I januar 2025 vekket DeepSeek R1 AI-entusiastenes interesse for Kinas store språkmodeller (LLMs). Det har tiltrukket mange programmerere og forskere til å jobbe med det i løpet av kort tid. Samtidig har en annen AI-modell, Gemini 2.0 – en avansert generativ AI-modell utviklet av Google, også spesialisert seg på å håndtere komplekse resonneringsoppgaver.
Da lurer du kanskje på hvilken du skal velge mellom DeepSeek R1 og Gemini 2.0. I dette innlegget skal vi utforske DeepSeek R1 vs Gemini 2.0. Vi vil fokusere på deres grunnleggende ytelse, styrke, utfordringer og prissetting. Forhåpentligvis vil dette gi deg en pekepinn når du investerer i en gunstig AI-modell.
Hva er DeepSeek ?
DeepSeek er et innovativt AI-selskap som ble lansert i mai 2023. Det retter seg mot utviklingen av avanserte store språkmodeller (LLM). Så i januar 2025 introduserte den DeepSeek R1 - en kraftig AI-modell med 671 milliarder parametere . Opplæringskostnadene for DeepSeek R1 er rundt 5,6 millioner dollar , betydelig lavere enn kostnadene for å trene GPT 4.
På grunn av dens avanserte resonneringsevner, bruker mange brukere den i koding. For eksempel bruker noen programmerere det til å feilsøke kompleks programvare og generere koder. Etter lanseringen skapte modellen mye oppmerksomhet, og nådde toppplassen i Apple App Store innen fem dager og oppnådde mer enn 3 millioner appnedlastinger på én uke.
Hva er Gemini ?
I mai 2024 ga Google ut Gemini. Og så på slutten av 2024 introduserte Google den nyeste versjonen - Gemini 2.0 Flash og Gemini 2.0 Pro . Basert på maksimalt 2 millioner token-kontekstvindu , kan de håndtere store mengder tekst og data. Den støtter multimodal input, inkludert lyd, bilder, videoer og tekst, og kan generere tekst, bilder og lyd.
Som et av Googles familiemedlemmer støtter Gemini 2.0 bruk av innebygde verktøy som Google Søk og kodekjøring. Dessuten integreres denne modellen gradvis i Googles produkter og tjenester som Google Søk og Google Workspace. Dette har forbedret allsidigheten betraktelig.
DeepSeek R1 vs Gemini 2.0 - En sammenlignende analyse
Siden det er betydelig interesse og debatt blant forskere og praktikere, bestemte vi oss for å gjøre en detaljert sammenligning av DeepSeek R1 og Gemini 2.0. Denne sammenligningen vil hovedsakelig fokusere på deres ytelse, styrker, svakheter og prisliste. Ved å fremheve brukstilfellene, vet du hvordan du kan utnytte hvert verktøy best mulig.
Brukeropplevelse
- DeepSeek R1: Brukere kan finne svarene deres mer tiltalende og informative. Den inkluderer lenker i søkeresultatene. Dette er nyttig for brukere som prøver å bekrefte innholdet.
- Gemini 2.0: Beskrivelsene er mer levende og interessante. Det lar brukere nyte en bedre leseopplevelse. Dessuten gjør det brukere i stand til å få kildene de trenger.
Arkitektur og design
- DeepSeek R1: Basert på en tett blanding av eksperter (MoE) arkitektur, er den utviklet som en åpen kildekode-modell som har 671 milliarder parametere totalt.
- Gemini 2.0: Den bruker en hybrid transformatorarkitektur, som er en proprietær modell utviklet av Google.
Kontekstvindu
Kontekstvinduet refererer til mengden tekst eller vi sier "tokens" som en AI-modell kan behandle på en gang. Et større kontekstvindu indikerer at modellen kan håndtere lengre inndata.
- DeepSeek R1: Selv om den eksakte kontekstvindusstørrelsen ikke offentliggjøres, er det anslått å støtte store kontekstvinduer, opptil 128 000 tokens.
- Gemini 2.0: Kapasiteten til kontekstvinduet er opptil 2 millioner tokens.
Multimodale innganger og utganger
Multimodale innganger og utganger indikerer hvordan AI-modeller kan behandle og generere informasjon på tvers av ulike typer data, som tekst, bilder, lyd og videoer.
- DeepSeek R1: Teknisk sett er ikke DeepSeek R1 multimodal. Den fokuserer hovedsakelig på tekstbaserte oppgaver og utmerker seg i naturlig språkbehandling (NLP), kunnskapssyntese og svar med lav latens.
