GPT-4o proti Gemini: Testiranje AI modelov z fizikalno simulacijo

Kako dobro AI modeli rešujejo kompleksne kodirne naloge? Testirali smo GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 in Gemini 1.5 Flash na simulaciji več kroglic v fiziki. Vodilni modeli so se odlično odrezali, medtem ko so lažje različice pokazale kompromis med hitrostjo in natančnostjo. Berite naprej za vpoglede v njihovo delovanje in zmožnosti.

Jezikovni modeli, kot sta OpenAI-jev GPT-4o in Googlov Gemini, so postali ključna orodja za kodiranje, reševanje problemov in avtomatizacijo kompleksnih nalog. Pri tem testu smo se osredotočili na njihove široko uporabljene standardne modele—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 in Gemini 1.5 Flash—namesto na njihove vrhunske različice. Ti standardni modeli so hitrejši, bolj stroškovno učinkoviti in bolj praktični za uporabo v resničnem svetu, kjer pogosto hitrost in razširljivost presegata potrebo po vrhunski kompleksnosti.

Naloga: Simulacija več žog v heksagonalni mreži

Modeli so bili zadolženi za generiranje Python kode za fizikalno simulacijo, ki vključuje tri krogle različnih velikosti in teže v statični heksagonalni areni. Vsaka krogla je začela z enako hitrostjo v naključnih smereh.

Poziv za testiranje: Napišite Python skripto za simulacijo gibanja treh žog (rdeča, zelena in modra) znotraj statične heksagonalne arene, kjer je vsaka stena heksagona dolga 200 pikslov. Vsaka žoga naj ima različne velikosti, ki ustrezajo njeni teži v fizikalni simulaciji. Vse tri žoge naj se začnejo z enako hitrostjo, vendar v naključnih smereh. Skripta mora obravnavati realistično fiziko gibanja žog, vključno z zaznavanjem trkov s stenami in med žogami, z posodobitvami hitrosti na podlagi njihove velikosti in teže. Uporabite knjižnico Pillow za upodabljanje heksagonalne arene in žog. Vsak korak simulacije shranite kot sliko v mapo, tako da se lahko kasneje okvirji sestavijo v video.

Ta izziv je preizkusil kodirne, fizikalne in reševalne sposobnosti modelov, kjer je strukturiran pristop, kot je usmerjanje po korakih—opredelitev korakov pred reševanjem—lahko še posebej koristen. Z usmerjanjem modelov, da se osredotočijo na ključne izzive in morebitne napake, lahko tudi standardni modeli prinesejo močne rezultate.

Prednost o1

Glavni modeli o1 podjetja OpenAI so usposobljeni za reševanje kompleksnih nalog z uporabo podrobnega notranjega razmišljanja, pogosto proizvajajo verigo misli pred odgovorom. Čeprav so močni, so počasnejši in dražji od standardnih modelov. Za mnoge aplikacije v resničnem svetu ponuja ciljno usmerjeno spraševanje s hitrejšimi modeli primerljivo zmogljivost po nižjih stroških.

Model Showdown: Preizkušanje sposobnosti reševanja problemov

Naslednji so rezultati, kako so modeli GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 in Gemini 1.5 Flash obvladovali nalogo simulacije več žogic v heksagonalnem prostoru. Vsak model je bil ocenjen glede svoje sposobnosti generiranja Python kode, ki je obravnavala zaznavanje trkov, ohranjanje gibalne količine in natančno vizualno upodabljanje, vse znotraj omejitev heksagonalne arene.

GPT-4o:

OpenAI-jev vsestranski vodilni model odlično obvladuje strukturirane izhode, kar omogoča natančno obravnavo nalog in integracijo z drugo programsko opremo.

  • Koda je natančno obravnavala geometrijo heksagonalne arene, vendar so bile žoge grafično prikazane večje od njihovih fizikalnih meja, kar je povzročilo vizualno prekrivanje med trčenji.
  • Ohranjanje gibalne količine je bilo nepravilno izračunano, pri čemer se je modra žoga po trčenju premikala preveč.
  • Na splošno je bila simulacija funkcionalna, vendar ji je manjkala fizikalna natančnost.

GPT-4o-mini:

Manjša, hitrejša različica GPT-4o, idealna za preprostejše naloge in stroškovno učinkovito uporabo.

  • Delovala je slabo, z napačnimi mejami arene in nepravilnim obravnavanjem trkov tako za žoge kot za stene.
  • Generirana koda je bila brez potrebne natančnosti za zanesljive simulacije.

Gemini 2.0 Flash:

Googleov napreden model, zasnovan za kompleksno razmišljanje in izboljšano delovanje.

  • Prinesel je najboljše rezultate, z natančnimi mejami arene, pravilnimi trki žoge in natančnim ohranjanjem gibalne količine.
  • Vizualno upodabljanje in fizikalne izračune so bili brez napak, kar dokazuje superiorno sposobnost modela pri tej nalogi.

Gemini 1.5 Flash:

Hiter in odziven model, optimiziran za učinkovitost pri vsakodnevnih nalogah.

  • Čeprav je bila geometrija arene nepravilna, so bile kolizije žoge in ohranjanje gibalne količine natančno izračunane.
  • Model je bolje upravljal s fiziko kot GPT-4o-mini, vendar je bil še vedno omejen z napakami v implementaciji arene.

Zaključek

Standardni modeli OpenAI in Google so pokazali močne sposobnosti reševanja problemov, pri čemer je Gemini 2.0 dosegel najboljše rezultate. Medtem ko so lahke različice (GPT-4o-mini in Gemini 1.5 Flash) nudile hitrejše izhode, njihove omejitve v natančnosti poudarjajo kompromis med hitrostjo in natančnostjo v resničnih aplikacijah.

Strukturirani izhodi – Ključna prednost modelov GPT-4o

Ena izmed izstopajočih značilnosti GPT-4o in GPT-4o-mini je njihova sposobnost ustvarjanja strukturiranih izhodov, kot je JSON. Ta sposobnost zagotavlja zanesljivo oblikovanje, kar olajša integracijo modelov s programsko opremo ali natančno izvajanje večstopenjskih procesov. Za naloge, ki zahtevajo sodelovanje z API-ji, internetnimi poizvedbami ali natančno kontrolo nad rezultati, strukturirani izhodi omogočajo brezskrbno interakcijo in natančno izvajanje nalog. Ta funkcija je še posebej kritična za kompleksne delovne tokove, kjer sta doslednost in zanesljivost ključnega pomena.