Vibe-codering kan heel leuk zijn met de juiste mentaliteit. Het enige wat je nodig hebt is het idee en chatbots zoals Claude, Tweeling en ChatGPT kan op basis van uw instructies werkbare code voor u genereren. Ik heb behoorlijk wat tijd besteed aan het coderen van vibes evenementenkalenders En retro-spellen gewoon door te chatten LLM’sen het kan een wereld openen voor mensen die nooit hadden gedacht dat ze iets uit code zouden kunnen creëren.
Het model dat u gebruikt, kan echter een dramatische impact hebben op de kwaliteit van de projectuitvoer. Ik wilde zien hoe de lichtere modellen zich verhouden tot de ‘denkende’ modellen, zoals Google en OpenAI ze noemen. Deze lichtere modellen variëren qua naam: de Gemini-interface van Google noemt het Fast (hoewel het model eigenlijk bijvoorbeeld Gemini 2.5 Flash heet), terwijl OpenAI het Instant noemt.
Om een idee te krijgen van hoe verschillend elk model is voor vibe-codering, besloot ik een los experiment uit te voeren. Ik begon met het maken van een project met behulp van Gemini’s Thinking-model – Gemini 3 Pro – en wilde vervolgens kijken of ik hetzelfde project kon repliceren met het snelle model door dezelfde aanwijzingen uit het vorige project te gebruiken. Aangezien er geen manier is om de antwoorden voor elk model te garanderen, wist ik dat er verschillen zouden zijn en dat de gesprekken zouden splitsen, maar voor het grootste deel gebruikte ik voor beide projecten identieke aanwijzingen.
Ten tijde van deze tests was het snelle model Gemini 2.5 Flash. Ik had verwacht dat de uiteindelijke resultaten anders zouden zijn, en dat was ook zo, maar lang niet zo veel als ik had verwacht. Wat anders was, was hoe ik bij elk model van A tot Z kwam.
Ik wist echt niet waar ik met mijn project moest beginnen, dus vroeg ik Gemini om een aantal interessante vibe-coderingsprojecten voor mij te bedenken. Een daarvan was een ‘Trofeevitrine’, en ik nam dat als uitgangspunt. Ik vroeg Gemini om een lijst met horrorfilms weer te geven in plaats van trofeeën, en er meer informatie over te geven als je op een van de posters klikte. Buiten deze vereisten gaf ik beide Gemini-modellen creatieve controle.
Mis geen enkele van onze onpartijdige technische inhoud en laboratoriumbeoordelingen. CNET toevoegen als favoriete Google-bron.
Snelle versus denkende AI-modellen: wat is het verschil?
Als Google ons de keuze geeft tussen de Flash- en Pro-modellen, moeten ze substantieel verschillend zijn, toch? Ja en nee. Het zijn beide grote taalmodellen, maar ze werken anders. Voor de gewone gebruiker definiëren ‘snel’ en ‘denken’ de verschillen tussen de twee goed genoeg: snelheid versus diepte.
A redeneermodel is een LLM die is verfijnd om complexe problemen in kleinere stappen op te delen voordat de uiteindelijke output wordt gegenereerd. Dit wordt gedaan door een interne gedachteketen uit te voeren. Zowel Gemini 2.5 Flash als Gemini 3 Pro zijn redeneermodellen, maar Gemini 2.5 Flash heeft een hybride aanpak: Het biedt een evenwichtsoefening tussen snelheid en redenering.
Gemini 3 Pro is het sterkere redeneermodel en is geoptimaliseerd om diep te duiken om antwoorden te vinden. Als gevolg hiervan is het langzamer dan efficiëntere modellen zoals 2.5 Flash. Google heeft sindsdien vrijgegeven Gemini 3 Flitsereen krachtiger basismodel dat 2.5 Flash verving. Gemini 3 Pro blijft voor de meeste mensen het krachtigste redeneermodel dat beschikbaar is in Gemini.
Het Gemini 3 Pro-model is gemakkelijker om mee te werken in vergelijking met Flash
Het uiteindelijke project dat Gemini 3 Pro maakte was niet perfect, maar het was beter dan mijn oorspronkelijke idee en ongeveer anderhalve kilometer voor op wat Gemini 2.5 Flash produceerde.
