Probé GPT-5 y Qwen 3 Coder en proyectos reales.

2025-09-02 04:338 minuto de lectura

Introducción al contenido

En este video, se realiza una comparación detallada entre dos modelos de codificación de IA: Quen 3 y GPT5. El presentador realiza pruebas exhaustivas de ambos modelos en varias tareas de codificación, incluyendo la creación de simulaciones en 3D. Mientras que Quen 3 es elogiado por su velocidad y eficiencia, GPT5 enfrenta problemas, particularmente con los límites de la API, lo que lleva a un rendimiento más lento. En última instancia, la demostración muestra a Quen 3 completando tareas más rápido y a un costo más bajo, con el presentador señalando que, aunque GPT5 tiene sus fortalezas, lucha en ciertas condiciones. La comparación destaca no solo el rendimiento de ambos modelos en aplicaciones prácticas, sino que también discute el potencial para futuros desafíos entre diferentes modelos de IA.

Información Clave

  • El video discute una comparación de pruebas profundas entre el codificador Quen 3 y GPT-5 en tareas de codificación.
  • Quen 3 coder se presenta como una alternativa menos costosa, con un costo de $0.2 por cada millón de tokens de entrada en comparación con los $1.25 de GPT-5.
  • El tamaño de la ventana de contexto para el codificador Quen 3 es de 262,000, mientras que GPT-5 tiene 400,000.
  • Se realizan diversas tareas de programación, incluida la creación de una simulación de neuronas en 3D y un simulador de cubo Rubik.
  • Quen 3 coder se destaca por realizar tareas de manera más eficiente y rentable que GPT-5.
  • GPT-5 encuentra errores como fallos en las solicitudes de API y problemas con el límite de tokens, lo que afecta su rendimiento durante las tareas.
  • Se sugiere Augment Code como una solución potencial para resolver problemas encontrados con GPT-5.
  • El video destaca la necesidad de examinar y mejorar el rendimiento de ambos modelos de IA a través de pruebas en tiempo real.

Análisis de la línea de tiempo

Palabras clave del contenido

GPD5

El video discute el rendimiento de GPD5 en comparación con el codificador Quen 3 para diversas tareas de codificación, incluida una prueba y evaluación profunda de sus capacidades y costos.

Quen 3 Coder

Quen 3 coder se destaca por su costo-efectividad y un rendimiento más rápido en tareas de codificación en comparación con GPD5, lo que lo convierte en una alternativa competitiva para las necesidades de programación.

Comparación de Modelos de IA

El video realiza una comparación lado a lado de los resultados de codificación tanto de GPD5 como de Quen 3, mostrando las diferencias en sus enfoques, rendimiento y costos asociados con su uso.

Simulación en tiempo real

Las simulaciones en tiempo real se crean utilizando Quen 3 para demostrar su capacidad de generar entornos 3D interactivos de manera efectiva.

Integración de API

El proceso de utilizar claves de API de OpenAI e integración para acceder a GPD5 y Quen 3 se describe, enfatizando los posibles problemas con la limitación de tasa en GPD5.

Tareas de programación

Se presentan múltiples tareas de codificación, incluida la creación de una aplicación móvil y un simulador de cubo Rubik, mostrando cómo ambos modelos de IA manejan estos desafíos.

Problemas de Limitación de Tasa

El video aborda problemas relacionados con la limitación de tasas que enfrenta GPD5, los cuales obstaculizan su rendimiento y contrasta esto con la ejecución más rápida de Quen 3.

Manejo de Errores

Se discuten los casos de errores en las solicitudes de API encontrados al utilizar GPD5, explorando las implicaciones y los ajustes necesarios en el flujo de trabajo de codificación.

Eficiencia de Costos

Se destaca la eficiencia de costos del uso del codificador Quen 3, particularmente su precio en relación con el GPD5, proporcionando información sobre consideraciones presupuestarias para los usuarios.

Preguntas y respuestas relacionadas

¿Cuál es el propósito principal de este video?

El video se centra en realizar una comparación directa entre el codificador Quen 3 y el GPD5 en diferentes tareas de codificación.

¿Cuánto cuesta el codificador Quen 3 en comparación con el GPD5?

Quen 3 coder es aproximadamente 10 veces más barato que GPD5.

¿Cuáles son las dos tareas de codificación demostradas en el video?

Las tareas incluyen crear una neurona 3D interactiva y una simulación de agrupamiento en 3D.

¿Qué problema encontró GPD5 durante la comparación?

GPD5 encontró un error de 'la solicitud de API falló' durante las pruebas.

¿Cuál fue el resultado de la comparación entre el codificador Quen 3 y el GPD5?

Quen 3 coder completó las tareas de manera más eficiente que GPD5, que enfrentó varios problemas de limitación de tasa.

¿Cuál es la principal diferencia en capacidades entre el codificador Quen 3 y el GPD5?

Quen 3 coder ha demostrado ser más rápido y eficiente en completar tareas de codificación en comparación con GPD5, especialmente cuando se enfrenta a limitaciones de tasa.

Lo que se señala sobre el rendimiento de GPD5 en la segunda tarea es que ha mostrado mejoras significativas en comparación con versiones anteriores.

GPD5 en última instancia tuvo un mejor rendimiento en la segunda tarea, pero tardó significativamente más en completarla en comparación con el codificador Quen 3.

¿Qué sugerencia se hace para futuras comparaciones?

El video sugiere realizar más desafíos entre GPD5 y otros modelos como Kim K2 o Claude Sonet 4.

Lo que se fomenta al final del video es...

Se anima a los espectadores a suscribirse al canal de YouTube y a darle me gusta al video.

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