GPT-4o vs. Gemini: AI-modeller testade med fysiksimulering

Hur bra löser AI-modeller komplexa kodningsuppgifter? Vi testade GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 och Gemini 1.5 Flash på en Multi-Ball Physics Simulation. Flaggskeppsmodellerna utmärkte sig, medan lättare versioner belyste avvägningar mellan hastighet och precision. Läs vidare för insikter om deras prestanda och kapabiliteter.

Språkmodeller som OpenAI:s GPT-4o och Googles Gemini har blivit oumbärliga verktyg för kodning, problemlösning och automatisering av komplexa uppgifter. För detta test fokuserade vi på deras allmänt använda standardmodeller—GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 och Gemini 1.5 Flash—snarare än deras flaggskeppsversioner. Dessa standardmodeller är snabbare, mer kostnadseffektiva och mer praktiska för verkliga tillämpningar där hastighet och skalbarhet ofta väger tyngre än behovet av banbrytande komplexitet.

Uppgiften: Multi-Ball Hexagonal Simulation

Modellerna fick i uppdrag att generera Python-kod för en fysiksimulering som involverade tre bollar av olika storlekar och vikter inuti en statisk hexagonal arena. Varje boll började med samma hastighet i slumpmässiga riktningar.

Prompt för testning: Skriv ett Python-skript för att simulera rörelsen av tre bollar (röd, grön och blå) inuti en statisk hexagonal arena, där varje vägg av hexagonen är 200 pixlar lång. Varje boll ska ha en olika storlek, som motsvarar dess vikt i fysiksimuleringen. Alla tre bollar ska börja med samma hastighet men i slumpmässiga riktningar. Skriptet måste hantera realistisk fysik för bollrörelse, inklusive kollisiondetektering med väggarna och mellan bollarna, med hastighetsuppdateringar baserat på deras storlek och vikt. Använd Pillow-biblioteket för att rendera den hexagonala arenan och bollarna. Spara varje steg av simuleringen som en bild i en mapp, så att bilderna senare kan sättas ihop till en video.

Denna utmaning testade modellerna i kodning, fysik och problemlösningsförmåga, där en strukturerad metod som kedje-tankegångs-prompting—att skissera steg innan man löser—kan vara särskilt hjälpsam. Genom att uppmana modeller att fokusera på nyckelutmaningar och potentiella misstag kan även standardmodeller leverera starka resultat.

O1-fördelen

OpenAIs flaggskepp o1-modeller är tränade för att lösa komplexa uppgifter med hjälp av detaljerad intern resonemang, vilket ofta resulterar i en tankekedja innan de svarar. Även om de är kraftfulla, är de långsammare och dyrare än standardmodeller. För många verkliga tillämpningar erbjuder riktad prompting med snabbare modeller jämförbar prestanda till lägre kostnader.

Modellshowdown: Testa problemlösningsförmågor

Följande är resultaten av hur GPT-4o, GPT-4o-mini, Gemini 2.0 och Gemini 1.5 Flash hanterade uppgiften Multi-Ball Hexagonal Simulation. Varje modell utvärderades för sin förmåga att generera Python-kod som hanterade kollisiondetektering, bevarande av rörelsemängd och korrekt visuell rendering, allt inom ramarna för en hexagonal arena.

GPT-4o:

OpenAI:s mångsidiga flaggskeppsmodell utmärker sig i strukturerade utdata, vilket möjliggör noggrann hantering av uppgifter och integration med annan programvara.

  • Koden hanterade den hexagonala arenans geometri korrekt men visade bollar grafiskt större än deras fysikaliska gränser, vilket orsakade visuell överlappning under kollisioner.
  • Impulskonservering beräknades felaktigt, med den blå bollen som rörde sig för mycket efter kollisioner.
  • Överlag var simuleringen funktionell men saknade fysisk precision.

GPT-4o-mini:

En mindre, snabbare version av GPT-4o, idealisk för enklare uppgifter och kostnadseffektiv användning.

  • Presterade dåligt, med felaktiga arena-gränser och felaktig kollisionhantering för både bollar och väggar.
  • Den genererade koden saknade den precision som krävs för pålitliga simuleringar.

Gemini 2.0 Flash:

Googles avancerade modell, utformad för komplexa resonemang och förbättrad prestanda.

  • Levererade de bästa resultaten, med exakta arena gränser, korrekta bollkollisioner och precis bevarande av rörelsemängd.
  • Den visuella rendering och fysikberäkningar var felfria, vilket visar modellens överlägsna kapabilitet i denna uppgift.

Gemini 1.5 Flash:

En snabb och responsiv modell optimerad för effektivitet i vardagliga uppgifter.

  • Även om arenans geometri var felaktig, beräknades bollkollisioner och bevarande av rörelsemängd korrekt.
  • Modellen hanterade fysik bättre än GPT-4o-mini men var fortfarande begränsad av fel i arenans implementering.

Slutsats

De standardmodeller som OpenAI och Google presenterade visade starka problemlösningsförmågor, där Gemini 2.0 presterade bäst totalt sett. Medan de lättviktsversioner (GPT-4o-mini och Gemini 1.5 Flash) erbjöd snabbare resultat, belyser deras begränsningar i precision avvägningarna mellan hastighet och noggrannhet i verkliga tillämpningar.

Strukturerade utdata – En nyckelfördel med GPT-4o-modeller

En av de framträdande funktionerna hos GPT-4o och GPT-4o-mini är deras förmåga att producera strukturerade utdata såsom JSON. Denna kapacitet säkerställer pålitlig formatering, vilket gör det enklare för modellerna att integrera med mjukvarusystem eller utföra flertrinsprocesser noggrant. För uppgifter som kräver samarbete med API:er, internetbaserade frågor eller exakt kontroll över resultat, möjliggör strukturerade utdata sömlös interaktion och precis uppgiftsutförande. Denna funktion är särskilt kritisk för komplexa arbetsflöden där konsekvens och pålitlighet är avgörande.