Met Gemini 3 Pro kon ik een landingspagina maken met de films uit mijn lijst, compleet met posterafbeeldingen, en als je op een titel klikte, werd er een pagina geopend met aanvullende informatie, samen met een link om de trailer op YouTube te bekijken. Het was geen ingewikkeld project, maar ik kwam onderweg veel problemen en fouten tegen.
Oorspronkelijk wilde ik dat de trailers in de pagina zouden worden ingesloten, maar er bleven fouten worden gemarkeerd die Gemini niet kon oplossen, dus resulteerde dit in een terugschaling door alleen maar een gekoppelde afbeelding aan te bieden om de trailer op YouTube te bekijken. Het was prima, maar minder een naadloze ervaring dan ik wilde. Dat gezegd hebbende, waardeerde ik hoe Gemini 3 Pro de specifieke problemen met deze functie uiteenzette, waardoor ik de beslissing kon nemen om deze te schrappen.
Een ander probleem dat Gemini 3 Pro verschillende keren probeerde op te lossen, was wat het omschreef als een probleem met de gelaagdheid. Als je op een poster klikte, werd er een pop-up met de filmdetails weergegeven, samen met een kleine knop om die weergave te verlaten, hoewel dit nooit werkte. Ik heb Gemini vier keer gevraagd het probleem op te lossen, maar tot dat laatste verzoek kon het probleem niet worden opgelost. Gemini legde in grote lijnen uit wat het met de code deed, maar ging nooit te gedetailleerd in, hoewel ik me kan voorstellen dat het details zou hebben opgeleverd als ik erom had gevraagd.
Het oorspronkelijke project was eenvoudigweg een manier om een verzameling films weer te geven en er meer informatie over te krijgen. Buiten dat dacht ik niet na over styling of manieren om de webapp interessant te maken, en Gemini 3 Pro was behulpzaam op dit gebied. Toen ik vroeg hoe ik de app beter kon maken, zowel qua ontwerp als qua functies, stelde ik voor om een 3D-wieleffect aan de films toe te voegen en een willekeurige keuzeoptie.
Dit project duurde bijna 20 iteraties. Het eindproduct was ongeveer zo goed als mogelijk was, en het was een leuk project, maar er waren problemen die Gemini vaker wel dan niet kon oplossen. Het eindproduct deed meer dan ik had verwacht, dus ik was er blij mee. Maar met alle problemen die ik tegenkwam, begon ik me af te vragen hoe het snelle Gemini-model hetzelfde project zou aanpakken.
Vibe-codering met Gemini 2.5 Flash is meer handmatig
Het is niet verwonderlijk dat het gebruik van het “snelle” model sneller was dan Gemini 3 Pro, maar vaker wel dan niet suggereerde dit model meer handmatige benaderingen om met oplossingen voor het project te komen. De AI werkte snel, maar zorgde voor meer (en langzamer) werk voor mij.
Ik wilde bijvoorbeeld dat de webapp zowel de poster als de synopsis van elke film op de lijst zou laten zien, maar ik had er nooit over nagedacht hoe die informatie zou worden gegenereerd. Zonder specifiek te vragen, stelde Gemini 3 Pro voor dat ik me kon aanmelden De filmdatabase en een API-sleutel krijgen om die details automatisch op te halen, waar Gemini 2.5 Flash me in wezen vertelde dat ik de afbeeldingen moest “verwerven” en van daaruit verder moest gaan. Hoe ik aan die beelden kwam, was schijnbaar aan mij.
Gemini 2.5 Flash voelt soms bijna lui aan vergeleken met Gemini 3 Pro. Er zijn een aantal dingen die het Gemini Pro-model zal doen zonder dat erom wordt gevraagd, maar Flash heeft meer specifieke aanwijzingen nodig. Soms voelde het alsof ik een kind aanspoorde dat de instructies hoorde, maar opzettelijk hun klusjes vermeed.
