ในเดือนมกราคม 2025 DeepSeek R1 ได้จุดประกายความสนใจของผู้ที่ชื่นชอบ AI ในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของจีนอีกครั้ง โดยดึงดูดโปรแกรมเมอร์และนักวิจัยจำนวนมากให้มาทำการวิจัยภายในระยะเวลาสั้นๆ ในเวลาเดียวกัน โมเดล AI อีกโมเดลหนึ่งคือ Gemini 2.0 ซึ่งเป็นโมเดล AI เชิงสร้างสรรค์ขั้นสูงที่พัฒนาโดย Google ยังเชี่ยวชาญในการจัดการงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อนอีกด้วย
คุณอาจสงสัยว่าจะเลือกอันไหนดีระหว่าง DeepSeek R1 กับ Gemini 2.0 ในโพสต์นี้ เราจะมาสำรวจความแตกต่างระหว่าง DeepSeek R1 กับ Gemini 2.0 โดยจะเน้นที่ประสิทธิภาพพื้นฐาน ความแข็งแกร่ง ความท้าทาย และราคา หวังว่าข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณมีแนวทางในการลงทุนกับโมเดล AI ที่เหมาะสม
DeepSeek คืออะไร?
DeepSeek เป็นบริษัทด้าน AI เชิงนวัตกรรมที่เปิดตัวในเดือนพฤษภาคม 2023 โดยมุ่งเป้าไปที่การพัฒนา Large Language Models (LLM) ขั้นสูง จากนั้นในเดือนมกราคม 2025 บริษัทได้เปิดตัว DeepSeek R1 ซึ่งเป็นโมเดล AI ที่ทรงพลังพร้อม พารามิเตอร์ 671 พันล้านรายการ ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม DeepSeek R1 อยู่ที่ประมาณ 5.6 ล้านดอลลาร์ ซึ่งต่ำกว่าค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม GPT 4 อย่างมาก
เนื่องจากความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูง ผู้ใช้จำนวนมากจึงนำโมเดลนี้ไปใช้ในการเขียนโค้ด ตัวอย่างเช่น โปรแกรมเมอร์บางคนใช้โมเดลนี้เพื่อแก้ไขซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อนและสร้างโค้ด หลังจากเปิดตัว โมเดลนี้ได้รับความสนใจอย่างมาก โดยขึ้นถึงอันดับสูงสุดบน App Store ของ Apple ภายใน 5 วัน และมียอด ดาวน์โหลดแอปมากกว่า 3 ล้าน ครั้งภายใน 1 สัปดาห์
Gemini คืออะไร?
ในเดือนพฤษภาคม 2024 Google ได้เปิด Gemini จากนั้นในช่วงปลายปี 2024 Google ได้เปิดตัวเวอร์ชันล่าสุด นั่นคือ Gemini 2.0 Flash และ Gemini 2.0 Pro โดยอิงจาก หน้าต่างบริบทโทเค็นสูงสุด 2 ล้านโทเค็น พวกเขาสามารถจัดการข้อความและข้อมูลปริมาณมากได้ รองรับอินพุตหลายโหมด รวมถึงเสียง รูปภาพ วิดีโอ และข้อความ และสามารถสร้างข้อความ รูปภาพ และเสียงได้
Gemini 2.0 เป็นหนึ่งในสมาชิกครอบครัวของ Google ซึ่งรองรับการใช้เครื่องมือดั้งเดิม เช่น Google Search และการประมวลผลโค้ด นอกจากนี้ โมเดลนี้ยังค่อย ๆ รวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการของ Google เช่น Google Search และ Google Workspace ซึ่งทำให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นอย่างมาก
DeepSeek R1 เทียบกับ Gemini 2.0 - การวิเคราะห์เชิงเปรียบเทียบ
เนื่องจากนักวิจัยและผู้ปฏิบัติงานให้ความสนใจและถกเถียงกันเป็นอย่างมาก เราจึงตัดสินใจเปรียบเทียบ DeepSeek R1 และ Gemini 2.0 อย่างละเอียด การเปรียบเทียบนี้จะเน้นที่ประสิทธิภาพ จุดแข็ง จุดอ่อน และรายการราคาเป็นหลัก การเน้นที่กรณีการใช้งานจะช่วยให้คุณทราบว่าจะใช้เครื่องมือแต่ละอย่างให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้อย่างไร
ประสบการณ์ผู้ใช้
