En janvier 2025, DeepSeek R1 a ravivé l'intérêt des passionnés d'IA pour les grands modèles linguistiques (LLM) chinois. Il a attiré de nombreux programmeurs et chercheurs pour y travailler en peu de temps. Dans le même temps, un autre modèle d'IA, Gemini 2.0 - un modèle d'IA génératif avancé développé par Google, est également spécialisé dans la gestion de tâches de raisonnement complexes.
Vous vous demandez peut-être alors lequel choisir entre DeepSeek R1 et Gemini 2.0. Dans cet article, nous allons explorer DeepSeek R1 vs Gemini 2.0. Nous nous concentrerons sur leurs performances de base, leurs points forts, leurs défis et leur prix. Nous espérons que cela vous donnera une idée lorsque vous investirez dans un modèle d'IA favorable.
Qu'est-ce que DeepSeek ?
DeepSeek est une société d'IA innovante lancée en mai 2023. Elle vise le développement de modèles de langage étendus (LLM) avancés. Puis, en janvier 2025, elle a présenté DeepSeek R1 - un modèle d'IA puissant avec 671 milliards de paramètres . Le coût de formation de DeepSeek R1 est d'environ 5,6 millions de dollars , soit nettement inférieur au coût de formation de GPT 4.
En raison de ses capacités de raisonnement avancées, de nombreux utilisateurs l'utilisent dans le codage. Par exemple, certains programmeurs l'utilisent pour déboguer des logiciels complexes et générer des codes. Après son lancement, le modèle a suscité beaucoup d'attention, atteignant la première place de l'App Store d'Apple en cinq jours et réalisant plus de 3 millions de téléchargements d'applications en une semaine.
Qu'est-ce que les Gemini ?
En mai 2024, Google a lancé Gemini. Puis, fin 2024, Google a présenté la dernière version - Gemini 2.0 Flash et Gemini 2.0 Pro . Basés sur une fenêtre contextuelle maximale de 2 millions de jetons , ils peuvent gérer de gros volumes de texte et de données. Il prend en charge les entrées multimodales, notamment l'audio, les images, les vidéos et le texte, et peut générer du texte, des images et de l'audio.
En tant que membre de la famille Google, Gemini 2.0 prend en charge l'utilisation d'outils natifs tels que Google Search et l'exécution de code. De plus, ce modèle est progressivement intégré aux produits et services de Google tels que Google Search et Google Workspace. Cela a considérablement amélioré sa polyvalence.
DeepSeek R1 vs Gemini 2.0 – Une analyse comparative
Comme il existe un intérêt et un débat importants parmi les chercheurs et les praticiens, nous avons décidé de faire une comparaison détaillée de DeepSeek R1 et Gemini 2.0. Cette comparaison se concentrera principalement sur leurs performances, leurs points forts, leurs points faibles et leur liste de prix. En mettant en évidence les cas d'utilisation, vous saurez comment tirer le meilleur parti de chaque outil.
Expérience utilisateur
- DeepSeek R1 : les utilisateurs peuvent trouver ses réponses plus attrayantes et plus informatives. Il inclut des liens dans ses résultats de recherche. Cela est utile pour les utilisateurs qui cherchent à vérifier le contenu.
- Gemini 2.0 : Ses descriptions sont plus vivantes et intéressantes. Il permet aux utilisateurs de profiter d'une meilleure expérience de lecture. Il permet également aux utilisateurs d'obtenir les sources dont ils ont besoin.
Architecture et Design
- DeepSeek R1 : Basé sur une architecture dense de mélange d'experts (MoE), il est développé comme un modèle open source qui comporte 671 milliards de paramètres au total.
- Gemini 2.0 : Il applique une architecture de transformateur hybride, qui est un modèle propriétaire développé par Google.
Fenêtre de contexte
La fenêtre de contexte fait référence à la quantité de texte ou de « jetons » qu'un modèle d'IA peut traiter en une seule fois. Une fenêtre de contexte plus grande indique que le modèle peut gérer des entrées plus longues.
- DeepSeek R1 : bien que la taille exacte de la fenêtre de contexte ne soit pas divulguée publiquement, on estime qu'elle prend en charge de grandes fenêtres de contexte, jusqu'à 128 000 jetons.
- Gemini 2.0 : La capacité de sa fenêtre contextuelle peut atteindre 2 millions de jetons.
Entrées et sorties multimodales
Les entrées et sorties multimodales indiquent comment les modèles d’IA peuvent traiter et générer des informations sur différents types de données, tels que du texte, des images, de l’audio et des vidéos.
- DeepSeek R1 : Techniquement, DeepSeek R1 n'est pas multimodal. Il se concentre principalement sur les tâches textuelles et excelle dans le traitement du langage naturel (NLP), la synthèse des connaissances et les réponses à faible latence.
