Em janeiro de 2025, o DeepSeek R1 reacendeu o interesse dos entusiastas da IA pelos grandes modelos de linguagem (LLMs) da China. Atraiu muitos programadores e investigadores para trabalhar nele num curto período. Ao mesmo tempo, outro modelo de IA, o Gemini 2.0 - um modelo avançado de IA generativa desenvolvido pela Google, também é especializado em lidar com tarefas de raciocínio complexas.
Então pode estar a perguntar-se qual escolher entre o DeepSeek R1 e o Gemini 2.0. Neste post, vamos explorar o DeepSeek R1 vs Gemini 2.0. Vamos concentrar-nos no seu desempenho básico, força, desafios e preços. Espero que isto lhe dê uma pista na hora de investir num modelo de IA favorável.
O que é o DeepSeek ?
A DeepSeek é uma empresa inovadora de IA lançada em maio de 2023. Tem como objetivo o desenvolvimento de modelos avançados de grandes linguagens (LLMs). Depois, em janeiro de 2025, lançou o DeepSeek R1, um poderoso modelo de IA com 671 mil milhões de parâmetros . O custo de treino do DeepSeek R1 é de cerca de 5,6 milhões de dólares , significativamente inferior ao custo de treino do GPT 4.
Devido às suas capacidades avançadas de raciocínio, muitos utilizadores aplicam-no na codificação. Por exemplo, alguns programadores utilizam-no para depurar software complexo e gerar código. Após o seu lançamento, o modelo gerou muita atenção, alcançando o primeiro lugar na App Store da Apple em cinco dias e obtendo mais de 3 milhões de downloads de aplicações numa semana.
O que é Gemini ?
Em maio de 2024, a Google lançou o Gemini. E depois, no final de 2024, a Google lançou a mais recente versão: Gemini 2.0 Flash e Gemini 2.0 Pro . Com base numa janela de contexto de, no máximo, 2 milhões de tokens , podem lidar com grandes volumes de texto e dados. Suporta entrada multimodal, incluindo áudio, imagens, vídeos e texto, e pode gerar texto, imagens e áudio.
Como um dos membros da família Google, o Gemini 2.0 suporta a utilização de ferramentas nativas, como a Pesquisa Google e a execução de código. Além disso, este modelo está a ser gradualmente integrado nos produtos e serviços da Google, como o Google Search e o Google Workspace. Isso aumentou muito a sua versatilidade.
DeepSeek R1 Vs Gemini 2.0 - Uma Análise Comparativa
Como existe um interesse e debate significativos entre investigadores e profissionais, decidimos fazer uma comparação detalhada do DeepSeek R1 e do Gemini 2.0. Esta comparação irá focar-se principalmente no seu desempenho, pontos fortes, pontos fracos e lista de preços. Ao destacar os casos de utilização, saberá como tirar melhor partido de cada ferramenta.
Experiência do utilizador
- DeepSeek R1: Os utilizadores podem considerar as suas respostas mais apelativas e informativas. Inclui links nos seus resultados de pesquisa.
- Gemini 2.0: As suas descrições são mais vívidas e interessantes. Permite que os utilizadores desfrutem de uma melhor experiência de leitura. Além disso, permite que os utilizadores obtenham as fontes de que necessitam.
Arquitetura e Design
- DeepSeek R1: Baseado numa arquitetura densa de mistura de especialistas (MoE), é desenvolvido como um modelo de código aberto que tem 671 mil milhões de parâmetros no total.
- Gemini 2.0: Aplica uma arquitetura de transformador híbrido, que é um modelo proprietário desenvolvido pela Google.
Janela de contexto
A janela de contexto refere-se à quantidade de texto ou dizemos “tokens” que um modelo de IA pode processar de uma só vez. Uma janela de contexto maior indica que o modelo pode lidar com entradas mais longas.
- DeepSeek R1: Embora o tamanho exato da janela de contexto não seja divulgado publicamente, estima-se que suporte grandes janelas de contexto, até 128.000 tokens.
- Gemini 2.0: A capacidade da sua janela de contexto é de até 2 milhões de tokens.
Entradas e saídas multimodais
As entradas e saídas multimodais indicam como os modelos de IA podem processar e gerar informação em vários tipos de dados, como texto, imagens, áudio e vídeos.
- DeepSeek R1: Tecnicamente, o DeepSeek R1 não é multimodal. Concentra-se principalmente em tarefas baseadas em texto e destaca-se no processamento de linguagem natural (PLN), síntese de conhecimento e respostas de baixa latência.
