Codificación de vibraciones Puede ser muy divertido con la actitud adecuada. Todo lo que necesitas es la idea y Chatbots como claudio, Géminis y ChatGPT puede generar código de trabajo para usted según sus instrucciones. He dedicado bastante tiempo a la programación de Vibe. Calendario de eventos Y juegos retro simplemente chateando con LLMy puede abrir un mundo a personas que nunca pensaron que podrían crear algo a partir de código.
Sin embargo, el modelo que utilice puede tener un impacto dramático en la calidad de los resultados del proyecto. Quería ver cómo se comportaban los modelos más ligeros en comparación con los modelos “pensantes”, como los llaman Google y OpenAI. Estos modelos más ligeros difieren en el nombre: la interfaz Gemini de Google lo llama Rápido (aunque el modelo en realidad se llama Gemini 2.5 Flash, por ejemplo), mientras que OpenAI lo llama Instantáneo.
Para tener una idea de cuán diferente es cada modelo en lo que respecta a la codificación de Vibe, decidí hacer un experimento informal. Primero creé 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. Como no hay manera de garantizar respuestas para cada modelo, sabía que habría diferencias y que las conversaciones se diversificarían, pero en su mayor parte utilicé indicaciones idénticas para ambos proyectos.
En el momento de esta prueba, el modelo más 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 ideara algunos proyectos interesantes de codificación de vibraciones. Uno de ellos era una “vitrina de trofeos” y lo usé 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. Aparte de estos requisitos, di control creativo a ambos modelos Gemini.
No se pierda nuestro contenido técnico imparcial y revisiones de laboratorio. Añadir CNET como fuente preferida de Google.
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 significativamente diferentes, ¿verdad? No. Ambos son grandes modelos de lenguaje, pero funcionan de manera diferente. Para el usuario cotidiano, “rápido” y “pensar” definen bastante bien las diferencias entre los dos: velocidad versus profundidad.
Un modelo de razonamiento es un LLM optimizado para dividir problemas complejos en pasos más pequeños antes de generar el resultado final. Esto se hace llevando a cabo una cadena de pensamiento interna. Tanto Gemini 2.5 Flash como Gemini 3 Pro son modelos de argumentación, pero Gemini 2.5 Flash adopta un enfoque híbrido: ofrece un equilibrio entre velocidad y argumentación.
Gemini 3 Pro es el modelo de razonamiento más sólido y está optimizado para encontrar respuestas más profundas. Esto lo hace más lento que modelos más eficientes como 2.5 Flash. Google ya ha publicado 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.
El modelo Gemini 3 Pro es más fácil de usar en comparación con Flash
El proyecto final que creó Gemini 3 Pro no fue perfecto, pero fue mejor que mi idea original y aproximadamente una milla más allá de lo que produjo Gemini 2.5 Flash.
Con Gemini 3 Pro, pude crear una página de inicio que mostraba las películas de mi lista junto con imágenes de carteles. Al hacer clic en un título, se abrió una página con información adicional y 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 integrados en el sitio, pero seguían apareciendo errores que Gemini no podía solucionar. Así que lo reduje y simplemente proporcioné una imagen vinculada para ver el avance en YouTube. Estuvo bien, pero fue una experiencia menos fluida de lo que quería. Aún así, realmente aprecié cómo Gemini 3 Pro detalló los problemas específicos con esta función y me permitió tomar la decisión de deshacerme de ella.
Otro problema que Gemini 3 Pro intentó solucionar varias veces fue el llamado problema de capas. Al hacer clic en un póster, apareció una ventana emergente con los detalles de la película y un pequeño botón para salir de esa vista, pero esto nunca funcionó. Le pedí a Gemini que solucionara el problema cuatro veces y hasta la última solicitud no pudieron solucionar el problema. Gemini explicó a grandes rasgos lo que estaba haciendo con el código, pero nunca entró en demasiados detalles, aunque imagino que habría aportado detalles si se lo hubiera preguntado.
El proyecto original era simplemente mostrar una colección de películas y obtener más información sobre ellas. Aparte de eso, no me preocupé por el diseño ni por las formas de hacer que la aplicación web fuera interesante, y 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 y una opción de selección aleatoria a las películas.
