Gemini 3 Pro vs Gemini 2.5 Flash: Cómo la elección del modelo influye en la codificación de vibraciones
Puntos clave
- Gemini 3 Pro ofrece una razón más profunda y reemplazos de código completo después de cada ajuste.
- Gemini 2.5 Flash es más rápido pero a menudo requiere instrucciones muy específicas y intercambios de código manuales.
- El modelo de pensamiento integró con éxito los datos de la API de TMDB, mientras que el modelo rápido produjo la mayoría de las coincidencias de póster incorrectas.
- Ambos modelos completaron eventualmente la aplicación web de lista de películas, pero Gemini 3 Pro necesitó menos ciclos de corrección de errores.
- El experimento destaca un compromiso entre velocidad y profundidad inherente a las familias de modelos de Gemini.
Una comparación práctica de los modelos Gemini 3 Pro y Gemini 2.5 Flash de Google muestra que el modelo de nivel superior ofrece una razón más profunda y una generación de código más suave para proyectos de codificación de vibraciones, mientras que el modelo más rápido requiere más instrucciones manuales y correcciones frecuentes.
Antecedentes
La codificación de vibraciones—usar inteligencia artificial conversacional para crear código funcional—se ha convertido en una forma popular para que desarrolladores y aficionados construyan proyectos pequeños sin una profunda experiencia en programación. La plataforma Gemini de Google ofrece dos familias de modelos distintas: un modelo de "pensamiento" (Gemini 3 Pro) optimizado para la razón profunda, y un modelo "rápido" (Gemini 2.5 Flash) que equilibra la velocidad con la razón.
Enfoque de prueba
El autor seleccionó un concepto de aplicación web simple que listaría películas de terror, mostraría pósters y proporcionaría información adicional al hacer clic. Se proporcionaron instrucciones idénticas a ambos Gemini 3 Pro y Gemini 2.5 Flash, y el código resultante se refinó iterativamente. El proceso trackeó la cantidad de iteraciones necesarias, la naturaleza de las sugerencias del modelo y la completitud de la salida final.
Hallazgos con Gemini 3 Pro
Gemini 3 Pro ofreció consistentemente explicaciones detalladas y reemplazos de código completo después de cada ajuste, lo que permitió al usuario copiar y pegar el script actualizado completo sin necesidad de ubicar secciones específicas. El modelo sugirió usar una clave de API de The Movie Database para recuperar automáticamente pósters y detalles, y logró integrar esas sugerencias. A pesar de encontrar algunos problemas persistentes de capas, el modelo eventualmente los resolvió después de solicitudes repetidas. El producto final mostró pósters de películas, se vinculó a trailers de YouTube e incluyó mejoras de diseño opcionales como un efecto de rueda 3D. El autor observó que el proyecto requirió aproximadamente veinte iteraciones pero resultó en una página web funcional y rica en características.
Hallazgos con Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash operó más rápidamente pero a menudo requirió que el usuario proporcionara instrucciones muy específicas. Cuando se le pidió que hiciera cambios, el modelo proporcionó solo el fragmento de código modificado e instruyó al usuario a reemplazar la sección original manualmente. Sugirió "adquirir" imágenes en lugar de recuperarlas automáticamente a través de una API, y sus intentos de agregar una clave de API produjeron muchas coincidencias de póster incorrectas—aproximadamente el noventa y nueve por ciento de las imágenes estaban mal. El modelo también se negó a reescribir la base de código completa cuando se le solicitó, describiendo la solicitud como "enorme". En general, el modelo Flash entregó un proyecto parcialmente funcional pero dejó al usuario para corregir numerosos errores y ensamblar muchos componentes manualmente.
Evaluación general
La comparación subraya un compromiso claro: Gemini 3 Pro ofrece una razón más profunda, actualizaciones de código más completas y una mejor integración de fuentes de datos externas, a costa de tiempos de respuesta más lentos. Gemini 2.5 Flash ofrece interacciones más rápidas pero exige una mayor orientación del usuario, más intercambios de código manuales y depuración frecuente. Para los usuarios que buscan una experiencia de codificación más suave y autónoma, el modelo de nivel superior parece preferible, mientras que aquellos que priorizan la velocidad y están dispuestos a manejar pasos manuales adicionales pueden optar por el modelo rápido.