- Gemini 2.0: Suporta uma grande variedade de tipos de entrada, incluindo áudio, imagens, vídeos e texto. Pode gerar texto, imagens (mais tarde) e áudio (em breve) como saídas.
Rapidez e Eficiência
- DeepSeek R1: Não é tão rápido como o Gemini 2.0 Flash, mas a diferença não é tão evidente na maioria dos casos.
- Gemini 2.0: otimizado para velocidade e eficiência.
Desempenho de codificação
Este parâmetro indica se o modelo de IA se destaca em tarefas de codificação, como a geração de código, depuração e otimização em diferentes linguagens de programação.
- DeepSeek R1: Tem melhor desempenho no algoritmo. Alcançou uma taxa de sucesso de 87% nos problemas difíceis do LeetCode, em comparação com os 82% do Gemini 2.0 Flash. Além disso, o DeepSeek R1 destaca-se na depuração, com uma taxa de precisão de 90%.
- Gemini 2.0: Apresenta um desempenho mais forte em padrões específicos de framework, com uma taxa de sucesso de 91% nas tarefas de otimização do Next.js, em comparação com 62% do DeepSeek R1.
Desempenho Matemático
Os modelos de IA são treinados para lidar com tarefas matemáticas. Isto abrange desde a aritmética básica até à análise estatística avançada. Podem resolver equações, realizar cálculos simbólicos e até gerar soluções para resolver problemas complexos. Por outro lado,
- DeepSeek R1: Destaca-se no raciocínio lógico complexo, incluindo cálculo avançado, álgebra linear e matemática simbólica. Além disso, pode oferecer soluções passo a passo para problemas.
- Gemini 2.0: Por se focar na velocidade e eficiência, é ideal para cálculos rápidos e tarefas matemáticas simples. Tem bom desempenho em aritmética básica, álgebra e estatística. Pode gerar respostas rápidas e precisas.
Privacidade e segurança dos dados
- DeepSeek R1: Pode recolher dados do utilizador e armazená-los na China, o que pode gerar preocupações entre os utilizadores.
- Gemini 2.0: Como um dos produtos da Google, segue as políticas de privacidade de dados da Google. Desta forma, os utilizadores não precisam de se preocupar com a segurança dos dados.
Desafios e Limitações
- DeepSeek R1: Pode demorar muito tempo a gerar respostas a questões complexas. Além disso, ele pode ter dificuldades em processar problemas matemáticos específicos ou de nicho. Além disso, alguns utilizadores podem ter preocupações sobre a segurança da informação e dos dados.
- Gemini 2.0: Embora o Gemini 2.0 seja excelente na análise de imagens e nas pesquisas na web, pode ser fraco na análise de alguns tipos de documentos, como os ficheiros PDF. Além disso, embora possa funcionar em tarefas de codificação, por vezes pode não conseguir gerar códigos eficazes. Além disso, pode ter dificuldade em lidar com tarefas de raciocínio complexas em várias etapas que exigem uma análise profunda.
Preços API
- DeepSeek R1: 0,55 dólares por 1 milhão de tokens de entrada e 2,19 dólares por 1 milhão de tokens de saída
- Gemini 2.0: 0,10 dólares por 1 milhão de tokens e 0,40 dólares por 1 milhão de tokens (para Gemini 2.0 Flash)
Como aproveitar o DeepSeek e o Gemini gratuitamente?
O HIX AI integra vários modelos de IA, incluindo os mais recentes DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , …, de forma ilimitada e gratuita. Pode experimentar e comparar várias ferramentas de IA gratuitamente antes de determinar qual delas é ideal para os seus casos de utilização.
Mais importante, pode desfrutar de uma conversa tranquila com IA aqui. Isto porque o HIX AI pode evitar que encontre vários erros, tais como erro de servidor, sobrecarga de servidor, parâmetros inválidos, limite de taxa atingido e outros problemas comuns. Em poucas palavras, o HIX AI melhora a eficiência e a eficácia do DeepSeek e do Gemini, tornando-os acessíveis a todos os utilizadores.
Conclusão
Concluindo, o DeepSeek R1 destaca-se no raciocínio matemático avançado, na resolução de problemas lógicos e na abordagem de problemas complexos passo a passo. Por outro lado, o Gemini 2.0 destaca-se em respostas rápidas e eficientes, como cálculos rápidos, aritmética básica, álgebra e tarefas estatísticas. Ambas as ferramentas têm os seus pontos fortes e limitações. Escolha aquele com base nas suas necessidades e depois poderá fazer o melhor uso deles.