Codificación de vibración puede ser muy divertido con la mentalidad adecuada. Todo lo que necesitas es la idea y robots de chat como Claudio, Mellizos y ChatGPT puede generar código viable para usted según sus instrucciones. Pasé mucho tiempo codificando vibe calendarios de eventos y juegos retro solo hablando con LLMy puede abrir un mundo a personas que nunca pensaron que serían capaces de crear algo fuera del código.
Sin embargo, el modelo utilizado puede tener un impacto dramático en la calidad del resultado del proyecto. Quería ver cómo se comparan los modelos más ligeros con los modelos “pensantes”, como los llaman Google y OpenAI. Estos modelos más ligeros varían en nombre: la interfaz Gemini de Google lo llama Rápido (aunque el modelo se llama, por ejemplo, Gemini 2.5 Flash), mientras que OpenAI lo llama Instantáneo.
Para tener una idea de cuán diferente es cada modelo en cuanto a codificación de vibraciones, decidí hacer un experimento independiente. Comencé creando un proyecto usando la plantilla Thinking de Gemini (Gemini 3 Pro) y luego quise ver si podía replicar el mismo proyecto con la plantilla rápida usando las mismas indicaciones del proyecto anterior. Dado que no hay manera de garantizar respuestas para cada modelo, sabía que habría diferencias y que las conversaciones se bifurcarían, pero en su mayor parte utilicé indicaciones idénticas para ambos proyectos.
En el momento de esta prueba, el modelo más rápido era el Gemini 2.5 Flash. Esperaba que los resultados finales fueran diferentes, y lo fueron, pero no tanto como esperaba. Lo que fue diferente fue cómo fui de la A a la Z con cada modelo.
Realmente no sabía por dónde empezar con mi proyecto, así que le pedí a Gemini que creara algunos proyectos interesantes de codificación de vibraciones para mí. Uno de ellos era una “vitrina de trofeos”, y lo tomé como punto de partida. Le pedí a Gemini que mostrara una lista de películas de terror en lugar de trofeos y que proporcionara más información sobre ellas cuando hacía clic en uno de los carteles. Fuera de estos requisitos, le di control creativo a ambos modelos Gemini.
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Modelos de IA rápidos versus de pensamiento: ¿cuál es la diferencia?
Si Google nos da a elegir entre los modelos Flash y Pro, deben ser sustancialmente diferentes, ¿verdad? Sí y no. Ambos son excelentes modelos de lenguaje, pero funcionan de manera diferente. Para el usuario medio, “rápido” y “pensamiento” definen bien las diferencias entre los dos: velocidad versus profundidad.
UNO modelo de razonamiento es un LLM que ha sido ajustado para dividir problemas complejos en pasos más pequeños antes de generar el resultado final. Esto se hace ejecutando una cadena interna de pensamiento y razonamiento. Tanto el Gemini 2.5 Flash como el Gemini 3 Pro son modelos racionales, pero el Gemini 2.5 Flash requiere un enfoque híbrido: Ofrece una acto de equilibrio entre velocidad y razonamiento.
Gemini 3 Pro es el modelo de razonamiento más potente y está optimizado para profundizar en busca de respuestas. Como resultado, es más lento que modelos más eficientes como el 2.5 Flash. Desde entonces, Google ha lanzado Géminis 3 Destelloun modelo base más potente que reemplazó al Flash 2.5. Gemini 3 Pro sigue siendo el modelo de razonamiento Gemini más potente disponible para la mayoría de las personas.
Es más fácil trabajar con el modelo Gemini 3 Pro en comparación con Flash
El diseño final que se le ocurrió al Gemini 3 Pro no fue perfecto, pero fue mejor que mi idea original y aproximadamente una milla por delante de lo que produjo el Gemini 2.5 Flash.
Con Gemini 3 Pro, pude crear una página de inicio que mostraba las películas de mi lista, completa con imágenes de carteles, y cuando hacías clic en un título, se abría una página que revelaba información adicional, junto con un enlace para ver el avance en YouTube. No fue un proyecto complicado, pero encontré muchos problemas y errores en el camino.
Originalmente quería que los avances estuvieran incrustados en la página, pero seguía marcando errores que Gemini no podía corregir, por lo que resultó en un recorte, solo proporcionando una imagen vinculada para ver el avance en YouTube. Fue buena, pero una experiencia menos perfecta de lo que quería. Dicho esto, me gustó cómo Gemini 3 Pro detalló los problemas específicos que estaba experimentando con esta función y me permitió tomar la decisión de eliminarla.
Otro problema que Gemini 3 Pro intentó solucionar varias veces fue lo que describió como un problema de capas. Al hacer clic en un cartel aparecía una ventana emergente con los detalles de la película, junto con un pequeño botón para salir de esa vista, aunque nunca funcionó. Le pedí a Gemini que solucionara este problema cuatro veces y no resolvió el problema hasta la última solicitud. Gemini explicó lo que estaba haciendo con el código a grandes rasgos, pero nunca entró en muchos detalles, aunque supuse que me habría proporcionado detalles si se lo hubiera preguntado.
El proyecto original era simplemente una forma de mostrar una colección de películas y obtener más información sobre ellas. Aparte de eso, no pensé en el estilo ni en formas de hacer que la aplicación web fuera interesante, y el Gemini 3 Pro fue útil en esa área. Cuando le pregunté cómo podía mejorar la aplicación, tanto en diseño como en funciones, sugirió agregar un efecto de rueda 3D a las películas y una opción de reproducción aleatoria.
