HogarMeta AI no compite con Llama, Gemini y Chatgpt en la prueba de codificación
¿Cómo de bien escriben código las herramientas de IA?
Durante el último año, he probado varios modelos de lenguaje grandes para evaluar su eficacia en desafíos de programación básicos. La idea es simple: si no pueden con lo básico, es poco probable que ayuden en tareas complejas. Pero si lo hacen bien en estos desafíos fundamentales, podrían ser aliados valiosos para desarrolladores que buscan ahorrar tiempo.
Para establecer una base, he usado cuatro pruebas distintas. Estas van desde tareas de codificación simples hasta ejercicios de depuración que requieren un conocimiento más profundo de frameworks como WordPress. Analicemos cada prueba y comparemos cómo se desempeña la nueva herramienta de IA de Meta frente a otras.
Prueba 1: Escribir un plugin de WordPress
Crear un plugin de WordPress implica desarrollo web con PHP dentro del ecosistema de WordPress. También requiere diseño de UI. Si un chatbot de IA logra esto, podría ser un asistente útil para desarrolladores web.
Resultados:
- Meta AI: Interfaz adecuada pero funcionalidad fallida.
- Meta Code Llama: Fracaso total.
- Google Gemini Advanced: Buena interfaz, funcionalidad fallida.
- ChatGPT: Interfaz limpia y salida funcional.
Aquí está una comparación visual:
(Nota: Reemplaza "/path-to-image/" con la ruta real al archivo de imagen.)
ChatGPT ofreció una interfaz más ordenada y colocó el botón "Randomize" de forma más lógica. Sin embargo, al ejecutar el plugin, Meta AI colapsó, mostrando la temida "Pantalla Blanca de la Muerte".
Prueba 2: Reescribir una función de cadena
Esta prueba evalúa la capacidad de una IA para mejorar funciones de utilidad. El éxito aquí sugiere asistencia potencial para desarrolladores, mientras que el fracaso implica margen de mejora.
Resultados:
- Meta AI: Falló por correcciones de valores incorrectas, mal manejo de números con múltiples decimales y problemas de formato.
- Meta Code Llama: Éxito.
- Google Gemini Advanced: Falló.
- ChatGPT: Éxito.
Mientras Meta AI tropezó en esta tarea aparentemente simple, Meta Code Llama destacó, mostrando su capacidad. ChatGPT también tuvo un desempeño admirable.
Prueba 3: Encontrar un error molesto
Esto no se trata de escribir código, sino de diagnosticar problemas. El éxito requiere un conocimiento profundo de las APIs de WordPress y las interacciones entre diferentes partes del código.
Resultados:
- Meta AI: Aprobó con gran éxito, identificando el problema y sugiriendo un ajuste para mejorar la eficiencia.
- Meta Code Llama: Falló.
- Google Gemini Advanced: Falló.
- ChatGPT: Aprobó.
Sorprendentemente, a pesar de sus dificultades previas, Meta AI destacó aquí, demostrando su potencial pero también evidenciando inconsistencias en sus respuestas.
Prueba 4: Escribir un script
Esta prueba evalúa el conocimiento de herramientas especializadas como Keyboard Maestro y AppleScript. Ambas son relativamente de nicho, pero representan un espectro más amplio de habilidades de programación.
Resultados:
- Meta AI: Falló al recuperar datos de Keyboard Maestro.
- Meta Code Llama: Mismo fallo.
- Google Gemini Advanced: Éxito.
- ChatGPT: Éxito.
Gemini y ChatGPT demostraron competencia con estas herramientas, mientras que las ofertas de Meta se quedaron cortas.
Resultados generales
Modelo Tasa de éxito Meta AI 1/4 Meta Code Llama 1/4 Google Gemini 1/4 ChatGPT 4/4
Basado en mi experiencia de seis meses usando ChatGPT para proyectos de codificación, sigo confiando en su fiabilidad. Otros modelos aún no igualan su consistencia y efectividad. Aunque Meta AI mostró destellos de brillantez, su desempeño general deja mucho que desear.
¿Has experimentado con estas herramientas? ¡Comparte tus opiniones en los comentarios abajo!
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comentario (6)
0/500
![OliverPhillips]()
Interesting test! I've been using ChatGPT for coding help and it's been decent, but honestly I'm more curious about the open-source alternatives like Llama. Meta's AI being behind isn't a huge shock, but it makes you wonder if they're focusing on different strengths. Maybe coding isn't their main goal? 🤔 Still, competition is good for us users!
![BillyWilson]()
Meta AI 코딩 테스트 결과는 참 실망스럽네요 😅 다른 경쟁사들보다 확실히 뒤처지는 모습인데... 그래도 아직 초기 단계니까 차차 나아지지 않을까요? 물론 빠르게 따라잡아야 하지만 말이죠!