- DeepSeek R1: ผู้ใช้จะพบว่าคำตอบนั้นน่าสนใจและให้ข้อมูลมากกว่า ซึ่งรวมถึงลิงก์ในผลการค้นหา ซึ่งมีประโยชน์สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการตรวจสอบเนื้อหา
- Gemini 2.0: คำอธิบายมีความชัดเจนและน่าสนใจมากขึ้น ช่วยให้ผู้ใช้เพลิดเพลินกับประสบการณ์การอ่านที่ดีขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้ผู้ใช้รับแหล่งข้อมูลที่ต้องการได้อีกด้วย
สถาปัตยกรรมและการออกแบบ
- DeepSeek R1: สร้างขึ้นจากสถาปัตยกรรมแบบผสมผสานผู้เชี่ยวชาญที่หนาแน่น (MoE) พัฒนาเป็นโมเดลโอเพ่นซอร์สที่มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 671 พันล้านรายการ
- Gemini 2.0: ใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงไฮบริดซึ่งเป็นโมเดลเฉพาะที่พัฒนาโดย Google
หน้าต่างบริบท
หน้าต่างบริบทหมายถึงปริมาณข้อความหรือที่เราเรียกว่า "โทเค็น" ที่โมเดล AI สามารถประมวลผลได้ในครั้งเดียว หน้าต่างบริบทที่ใหญ่ขึ้นบ่งบอกว่าโมเดลสามารถจัดการอินพุตที่ยาวขึ้นได้
- DeepSeek R1: แม้ว่าขนาดหน้าต่างบริบทที่แน่นอนจะไม่ได้ถูกเปิดเผยต่อสาธารณะ แต่คาดว่าจะรองรับหน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ได้สูงสุดถึง 128,000 โทเค็น
- Gemini 2.0: ความจุของหน้าต่างบริบทสูงถึง 2 ล้านโทเค็น
อินพุตและเอาต์พุตแบบหลายโหมด
อินพุตและเอาต์พุตแบบหลายโหมดบ่งชี้ว่าโมเดล AI สามารถประมวลผลและสร้างข้อมูลในข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอได้อย่างไร
- DeepSeek R1: ในทางเทคนิคแล้ว DeepSeek R1 ไม่ใช่มัลติโมดัล โดยเน้นที่งานที่ใช้ข้อความเป็นหลัก และโดดเด่นในด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) การสังเคราะห์ความรู้ และการตอบสนองที่มีค่าหน่วงเวลาต่ำ
- Gemini 2.0: รองรับอินพุตหลากหลายประเภท เช่น เสียง รูปภาพ วิดีโอ และข้อความ นอกจากนี้ยังสามารถสร้างข้อความ รูปภาพ (ในภายหลัง) และเสียง (เร็วๆ นี้) เป็นเอาต์พุตได้อีกด้วย
ความเร็วและประสิทธิภาพ
- DeepSeek R1: มันไม่เร็วเท่า Gemini 2.0 Flash แต่ความแตกต่างก็ไม่ชัดเจนนักในกรณีส่วนใหญ่
- Gemini 2.0: ได้รับการปรับปรุงในเรื่องความเร็วและประสิทธิภาพ
ประสิทธิภาพการเขียนโค้ด
พารามิเตอร์นี้ระบุว่าโมเดล AI โดดเด่นในด้านการเขียนโค้ด เช่น การสร้างโค้ด การดีบัก และการปรับแต่งในภาษาการเขียนโปรแกรมที่แตกต่างกันหรือไม่
- DeepSeek R1: ทำงานได้ดีกว่าในอัลกอริทึม โดยประสบความสำเร็จในการแก้ไขปัญหา LeetCode Hard ได้ถึง 87% เมื่อเทียบกับ Gemini 2.0 Flash ที่ทำได้ 82% นอกจากนี้ DeepSeek R1 ยังโดดเด่นในด้านการดีบักด้วยอัตราความแม่นยำ 90%
- Gemini 2.0: แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่แข็งแกร่งกว่าในรูปแบบเฉพาะกรอบงาน โดยมีอัตราความสำเร็จ 91% ในงานเพิ่มประสิทธิภาพของ Next.js เมื่อเปรียบเทียบกับ DeepSeek R1 ที่มี 62%
ผลงานทางคณิตศาสตร์
โมเดล AI ได้รับการฝึกฝนให้จัดการกับงานทางคณิตศาสตร์ ซึ่งมีตั้งแต่เลขคณิตพื้นฐานไปจนถึงการวิเคราะห์สถิติขั้นสูง โมเดล AI สามารถแก้สมการ คำนวณเชิงสัญลักษณ์ และสร้างโซลูชันเพื่อแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้ ในทางกลับกัน
- DeepSeek R1: เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการใช้เหตุผลเชิงตรรกะที่ซับซ้อน รวมถึงแคลคูลัสขั้นสูง พีชคณิตเชิงเส้น และคณิตศาสตร์เชิงสัญลักษณ์ นอกจากนี้ยังสามารถเสนอวิธีแก้ไขปัญหาแบบทีละขั้นตอนได้อีกด้วย
