W styczniu 2025 r. DeepSeek R1 ponownie rozpalił zainteresowanie entuzjastów AI dużymi modelami językowymi (LLM) w Chinach. W krótkim czasie przyciągnął wielu programistów i badaczy do pracy nad nim. W tym samym czasie inny model AI, Gemini 2.0 — zaawansowany generatywny model AI opracowany przez Google, również specjalizuje się w obsłudze złożonych zadań rozumowania.
W takim razie możesz się zastanawiać, który wybrać: DeepSeek R1 czy Gemini 2.0. W tym poście przyjrzymy się DeepSeek R1 i Gemini 2.0. Skupimy się na ich podstawowej wydajności, sile, wyzwaniach i cenach. Mamy nadzieję, że da ci to wskazówkę, gdy inwestujesz w korzystny model AI.
Czym jest DeepSeek ?
DeepSeek to innowacyjna firma AI uruchomiona w maju 2023 r. Jej celem jest rozwój zaawansowanych dużych modeli językowych (LLM). Następnie w styczniu 2025 r. wprowadziła DeepSeek R1 — potężny model AI z 671 miliardami parametrów . Koszt szkolenia DeepSeek R1 wynosi około 5,6 miliona dolarów , co jest znacznie mniej niż koszt szkolenia GPT 4.
Ze względu na zaawansowane możliwości rozumowania, wielu użytkowników stosuje go w kodowaniu. Na przykład niektórzy programiści używają go do debugowania złożonego oprogramowania i generowania kodów. Po uruchomieniu model wzbudził duże zainteresowanie, osiągając pierwsze miejsce w sklepie Apple App Store w ciągu pięciu dni i osiągając ponad 3 miliony pobrań aplikacji w ciągu jednego tygodnia.
Co to jest Gemini ?
W maju 2024 r. Google wydało Gemini. A następnie pod koniec 2024 r. Google wprowadziło najnowszą wersję - Gemini 2.0 Flash i Gemini 2.0 Pro . Opierając się na maksymalnie 2 milionach tokenów kontekstowych , mogą obsługiwać duże ilości tekstu i danych. Obsługuje multimodalne dane wejściowe, w tym audio, obrazy, filmy i tekst, i może generować tekst, obrazy i dźwięk.
Jako jeden z członków rodziny Google, Gemini 2.0 obsługuje używanie natywnych narzędzi, takich jak Google Search i wykonywanie kodu. Ponadto ten model jest stopniowo integrowany z produktami i usługami Google, takimi jak Google Search i Google Workspace. To znacznie zwiększyło jego wszechstronność.
DeepSeek R1 kontra Gemini 2.0 — analiza porównawcza
Ponieważ istnieje duże zainteresowanie i debata wśród badaczy i praktyków, postanowiliśmy przeprowadzić szczegółowe porównanie DeepSeek R1 i Gemini 2.0. To porównanie będzie się koncentrować głównie na ich wydajności, mocnych i słabych stronach oraz cenniku. Podkreślając przypadki użycia, będziesz wiedzieć, jak najlepiej wykorzystać każde z narzędzi.
Doświadczenie użytkownika
- DeepSeek R1: Użytkownicy mogą uznać jego odpowiedzi za bardziej atrakcyjne i pouczające. Zawiera linki w wynikach wyszukiwania. Jest to pomocne dla użytkowników, którzy chcą zweryfikować treść.
- Gemini 2.0: Jego opisy są bardziej żywe i interesujące. Pozwala użytkownikom cieszyć się lepszym doświadczeniem czytania. Ponadto umożliwia użytkownikom uzyskanie potrzebnych im źródeł.
Architektura i wzornictwo
- DeepSeek R1: Bazuje na gęstej architekturze opartej na ekspertach (MoE), jest rozwijany jako model typu open source zawierający łącznie 671 miliardów parametrów.
- Gemini 2.0: Zastosowano w niej hybrydową architekturę transformatorową, która jest zastrzeżonym modelem opracowanym przez Google.
Okno kontekstowe
Okno kontekstowe odnosi się do ilości tekstu lub, jak mówimy, „tokenów”, które model AI może przetworzyć na raz. Większe okno kontekstowe wskazuje, że model może obsłużyć dłuższe dane wejściowe.
- DeepSeek R1: Dokładny rozmiar okna kontekstowego nie jest publicznie znany, szacuje się jednak, że będzie obsługiwać duże okna kontekstowe, nawet do 128 000 tokenów.
- Gemini 2.0: Pojemność okna kontekstowego wynosi do 2 milionów tokenów.
Wejścia i wyjścia multimodalne
Multimodalne dane wejściowe i wyjściowe wskazują, w jaki sposób modele sztucznej inteligencji mogą przetwarzać i generować informacje na podstawie różnych typów danych, takich jak tekst, obrazy, dźwięki i wideo.
- DeepSeek R1: Technicznie rzecz biorąc, DeepSeek R1 nie jest multimodalny. Skupia się głównie na zadaniach opartych na tekście i wyróżnia się w przetwarzaniu języka naturalnego (NLP), syntezie wiedzy i odpowiedziach o niskim opóźnieniu.
