GPT-4o vs. Gemini: AI modely testované s fyzikálnou simuláciou

Ako dobre AI modely riešia zložité programovacie úlohy? Testovali sme GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 a Gemini 1.5 Flash na simulácii fyziky s viacerými guľami. Vlajkové modely vynikali, zatiaľ čo ľahšie verzie zdôraznili kompromisy medzi rýchlosťou a presnosťou. Čítajte ďalej pre pohľady na ich výkon a schopnosti.

Jazykové modely ako OpenAI’s GPT-4o a Google’s Gemini sa stali nevyhnutnými nástrojmi na programovanie, riešenie problémov a automatizáciu zložitých úloh. Pre tento test sme sa zamerali na ich široko používané štandardné modely—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 a Gemini 1.5 Flash—namiesto ich vlajkových verzií. Tieto štandardné modely sú rýchlejšie, nákladovo efektívnejšie a praktickejšie pre aplikácie v reálnom svete, kde rýchlosť a škálovateľnosť často prevyšujú potrebu špičkovej zložitosti.

Úloha: Simulácia viacgulej hexagonálnej štruktúry

Modely mali za úlohu generovať kód v Pythone pre fyzikálnu simuláciu, ktorá zahŕňala tri gule rôznych veľkostí a hmotností vo vnútri statickej hexagonálnej arény. Každá guľa začínala rovnakou rýchlosťou v náhodných smeroch.

Výzva na testovanie: Napíšte Python skript na simuláciu pohybu troch loptičiek (červenej, zelenej a modrej) vo vnútri statickej hexagonálnej arény, kde každá stena hexagónu má dĺžku 200 pixelov. Každá loptička by mala mať rôznu veľkosť, ktorá zodpovedá jej hmotnosti v fyzikálnej simulácii. Všetky tri loptičky by mali začať rovnakou rýchlosťou, ale v náhodných smeroch. Skript musí spracovávať realistickú fyziku pohybu loptičiek, vrátane detekcie kolízií so stenami a medzi loptičkami, s aktualizáciou rýchlosti na základe ich veľkosti a hmotnosti. Použite knižnicu Pillow na vykreslenie hexagonálnej arény a loptičiek. Uložte každý krok simulácie ako obrázok do priečinka, aby sa snímky neskôr mohli zostaviť do videa.

Táto výzva otestovala kódovanie, fyziku a schopnosti riešiť problémy modelov, kde môže byť štruktúrovaný prístup, ako je podnecovanie reťazca myšlienok – načrtnutie krokov pred riešením – obzvlášť užitočný. Podnecovaním modelov, aby sa zamerali na kľúčové výzvy a potenciálne chyby, môžu aj štandardné modely dosiahnuť silné výsledky.

Výhoda o1

Modely o1, ktoré sú vlajkovou loďou OpenAI, sú trénované na riešenie komplexných úloh pomocou podrobného vnútorného uvažovania, pričom často produkujú reťazec myšlienok pred odpoveďou. Hoci sú mocné, sú pomalšie a nákladnejšie ako štandardné modely. Pre mnohé aplikácie v reálnom svete ponúka cielené podnetovanie s rýchlejšími modelmi porovnateľný výkon za nižšie náklady.

Model Showdown: Testovanie schopností riešiť problémy

Nasledujú výsledky toho, ako sa GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 a Gemini 1.5 Flash vysporiadali so simuláciou Multi-Ball Hexagonal. Každý model bol hodnotený na základe jeho schopnosti generovať Python kód, ktorý zvládal detekciu kolízií, zachovanie hybnosti a presné vizuálne zobrazenie, všetko v rámci obmedzení hexagonálnej arény.

GPT-4o:

Model OpenAI, ktorý je všestranný a vlajkový, vyniká v štruktúrovaných výstupoch, čo umožňuje presné zvládanie úloh a integráciu s iným softvérom.

  • Kód presne spracoval geometriu hexagonálnej arény, ale zobrazoval lopty graficky väčšie ako ich fyzikálne hranice, čo spôsobovalo vizuálne prekrytie počas kolízií.
  • Zachovanie hybnosti bolo nesprávne vypočítané, pričom modrá lopta sa po kolíziách pohybovala príliš rýchlo.
  • Celkový simulácia bola funkčná, ale chýbala jej fyzikálna presnosť.

GPT-4o-mini:

Menšia, rýchlejšia verzia GPT-4o, ideálna pre jednoduchšie úlohy a nákladovo efektívne využitie.

  • Vykonávala sa zle, s chybnými hranicami arény a nesprávnym spracovaním kolízií pre lopty aj steny.
  • Generovaný kód postrádal presnosť potrebnú pre spoľahlivé simulácie.

Gemini 2.0 Flash:

Pokročilý model spoločnosti Google, navrhnutý na zložitú úvahu a zvýšený výkon.

  • Dosiahol najlepšie výsledky, s presnými hranicami arény, správnymi kolíziami lopty a presnou konzerváciou hybnosti.
  • Vizualizácia a fyzikálne výpočty boli bezchybné, čo ukazuje na nadpriemernú schopnosť modelu v tejto úlohe.

Gemini 1.5 Flash:

Rýchly a responzívny model optimalizovaný na efektívnosť v každodenných úlohách.

  • Aj keď bola geometria arény nesprávna, kolízie lopty a zachovanie hybnosti boli vypočítané presne.
  • Model zvládal fyziku lepšie ako GPT-4o-mini, ale stále bol obmedzený chybami v implementácii arény.

Záver

Štandardné modely od OpenAI a Google preukázali silné schopnosti riešiť problémy, pričom Gemini 2.0 dosiahlo najlepšie celkové výsledky. Zatiaľ čo ľahšie verzie (GPT-4o-mini a Gemini 1.5 Flash) ponúkali rýchlejšie výstupy, ich obmedzenia v presnosti zdôrazňujú kompromisy medzi rýchlosťou a presnosťou v reálnych aplikáciách.

Štruktúrované výstupy – Kľúčová výhoda modelov GPT-4o

Jednou z vynikajúcich vlastností GPT-4o a GPT-4o-mini je ich schopnosť produkovať štruktúrované výstupy, ako je JSON. Táto schopnosť zabezpečuje spoľahlivé formátovanie, čo uľahčuje integráciu modelov so softvérovými systémami alebo presné vykonávanie viacstupňových procesov. Pre úlohy vyžadujúce spoluprácu s API, internetovými dotazmi alebo presnú kontrolu nad výsledkami, štruktúrované výstupy umožňujú bezproblémovú interakciu a presné vykonávanie úloh. Táto funkcia je obzvlášť kritická pre zložité pracovné postupy, kde sú konzistencia a spoľahlivosť nevyhnutné.