- Gemini 2.0: เนื่องจากเน้นที่ความเร็วและประสิทธิภาพ จึงเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการคำนวณอย่างรวดเร็วและงานทางคณิตศาสตร์ที่ตรงไปตรงมา นอกจากนี้ยังทำงานได้ดีในการคำนวณทางคณิตศาสตร์ พีชคณิต และสถิติพื้นฐาน อีกทั้งยังสามารถสร้างคำตอบที่รวดเร็วและแม่นยำได้อีกด้วย
ความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
- DeepSeek R1: อาจรวบรวมข้อมูลผู้ใช้และจัดเก็บไว้ในประเทศจีน ซึ่งอาจสร้างความกังวลให้กับผู้ใช้
- Gemini 2.0: เป็นหนึ่งในผลิตภัณฑ์ของ Google ที่ปฏิบัติตามนโยบายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของ Google ดังนั้นผู้ใช้จึงไม่จำเป็นต้องกังวลเรื่องความปลอดภัยของข้อมูล
ความท้าทายและข้อจำกัด
- DeepSeek R1: อาจใช้เวลานานในการสร้างคำตอบสำหรับคำถามที่ซับซ้อน นอกจากนี้ ยังอาจประสบปัญหาในการประมวลผลปัญหาทางคณิตศาสตร์เฉพาะทางหรือปัญหาเฉพาะทาง นอกจากนี้ ผู้ใช้บางรายอาจมีข้อกังวลเกี่ยวกับข้อมูลและความปลอดภัยของข้อมูล
- Gemini 2.0: แม้ว่า Gemini 2.0 จะโดดเด่นในด้านการวิเคราะห์ภาพและการค้นหาบนเว็บ แต่ก็อาจอ่อนด้อยในการวิเคราะห์เอกสารบางประเภท เช่น ไฟล์ PDF นอกจากนี้ แม้ว่าจะสามารถทำงานเกี่ยวกับงานเขียนโค้ดได้ แต่บางครั้งอาจสร้างโค้ดที่มีประสิทธิผลไม่ได้ นอกจากนี้ ยังอาจมีปัญหาในการจัดการงานการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนที่ซับซ้อนซึ่งต้องมีการวิเคราะห์เชิงลึก
การกำหนดราคา API
- DeepSeek R1: 0.55 ดอลลาร์ต่อโทเค็นอินพุต 1 ล้านโทเค็นและ 2.19 ดอลลาร์ต่อโทเค็นเอาท์พุต 1 ล้านโทเค็น
- Gemini 2.0: 0.10 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็นและ 0.40 ดอลลาร์ต่อ 1 ล้านโทเค็น (สำหรับ Gemini 2.0 Flash)
จะเพลิดเพลินกับ DeepSeek และ Gemini ฟรีได้อย่างไร?
HIX AI ผสานรวมโมเดล AI ต่างๆ มากมาย รวมถึง DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , … ล่าสุด ได้อย่างไม่จำกัดและฟรี คุณสามารถลองเปรียบเทียบเครื่องมือ AI ต่างๆ ได้ฟรีก่อนที่จะตัดสินใจว่าเครื่องมือใดเหมาะกับกรณีการใช้งานของคุณ
ที่สำคัญกว่านั้น คุณสามารถเพลิดเพลินไปกับการสนทนากับ AI ได้อย่างราบรื่นที่นี่ เนื่องจาก HIX AI สามารถป้องกันไม่ให้คุณพบข้อผิดพลาดต่างๆ เช่น ข้อผิดพลาดของเซิร์ฟเวอร์ เซิร์ฟเวอร์โอเวอร์โหลด พารามิเตอร์ไม่ถูกต้อง ถึงขีดจำกัดอัตรา และปัญหาทั่วไปอื่นๆ โดยสรุปแล้ว HIX AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิผลของ DeepSeek และ Gemini ทำให้ผู้ใช้ทุกคนเข้าถึงได้
บทสรุป
โดยสรุป DeepSeek R1 โดดเด่นในด้านการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ขั้นสูง การแก้ปัญหาเชิงตรรกะ และการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนทีละขั้นตอน ในทางกลับกัน Gemini 2.0 โดดเด่นในด้านการตอบสนองที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เช่น การคำนวณอย่างรวดเร็ว เลขคณิตพื้นฐาน พีชคณิต และงานสถิติ ทั้งสองเครื่องมือมีจุดแข็งและข้อจำกัดของตัวเอง เลือกเครื่องมือตามความต้องการของคุณแล้วคุณจะสามารถใช้ประโยชน์จากเครื่องมือเหล่านั้นได้ดีที่สุด