GPT-4o vs. Gemini: Modelos de IA Testados com Simulação Física

Quão bem os modelos de IA resolvem tarefas de codificação complexas? Testamos o GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 e Gemini 1.5 Flash em uma Simulação de Física Multi-Ball. Os modelos principais se destacaram, enquanto as versões mais leves ressaltaram as compensações entre velocidade e precisão. Continue lendo para obter insights sobre seu desempenho e capacidades.

Modelos de linguagem como o GPT-4o da OpenAI e o Gemini do Google tornaram-se ferramentas essenciais para codificação, resolução de problemas e automação de tarefas complexas. Para este teste, focamos em seus modelos padrão amplamente utilizados—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 e Gemini 1.5 Flash—em vez de suas versões de destaque. Esses modelos padrão são mais rápidos, mais econômicos e mais práticos para aplicações do mundo real, onde a velocidade e a escalabilidade muitas vezes superam a necessidade de complexidade de ponta.

A Tarefa: Simulação Hexagonal de Múltiplas Bolas

Os modelos foram encarregados de gerar código Python para uma simulação de física envolvendo três bolas de tamanhos e pesos diferentes dentro de uma arena hexagonal estática. Cada bola começou com a mesma velocidade em direções aleatórias.

Prompt para teste: Escreva um script em Python para simular o movimento de três bolas (vermelha, verde e azul) dentro de uma arena hexagonal estática, onde cada parede do hexágono tem 200 pixels de comprimento. Cada bola deve ter um tamanho diferente, que corresponde ao seu peso na simulação física. Todas as três bolas devem começar com a mesma velocidade, mas em direções aleatórias. O script deve lidar com a física realista para o movimento das bolas, incluindo detecção de colisão com as paredes e entre as bolas, com atualizações de velocidade baseadas em seu tamanho e peso. Use a biblioteca Pillow para renderizar a arena hexagonal e as bolas. Salve cada passo da simulação como uma imagem em uma pasta, para que os quadros possam ser posteriormente montados em um vídeo.

Este desafio testou as habilidades de codificação, física e resolução de problemas dos modelos, onde uma abordagem estruturada como o prompting em cadeia de pensamento—esboçando etapas antes de resolver—pode ser especialmente útil. Ao incentivar os modelos a se concentrarem nos principais desafios e possíveis erros, até mesmo modelos padrão podem apresentar resultados fortes.

A Vantagem o1

Os modelos o1 de destaque da OpenAI são treinados para resolver tarefas complexas usando um raciocínio interno detalhado, frequentemente produzindo uma cadeia de pensamento antes de responder. Embora sejam poderosos, eles são mais lentos e mais caros do que os modelos padrão. Para muitas aplicações do mundo real, a solicitação direcionada com modelos mais rápidos oferece desempenho comparável a custos mais baixos.

Confronto de Modelos: Testando Capacidades de Resolução de Problemas

A seguir estão os resultados de como o GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 e Gemini 1.5 Flash abordaram a tarefa de Simulação Hexagonal Multi-Ball. Cada modelo foi avaliado por sua capacidade de gerar código Python que lidasse com a detecção de colisões, conservação de momento e renderização visual precisa, tudo dentro das limitações de uma arena hexagonal.

GPT-4o:

O modelo versátil e principal da OpenAI se destaca em saídas estruturadas, permitindo um manuseio preciso de tarefas e integração com outros softwares.

  • O código lidou com a geometria da arena hexagonal com precisão, mas exibiu as bolas graficamente maiores do que seus limites físicos, causando sobreposição visual durante as colisões.
  • A conservação do momento foi calculada incorretamente, com a bola azul se movendo demais após as colisões.
  • No geral, a simulação era funcional, mas carecia de precisão física.

GPT-4o-mini:

Uma versão menor e mais rápida do GPT-4o, ideal para tarefas mais simples e uso econômico.

  • Desempenhou-se mal, com limites de arena defeituosos e manuseio de colisões incorreto tanto para as bolas quanto para as paredes.
  • O código gerado carecia da precisão necessária para simulações confiáveis.

Gemini 2.0 Flash:

O modelo avançado do Google, projetado para raciocínio complexo e desempenho aprimorado.

  • Entregou os melhores resultados, com limites de arena precisos, colisões de bola corretas e conservação de momento precisa.
  • A renderização visual e os cálculos de física estavam sem erros, demonstrando a capacidade superior do modelo nesta tarefa.

Gemini 1.5 Flash:

Um modelo rápido e responsivo otimizado para eficiência em tarefas do dia a dia.

  • Embora a geometria da arena estivesse incorreta, as colisões da bola e a conservação do momento foram calculadas com precisão.
  • O modelo gerenciou a física melhor do que o GPT-4o-mini, mas ainda estava limitado por erros na implementação da arena.

Conclusão

Os modelos padrão da OpenAI e do Google demonstraram fortes capacidades de resolução de problemas, com o Gemini 2.0 apresentando o melhor desempenho geral. Enquanto as versões leves (GPT-4o-mini e Gemini 1.5 Flash) ofereceram saídas mais rápidas, suas limitações em precisão destacam as compensações entre velocidade e precisão em aplicações do mundo real.

Saídas Estruturadas – Uma Vantagem Chave dos Modelos GPT-4o

Uma das características mais marcantes do GPT-4o e do GPT-4o-mini é a sua capacidade de produzir saídas estruturadas como JSON. Essa capacidade garante uma formatação confiável, facilitando a integração dos modelos com sistemas de software ou a execução precisa de processos em várias etapas. Para tarefas que requerem colaboração com APIs, consultas baseadas na internet ou controle preciso sobre os resultados, as saídas estruturadas permitem uma interação fluida e uma execução precisa das tarefas. Esse recurso é especialmente crítico para fluxos de trabalho complexos, onde a consistência e a confiabilidade são essenciais.