GPT-4o vs. Gemini: Modelos de IA probados con simulación física

¿Qué tan bien resuelven los modelos de IA tareas de codificación complejas? Probamos GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 y Gemini 1.5 Flash en una Simulación de Física de Múltiples Bolas. Los modelos insignia sobresalieron, mientras que las versiones más ligeras destacaron las compensaciones entre velocidad y precisión. Sigue leyendo para obtener información sobre su rendimiento y capacidades.

Modelos de lenguaje como el de OpenAI GPT-4o y el de Google Gemini se han convertido en herramientas esenciales para la programación, la resolución de problemas y la automatización de tareas complejas. Para esta prueba, nos centramos en sus modelos estándar de uso general—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 y Gemini 1.5 Flash—en lugar de sus versiones insignia. Estos modelos estándar son más rápidos, más rentables y más prácticos para aplicaciones del mundo real donde la velocidad y la escalabilidad a menudo superan la necesidad de una complejidad de vanguardia.

La tarea: Simulación Hexagonal de Múltiples Bolas

Los modelos fueron encargados de generar código en Python para una simulación física que involucra tres bolas de diferentes tamaños y pesos dentro de una arena hexagonal estática. Cada bola comenzó con la misma velocidad en direcciones aleatorias.

Solicitud para pruebas: Escribe un script en Python para simular el movimiento de tres bolas (roja, verde y azul) dentro de una arena hexagonal estática, donde cada pared del hexágono mide 200 píxeles de largo. Cada bola debe tener un tamaño diferente, que corresponde a su peso en la simulación física. Las tres bolas deben comenzar con la misma velocidad pero en direcciones aleatorias. El script debe manejar la física realista para el movimiento de las bolas, incluyendo la detección de colisiones con las paredes y entre las bolas, con actualizaciones de velocidad basadas en su tamaño y peso. Utiliza la biblioteca Pillow para renderizar la arena hexagonal y las bolas. Guarda cada paso de la simulación como una imagen en una carpeta, para que los fotogramas puedan ser ensamblados más tarde en un video.

Este desafío puso a prueba las habilidades de codificación, física y resolución de problemas de los modelos, donde un enfoque estructurado como el prompting de cadena de pensamiento—esbozando pasos antes de resolver—puede ser especialmente útil. Al incitar a los modelos a centrarse en los desafíos clave y los posibles errores, incluso los modelos estándar pueden ofrecer resultados sólidos.

La ventaja o1

Los modelos insignia o1 de OpenAI están entrenados para resolver tareas complejas utilizando un razonamiento interno detallado, a menudo produciendo una cadena de pensamiento antes de responder. Si bien son potentes, son más lentos y costosos que los modelos estándar. Para muchas aplicaciones del mundo real, la indicación dirigida con modelos más rápidos ofrece un rendimiento comparable a un costo menor.

Desafío de Modelos: Evaluación de Capacidades de Resolución de Problemas

Los siguientes son los resultados de cómo GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 y Gemini 1.5 Flash abordaron la tarea de Simulación Multi-Bola Hexagonal. Cada modelo fue evaluado por su capacidad para generar código Python que manejara la detección de colisiones, la conservación del momento y la representación visual precisa, todo dentro de las limitaciones de una arena hexagonal.

GPT-4o:

El modelo insignia versátil de OpenAI se destaca en la generación de salidas estructuradas, lo que permite un manejo preciso de tareas e integración con otro software.

  • El código manejó la geometría del arena hexagonal con precisión, pero mostró las bolas gráficamente más grandes que sus límites físicos, causando superposición visual durante las colisiones.
  • La conservación del momento fue calculada incorrectamente, con la bola azul moviéndose demasiado después de las colisiones.
  • En general, la simulación fue funcional pero carecía de precisión física.

GPT-4o-mini:

Una versión más pequeña y rápida de GPT-4o, ideal para tareas más simples y un uso rentable.

  • Desempeño deficiente, con límites de arena defectuosos y manejo incorrecto de colisiones tanto para las bolas como para las paredes.
  • El código generado carecía de la precisión necesaria para simulaciones confiables.

Gemini 2.0 Flash:

El modelo avanzado de Google, diseñado para razonamiento complejo y un rendimiento mejorado.

  • Entregó los mejores resultados, con límites de arena precisos, colisiones de pelota correctas y conservación de momento precisa.
  • El renderizado visual y los cálculos físicos fueron sin errores, mostrando la capacidad superior del modelo en esta tarea.

Gemini 1.5 Flash:

Un modelo rápido y receptivo optimizado para la eficiencia en tareas cotidianas.

  • Aunque la geometría de la arena era incorrecta, las colisiones de la pelota y la conservación del momento se calcularon con precisión.
  • El modelo manejó la física mejor que GPT-4o-mini, pero aún estaba limitado por errores en la implementación de la arena.

Conclusión

Los modelos estándar de OpenAI y Google demostraron fuertes capacidades de resolución de problemas, siendo Gemini 2.0 el que mejor desempeño tuvo en general. Mientras que las versiones ligeras (GPT-4o-mini y Gemini 1.5 Flash) ofrecieron salidas más rápidas, sus limitaciones en precisión destacan las compensaciones entre velocidad y exactitud en aplicaciones del mundo real.

Salidas Estructuradas – Una Ventaja Clave de los Modelos GPT-4o

Una de las características destacadas de GPT-4o y GPT-4o-mini es su capacidad para producir salidas estructuradas como JSON. Esta capacidad garantiza un formato confiable, facilitando la integración de los modelos con sistemas de software o la ejecución precisa de procesos en múltiples pasos. Para tareas que requieren colaboración con APIs, consultas basadas en internet o control preciso sobre los resultados, las salidas estructuradas permiten una interacción fluida y una ejecución precisa de las tareas. Esta característica es especialmente crítica para flujos de trabajo complejos donde la consistencia y la confiabilidad son esenciales.