- Gemini 2.0 : il prend en charge une large gamme de types d'entrée, notamment l'audio, les images, les vidéos et le texte. Il peut générer du texte, des images (plus tard) et de l'audio (bientôt disponible) en tant que sorties.
Rapidité et efficacité
- DeepSeek R1 : il n’est pas aussi rapide que Gemini 2.0 Flash, mais la différence n’est pas si évidente dans la plupart des cas.
- Gemini 2.0 : il est optimisé pour la vitesse et l'efficacité.
Performances de codage
Ce paramètre indique si le modèle d'IA excelle dans les tâches de codage telles que la génération de codes, le débogage et l'optimisation dans différents langages de programmation.
- DeepSeek R1 : Il est plus performant dans l'algorithme. Il a atteint un taux de réussite de 87 % sur les problèmes difficiles de LeetCode, contre 82 % pour Gemini 2.0 Flash. De plus, DeepSeek R1 excelle dans le débogage, avec un taux de précision de 90 %.
- Gemini 2.0 : il affiche de meilleures performances dans les modèles spécifiques au framework, avec un taux de réussite de 91 % sur les tâches d'optimisation Next.js contre 62 % pour DeepSeek R1.
Performance mathématique
Les modèles d’IA sont formés pour gérer des tâches mathématiques. Cela va de l’arithmétique de base à l’analyse statistique avancée. Ils peuvent résoudre des équations, effectuer des calculs symboliques et même générer des solutions pour résoudre des problèmes complexes. D’autre part,
- DeepSeek R1 : il excelle dans le raisonnement logique complexe, notamment le calcul avancé, l'algèbre linéaire et les mathématiques symboliques. Il peut également proposer des solutions étape par étape aux problèmes.
- Gemini 2.0 : Comme il met l'accent sur la rapidité et l'efficacité, il est idéal pour les calculs rapides et les tâches mathématiques simples. Il est performant en arithmétique, algèbre et statistiques de base. Il peut générer des réponses rapides et précises.
Confidentialité et sécurité des données
- DeepSeek R1 : Il peut collecter des données utilisateur et les stocker en Chine, ce qui peut susciter des inquiétudes parmi les utilisateurs.
- Gemini 2.0 : en tant que produit de Google, il respecte les politiques de confidentialité des données de Google. Ainsi, les utilisateurs n'ont pas à se soucier de la sécurité des données.
Défis et limites
- DeepSeek R1 : Il peut falloir beaucoup de temps pour générer des réponses à des questions complexes. Il peut également avoir du mal à traiter des problèmes mathématiques spécialisés ou de niche. De plus, certains utilisateurs peuvent avoir des inquiétudes concernant la sécurité des informations et des données.
- Gemini 2.0 : Bien que Gemini 2.0 excelle dans l'analyse d'images et les recherches sur le Web, il peut être faible dans l'analyse de certains types de documents tels que les fichiers PDF. De plus, bien qu'il puisse fonctionner sur des tâches de codage, il peut parfois ne pas réussir à générer des codes efficaces. De plus, il peut avoir des difficultés à gérer des tâches de raisonnement complexes en plusieurs étapes qui nécessitent une analyse approfondie.
Tarifs API
- DeepSeek R1 : 0,55 $ par million de jetons d'entrée et 2,19 $ par million de jetons de sortie
- Gemini 2.0 : 0,10 $ par million de jetons et 0,40 $ par million de jetons (pour Gemini 2.0 Flash)
Comment profiter gratuitement de DeepSeek et Gemini ?
HIX AI intègre gratuitement et de manière illimitée de nombreux modèles d'IA, dont les derniers DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , … Vous pouvez essayer et comparer gratuitement différents outils d'IA avant de déterminer celui qui convient le mieux à vos cas d'utilisation.
Plus important encore, vous pouvez profiter d'une conversation IA fluide ici. En effet, HIX AI peut vous éviter de rencontrer diverses erreurs telles qu'une erreur de serveur, une surcharge de serveur, des paramètres non valides, une limite de débit atteinte et d'autres problèmes courants. En un mot, HIX AI améliore l'efficacité et l'efficience de DeepSeek et Gemini, les rendant accessibles à tous les utilisateurs.
Conclusion
En conclusion, DeepSeek R1 excelle dans le raisonnement mathématique avancé, la résolution de problèmes logiques et la résolution de problèmes complexes étape par étape. D'autre part, Gemini 2.0 excelle dans les réponses rapides et efficaces telles que les calculs rapides, l'arithmétique de base, l'algèbre et les tâches statistiques. Les deux outils ont leurs points forts et leurs limites. Choisissez celui qui correspond à vos besoins et vous pourrez ensuite en tirer le meilleur parti.