- Gemini 2.0: Den støtter et bredt spekter av inngangstyper, inkludert lyd, bilder, videoer og tekst. Den kan generere tekst, bilder (senere) og lyd (kommer snart) som utganger.
Hastighet og effektivitet
- DeepSeek R1: Det er ikke så raskt som Gemini 2.0 Flash, men forskjellen er ikke så tydelig i de fleste tilfeller.
- Gemini 2.0: Den er optimalisert for hastighet og effektivitet.
Kodingsytelse
Denne parameteren indikerer om AI-modellen utmerker seg i kodeoppgaver som å generere koder, feilsøke og optimalisere på tvers av forskjellige programmeringsspråk.
- DeepSeek R1: Den yter bedre i algoritmen. Den har oppnådd en suksessrate på 87 % på LeetCode Hard-problemer sammenlignet med Gemini 2.0 Flash sine 82 %. Dessuten utmerker DeepSeek R1 seg i feilsøking, med en nøyaktighetsgrad på 90 %.
- Gemini 2.0: Den viser sterkere ytelse i rammespesifikke mønstre, med en suksessrate på 91 % på Next.js-optimaliseringsoppgaver sammenlignet med DeepSeek R1s 62 %.
Matematisk ytelse
AI-modeller er opplært til å håndtere matematiske oppgaver. Dette spenner fra grunnleggende aritmetikk til avansert statistisk analyse. De kan løse ligninger, utføre symbolske beregninger og til og med generere løsninger for å fikse komplekse problemer. På den annen side,
- DeepSeek R1: Den utmerker seg i komplekse logiske resonnementer, inkludert avansert kalkulus, lineær algebra og symbolsk matematikk. Den kan også tilby trinnvise løsninger på problemer.
- Gemini 2.0: Siden den fokuserer på hastighet og effektivitet, er den ideell for raske beregninger og enkle matematiske oppgaver. Den fungerer godt i grunnleggende aritmetikk, algebra og statistikk. Det kan generere raske og nøyaktige svar.
Datavern og sikkerhet
- DeepSeek R1: Den kan samle inn brukerdata og lagre dem i Kina, noe som kan vekke bekymring blant brukere.
- Gemini 2.0: Som et av Googles produkter følger det Googles retningslinjer for personvern. Dermed trenger ikke brukere å bekymre seg for datasikkerhet.
Utfordringer og begrensninger
- DeepSeek R1: Det kan ta lang tid å generere svar på komplekse spørsmål. Det kan også slite med å behandle nisje eller spesialiserte matematiske problemer. Dessuten kan noen brukere ha bekymringer om informasjon og datasikkerhet.
- Gemini 2.0: Mens Gemini 2.0 utmerker seg i bildeanalyse og nettsøk, kan den være svak til å analysere enkelte typer dokumenter som PDF-filer. Også, selv om det kan fungere med kodingsoppgaver, kan det noen ganger mislykkes i å generere effektive koder. I tillegg kan det ha vanskeligheter med å håndtere komplekse, flertrinns resonnementoppgaver som trenger dyp analyse.
API-priser
- DeepSeek R1: $0,55 per 1m input tokens og $2,19 per 1m output tokens
- Gemini 2.0: $0,10 per 1 million tokens og $0,40 per 1m tokens (for Gemini 2.0 Flash)
Hvordan nyte DeepSeek og Gemini gratis?
HIX AI integrerer flere AI-modeller inkludert den nyeste DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , …, ubegrenset gratis. Du kan prøve og sammenligne forskjellige AI-verktøy gratis før du bestemmer deg for hvilken som er ideell for dine brukstilfeller.
Enda viktigere, du kan nyte en jevn AI-samtale her. Dette er fordi HIX AI kan forhindre at du støter på ulike feil som serverfeil, serveroverbelastning, ugyldige parametere, hastighetsgrense nådd og andre vanlige problemer. I et nøtteskall forbedrer HIX AI effektiviteten og effektiviteten til DeepSeek og Gemini, og gjør dem tilgjengelige for alle brukere.
Konklusjon
Avslutningsvis utmerker DeepSeek R1 seg i avansert matematisk resonnement, løse logiske problemer og ta opp komplekse problemer trinn for trinn. På den annen side utmerker Gemini 2.0 seg i raske og effektive svar som raske beregninger, grunnleggende aritmetikk, algebra og statistiske oppgaver. Begge verktøyene har sine styrker og begrensninger. Velg den basert på dine behov, og så kan du utnytte dem best mulig.