In meerdere gevallen, nadat ik Gemini 2.5 Flash had gevraagd een wijziging aan te brengen, deed het programma dat en leverde het de bijgewerkte code op, maar alleen voor de specifieke sectie die het had gewijzigd. Vervolgens kreeg ik de opdracht om de oude code te vervangen door de nieuwe code. Als je weet waar je naar op zoek bent, is het vervangen van de ene codesectie door een andere waarschijnlijk niet zo’n groot probleem, maar dit is vibe-codering, en als je niet weet waar je de code moet plaatsen, zelfs als het echt een gemakkelijke taak is, kan dat sommige mensen tegenhouden. Het kan de sfeer wegnemen.
Bovendien suggereerde Gemini 2.5 Flash eenvoudigweg dat ik de filmposterafbeeldingen en aanvullende details zou “verwerven”. Dus terwijl ik de grenzen van de experimentparameters overschreed om in beide projecten (die op zijn best los waren) alleen dezelfde aanwijzingen te gebruiken, besloot ik Gemini 2.5 Flash te vragen wat het vond van het idee om de API-sleutel voor The Movies Database toe te voegen. Het verwelkomde het idee en vertelde me waar ik de sleutel moest toevoegen. In plaats daarvan vroeg ik het model om de sleutel toe te voegen die ik had opgegeven. Het voegde de sleutel toe, maar toen ik de webapp draaide, haalde het niet echt posterafbeeldingen op van de films die ik opsomde, dus ik moest het vragen om dat nog een keer te repareren. Het model zinspeelde op zijn beperkingen door te zeggen: “Het vinden van de exacte TMDB-ID voor elke film op je originele lijst is tijdrovend, maar ik zal de array vullen met zoveel mogelijk bevestigde ID’s om de verzameling nauwkeurig te maken volgens de door jou gevraagde lijst.”
Als het iets deed, zei het dat het dat zou doen, ik heb het niet gemerkt. Vergeleken met de enorme hoeveelheid verschillende films die er waren, voelde elke match uit de lijst die ik aanleverde als toeval. Maar hoewel 99% van de filmposters die werden ingevuld onjuist waren, voorkwam dit in theorie nog steeds dat ik de afbeeldingen zelf handmatig moest toevoegen. Gemini 3 Pro daarentegen vulde alle juiste filmposters in één keer in.
Hoe de snelle en denkmodellen verschilden bij het coderen van vibes
Elke keer dat ik het denkmodel van Gemini om een aanpassing vroeg, voerde het de wijziging door en herschreef het onmiddellijk alle code, zodat ik eenvoudigweg de hele code kon kopiëren en plakken waar ik maar wilde, zonder te hoeven weten waar de code was bijgewerkt.
Gemini 2.5 Flash was anders. Op een gegeven moment, na een kleine aanpassing, kreeg ik de code en moest ik deze vervangen door wat er al was. In de hoop dit te voorkomen, vroeg ik het om de volledige code te herschrijven, zodat ik niets hoefde te veranderen. Het antwoord: “Dat is een enorme vraag.” Hoewel het leek te hebben geloofd dat ik er op dat moment veel meer van vroeg, is het een beetje schokkend in vergelijking met de Gemini 3 Pro.
De projecten
Gemini 2.5 Flash was een enigszins werkbaar project, maar het zat vol met fouten, zelfs na pogingen om de fouten te corrigeren.
Aan het einde van mijn tests was geen van beide modellen perfect, maar het werken met Gemini 3 Pro was aanzienlijk eenvoudiger. Hoewel beide modellen in een ander project zeer vergelijkbare resultaten zouden kunnen opleveren, zal het bereiken van die eindbestemming waarschijnlijk twee heel verschillende wegen bewandelen.
Als u met Gemini 2.5 Flash werkt, moet u specifiek zijn over wat u wilt dat het doet en bereid zijn om het te corrigeren als het erop lijkt dat er sluiproutes nodig zijn. Er zal oefening en ervaring nodig zijn, inclusief het werken met andere AI-modellen, om te ontdekken wanneer het model een sluiproute neemt die van invloed kan zijn op het project. Als dit het enige model is waarmee u werkt, moet u er in het algemeen zorgvuldiger mee omgaan.
Gemini 3 Pro verdient zijn naam echt. Het zorgde niet alleen voor het zware werk voor dit project, maar bood ook nuttige suggesties die het verder brachten dan het basisidee waarmee ik begon.
