В январе 2025 года DeepSeek R1 вновь разжег интерес энтузиастов ИИ к большим языковым моделям Китая (LLM). За короткий период времени он привлек множество программистов и исследователей к работе над ним. В то же время другая модель ИИ, Gemini 2.0 — усовершенствованная генеративная модель ИИ, разработанная Google, также специализируется на решении сложных задач рассуждения.
Тогда вы можете задаться вопросом, какой из них выбрать — DeepSeek R1 или Gemini 2.0. В этой статье мы рассмотрим DeepSeek R1 и Gemini 2.0. Мы сосредоточимся на их базовой производительности, мощности, проблемах и ценах. Надеюсь, это даст вам подсказку при инвестировании в благоприятную модель ИИ.
Что такое DeepSeek ?
DeepSeek — инновационная компания ИИ, запущенная в мае 2023 года. Она нацелена на разработку продвинутых больших языковых моделей (LLM). Затем в январе 2025 года она представила DeepSeek R1 — мощную модель ИИ с 671 миллиардом параметров . Стоимость обучения DeepSeek R1 составляет около 5,6 миллионов долларов , что значительно ниже стоимости обучения GPT 4.
Благодаря своим передовым возможностям рассуждения многие пользователи применяют его в кодировании. Например, некоторые программисты используют его для отладки сложного программного обеспечения и генерации кодов. После запуска модель привлекла к себе большое внимание, достигнув первого места в Apple App Store в течение пяти дней и достигнув более 3 миллионов загрузок приложений за одну неделю.
Что такое Gemini ?
В мае 2024 года Google выпустил Gemini. А затем в конце 2024 года Google представил последнюю версию - Gemini 2.0 Flash и Gemini 2.0 Pro . Основываясь на максимальном окне контекста в 2 миллиона токенов , они могут обрабатывать большие объемы текста и данных. Он поддерживает мультимодальный ввод, включая аудио, изображения, видео и текст, и может генерировать текст, изображения и аудио.
Как один из членов семьи Google, Gemini 2.0 поддерживает использование собственных инструментов, таких как Google Search и выполнение кода. Кроме того, эта модель постепенно интегрируется в продукты и сервисы Google, такие как Google Search и Google Workspace. Это значительно повысило ее универсальность.
DeepSeek R1 против Gemini 2.0 — сравнительный анализ
Поскольку существует значительный интерес и дебаты среди исследователей и практиков, мы решили провести детальное сравнение DeepSeek R1 и Gemini 2.0. Это сравнение будет в основном сосредоточено на их производительности, сильных и слабых сторонах, а также на прайс-листе. Выделив варианты использования, вы узнаете, как наилучшим образом использовать каждый инструмент.
Пользовательский опыт
- DeepSeek R1: Пользователи могут найти его ответы более привлекательными и информативными. Он включает ссылки в свои результаты поиска. Это полезно для пользователей, которые хотят проверить содержание.
- Gemini 2.0: Его описания более яркие и интересные. Это позволяет пользователям наслаждаться лучшим опытом чтения. Кроме того, это позволяет пользователям получать необходимые им источники.
Архитектура и дизайн
- DeepSeek R1: основан на архитектуре плотной смеси экспертов (MoE) и разработан как модель с открытым исходным кодом, которая в общей сложности имеет 671 миллиард параметров.
- Gemini 2.0: использует гибридную архитектуру трансформатора, которая является собственной моделью, разработанной Google.
Контекстное окно
Контекстное окно относится к количеству текста или, как мы говорим, «токенов», которые модель ИИ может обработать за один раз. Большее контекстное окно указывает на то, что модель может обрабатывать более длинные входные данные.
- DeepSeek R1: Хотя точный размер контекстного окна не разглашается, предполагается, что он поддерживает большие контекстные окна — до 128 000 токенов.
- Gemini 2.0: Емкость контекстного окна составляет до 2 миллионов токенов.
Мультимодальные входы и выходы
Мультимодальные входы и выходы показывают, как модели ИИ могут обрабатывать и генерировать информацию из различных типов данных, таких как текст, изображения, аудио и видео.
- DeepSeek R1: Технически DeepSeek R1 не является мультимодальным. Он в основном фокусируется на текстовых задачах и преуспевает в обработке естественного языка (NLP), синтезе знаний и ответах с малой задержкой.
