GPT-4o vs. Gemini: AI-modellen getest met fysicasimulatie

Hoe goed lossen AI-modellen complexe programmeertaken op? We hebben GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 en Gemini 1.5 Flash getest op een Multi-Ball Physics Simulation. Vlaggenschipmodellen presteerden uitstekend, terwijl lichtere versies de afwegingen tussen snelheid en precisie benadrukten. Lees verder voor inzichten in hun prestaties en mogelijkheden.

Taalmodellen zoals OpenAI’s GPT-4o en Google’s Gemini zijn essentiële tools geworden voor coderen, probleemoplossing en het automatiseren van complexe taken. Voor deze test hebben we ons gericht op hun veelgebruikte standaardmodellen—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 en Gemini 1.5 Flash—en niet op hun vlaggenschipversies. Deze standaardmodellen zijn sneller, kostenefficiënter en praktischer voor toepassingen in de echte wereld, waar snelheid en schaalbaarheid vaak zwaarder wegen dan de behoefte aan geavanceerde complexiteit.

De Taak: Multi-Ball Hexagonale Simulatie

De modellen kregen de opdracht om Python-code te genereren voor een fysicasimulatie met drie ballen van verschillende groottes en gewichten in een statische hexagonale arena. Elke bal begon met dezelfde snelheid in willekeurige richtingen.

Prompt voor testen: Schrijf een Python-script om de beweging van drie ballen (rood, groen en blauw) te simuleren in een statische hexagonale arena, waarbij elke wand van de hexagoon 200 pixels lang is. Elke bal moet een andere grootte hebben, die overeenkomt met zijn gewicht in de fysicasimulatie. Alle drie de ballen moeten beginnen met dezelfde snelheid, maar in willekeurige richtingen. Het script moet realistische fysica voor de beweging van de ballen afhandelen, inclusief botsingsdetectie met de muren en tussen de ballen, met snelheidsupdates op basis van hun grootte en gewicht. Gebruik de Pillow-bibliotheek om de hexagonale arena en de ballen weer te geven. Sla elke stap van de simulatie op als een afbeelding in een map, zodat de frames later kunnen worden samengevoegd tot een video.

Deze uitdaging testte de programmeer-, natuurkunde- en probleemoplossende vaardigheden van de modellen, waarbij een gestructureerde aanpak zoals chain-of-thought prompting—het schetsen van stappen voordat je gaat oplossen—bijzonder nuttig kan zijn. Door modellen te stimuleren zich te concentreren op belangrijke uitdagingen en mogelijke fouten, kunnen zelfs standaardmodellen sterke resultaten leveren.

De o1 Voordeel

De vlaggenschip o1-modellen van OpenAI zijn getraind om complexe taken op te lossen met behulp van gedetailleerde interne redenering, waarbij ze vaak een denkproces doorlopen voordat ze antwoorden. Hoewel ze krachtig zijn, zijn ze langzamer en duurder dan standaardmodellen. Voor veel toepassingen in de echte wereld biedt gerichte aansturing met snellere modellen vergelijkbare prestaties tegen lagere kosten.

Model Showdown: Testen van Probleemoplossende Vermogens

Hieronder staan de resultaten van hoe GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 en Gemini 1.5 Flash de Multi-Ball Hexagonale Simulatie-taak hebben aangepakt. Elk model werd geëvalueerd op zijn vermogen om Python-code te genereren die botsingsdetectie, impulsbehoud en nauwkeurige visuele weergave afhandelde, allemaal binnen de beperkingen van een hexagonale arena.

GPT-4o:

Het veelzijdige vlaggenschipmodel van OpenAI blinkt uit in gestructureerde uitvoer, waardoor nauwkeurige taakverwerking en integratie met andere software mogelijk zijn.

  • De code verwerkte de hexagonale arena-geometrie nauwkeurig, maar toonde ballen grafisch groter dan hun fysische grenzen, wat visuele overlapping tijdens botsingen veroorzaakte.
  • De impulsbehoud werd onjuist berekend, waarbij de blauwe bal te veel bewoog na botsingen.
  • Over het algemeen was de simulatie functioneel, maar ontbrak het aan fysieke precisie.

GPT-4o-mini:

Een kleinere, snellere versie van GPT-4o, ideaal voor eenvoudigere taken en kostenefficiënt gebruik.

  • Presteerde slecht, met defecte arena-grenzen en onjuiste botsingsafhandeling voor zowel ballen als muren.
  • De gegenereerde code ontbeerde de precisie die nodig is voor betrouwbare simulaties.

Gemini 2.0 Flash:

Google's geavanceerde model, ontworpen voor complexe redenering en verbeterde prestaties.

  • Leverde de beste resultaten, met nauwkeurige arena-grenzen, correcte balbotsingen en precieze impulsbehoud.
  • De visuele weergave en natuurkundige berekeningen waren foutloos, wat de superieure capaciteit van het model voor deze taak aantoont.

Gemini 1.5 Flash:

Een snel en responsief model geoptimaliseerd voor efficiëntie in dagelijkse taken.

  • Hoewel de arena-geometrie onjuist was, werden de botsingen van de bal en de impulsbehoud nauwkeurig berekend.
  • Het model beheerde de fysica beter dan GPT-4o-mini, maar was nog steeds beperkt door fouten in de implementatie van de arena.

Conclusie

De standaardmodellen van OpenAI en Google toonden sterke probleemoplossende capaciteiten, waarbij Gemini 2.0 overall het beste presteerde. Terwijl de lichtere versies (GPT-4o-mini en Gemini 1.5 Flash) snellere output boden, benadrukken hun beperkingen in precisie de afwegingen tussen snelheid en nauwkeurigheid in praktische toepassingen.

Gestructureerde Uitvoer – Een Sleutelvoordeel van GPT-4o Modellen

Een van de opvallende kenmerken van GPT-4o en GPT-4o-mini is hun vermogen om gestructureerde uitvoer te produceren, zoals JSON. Deze mogelijkheid zorgt voor betrouwbare opmaak, waardoor het gemakkelijker wordt voor de modellen om te integreren met softwaresystemen of om multi-step processen nauwkeurig uit te voeren. Voor taken die samenwerking met API's, internetgebaseerde queries of nauwkeurige controle over resultaten vereisen, stellen gestructureerde uitvoer naadloze interactie en precieze taakuitvoering mogelijk. Deze functie is vooral cruciaal voor complexe workflows waarbij consistentie en betrouwbaarheid essentieel zijn.