GPT-4o vs. Gemini: Modele AI testowane z użyciem symulacji fizycznych

Jak dobrze modele AI rozwiązują złożone zadania programistyczne? Przetestowaliśmy GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 oraz Gemini 1.5 Flash w symulacji fizyki wielokulowej. Flagowe modele wypadły doskonale, podczas gdy lżejsze wersje uwypukliły kompromisy między prędkością a precyzją. Czytaj dalej, aby poznać ich osiągi i możliwości.

Modele językowe, takie jak GPT-4o od OpenAI oraz Gemini od Google, stały się niezbędnymi narzędziami do kodowania, rozwiązywania problemów i automatyzacji złożonych zadań. W tym teście skupiliśmy się na ich powszechnie używanych modelach standardowych—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 i Gemini 1.5 Flash—zamiast na ich wersjach flagowych. Modele standardowe są szybsze, bardziej opłacalne i bardziej praktyczne w zastosowaniach w rzeczywistym świecie, gdzie szybkość i skalowalność często przewyższają potrzebę zaawansowanej złożoności.

Zadanie: Symulacja wielo-kulowa w kształcie heksagonu

Modele miały za zadanie wygenerowanie kodu w Pythonie do symulacji fizycznej z udziałem trzech kul o różnych rozmiarach i wagach w statycznej heksagonalnej arenie. Każda kula zaczynała z tą samą prędkością w losowych kierunkach.

Prompt do testowania: Napisz skrypt w Pythonie, aby zasymulować ruch trzech kul (czerwonej, zielonej i niebieskiej) w statycznej heksagonalnej arenie, gdzie każda ściana heksagonu ma długość 200 pikseli. Każda kula powinna mieć różny rozmiar, który odpowiada jej wadze w symulacji fizycznej. Wszystkie trzy kule powinny zaczynać z tą samą prędkością, ale w losowych kierunkach. Skrypt musi obsługiwać realistyczną fizykę ruchu kul, w tym wykrywanie kolizji ze ścianami oraz między kulami, z aktualizacjami prędkości w zależności od ich rozmiaru i wagi. Użyj biblioteki Pillow do renderowania heksagonalnej areny i kul. Zapisz każdy krok symulacji jako obraz w folderze, aby klatki mogły później zostać złożone w wideo.

To wyzwanie testowało umiejętności kodowania, fizyki i rozwiązywania problemów modeli, gdzie uporządkowane podejście, takie jak podpowiadanie w formie łańcucha myślenia — nakreślanie kroków przed rozwiązaniem — może być szczególnie pomocne. Zachęcając modele do skupienia się na kluczowych wyzwaniach i potencjalnych błędach, nawet standardowe modele mogą osiągać dobre wyniki.

The o1 Advantage

Flagowe modele o1 OpenAI są szkolone do rozwiązywania złożonych zadań przy użyciu szczegółowego wewnętrznego rozumowania, często produkując łańcuch myśli przed udzieleniem odpowiedzi. Choć są potężne, są wolniejsze i droższe niż standardowe modele. W wielu zastosowaniach w rzeczywistym świecie, ukierunkowane podpowiadanie z wykorzystaniem szybszych modeli oferuje porównywalną wydajność przy niższych kosztach.

Model Showdown: Testowanie zdolności rozwiązywania problemów

Poniżej przedstawione są wyniki dotyczące tego, jak modele GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 oraz Gemini 1.5 Flash poradziły sobie z zadaniem symulacji wieloballowej w układzie heksagonalnym. Każdy model został oceniony pod kątem zdolności do generowania kodu w Pythonie, który obsługiwał detekcję kolizji, zachowanie pędu oraz dokładne renderowanie wizualne, wszystko w ramach ograniczeń heksagonalnej areny.

GPT-4o:

Wszechstronny model flagowy OpenAI doskonale radzi sobie z uporządkowanymi wynikami, umożliwiając precyzyjne wykonywanie zadań oraz integrację z innym oprogramowaniem.

  • Kod dokładnie obsługiwał geometrię heksagonalnej areny, ale wyświetlane piłki były graficznie większe niż ich fizyczne granice, co powodowało nakładanie się wizualne podczas kolizji.
  • Zasada zachowania pędu była błędnie obliczana, a niebieska piłka poruszała się zbyt mocno po kolizjach.
  • Ogólnie rzecz biorąc, symulacja była funkcjonalna, ale brakowało jej precyzji fizycznej.

GPT-4o-mini:

Smallerza, szybsza wersja GPT-4o, idealna do prostszych zadań i oszczędnego wykorzystania.

  • Wykonywała się słabo, z wadliwymi granicami areny i nieprawidłowym obsługiwaniem kolizji zarówno dla piłek, jak i ścian.
  • Wygenerowany kod nie miał precyzji wymaganej do wiarygodnych symulacji.

Gemini 2.0 Flash:

Zaawansowany model Google’a, zaprojektowany do skomplikowanego rozumowania i zwiększonej wydajności.

  • Dostarczył najlepsze wyniki, z dokładnymi granicami areny, poprawnymi kolizjami piłki i precyzyjną konserwacją pędu.
  • Renderowanie wizualne i obliczenia fizyczne były wolne od błędów, co pokazuje wyższe możliwości modelu w tym zadaniu.

Gemini 1.5 Flash:

Szybki i responsywny model zoptymalizowany pod kątem wydajności w codziennych zadaniach.

  • Chociaż geometria areny była niepoprawna, kolizje piłki i zachowanie pędu były obliczane dokładnie.
  • Model radził sobie z fizyką lepiej niż GPT-4o-mini, ale wciąż był ograniczony przez błędy w implementacji areny.

Wniosek

Standardowe modele od OpenAI i Google wykazały silne zdolności rozwiązywania problemów, przy czym Gemini 2.0 osiągnęło najlepsze wyniki ogółem. Chociaż wersje lekkie (GPT-4o-mini i Gemini 1.5 Flash) oferowały szybsze wyniki, ich ograniczenia w precyzji podkreślają kompromisy między szybkością a dokładnością w zastosowaniach w rzeczywistym świecie.

Strukturalne Wyniki – Kluczowa Zaleta Modeli GPT-4o

Jedną z wyróżniających cech GPT-4o i GPT-4o-mini jest ich zdolność do generowania ustrukturyzowanych wyników, takich jak JSON. Ta funkcjonalność zapewnia niezawodne formatowanie, co ułatwia modelom integrację z systemami oprogramowania lub dokładne wykonywanie procesów wieloetapowych. W przypadku zadań wymagających współpracy z interfejsami API, zapytań opartych na internecie lub precyzyjnej kontroli nad wynikami, ustrukturyzowane wyniki umożliwiają płynne interakcje i dokładne wykonanie zadań. Ta funkcja jest szczególnie istotna w przypadku złożonych przepływów pracy, gdzie spójność i niezawodność są kluczowe.