GPT-4o vs. Gemini: AI-mallit testattu fysiikkasimulaatiolla

Kuinka hyvin tekoälymallit ratkaisevat monimutkaisia koodausongelmia? Testasimme GPT-4o:ta, GPT-4o-miniä, Gemini 2.0:aa ja Gemini 1.5 Flashia monipallon fysiikkasimulaatiossa. Lippulaivamallit suoriutuivat erinomaisesti, kun taas kevyemmät versiot korostivat nopeuden ja tarkkuuden välisiä kompromisseja. Jatka lukemista saadaksesi tietoa niiden suorituskyvystä ja kyvyistä.

Kielimallit, kuten OpenAI:n GPT-4o ja Googlen Gemini, ovat tulleet olennaisiksi työkaluiksi koodauksessa, ongelmanratkaisussa ja monimutkaisten tehtävien automatisoinnissa. Tässä testissä keskityimme niiden laajalti käytettyihin standardimalleihin—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 ja Gemini 1.5 Flash—eikä niiden lippulaivaversioihin. Nämä standardimallit ovat nopeampia, kustannustehokkaampia ja käytännöllisempiä todellisissa sovelluksissa, joissa nopeus ja skaalautuvuus usein ylittävät huipputeknologian monimutkaisuuden tarpeen.

Tehtävä: Monipallo Kuusikulmainen Simulaatio

Malleille annettiin tehtäväksi luoda Python-koodia fysiikkasimulaatiolle, jossa oli kolme erikokoista ja -painoista palloa staattisessa kuusikulmaisessa areenassa. Jokainen pallo aloitti saman nopeuden satunnaisiin suuntiin.

Testauksen kehotus: Kirjoita Python-skripti simuloimaan kolmen pallon (punainen, vihreä ja sininen) liikettä staattisessa kuusikulmaisessa areenassa, jossa jokaisen kuusikulmion seinän pituus on 200 pikseliä. Jokaisella pallolla tulisi olla eri koko, joka vastaa sen painoa fysiikkasimulaatiossa. Kaikkien kolmen pallon tulisi aloittaa samalla nopeudella, mutta satunnaisissa suunnissa. Skriptin on käsiteltävä realistista fysiikkaa pallojen liikkeelle, mukaan lukien törmäysten havaitseminen seinien ja pallojen välillä, nopeuden päivitykset niiden koon ja painon perusteella. Käytä Pillow-kirjastoa kuusikulmaisen areenan ja pallojen renderöimiseen. Tallenna jokainen simulaation vaihe kuvaksi kansioon, jotta kehykset voidaan myöhemmin koota videoksi.

Tämä haaste testasi mallien koodaus-, fysiikka- ja ongelmanratkaisukykyjä, joissa rakenteellinen lähestymistapa, kuten ajatusketjun ohjaaminen – vaiheiden hahmottaminen ennen ratkaisua – voi olla erityisen hyödyllistä. Ohjaamalla malleja keskittymään keskeisiin haasteisiin ja mahdollisiin virheisiin, jopa tavalliset mallit voivat tuottaa hyviä tuloksia.

O1-etu

OpenAI:n lippulaivamallit o1 on koulutettu ratkaisemaan monimutkaisia tehtäviä yksityiskohtaisen sisäisen päättelyn avulla, usein tuottaen ajatusketjun ennen vastaamista. Vaikka ne ovat voimakkaita, ne ovat hitaampia ja kalliimpia kuin tavalliset mallit. Monissa käytännön sovelluksissa kohdennettu ohjaus nopeammilla malleilla tarjoaa verrattavaa suorituskykyä alhaisemmilla kustannuksilla.

Mallinäyttely: Ongelmanratkaisukykyjen testaaminen

Seuraavassa on tulokset siitä, miten GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 ja Gemini 1.5 Flash suoriutuivat Multi-Ball Hexagonal Simulation -tehtävästä. Jokainen malli arvioitiin sen kyvyn perusteella tuottaa Python-koodia, joka käsitteli törmäyksen havaitsemista, liikemäärän säilyttämistä ja tarkkaa visuaalista renderöintiä, kaikki kuusikulmaisen areenan rajoitusten puitteissa.

GPT-4o:

OpenAI:n monipuolinen lippulaivamalli erottuu rakenteellisten tulosten tuottamisessa, mikä mahdollistaa tarkat tehtävien käsittelyt ja integroinnin muiden ohjelmistojen kanssa.

  • Koodi käsitteli kuusikulmaisen areenan geometrian tarkasti, mutta näytti pallot graafisesti suurempina kuin niiden fysiikan rajat, mikä aiheutti visuaalista päällekkäisyyttä törmäysten aikana.
  • Liikemäärän säilyminen laskettiin väärin, ja sininen pallo liikkui liikaa törmäysten jälkeen.
  • Kaiken kaikkiaan simulaatio toimi, mutta siinä puuttui fyysinen tarkkuus.

GPT-4o-mini:

Pienempi, nopeampi versio GPT-4o:sta, joka on ihanteellinen yksinkertaisille tehtäville ja kustannustehokkaaseen käyttöön.

  • Suoriutui huonosti, virheellisten areenarajojen ja virheellisen törmäyksen käsittelyn vuoksi sekä palloille että seinille.
  • Generoitu koodi puuttui tarkkuudesta, jota tarvitaan luotettaviin simulaatioihin.

Gemini 2.0 Flash:

Googlen edistynyt malli, joka on suunniteltu monimutkaista päättelyä ja parannettua suorituskykyä varten.

  • Toimitti parhaat tulokset, tarkkoine areenarajoineen, oikeine pallotörmäyksineen ja tarkkoine liikemäärän säilyttämisineen.
  • Visuaalinen renderointi ja fysiikkalaskelmat olivat virheettömiä, mikä osoitti mallin ylivoimaisen kyvyn tässä tehtävässä.

Gemini 1.5 Flash:

Nopea ja responsiivinen malli, joka on optimoitu tehokkuuteen päivittäisissä tehtävissä.

  • Vaikka areenan geometria oli virheellinen, pallon törmäykset ja liikemäärän säilyminen laskettiin tarkasti.
  • Malli hallitsi fysiikkaa paremmin kuin GPT-4o-mini, mutta oli silti rajoitettu areenan toteutuksen virheistä.

Johtopäätös

OpenAI:n ja Googlen standardimallit osoittivat vahvoja ongelmanratkaisukykyjä, ja Gemini 2.0 suoriutui parhaiten kokonaisuudessaan. Vaikka kevyemmät versiot (GPT-4o-mini ja Gemini 1.5 Flash) tarjosivat nopeampia tuloksia, niiden tarkkuuden rajoitukset korostavat nopeuden ja tarkkuuden välistä kauppaa todellisissa sovelluksissa.

Rakenteiset tulokset – GPT-4o-mallien keskeinen etu

Yksi GPT-4o:n ja GPT-4o-minin erottuvista ominaisuuksista on niiden kyky tuottaa rakenteellisia tuloksia, kuten JSON. Tämä ominaisuus varmistaa luotettavan muotoilun, mikä helpottaa mallien integroimista ohjelmistojärjestelmiin tai monivaiheisten prosessien tarkkaa suorittamista. Tehtävissä, jotka vaativat yhteistyötä API:en, internet-pohjaisten kyselyjen tai tulosten tarkan hallinnan kanssa, rakenteelliset tulokset mahdollistavat saumattoman vuorovaikutuksen ja tarkan tehtävän suorittamisen. Tämä ominaisuus on erityisen tärkeä monimutkaisissa työnkulkuissa, joissa johdonmukaisuus ja luotettavuus ovat olennaisia.