I januar 2025 genoptog DeepSeek R1 AI-entusiasters interesse for Kinas store sprogmodeller (LLM'er). Det har tiltrukket mange programmører og forskere til at arbejde på det inden for en kort periode. Samtidig er en anden AI-model, Gemini 2.0 - en avanceret generativ AI-model udviklet af Google, også specialiseret i at håndtere komplekse ræsonnementopgaver.
Så kan du undre dig over, hvilken du skal vælge mellem DeepSeek R1 og Gemini 2.0. I dette indlæg skal vi udforske DeepSeek R1 vs Gemini 2.0. Vi vil fokusere på deres grundlæggende ydeevne, styrke, udfordringer og prissætning. Forhåbentlig vil dette give dig et fingerpeg, når du investerer i en gunstig AI-model.
Hvad er DeepSeek ?
DeepSeek er en innovativ kunstig intelligens-virksomhed, der blev lanceret i maj 2023. Den er rettet mod udviklingen af avancerede store sprogmodeller (LLM'er). Så i januar 2025 introducerede den DeepSeek R1 - en kraftfuld AI-model med 671 milliarder parametre . Uddannelsesomkostningerne for DeepSeek R1 er omkring $5,6 millioner , betydeligt lavere end omkostningerne ved at træne GPT 4.
På grund af dets avancerede ræsonnement, anvender mange brugere det i kodning. For eksempel bruger nogle programmører det til at fejlsøge kompleks software og generere koder. Efter lanceringen skabte modellen stor opmærksomhed, og nåede topplaceringen i Apple App Store inden for fem dage og opnåede mere end 3 millioner app-downloads på en uge.
Hvad er Gemini ?
I maj 2024 udgav Google Gemini. Og så i slutningen af 2024 introducerede Google den seneste version - Gemini 2.0 Flash og Gemini 2.0 Pro . Baseret på et maksimum på 2 millioner token-kontekstvindue kan de håndtere store mængder tekst og data. Den understøtter multimodal input, herunder lyd, billeder, videoer og tekst, og kan generere tekst, billeder og lyd.
Som et af Googles familiemedlemmer understøtter Gemini 2.0 brug af native værktøjer såsom Google Søgning og kodekørsel. Også denne model integreres gradvist i Googles produkter og tjenester såsom Google Search og Google Workspace. Dette har i høj grad forbedret dens alsidighed.
DeepSeek R1 vs Gemini 2.0 - En sammenlignende analyse
Da der er betydelig interesse og debat blandt forskere og praktikere, besluttede vi at foretage en detaljeret sammenligning af DeepSeek R1 og Gemini 2.0. Denne sammenligning vil hovedsageligt fokusere på deres ydeevne, styrker, svagheder og prisliste. Ved at fremhæve brugstilfældene ved du, hvordan du udnytter hvert værktøj bedst muligt.
Brugeroplevelse
- DeepSeek R1: Brugere kan finde dens svar mere tiltalende og informative. Det inkluderer links i søgeresultaterne. Dette er nyttigt for brugere, der søger at bekræfte indholdet.
- Gemini 2.0: Dens beskrivelser er mere levende og interessante. Det giver brugerne mulighed for at nyde en bedre læseoplevelse. Det gør det også muligt for brugerne at få de kilder, de har brug for.
Arkitektur og design
- DeepSeek R1: Baseret på en tæt blanding af eksperter (MoE) arkitektur er den udviklet som en open source model, der har 671 milliarder parametre i alt.
- Gemini 2.0: Den anvender en hybrid transformerarkitektur, som er en proprietær model udviklet af Google.
Kontekstvindue
Kontekstvinduet refererer til mængden af tekst, eller vi siger "tokens", som en AI-model kan behandle på én gang. Et større kontekstvindue indikerer, at modellen kan håndtere længere input.
- DeepSeek R1: Selvom den nøjagtige kontekstvinduesstørrelse ikke offentliggøres, anslås den at understøtte store kontekstvinduer, op til 128.000 tokens.
- Gemini 2.0: Kapaciteten af dets kontekstvindue er op til 2 millioner tokens.
Multimodale ind- og udgange
Multimodale input og output indikerer, hvordan AI-modeller kan behandle og generere information på tværs af forskellige typer data, såsom tekst, billeder, lyd og videoer.
- DeepSeek R1: Teknisk set er DeepSeek R1 ikke multimodal. Det fokuserer hovedsageligt på tekstbaserede opgaver og udmærker sig i naturlig sprogbehandling (NLP), vidensyntese og svar med lav latens.
