GPT-4o vs. Gemini: AI modely testované pomocí fyzikální simulace

Jak dobře AI modely řeší složité úkoly programování? Testovali jsme GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 a Gemini 1.5 Flash na simulaci fyziky s více koulemi. Vlajkové modely excelovaly, zatímco lehčí verze zdůraznily kompromisy mezi rychlostí a přesností. Pokračujte ve čtení pro poznatky o jejich výkonu a schopnostech.

Jazykové modely jako OpenAI’s GPT-4o a Google’s Gemini se staly nezbytnými nástroji pro programování, řešení problémů a automatizaci složitých úkolů. Pro tento test jsme se zaměřili na jejich široce používané standardní modely—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 a Gemini 1.5 Flash—spíše než na jejich vlajkové verze. Tyto standardní modely jsou rychlejší, nákladově efektivnější a praktičtější pro reálné aplikace, kde rychlost a škálovatelnost často převyšují potřebu špičkové složitosti.

Úkol: Simulace více míčků v hexagonálním uspořádání

Modely měly za úkol generovat kód v Pythonu pro fyzikální simulaci, která zahrnovala tři koule různých velikostí a hmotností uvnitř statické hexagonální arény. Každá koule začínala stejnou rychlostí v náhodných směrech.

Prompt pro testování: Napište skript v Pythonu, který simuluje pohyb tří koulí (červené, zelené a modré) uvnitř statické hexagonální arény, kde každá stěna hexagonu má délku 200 pixelů. Každá koule by měla mít jinou velikost, která odpovídá její hmotnosti v fyzikální simulaci. Všechny tři koule by měly začínat stejnou rychlostí, ale v náhodných směrech. Skript musí zpracovávat realistickou fyziku pohybu koulí, včetně detekce kolizí se stěnami a mezi koulemi, s aktualizacemi rychlosti na základě jejich velikosti a hmotnosti. Použijte knihovnu Pillow k vykreslení hexagonální arény a koulí. Uložte každý krok simulace jako obrázek do složky, aby mohly být snímky později sestaveny do videa.

Tato výzva otestovala dovednosti modelů v programování, fyzice a řešení problémů, kde může být strukturovaný přístup, jako je vyzývání k myšlení po krocích – nastínění kroků před řešením – obzvlášť užitečný. Vyzváním modelů, aby se zaměřily na klíčové výzvy a potenciální chyby, mohou i standardní modely dosáhnout silných výsledků.

Výhoda o1

Vlajkové modely o1 od OpenAI jsou trénovány k řešení složitých úloh pomocí podrobného vnitřního uvažování, často produkujícího řetězec myšlenek před odpovědí. I když jsou mocné, jsou pomalejší a dražší než standardní modely. Pro mnoho aplikací v reálném světě nabízí cílené vyžadování s rychlejšími modely srovnatelný výkon za nižší náklady.

Model Showdown: Testování schopností řešení problémů

Následují výsledky toho, jak si GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 a Gemini 1.5 Flash vedly při úkolu Multi-Ball Hexagonal Simulation. Každý model byl hodnocen podle své schopnosti generovat Python kód, který zvládal detekci kolizí, zachování hybnosti a přesné vizuální zobrazení, a to vše v rámci omezení hexagonální arény.

GPT-4o:

Model OpenAI, který je všestranným vlajkovým produktem, vyniká ve strukturovaných výstupech, což umožňuje přesné zpracování úkolů a integraci s jiným softwarem.

  • Kód správně zpracoval geometrii hexagonální arény, ale zobrazoval míče graficky větší, než jsou jejich fyzikální hranice, což způsobovalo vizuální překrývání během kolizí.
  • Zachování hybnosti bylo nesprávně vypočítáno, modrý míč se po kolizích pohyboval příliš rychle.
  • Celkově byla simulace funkční, ale postrádala fyzikální přesnost.

GPT-4o-mini:

Menší, rychlejší verze GPT-4o, ideální pro jednodušší úkoly a nákladově efektivní použití.

  • Výkon byl slabý, s chybně nastavenými hranicemi arény a nesprávným zpracováním kolizí jak pro míče, tak pro stěny.
  • Generovaný kód postrádal přesnost potřebnou pro spolehlivé simulace.

Gemini 2.0 Flash:

Pokročilý model společnosti Google, navržený pro složité uvažování a vylepšený výkon.

  • Dodal nejlepší výsledky, s přesnými hranicemi arény, správnými kolizemi míče a přesnou konzervací hybnosti.
  • Vizualizace a fyzikální výpočty byly bezchybné, což ukazuje na nadřazenou schopnost modelu v tomto úkolu.

Gemini 1.5 Flash:

Rychlý a responzivní model optimalizovaný pro efektivitu v každodenních úkolech.

  • I když byla geometrie arény nesprávná, kolize míče a zachování hybnosti byly vypočítány přesně.
  • Model zvládal fyziku lépe než GPT-4o-mini, ale stále byl omezen chybami v implementaci arény.

Závěr

Standardní modely od OpenAI a Google prokázaly silné schopnosti řešení problémů, přičemž Gemini 2.0 dosáhl nejlepšího celkového výkonu. Zatímco lehké verze (GPT-4o-mini a Gemini 1.5 Flash) nabízely rychlejší výstupy, jejich omezení v přesnosti zdůrazňují kompromisy mezi rychlostí a přesností v reálných aplikacích.

Strukturované výstupy – Klíčová výhoda modelů GPT-4o

Jednou z vynikajících vlastností GPT-4o a GPT-4o-mini je jejich schopnost produkovat strukturované výstupy, jako je JSON. Tato schopnost zajišťuje spolehlivé formátování, což usnadňuje integraci modelů se softwarovými systémy nebo přesné provádění vícestupňových procesů. Pro úkoly vyžadující spolupráci s API, dotazy na internetu nebo přesnou kontrolu nad výsledky umožňují strukturované výstupy bezproblémovou interakci a přesné provádění úkolů. Tato funkce je obzvlášť důležitá pro složité pracovní postupy, kde jsou konzistence a spolehlivost nezbytné.