Codificación de vibraciones Puede ser muy divertido con la mentalidad adecuada. Todo lo que necesitas es la idea y chatbots como Claude, Géminis y ChatGPT puede generar código viable para usted según sus instrucciones. He pasado bastante tiempo codificando vibraciones calendarios de eventos y juegos retro simplemente chateando con LLMy puede abrir un mundo a personas que nunca pensaron que serían capaces de crear algo a partir de código.
Sin embargo, el modelo que utilice 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 en realidad 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 para la codificación de vibraciones, decidí hacer un experimento sencillo. Comencé creando un proyecto usando el modelo Thinking de Gemini (Gemini 3 Pro) y luego quise ver si podía replicar el mismo proyecto con el modelo rápido usando las mismas indicaciones del proyecto anterior. Dado que no hay manera de garantizar las 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 rápido era 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 pasé 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 me propusiera algunos proyectos interesantes de codificación de vibraciones. 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 esos requisitos, les di control creativo a ambos modelos Gemini.
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Modelos de IA de pensamiento rápido versus modelos de inteligencia artificial: ¿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 grandes modelos de lenguaje, pero operan de manera diferente. Para el usuario cotidiano, «rápido» y «pensamiento» definen bastante bien las diferencias entre los dos: velocidad versus profundidad.
A 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 realizando una cadena interna de razonamiento de pensamiento. Tanto Gemini 2.5 Flash como Gemini 3 Pro son modelos racionales, pero Gemini 2.5 Flash toma un enfoque híbrido: Ofrece una acto de equilibrio entre velocidad y razonamiento.
Gemini 3 Pro es el modelo de razonamiento más sólido y está optimizado para profundizar en la búsqueda de respuestas. Como resultado, es más lento que modelos más eficientes como 2.5 Flash. Desde entonces, Google ha lanzado Géminis 3 Destelloun modelo base más potente que reemplazó a 2.5 Flash. Gemini 3 Pro sigue siendo el modelo de razonamiento más poderoso disponible en Gemini para la mayoría de las personas.
Es más fácil trabajar con el modelo Gemini 3 Pro en comparación con Flash
El proyecto final que realizó Gemini 3 Pro no fue perfecto, pero fue mejor que mi idea original y aproximadamente una milla por delante de lo que produjo Gemini 2.5 Flash.
Usando 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 me encontré con muchos problemas y errores a lo largo del camino.
Originalmente quería que los avances estuvieran incrustados en la página, pero seguía marcando errores que Gemini no podía corregir, por lo que tuve que reducir la escala simplemente proporcionando una imagen vinculada para ver el avance en YouTube. Estuvo bien, pero fue una experiencia menos fluida de lo que quería. Dicho esto, aprecié cómo Gemini 3 Pro detalló los problemas específicos que tenía 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, se mostraba 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 lo solucionara cuatro veces y no logró solucionar el problema hasta la última solicitud. Gemini explicó lo que estaba haciendo con el código a grandes rasgos, pero nunca entró en demasiados detalles, aunque me imagino que habría proporcionado detalles si 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 nada sobre el estilo o las formas de hacer que la aplicación web fuera interesante, y Gemini 3 Pro fue útil en esta área. Cuando pregunté cómo podía mejorar la aplicación, tanto en diseño como en funciones, me sugirió agregar un efecto de rueda 3D a las películas y una opción de selección aleatoria.
Este proyecto tomó casi 20 iteraciones. El producto final fue tan bueno como iba a ser y fue un proyecto divertido, pero hubo problemas que Gemini no pudo solucionar la mayoría de las veces. El producto final hizo más de lo que esperaba, así que quedé satisfecho 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 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 creó más trabajo (y más lento) para mí.
Por ejemplo, quería que la aplicación web mostrara tanto el póster como la sinopsis de cada película de la lista, pero nunca pensé en cómo se generaría esa 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 esencialmente me dijo que «adquiriera» las imágenes y continuara desde allí. La forma en que adquirí esas imágenes aparentemente dependía de mí.
Gemini 2.5 Flash a veces resulta casi vago en comparación con Gemini 3 Pro. Hay algunas cosas que el modelo Gemini Pro hará sin que se lo pidan, pero Flash necesita indicaciones más específicas. A veces, sentí como si estuviera incitando a un niño que escuchaba las 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 con otra probablemente no sea gran cosa, pero esto es codificación de vibración, y si no sabes dónde colocar el código, incluso si realmente es una tarea fácil, eso puede detener a algunas personas. Puede alterar la vibra.
Además, Gemini 2.5 Flash simplemente me sugirió que «adquiriera» las imágenes del cartel de la película y detalles adicionales. Entonces, mientras rompía los límites de los parámetros del experimento para usar solo las mismas indicaciones en ambos proyectos (que eran flexibles, en el mejor de los casos), decidí preguntarle a Gemini 2.5 Flash qué pensaba sobre 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, en realidad no extraía imágenes de carteles de las películas que enumeré, así que tuve que pedirle que arreglara eso una vez más. El modelo aludió a sus limitaciones diciendo: «Encontrar el ID TMDB exacto para cada película en su lista original lleva mucho tiempo, pero completaré la matriz con tantos ID confirmados 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 gran variedad de películas diferentes que poblaron, cualquier coincidencia de la lista que proporcioné parecía una coincidencia. Aún así, aunque el 99% de los carteles de películas que aparecieron eran incorrectos, en teoría, eso me evitó tener que agregar manualmente las imágenes. Por el contrario, Gemini 3 Pro llenó todos los carteles de películas correctos de una sola vez.
En qué se diferencian los modelos rápido y pensante al codificar por vibración
Cada vez que le pedía un ajuste al modelo de pensamiento de Gemini, hacía el cambio y reescribía inmediatamente todo el código para poder simplemente copiar y pegar el código completo donde quisiera sin tener que 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 con lo que había allí. Con la esperanza de evitar esto, le pedí que reescribiera el código completo para no tener que cambiar nada. Su respuesta: «Esa es una gran petición». Si bien parecía haber creído que le estaba pidiendo mucho más en ese momento, es un poco discordante en comparación con el Gemini 3 Pro.
los proyectos
Gemini 2.5 Flash hizo un proyecto algo viable, pero estuvo plagado de errores incluso después de intentar corregirlos.
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 podrían, en otro proyecto, producir resultados muy similares, llegar a ese destino final probablemente tomará 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 tomar 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.