Este proyecto tomó casi 20 iteraciones. El producto final fue tan bueno como pudo ser y fue un proyecto divertido, pero hubo problemas que Gemini no pudo solucionar en la mayoría de los casos. El producto final funcionó mejor de lo que esperaba, así que quedé satisfecho con él. Pero dados 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
No es sorprendente que usar el modelo “rápido” fuera más rápido que Gemini 3 Pro, pero en la mayoría de los casos 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 tanto el póster como la sinopsis de cada película de la lista, pero nunca pensé en cómo generar esta información. Sin preguntar específicamente, Gemini 3 Pro sugirió que podía iniciar sesión en The Movie Database y obtener una clave API para recuperar automáticamente estos detalles, mientras que Gemini 2.5 Flash esencialmente me dijo que “capturara” las imágenes y continuara desde allí. Aparentemente dependía de mí cómo obtuve estas imágenes.
Gemini 2.5 Flash se siente casi lento a veces en comparación con Gemini 3 Pro. Hay algunas cosas que el modelo Gemini Pro hace sin que se le solicite, pero Flash requiere un aviso más específico. A veces sentí como si estuviera incitando a un niño que escuchaba las instrucciones pero evitaba deliberadamente sus tareas.
Después de que le pedí a Gemini 2.5 Flash que hiciera un cambio, lo hizo en varios casos y proporcionó el código actualizado, pero solo para la sección específica que había cambiado. Luego me indicaría que reemplace el código anterior con el código nuevo. Si sabes lo que estás buscando, reemplazar un fragmento de código por otro probablemente no sea tan importante, pero eso es codificación de vibración, y no saber dónde colocar el código, incluso si es una tarea realmente simple, puede despistar a algunas personas. Puede arruinar el estado de ánimo.
Además, Gemini 2.5 Flash simplemente me sugirió que “adquiriera” las imágenes del póster de la película y detalles adicionales. Entonces, mientras ampliaba los límites de los parámetros del experimento y simplemente usaba las mismas indicaciones en ambos proyectos (que, en el mejor de los casos, eran flexibles), 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 lugar de eso, le pedí al modelo que agregara la clave que le proporcioné. Se agregó la clave, pero cuando ejecuté la aplicación web no extrajo ninguna imagen de póster de las películas que enumeré, por lo que tuve que solicitar que se solucionara el problema nuevamente. El modelo señaló 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 coincida exactamente con su lista solicitada”.
Si hizo algo que dijo que haría, no me di cuenta. En comparación con la enorme selección de películas diferentes, cada coincidencia en la lista que proporcioné parecía una coincidencia. Aunque el 99% de los carteles de películas mostrados eran incorrectos, en teoría esto significaba que no podía agregar las imágenes manualmente. Por el contrario, Gemini 3 Pro llenó todos los carteles de películas adecuados a la vez.
En qué se diferenciaban los modelos rápido y mental en la codificación de vibraciones
Cada vez que le pedí al modelo mental de Gemini que hiciera un ajuste, hizo el cambio e inmediatamente reescribió todo el código, permitiéndome simplemente copiar y pegar todo el código donde quisiera sin tener que saber dónde se actualizó el código.
Gemini 2.5 Flash era diferente. En algún momento, después de un pequeño ajuste, me dio el código y me dijo que lo reemplazara con el código existente. Para evitar esto, pedí reescribir todo el código para no tener que cambiar nada. Su respuesta: “Esa es una gran pregunta”. Aunque en ese momento parecía que le estaba exigiendo mucho más, resulta un poco confuso comparado con el Gemini 3 Pro.
los proyectos
Gemini 2.5 Flash era un proyecto algo utilizable, pero estaba plagado de errores incluso después de intentar corregirlos.
Al final de mis pruebas, ninguno de los modelos era perfecto, pero fue mucho más fácil trabajar con Gemini 3 Pro. Si bien ambos modelos podrían producir resultados muy similares en otro proyecto, el camino hacia el objetivo final probablemente tomará dos caminos muy diferentes.
Cuando trabaje 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 necesita práctica y experiencia, incluido el trabajo con otros modelos de IA, para reconocer cuándo el modelo está tomando un atajo que podría afectar el proyecto. Si este es el único modelo con el que estás trabajando, debes tener más cuidado con él en general.
Gemini 3 Pro realmente merece su nombre. No sólo hizo el trabajo pesado de este proyecto, sino que también hizo sugerencias útiles que lo diferenciaron de la idea básica con la que comencé.
About The Author
