GPT-4o vs. Gemini: AI modellek tesztelve fizikai szimulációval

Mennyire jól oldják meg az AI modellek a bonyolult kódolási feladatokat? Teszteltük a GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 és Gemini 1.5 Flash modelleket egy Multi-Ball Fizikai Szimuláción. A csúcsmodellek kiemelkedtek, míg a könnyebb verziók a sebesség és a pontosság közötti kompromisszumokat hangsúlyozták. Olvass tovább a teljesítményükről és képességeikről szóló információkért.

A nyelvi modellek, mint az OpenAI GPT-4o és a Google Gemini, elengedhetetlen eszközökké váltak a kódolás, a problémamegoldás és a bonyolult feladatok automatizálása terén. E teszt során a széles körben használt standard modellekre összpontosítottunk—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 és Gemini 1.5 Flash—nem pedig a zászlóshajó verzióikra. Ezek a standard modellek gyorsabbak, költséghatékonyabbak és praktikusabbak a valós alkalmazásokban, ahol a sebesség és a skálázhatóság gyakran felülmúlja a csúcstechnológiai komplexitás iránti igényt.

A feladat: Többgömbös hatszögletű szimuláció

A modellek feladata az volt, hogy Python kódot generáljanak egy fizikai szimulációhoz, amely három különböző méretű és súlyú golyót tartalmazott egy statikus hatszögletű arénában. Minden golyó azonos sebességgel indult, véletlenszerű irányokba.

Tesztelési feladat: Írj egy Python szkriptet, amely három labda (piros, zöld és kék) mozgását szimulálja egy statikus hatszögletű arénában, ahol a hatszög minden fala 200 pixel hosszú. Minden labdának különböző mérete legyen, amely megfelel a súlyának a fizikai szimulációban. Mindhárom labda ugyanazzal a sebességgel induljon, de véletlenszerű irányokba. A szkriptnek valósághű fizikát kell kezelnie a labdák mozgásához, beleértve a falakkal és a labdák közötti ütközések észlelését, a sebesség frissítéseket a méretük és súlyuk alapján. Használj Pillow könyvtárat a hatszögletű aréna és a labdák megjelenítésére. Mentsd el a szimuláció minden lépését képként egy mappába, hogy a képkockák később videóvá állíthatók legyenek.

Ez a kihívás a modellek kódolási, fizikai és problémamegoldó készségeit tesztelte, ahol egy strukturált megközelítés, mint például a gondolatmenet-irányítás – a lépések vázolása a megoldás előtt – különösen hasznos lehet. A modellek arra való ösztönzése, hogy a kulcsfontosságú kihívásokra és a potenciális hibákra összpontosítsanak, még a standard modellek esetében is erős eredményeket hozhat.

Az o1 Előny

Az OpenAI zászlóshajó o1 modelljei bonyolult feladatok megoldására vannak kiképezve, részletes belső érvelést alkalmazva, gyakran gondolatmenetet alkotva a válaszadás előtt. Bár erősek, lassabbak és drágábbak, mint a standard modellek. Sok valós alkalmazás esetén a gyorsabb modellek célzott kérdezése hasonló teljesítményt nyújt alacsonyabb költségek mellett.

Model Showdown: A problémamegoldó képességek tesztelése

A következőkben bemutatjuk a GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 és Gemini 1.5 Flash teljesítményét a Multi-Ball Hexagonális Szimulációs feladat során. Minden modellt értékeltünk a Python kód generálásának képessége alapján, amely kezeli a ütközés észlelését, a lendület megőrzését és a pontos vizuális megjelenítést, mindezt egy hexagonális aréna korlátai között.

GPT-4o:

Az OpenAI sokoldalú zászlóshajó modellje kiválóan teljesít a strukturált kimenetek terén, lehetővé téve a pontos feladatkezelést és más szoftverekkel való integrációt.

  • A kód pontosan kezelte a hatszögletű aréna geometriáját, de a grafikus megjelenítés során a labdák nagyobbnak tűntek, mint a fizikai határaik, ami vizuális átfedést okozott ütközések során.
  • A lendületmegmaradás helytelenül lett kiszámítva, a kék labda túl sokat mozgott az ütközések után.
  • Összességében a szimuláció működőképes volt, de hiányzott belőle a fizikai precizitás.

GPT-4o-mini:

A GPT-4o kisebb, gyorsabb változata, amely ideális egyszerűbb feladatokhoz és költséghatékony használathoz.

  • Gyenge teljesítményt nyújtott, hibás aréna határokkal és helytelen ütközéskezeléssel mind a golyók, mind a falak esetében.
  • A generált kód nem rendelkezett a megbízható szimulációkhoz szükséges precizitással.

Gemini 2.0 Flash:

A Google fejlett modellje, amelyet összetett érvelésre és fokozott teljesítményre terveztek.

  • A legjobb eredményeket szállította, pontos aréna határokkal, helyes labdaütközésekkel és precíz impulzusmegőrzéssel.
  • A vizuális renderelés és a fizikai számítások hibátlanok voltak, bemutatva a modell ezen a területen való kiemelkedő képességét.

Gemini 1.5 Flash:

Gyors és reagáló modell, amelyet a mindennapi feladatok hatékonyságának optimalizálására terveztek.

  • Bár a pálya geometriája helytelen volt, a labda ütközések és a lendületmegmaradás pontosan lettek kiszámítva.
  • A modell jobban kezelte a fizikát, mint a GPT-4o-mini, de még mindig korlátozta a pálya megvalósításában lévő hibák.

Következtetés

Az OpenAI és a Google standard modelljei erős problémamegoldó képességeket mutattak, a Gemini 2.0 pedig összességében a legjobban teljesített. Míg a könnyített verziók (GPT-4o-mini és Gemini 1.5 Flash) gyorsabb kimeneteket kínáltak, a pontosságukban mutatkozó korlátok kiemelik a sebesség és a pontosság közötti kompromisszumokat a valós alkalmazásokban.

Strukturált Kimenetek – A GPT-4o Modellek Kulcsfontosságú Előnye

A GPT-4o és a GPT-4o-mini kiemelkedő jellemzője, hogy képesek strukturált kimeneteket előállítani, mint például a JSON. Ez a képesség megbízható formázást biztosít, megkönnyítve a modellek integrálását szoftverrendszerekkel vagy a több lépésből álló folyamatok pontos végrehajtását. Azokhoz a feladatokhoz, amelyek API-kkal való együttműködést, internetalapú lekérdezéseket vagy a kimenetek pontos ellenőrzését igénylik, a strukturált kimenetek zökkenőmentes interakciót és precíz feladatvégrehajtást tesznek lehetővé. Ez a funkció különösen fontos a bonyolult munkafolyamatok esetében, ahol a következetesség és a megbízhatóság elengedhetetlen.