- Gemini 2.0: Obsługuje szeroki zakres typów danych wejściowych, w tym audio, obrazy, wideo i tekst. Może generować tekst, obrazy (później) i audio (wkrótce) jako dane wyjściowe.
Szybkość i wydajność
- DeepSeek R1: Nie jest tak szybki jak Gemini 2.0 Flash, ale w większości przypadków różnica nie jest aż tak wyraźna.
- Gemini 2.0: Zoptymalizowane pod kątem szybkości i wydajności.
Wydajność kodowania
Ten parametr wskazuje, czy model sztucznej inteligencji dobrze radzi sobie z zadaniami kodowania, takimi jak generowanie kodów, debugowanie i optymalizacja w różnych językach programowania.
- DeepSeek R1: Działa lepiej w algorytmie. Osiągnął 87% wskaźnik sukcesu w przypadku trudnych problemów LeetCode w porównaniu do 82% w przypadku Gemini 2.0 Flash. Ponadto DeepSeek R1 wyróżnia się w debugowaniu, osiągając 90% wskaźnik dokładności.
- Gemini 2.0: wykazuje lepszą wydajność w przypadku wzorców specyficznych dla danego frameworka, osiągając 91% skuteczność w zadaniach optymalizacji Next.js w porównaniu do 62% w przypadku DeepSeek R1.
Wydajność matematyczna
Modele AI są szkolone do obsługi zadań matematycznych. Obejmuje to zarówno podstawową arytmetykę, jak i zaawansowaną analizę statystyczną. Potrafią rozwiązywać równania, wykonywać obliczenia symboliczne, a nawet generować rozwiązania w celu rozwiązania złożonych problemów. Z drugiej strony,
- DeepSeek R1: Doskonale radzi sobie ze złożonym rozumowaniem logicznym, w tym zaawansowanym rachunkiem różniczkowym, algebrą liniową i matematyką symboliczną. Ponadto może oferować rozwiązania problemów krok po kroku.
- Gemini 2.0: Ponieważ koncentruje się na szybkości i wydajności, jest idealny do szybkich obliczeń i prostych zadań matematycznych. Dobrze radzi sobie z podstawową arytmetyką, algebrą i statystyką. Może generować szybkie i dokładne odpowiedzi.
Prywatność i bezpieczeństwo danych
- DeepSeek R1: Możliwe jest zbieranie danych użytkowników i przechowywanie ich w Chinach, co może budzić obawy wśród użytkowników.
- Gemini 2.0: Jako jeden z produktów Google, przestrzega zasad prywatności danych Google. Dzięki temu użytkownicy nie muszą się martwić o bezpieczeństwo danych.
Wyzwania i ograniczenia
- DeepSeek R1: Generowanie odpowiedzi na złożone pytania może zająć dużo czasu. Może również mieć problemy z przetwarzaniem niszowych lub specjalistycznych problemów matematycznych. Ponadto niektórzy użytkownicy mogą mieć obawy dotyczące bezpieczeństwa informacji i danych.
- Gemini 2.0: Podczas gdy Gemini 2.0 wyróżnia się w analizie obrazów i wyszukiwaniu w sieci, może być słaby w analizowaniu niektórych typów dokumentów, takich jak pliki PDF. Ponadto, chociaż może pracować nad zadaniami kodowania, czasami może nie generować skutecznych kodów. Ponadto może mieć trudności z obsługą złożonych, wieloetapowych zadań rozumowania, które wymagają głębokiej analizy.
Cennik API
- DeepSeek R1: 0,55 USD za 1 mln tokenów wejściowych i 2,19 USD za 1 mln tokenów wyjściowych
- Gemini 2.0: 0,10 USD za 1 mln tokenów i 0,40 USD za 1 mln tokenów (dla Gemini 2.0 Flash)
Jak korzystać z DeepSeek i Gemini za darmo?
HIX AI integruje wiele modeli AI, w tym najnowsze DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , …, bez ograniczeń i za darmo. Możesz wypróbować i porównać różne narzędzia AI za darmo, zanim określisz, które z nich jest idealne dla Twoich przypadków użycia.
Co ważniejsze, możesz cieszyć się płynną rozmową AI. Dzieje się tak, ponieważ HIX AI może zapobiec napotkaniu różnych błędów, takich jak błąd serwera, przeciążenie serwera, nieprawidłowe parametry, osiągnięcie limitu szybkości i innych typowych problemów. Krótko mówiąc, HIX AI zwiększa wydajność i skuteczność DeepSeek i Gemini, czyniąc je dostępnymi dla wszystkich użytkowników.
Wniosek
Podsumowując, DeepSeek R1 wyróżnia się zaawansowanym rozumowaniem matematycznym, rozwiązywaniem problemów logicznych i rozwiązywaniem złożonych problemów krok po kroku. Z drugiej strony Gemini 2.0 wyróżnia się szybkimi i wydajnymi odpowiedziami, takimi jak szybkie obliczenia, podstawowa arytmetyka, algebra i zadania statystyczne. Oba narzędzia mają swoje mocne i słabe strony. Wybierz jedno z nich w oparciu o swoje potrzeby, a następnie możesz je najlepiej wykorzystać.