Este proyecto tomó casi 20 iteraciones. El producto final fue tan bueno como pudo ser y fue un proyecto divertido, pero había problemas que Gemini no podía resolver la mayoría de las veces. El producto final hizo más de lo que esperaba, así que quedé contento con él. Pero con todos los problemas que encontré, comencé a preguntarme cómo el rápido modelo Gemini manejaría el mismo proyecto.
La codificación de Vibe con Gemini 2.5 Flash es más manual
Como era de esperar, usar el modelo “rápido” fue más rápido que el Gemini 3 Pro, pero la mayoría de las veces este modelo sugería enfoques más manuales para encontrar soluciones para el proyecto. La IA funcionó rápidamente, pero generó más trabajo (y más lento) para mí.
Por ejemplo, quería que la aplicación web mostrara el cartel y la sinopsis de cada película de la lista, pero nunca pensé en cómo se generaría esta información. Sin preguntar específicamente, Gemini 3 Pro sugirió que podía registrarme La base de datos de películas y obtener una clave API para obtener esos detalles automáticamente, donde Gemini 2.5 Flash básicamente me dijo que “adquiriera” las imágenes y continuara desde allí. Aparentemente dependía de mí cómo adquirí estas imágenes.
El Gemini 2.5 Flash a veces parece casi vago en comparación con el Gemini 3 Pro. Hay algunas cosas que el modelo Gemini Pro hará sin que se lo pidan, pero Flash necesita instrucciones más específicas. A veces me sentí como si estuviera animando a un niño que escuchaba instrucciones pero evitaba intencionalmente sus tareas.
En varios casos, después de que le pedí a Gemini 2.5 Flash que hiciera un cambio, lo hizo y proporcionó el código actualizado, pero solo para la sección específica que había modificado. Luego, me indicaría que cambie el código antiguo por el nuevo. Si sabes lo que estás buscando, reemplazar una sección de código por otra probablemente no sea un gran problema, pero eso es un alboroto de codificación, y si no sabes dónde colocar el código, incluso si es una tarea realmente fácil, puede detener a algunas personas. Esto puede alterar la vibración.
Además, Gemini 2.5 Flash simplemente me sugirió que “adquiriera” las imágenes del póster de la película y detalles adicionales. Entonces, al romper los límites de los parámetros del experimento para usar simplemente las mismas indicaciones en ambos proyectos (que, en el mejor de los casos, eran flexibles), decidí preguntarle a Gemini 2.5 Flash qué pensaba de la idea de agregar la clave API para The Movies Database. Acogió con agrado la idea y me dijo dónde agregar la clave. En cambio, le pedí al modelo que agregara la clave que le proporcioné. Agregó la clave, pero cuando ejecuté la aplicación web no mostraba imágenes de carteles para las películas que enumeré, así que tuve que pedirle que solucionara el problema nuevamente. El modelo aludió a sus limitaciones diciendo: “Encontrar la identificación TMDB exacta para cada película en su lista original lleva mucho tiempo, pero completaré la matriz con tantas identificaciones confirmadas como sea posible para que la colección sea precisa para su lista solicitada”.
Si hizo algo que dijo que haría, no me di cuenta. En comparación con la amplia variedad de películas diferentes que salieron, cualquier coincidencia de la lista que proporcioné parecía una coincidencia. Aún así, aunque el 99% de los carteles de películas completados eran incorrectos, en teoría, todavía me impedía agregar manualmente las imágenes. Por el contrario, el Gemini 3 Pro llenó todos los carteles de películas correctos a la vez.
En qué se diferenciaban los modelos rápidos y pensantes en la codificación de vibraciones
Cada vez que pedí un ajuste al modelo de pensamiento de Gemini, hizo el cambio e inmediatamente reescribió todo el código para que pudiera simplemente copiar y pegar el código completo donde quisiera sin necesidad de saber dónde se actualizó el código.
Gemini 2.5 Flash era diferente. En un momento, después de hacer un pequeño ajuste, me dio el código y me dijo que lo reemplazara por lo que había allí. Con la esperanza de evitar esto, pedí reescribir todo el código para no tener que cambiar nada. Su respuesta: “Esa es una gran pregunta”. Si bien parecía que estaba pidiendo mucho más en ese momento, es un poco sorprendente en comparación con el Gemini 3 Pro.
los proyectos
Gemini 2.5 Flash hizo un proyecto algo viable, pero estaba plagado de errores incluso después de intentar solucionarlos.
Al final de mis pruebas, ninguno de los modelos era perfecto, pero trabajar con Gemini 3 Pro fue mucho más fácil. Si bien ambos modelos pueden, en otro proyecto, producir resultados muy similares, llegar a ese destino final probablemente seguirá dos caminos muy diferentes.
Al trabajar con Gemini 2.5 Flash, debe ser específico acerca de lo que desea que haga y estar preparado para corregirlo cuando parezca que se necesitan atajos. Se necesitará práctica y experiencia, incluido el trabajo con otros modelos de IA, para detectar cuándo el modelo está tomando un atajo que podría afectar el proyecto. Si este es el único modelo con el que está trabajando, deberá ser más diligente con él en general.
Gemini 3 Pro realmente merece su nombre. No sólo se encargó del trabajo pesado de este proyecto, sino que también ofreció sugerencias útiles que lo elevaron desde la idea básica con la que comencé.