![ChristopherTaylor]()
¡Qué decepción con Meta AI! No me esperaba que fallara tan estrepitosamente en las pruebas de programación. Si no puede con lo básico, ¿cómo va a competir con los grandes como Gemini o ChatGPT? 🤔
![PaulHarris]()
Meta AI's coding skills are lagging behind? Ouch, that’s a rough one! 😅 Llama and Gemini are eating its lunch. Maybe it’s time for Meta to rethink their AI game plan.
![MarkGonzalez]()
Meta AI's coding skills seem underwhelming compared to Llama and others. 😕 I was hoping for a stronger contender in the AI coding space, but it looks like they’ve got some catching up to do. Anyone else tried using it for coding yet?
![TerryRoberts]()
This article's take on Meta AI flopping in coding tests is wild! 😅 I mean, with all the hype around AI, you'd think they'd at least nail the basics. Makes me wonder if we're overhyping these models or if Meta's just lagging behind. Anyone else skeptical about AI coding tools now?
¿Cómo de bien escriben código las herramientas de IA?
Durante el último año, he probado varios modelos de lenguaje grandes para evaluar su eficacia en desafíos de programación básicos. La idea es simple: si no pueden con lo básico, es poco probable que ayuden en tareas complejas. Pero si lo hacen bien en estos desafíos fundamentales, podrían ser aliados valiosos para desarrolladores que buscan ahorrar tiempo.
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Prueba 2: Reescribir una función de cadena
Esta prueba evalúa la capacidad de una IA para mejorar funciones de utilidad. El éxito aquí sugiere asistencia potencial para desarrolladores, mientras que el fracaso implica margen de mejora.
Resultados:
- Meta AI: Falló por correcciones de valores incorrectas, mal manejo de números con múltiples decimales y problemas de formato.
- Meta Code Llama: Éxito.
- Google Gemini Advanced: Falló.
- ChatGPT: Éxito.
Mientras Meta AI tropezó en esta tarea aparentemente simple, Meta Code Llama destacó, mostrando su capacidad. ChatGPT también tuvo un desempeño admirable.
Prueba 3: Encontrar un error molesto
Esto no se trata de escribir código, sino de diagnosticar problemas. El éxito requiere un conocimiento profundo de las APIs de WordPress y las interacciones entre diferentes partes del código.
Resultados:
- Meta AI: Aprobó con gran éxito, identificando el problema y sugiriendo un ajuste para mejorar la eficiencia.
- Meta Code Llama: Falló.
- Google Gemini Advanced: Falló.
- ChatGPT: Aprobó.
Sorprendentemente, a pesar de sus dificultades previas, Meta AI destacó aquí, demostrando su potencial pero también evidenciando inconsistencias en sus respuestas.
Prueba 4: Escribir un script
Esta prueba evalúa el conocimiento de herramientas especializadas como Keyboard Maestro y AppleScript. Ambas son relativamente de nicho, pero representan un espectro más amplio de habilidades de programación.
Resultados:
- Meta AI: Falló al recuperar datos de Keyboard Maestro.
- Meta Code Llama: Mismo fallo.
- Google Gemini Advanced: Éxito.
- ChatGPT: Éxito.
Gemini y ChatGPT demostraron competencia con estas herramientas, mientras que las ofertas de Meta se quedaron cortas.
Resultados generales
| Modelo | Tasa de éxito |
|---|---|
| Meta AI | 1/4 |
| Meta Code Llama | 1/4 |
| Google Gemini | 1/4 |
| ChatGPT | 4/4 |
Basado en mi experiencia de seis meses usando ChatGPT para proyectos de codificación, sigo confiando en su fiabilidad. Otros modelos aún no igualan su consistencia y efectividad. Aunque Meta AI mostró destellos de brillantez, su desempeño general deja mucho que desear.
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Snowflake invierte más de 600 millones de dólares en chips personalizados de AWS para impulsar la IA empresarial
Snowflake, el gigante de los datos en la nube, ha anunciado sus planes de invertir más de 600 millones de dólares en los próximos seis años para adquirir procesadores de la serie Graviton y acelerador
China Telecom invierte en Mianbi Intelligence y aumenta su capital a 713 000 yuanes para modelos de lenguaje a gran escala (LLM) e infraestructura de datos
El «equipo nacional» y la figura destacada de la Universidad de Tsinghua en el ámbito de los modelos a gran escala están profundizando en su alineación estratégica. El 1 de marzo de 2026, según los úl
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10 herramientas
xix.ai
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¡Qué decepción con Meta AI! No me esperaba que fallara tan estrepitosamente en las pruebas de programación. Si no puede con lo básico, ¿cómo va a competir con los grandes como Gemini o ChatGPT? 🤔
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