- Gemini 2.0: Det understøtter en lang række inputtyper, herunder lyd, billeder, videoer og tekst. Det kan generere tekst, billeder (senere) og lyd (kommer snart) som output.
Hastighed og effektivitet
- DeepSeek R1: Det er ikke så hurtigt som Gemini 2.0 Flash, men forskellen er ikke så tydelig i de fleste tilfælde.
- Gemini 2.0: Den er optimeret til hastighed og effektivitet.
Kodningsydelse
Denne parameter angiver, om AI-modellen udmærker sig i kodningsopgaver såsom generering af koder, fejlretning og optimering på tværs af forskellige programmeringssprog.
- DeepSeek R1: Den klarer sig bedre i algoritmen. Det har opnået en succesrate på 87% på LeetCode Hard-problemer sammenlignet med Gemini 2.0 Flash's 82%. DeepSeek R1 udmærker sig også ved fejlfinding med en nøjagtighedsgrad på 90 %.
- Gemini 2.0: Den viser stærkere ydeevne i rammespecifikke mønstre med en succesrate på 91 % på Next.js optimeringsopgaver sammenlignet med DeepSeek R1's 62 %.
Matematisk præstation
AI-modeller er trænet til at håndtere matematiske opgaver. Dette spænder fra grundlæggende aritmetik til avanceret statistisk analyse. De kan løse ligninger, udføre symbolske beregninger og endda generere løsninger til at løse komplekse problemer. På den anden side,
- DeepSeek R1: Det udmærker sig i komplekse logiske ræsonnementer, herunder avanceret calculus, lineær algebra og symbolsk matematik. Det kan også tilbyde trin-for-trin løsninger på problemer.
- Gemini 2.0: Da den fokuserer på hastighed og effektivitet, er den ideel til hurtige beregninger og ligetil matematiske opgaver. Det klarer sig godt i grundlæggende aritmetik, algebra og statistik. Det kan generere hurtige og præcise svar.
Databeskyttelse og sikkerhed
- DeepSeek R1: Det kan indsamle brugerdata og gemme dem i Kina, hvilket kan vække bekymring blandt brugerne.
- Gemini 2.0: Som et af Googles produkter følger det Googles databeskyttelsespolitikker. Brugerne behøver således ikke at bekymre sig om datasikkerhed.
Udfordringer og begrænsninger
- DeepSeek R1: Det kan tage lang tid at generere svar på komplekse spørgsmål. Det kan også kæmpe med behandling af niche- eller specialiserede matematiske problemer. Desuden kan nogle brugere have bekymringer om information og datasikkerhed.
- Gemini 2.0: Mens Gemini 2.0 udmærker sig i billedanalyse og websøgninger, kan den være svag til at analysere nogle typer dokumenter såsom PDF-filer. Også selvom det kan fungere på kodningsopgaver, kan det nogle gange ikke generere effektive koder. Derudover kan det have svært ved at håndtere komplekse ræsonnementopgaver i flere trin, der kræver dyb analyse.
API-priser
- DeepSeek R1: $0,55 pr. 1m input-tokens og $2,19 pr. 1m output-tokens
- Gemini 2.0: $0,10 pr. 1m tokens og $0,40 pr. 1m tokens (for Gemini 2.0 Flash)
Hvordan kan man nyde DeepSeek og Gemini gratis?
HIX AI integrerer flere AI-modeller, herunder den seneste DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , …, ubegrænset gratis. Du kan prøve og sammenligne forskellige AI-værktøjer gratis, før du bestemmer, hvilken der er ideel til dine brugstilfælde.
Endnu vigtigere, du kan nyde en jævn AI-samtale her. Dette skyldes, at HIX AI kan forhindre dig i at støde på forskellige fejl såsom serverfejl, serveroverbelastning, ugyldige parametre, hastighedsgrænse nået og andre almindelige problemer. I en nøddeskal forbedrer HIX AI effektiviteten og effektiviteten af DeepSeek og Gemini, hvilket gør dem tilgængelige for alle brugere.
Konklusion
Afslutningsvis udmærker DeepSeek R1 sig i avanceret matematisk ræsonnement, løsning af logiske problemer og håndtering af komplekse problemer trin for trin. På den anden side udmærker Gemini 2.0 sig i hurtige og effektive svar såsom hurtige beregninger, grundlæggende aritmetik, algebra og statistiske opgaver. Begge værktøjer har deres styrker og begrænsninger. Vælg den ud fra dine behov, og så kan du udnytte dem bedst muligt.