GPT-4o vs. Gemini: AI modeli testirani s fizikalnom simulacijom

Koliko dobro AI modeli rješavaju složene zadatke kodiranja? Testirali smo GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 i Gemini 1.5 Flash na simulaciji fizike s više lopti. Vrhunski modeli su se istaknuli, dok su lakše verzije naglasile kompromis između brzine i preciznosti. Nastavite čitati za uvide u njihovu izvedbu i sposobnosti.

Jezični modeli poput OpenAI-ovog GPT-4o i Googleovog Gemini postali su neophodni alati za kodiranje, rješavanje problema i automatizaciju složenih zadataka. Za ovaj test fokusirali smo se na njihove široko korištene standardne modele—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 i Gemini 1.5 Flash—umjesto na njihove vodeće verzije. Ovi standardni modeli su brži, isplativiji i praktičniji za primjenu u stvarnom svijetu gdje brzina i skalabilnost često nadmašuju potrebu za vrhunskom složenošću.

Zadatak: Simulacija višekuglica u heksagonalnom obliku

Modeli su imali zadatak generirati Python kod za simulaciju fizike koja uključuje tri lopte različitih veličina i težina unutar statičke heksagonalne arene. Svaka lopta je započela s istom brzinom u nasumičnim smjerovima.

Prompt za testiranje: Napišite Python skriptu za simulaciju kretanja tri lopte (crvene, zelene i plave) unutar statične heksagonalne arene, gdje je svaka zid heksagona dugačak 200 piksela. Svaka lopta treba imati različitu veličinu, koja odgovara njenoj težini u fizičkoj simulaciji. Sve tri lopte trebaju započeti s istom brzinom, ali u nasumičnim smjerovima. Skripta mora obraditi realističnu fiziku kretanja lopti, uključujući detekciju sudara sa zidovima i između lopti, s ažuriranjima brzine na temelju njihove veličine i težine. Koristite Pillow biblioteku za prikaz heksagonalne arene i lopti. Spremite svaki korak simulacije kao sliku u mapu, tako da se okviri kasnije mogu sastaviti u video.

Ovaj izazov testirao je vještine kodiranja, fizike i rješavanja problema modela, gdje strukturirani pristup poput poticanja na razmišljanje—izlaganje koraka prije rješavanja—može biti posebno koristan. Poticanjem modela da se usmjere na ključne izazove i potencijalne pogreške, čak i standardni modeli mogu postići snažne rezultate.

Prednost o1

Glavni modeli o1 OpenAI-a obučeni su za rješavanje složenih zadataka koristeći detaljno unutarnje razmišljanje, često proizvodeći lanac misli prije nego što daju odgovor. Iako su moćni, sporiji su i skuplji od standardnih modela. Za mnoge stvarne primjene, ciljana upitna strategija s bržim modelima nudi usporedivu izvedbu po nižim troškovima.

Model Showdown: Testiranje sposobnosti rješavanja problema

Slijede rezultati kako su GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 i Gemini 1.5 Flash riješili zadatak Simulacije Višekuglastih Heksagona. Svaki model je ocijenjen prema svojoj sposobnosti generiranja Python koda koji je upravljao detekcijom sudara, očuvanjem momenta i točnim vizualnim prikazom, sve unutar ograničenja heksagonalne arene.

GPT-4o:

OpenAI-ov svestrani vodeći model izvrsno se snalazi u strukturiranim ishodima, omogućujući precizno upravljanje zadacima i integraciju s drugim softverom.

  • Kod je točno obradio geometriju heksagonalne arene, ali su prikazane lopte bile grafički veće od svojih fizičkih granica, što je uzrokovalo vizualno preklapanje tijekom sudara.
  • Očuvanje momenta je netočno izračunato, s plavom loptom koja se previše kretala nakon sudara.
  • Općenito, simulacija je bila funkcionalna, ali je nedostajala fizička preciznost.

GPT-4o-mini:

Manja, brža verzija GPT-4o, idealna za jednostavnije zadatke i isplativu upotrebu.

  • Loše je funkcionirao, s neispravnim granicama arene i netočnim rukovanjem sudarima između lopti i zidova.
  • Generirani kod nije imao potrebnu preciznost za pouzdane simulacije.

Gemini 2.0 Flash:

Googleov napredni model, dizajniran za složeno rasuđivanje i poboljšanu izvedbu.

  • Donio je najbolje rezultate, s točnim granicama arene, ispravnim sudarima lopte i preciznom očuvanjem momenta.
  • Vizualno prikazivanje i proračuni fizike bili su bez grešaka, pokazujući superiornu sposobnost modela u ovom zadatku.

Gemini 1.5 Flash:

Brz i responzivan model optimiziran za učinkovitost u svakodnevnim zadacima.

  • Iako je geometrija arene bila netočna, sudari lopte i očuvanje momenta su točno izračunati.
  • Model je bolje upravljao fizikom od GPT-4o-mini, ali je i dalje bio ograničen pogreškama u implementaciji arene.

Zaključak

Standardni modeli iz OpenAI-a i Google-a pokazali su snažne sposobnosti rješavanja problema, pri čemu je Gemini 2.0 ostvario najbolji ukupni rezultat. Dok su lakše verzije (GPT-4o-mini i Gemini 1.5 Flash) nudile brže rezultate, njihova ograničenja u preciznosti ističu kompromise između brzine i točnosti u stvarnim aplikacijama.

Strukturirani izlazi – Ključna prednost GPT-4o modela

Jedna od istaknutih značajki GPT-4o i GPT-4o-mini je njihova sposobnost proizvodnje strukturiranih izlaza kao što je JSON. Ova sposobnost osigurava pouzdano formatiranje, olakšavajući modelima integraciju s softverskim sustavima ili točno izvršavanje višestepenih procesa. Za zadatke koji zahtijevaju suradnju s API-ima, upite temeljene na internetu ili preciznu kontrolu nad rezultatima, strukturirani izlazi omogućuju besprijekornu interakciju i precizno izvršavanje zadataka. Ova značajka je posebno kritična za složene radne tokove gdje su dosljednost i pouzdanost od suštinskog značaja.