- Gemini 2.0: Поддерживает широкий спектр типов входных данных, включая аудио, изображения, видео и текст. Может генерировать текст, изображения (позже) и аудио (скоро) в качестве выходных данных.
Скорость и эффективность
- DeepSeek R1: не такой быстрый, как Gemini 2.0 Flash, но в большинстве случаев разница не так уж и очевидна.
- Gemini 2.0: оптимизирован для скорости и эффективности.
Производительность кодирования
Этот параметр показывает, насколько хорошо модель ИИ справляется с задачами кодирования, такими как генерация кодов, отладка и оптимизация на разных языках программирования.
- DeepSeek R1: Он лучше работает в алгоритме. Он достиг 87% успеха в задачах LeetCode Hard по сравнению с 82% у Gemini 2.0 Flash. Кроме того, DeepSeek R1 преуспевает в отладке с точностью 90%.
- Gemini 2.0: демонстрирует более высокую производительность в шаблонах, специфичных для фреймворка, с показателем успешности 91% при выполнении задач оптимизации Next.js по сравнению с 62% у DeepSeek R1.
Математическая производительность
Модели ИИ обучаются решать математические задачи. Это варьируется от базовой арифметики до продвинутого статистического анализа. Они могут решать уравнения, выполнять символьные вычисления и даже генерировать решения для исправления сложных проблем. С другой стороны,
- DeepSeek R1: Он преуспевает в сложных логических рассуждениях, включая продвинутые исчисления, линейную алгебру и символическую математику. Также он может предлагать пошаговые решения проблем.
- Gemini 2.0: Поскольку он фокусируется на скорости и эффективности, он идеально подходит для быстрых вычислений и простых математических задач. Он хорошо справляется с базовой арифметикой, алгеброй и статистикой. Он может генерировать быстрые и точные ответы.
Конфиденциальность и безопасность данных
- DeepSeek R1: Он может собирать пользовательские данные и хранить их в Китае, что может вызвать опасения у пользователей.
- Gemini 2.0: Как один из продуктов Google, он следует политике конфиденциальности данных Google. Таким образом, пользователям не нужно беспокоиться о безопасности данных.
Проблемы и ограничения
- DeepSeek R1: Генерация ответов на сложные вопросы может занять много времени. Также могут возникнуть трудности с обработкой нишевых или специализированных математических задач. Кроме того, некоторые пользователи могут беспокоиться о безопасности информации и данных.
- Gemini 2.0: Хотя Gemini 2.0 отлично справляется с анализом изображений и поиском в Интернете, он может быть слабым при анализе некоторых типов документов, таких как файлы PDF. Кроме того, хотя он может работать с задачами кодирования, иногда он может не генерировать эффективные коды. Кроме того, он может испытывать трудности при обработке сложных многошаговых задач рассуждения, требующих глубокого анализа.
API-цены
- DeepSeek R1: 0,55 долл. США за 1 млн входящих токенов и 2,19 долл. США за 1 млн исходящих токенов
- Gemini 2.0: 0,10 долл. США за 1 млн токенов и 0,40 долл. США за 1 млн токенов (для Gemini 2.0 Flash)
Как пользоваться DeepSeek и Gemini бесплатно?
HIX AI интегрирует несколько моделей ИИ, включая новейшие DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , …, неограниченно бесплатно. Вы можете бесплатно попробовать и сравнить различные инструменты ИИ, прежде чем определить, какой из них идеально подходит для ваших вариантов использования.
Что еще важнее, вы можете наслаждаться здесь плавным разговором AI. Это потому, что HIX AI может предотвратить возникновение различных ошибок, таких как ошибка сервера, перегрузка сервера, недопустимые параметры, достижение предела скорости и другие распространенные проблемы. В двух словах, HIX AI повышает эффективность и результативность DeepSeek и Gemini, делая их доступными для всех пользователей.
Заключение
В заключение, DeepSeek R1 преуспевает в продвинутых математических рассуждениях, решении логических задач и пошаговом решении сложных задач. С другой стороны, Gemini 2.0 преуспевает в быстрых и эффективных ответах, таких как быстрые вычисления, базовая арифметика, алгебра и статистические задачи. Оба инструмента имеют свои сильные стороны и ограничения. Выбирайте тот, который соответствует вашим потребностям, и тогда вы сможете наилучшим образом использовать их.