точното изпълнение на многостепенни процеси. За задачи, изискващи сътрудничество с API, интернет-базирани запитвания или прецизен контрол върху резултатите, структурирани изходи позволяват безпроблемна интеракция и точно изпълнение на задачите. Тази функция е особено критична за сложни работни потоци, където последователността и надеждността са от съществено значение.