GPT-4o vs. Gemini: KI-Modelle getestet mit Physiksimulation

Wie gut lösen KI-Modelle komplexe Programmieraufgaben? Wir haben GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 und Gemini 1.5 Flash in einer Multi-Ball-Physik-Simulation getestet. Die Flaggschiff-Modelle haben hervorragend abgeschnitten, während die leichteren Versionen die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Präzision verdeutlichten. Lesen Sie weiter für Einblicke in ihre Leistung und Fähigkeiten.

Sprachmodelle wie OpenAI’s GPT-4o und Googles Gemini sind zu unverzichtbaren Werkzeugen für Programmierung, Problemlösung und Automatisierung komplexer Aufgaben geworden. Für diesen Test konzentrierten wir uns auf ihre weit verbreiteten Standardmodelle – GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 und Gemini 1.5 Flash – anstatt auf ihre Flaggschiff-Versionen. Diese Standardmodelle sind schneller, kosteneffizienter und praktischer für reale Anwendungen, bei denen Geschwindigkeit und Skalierbarkeit oft wichtiger sind als hochmoderne Komplexität.

Die Aufgabe: Multi-Ball Hexagonale Simulation

Die Modelle wurden beauftragt, Python-Code für eine Physiksimulation zu generieren, die drei Bälle unterschiedlicher Größen und Gewichte in einer statischen hexagonalen Arena umfasst. Jeder Ball begann mit der gleichen Geschwindigkeit in zufälligen Richtungen.

Testaufforderung: Schreiben Sie ein Python-Skript, um die Bewegung von drei Bällen (rot, grün und blau) in einer statischen hexagonalen Arena zu simulieren, wobei jede Wand des Hexagons 200 Pixel lang ist. Jeder Ball sollte eine unterschiedliche Größe haben, die seinem Gewicht in der physikalischen Simulation entspricht. Alle drei Bälle sollten mit der gleichen Geschwindigkeit, jedoch in zufälligen Richtungen starten. Das Skript muss realistische Physik für die Ballbewegung behandeln, einschließlich Kollisionserkennung mit den Wänden und zwischen den Bällen, mit Geschwindigkeitsaktualisierungen basierend auf ihrer Größe und ihrem Gewicht. Verwenden Sie die Pillow-Bibliothek, um die hexagonale Arena und die Bälle darzustellen. Speichern Sie jeden Schritt der Simulation als Bild in einem Ordner, damit die Frames später zu einem Video zusammengesetzt werden können.

Diese Herausforderung testete die Programmier-, Physik- und Problemlösungsfähigkeiten der Modelle, wobei ein strukturierter Ansatz wie das "Chain-of-Thought-Prompting" – das Umreißen von Schritten vor der Lösung – besonders hilfreich sein kann. Indem man die Modelle dazu anregt, sich auf zentrale Herausforderungen und potenzielle Fehler zu konzentrieren, können selbst Standardmodelle starke Ergebnisse liefern.

Der o1 Vorteil

Die Flaggschiff-Modelle o1 von OpenAI sind darauf trainiert, komplexe Aufgaben mithilfe detaillierter interner Überlegungen zu lösen und produzieren oft eine Gedankenkette, bevor sie antworten. Obwohl sie leistungsstark sind, sind sie langsamer und teurer als Standardmodelle. Für viele Anwendungen in der realen Welt bietet gezieltes Prompting mit schnelleren Modellen eine vergleichbare Leistung zu niedrigeren Kosten.

Modellvergleich: Testen der Problemlösungsfähigkeiten

Im Folgenden sind die Ergebnisse, wie GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 und Gemini 1.5 Flash die Multi-Ball-Hexagonal-Simulationsaufgabe bewältigt haben. Jedes Modell wurde hinsichtlich seiner Fähigkeit bewertet, Python-Code zu generieren, der die Kollisionsdetektion, die Erhaltung des Impulses und die genaue visuelle Darstellung innerhalb der Grenzen einer hexagonalen Arena handhabte.

GPT-4o:

Das vielseitige Flaggschiffmodell von OpenAI glänzt durch strukturierte Ausgaben, die eine präzise Aufgabenbearbeitung und Integration mit anderer Software ermöglichen.

  • Der Code behandelte die Geometrie der hexagonalen Arena genau, stellte jedoch die Bälle grafisch größer dar als ihre physikalischen Grenzen, was während der Kollisionen zu visuellen Überlappungen führte.
  • Die Impulserhaltung wurde falsch berechnet, wobei der blaue Ball nach den Kollisionen zu stark bewegte.
  • Insgesamt war die Simulation funktional, fehlte jedoch an physikalischer Präzision.

GPT-4o-mini:

Eine kleinere, schnellere Version von GPT-4o, ideal für einfachere Aufgaben und kosteneffizienten Einsatz.

  • Schlecht abgeschnitten, mit fehlerhaften Arenagrenzen und falscher Kollisionserkennung sowohl für Bälle als auch für Wände.
  • Der generierte Code fehlte die Präzision, die für zuverlässige Simulationen erforderlich ist.

Gemini 2.0 Flash:

Das fortschrittliche Modell von Google, das für komplexes Denken und verbesserte Leistung entwickelt wurde.

  • Lieferte die besten Ergebnisse mit genauen Arenagrenzen, korrekten Ballkollisionen und präziser Impulserhaltung.
  • Die visuelle Darstellung und die physikalischen Berechnungen waren fehlerfrei und zeigten die überlegene Fähigkeit des Modells in dieser Aufgabe.

Gemini 1.5 Flash:

Ein schnelles und reaktionsschnelles Modell, das für Effizienz bei alltäglichen Aufgaben optimiert ist.

  • Obwohl die Arena-Geometrie inkorrekt war, wurden die Ballkollisionen und die Impulserhaltung genau berechnet.
  • Das Modell verwaltete die Physik besser als GPT-4o-mini, war jedoch weiterhin durch Fehler in der Arena-Implementierung eingeschränkt.

Fazit

Die Standardmodelle von OpenAI und Google zeigten starke Problemlösungsfähigkeiten, wobei Gemini 2.0 insgesamt am besten abschnitt. Während die leichten Versionen (GPT-4o-mini und Gemini 1.5 Flash) schnellere Ausgaben lieferten, verdeutlichen ihre Einschränkungen in der Präzision die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit in realen Anwendungen.

Strukturierte Ausgaben – Ein entscheidender Vorteil der GPT-4o-Modelle

Eine der herausragenden Eigenschaften von GPT-4o und GPT-4o-mini ist ihre Fähigkeit, strukturierte Ausgaben wie JSON zu erzeugen. Diese Fähigkeit gewährleistet eine zuverlässige Formatierung, die es den Modellen erleichtert, sich mit Softwaresystemen zu integrieren oder mehrstufige Prozesse genau auszuführen. Für Aufgaben, die eine Zusammenarbeit mit APIs, internetbasierten Abfragen oder eine präzise Kontrolle über Ergebnisse erfordern, ermöglichen strukturierte Ausgaben eine nahtlose Interaktion und präzise Aufgabenausführung. Diese Funktion ist besonders entscheidend für komplexe Arbeitsabläufe, bei denen Konsistenz und Zuverlässigkeit von größter Bedeutung sind.