GPT-4o contre Gemini : Modèles d'IA testés avec une simulation physique

Dans quelle mesure les modèles d'IA résolvent-ils des tâches de codage complexes ? Nous avons testé GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 et Gemini 1.5 Flash sur une simulation physique Multi-Ball. Les modèles phares ont excellé, tandis que les versions allégées ont mis en évidence les compromis entre vitesse et précision. Lisez la suite pour des informations sur leurs performances et leurs capacités.

Les modèles de langage comme GPT-4o d'OpenAI et Gemini de Google sont devenus des outils essentiels pour le codage, la résolution de problèmes et l'automatisation de tâches complexes. Pour ce test, nous nous sommes concentrés sur leurs modèles standards largement utilisés—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 et Gemini 1.5 Flash—plutôt que sur leurs versions phares. Ces modèles standards sont plus rapides, plus rentables et plus pratiques pour des applications réelles où la vitesse et l'évolutivité l'emportent souvent sur le besoin de complexité à la pointe de la technologie.

La tâche : Simulation hexagonale multi-balles

Les modèles ont été chargés de générer du code Python pour une simulation physique impliquant trois billes de tailles et de poids différents à l'intérieur d'une arène hexagonale statique. Chaque bille a commencé avec la même vitesse dans des directions aléatoires.

Invite pour le test : Écrivez un script Python pour simuler le mouvement de trois balles (rouge, verte et bleue) à l'intérieur d'une arène hexagonale statique, où chaque mur de l'hexagone mesure 200 pixels de long. Chaque balle doit avoir une taille différente, correspondant à son poids dans la simulation physique. Les trois balles doivent commencer avec la même vitesse mais dans des directions aléatoires. Le script doit gérer une physique réaliste pour le mouvement des balles, y compris la détection des collisions avec les murs et entre les balles, avec des mises à jour de la vitesse basées sur leur taille et leur poids. Utilisez la bibliothèque Pillow pour rendre l'arène hexagonale et les balles. Enregistrez chaque étape de la simulation sous forme d'image dans un dossier, afin que les images puissent ensuite être assemblées en une vidéo.

Ce défi a mis à l'épreuve les compétences en codage, en physique et en résolution de problèmes des modèles, où une approche structurée comme le prompting par chaîne de pensée—décrivant les étapes avant de résoudre—peut être particulièrement utile. En incitant les modèles à se concentrer sur les défis clés et les erreurs potentielles, même les modèles standards peuvent donner de bons résultats.

L'avantage o1

Les modèles phares o1 d'OpenAI sont entraînés pour résoudre des tâches complexes en utilisant un raisonnement interne détaillé, produisant souvent une chaîne de pensée avant de répondre. Bien qu'ils soient puissants, ils sont plus lents et plus coûteux que les modèles standards. Pour de nombreuses applications du monde réel, un ciblage des incitations avec des modèles plus rapides offre des performances comparables à des coûts inférieurs.

Confrontation de Modèles : Tester les Capacités de Résolution de Problèmes

Voici les résultats de la manière dont GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 et Gemini 1.5 Flash ont abordé la tâche de simulation Multi-Ball Hexagonal. Chaque modèle a été évalué pour sa capacité à générer du code Python capable de gérer la détection de collision, la conservation de la quantité de mouvement et un rendu visuel précis, le tout dans les contraintes d'une arène hexagonale.

GPT-4o:

Le modèle phare polyvalent d'OpenAI excelle dans les sorties structurées, permettant un traitement précis des tâches et une intégration avec d'autres logiciels.

  • Le code a géré la géométrie de l'arène hexagonale avec précision, mais a affiché des balles graphiquement plus grandes que leurs limites physiques, provoquant un chevauchement visuel lors des collisions.
  • La conservation de la quantité de mouvement a été mal calculée, la balle bleue se déplaçant trop après les collisions.
  • Dans l'ensemble, la simulation était fonctionnelle mais manquait de précision physique.

GPT-4o-mini:

Une version plus petite et plus rapide de GPT-4o, idéale pour des tâches plus simples et une utilisation économique.

  • A mal performé, avec des limites d'arène défectueuses et une gestion des collisions incorrecte pour les balles et les murs.
  • Le code généré manquait de la précision requise pour des simulations fiables.

Gemini 2.0 Flash:

Le modèle avancé de Google, conçu pour un raisonnement complexe et une performance améliorée.

  • A fourni les meilleurs résultats, avec des limites d'arène précises, des collisions de balle correctes et une conservation précise de la quantité de mouvement.
  • Le rendu visuel et les calculs physiques étaient sans erreur, mettant en avant la capacité supérieure du modèle dans cette tâche.

Gemini 1.5 Flash:

Un modèle rapide et réactif optimisé pour l'efficacité dans les tâches quotidiennes.

  • Bien que la géométrie de l'arène soit incorrecte, les collisions de balle et la conservation de la quantité de mouvement ont été calculées avec précision.
  • Le modèle a géré la physique mieux que GPT-4o-mini mais était toujours limité par des erreurs dans l'implémentation de l'arène.

Conclusion

Les modèles standards d'OpenAI et de Google ont démontré de solides capacités de résolution de problèmes, avec Gemini 2.0 se classant le mieux dans l'ensemble. Bien que les versions légères (GPT-4o-mini et Gemini 1.5 Flash) aient offert des résultats plus rapides, leurs limitations en matière de précision soulignent les compromis entre vitesse et exactitude dans les applications réelles.

Sorties structurées – Un avantage clé des modèles GPT-4o

L'une des caractéristiques remarquables de GPT-4o et GPT-4o-mini est leur capacité à produire des sorties structurées telles que JSON. Cette capacité garantit un formatage fiable, facilitant l'intégration des modèles avec des systèmes logiciels ou l'exécution de processus en plusieurs étapes avec précision. Pour les tâches nécessitant une collaboration avec des API, des requêtes basées sur Internet ou un contrôle précis des résultats, les sorties structurées permettent une interaction fluide et une exécution précise des tâches. Cette fonctionnalité est particulièrement critique pour des flux de travail complexes où la cohérence et la fiabilité sont essentielles.