Ocak 2025'te DeepSeek R1, yapay zeka meraklılarının Çin'in büyük dil modelleri (LLM) konusundaki ilgisini yeniden canlandırdı. Kısa bir süre içinde birçok programcı ve araştırmacının üzerinde çalışmasını sağladı. Aynı zamanda, Google tarafından geliştirilen gelişmiş bir üretken yapay zeka modeli olan Gemini 2.0 adlı başka bir yapay zeka modeli de karmaşık akıl yürütme görevlerini ele alma konusunda uzmanlaşmıştır.
O zaman DeepSeek R1 ve Gemini 2.0 arasında hangisini seçeceğinizi merak ediyor olabilirsiniz. Bu yazıda DeepSeek R1 ve Gemini 2.0'ı inceleyeceğiz. Temel performanslarına, güçlerine, zorluklarına ve fiyatlandırmalarına odaklanacağız. Umarım bu, uygun bir AI modeline yatırım yaparken size bir ipucu verir.
DeepSeek Nedir?
DeepSeek , Mayıs 2023'te piyasaya sürülen yenilikçi bir AI şirketidir. Gelişmiş Büyük Dil Modelleri (LLM'ler) geliştirmeyi hedefler. Ardından Ocak 2025'te 671 milyar parametreye sahip güçlü bir AI modeli olan DeepSeek R1'i tanıttı. DeepSeek R1 için eğitim maliyeti yaklaşık 5,6 milyon dolar olup, GPT 4'ün eğitim maliyetinden önemli ölçüde düşüktür.
Gelişmiş akıl yürütme yetenekleri nedeniyle birçok kullanıcı bunu kodlamada kullanır. Örneğin, bazı programcılar bunu karmaşık yazılımları hata ayıklamak ve kodlar oluşturmak için kullanır. Lansmanından sonra, model çok ilgi gördü, beş gün içinde Apple App Store'da en üst sıraya ulaştı ve bir haftada 3 milyondan fazla uygulama indirmesi elde etti.
Gemini Nedir?
Google , Mayıs 2024'te Gemini yayınladı. Ve ardından 2024'ün sonunda Google , en son sürümü tanıttı - Gemini 2.0 Flash ve Gemini 2.0 Pro . Maksimum 2 milyon belirteç bağlam penceresine dayanarak, büyük miktarda metin ve veriyi işleyebilirler. Ses, resim, video ve metin dahil olmak üzere çok modlu girişi destekler ve metin, resim ve ses üretebilir.
Google'ın aile üyelerinden biri olarak Gemini 2.0, Google Arama ve kod yürütme gibi yerel araçların kullanımını destekler. Ayrıca, bu model Google Arama ve Google Workspace gibi Google'ın ürünlerine ve hizmetlerine kademeli olarak entegre edilmektedir . Bu, çok yönlülüğünü büyük ölçüde artırmıştır.
DeepSeek R1 Vs Gemini 2.0 - Karşılaştırmalı Bir Analiz
Araştırmacılar ve uygulayıcılar arasında önemli bir ilgi ve tartışma olduğu için DeepSeek R1 ve Gemini 2.0'ın ayrıntılı bir karşılaştırmasını yapmaya karar verdik. Bu karşılaştırma esas olarak performanslarına, güçlü yönlerine, zayıf yönlerine ve fiyat listesine odaklanacaktır. Kullanım durumlarını vurgulayarak, her bir araçtan en iyi şekilde nasıl yararlanacağınızı bileceksiniz.
Kullanıcı Deneyimi
- DeepSeek R1: Kullanıcılar yanıtlarını daha ilgi çekici ve bilgilendirici bulabilir. Arama sonuçlarında bağlantılar içerir Bu, içeriği doğrulamak isteyen kullanıcılar için yararlıdır.
- Gemini 2.0: Açıklamaları daha canlı ve ilgi çekici. Kullanıcıların daha iyi bir okuma deneyimi yaşamasını sağlıyor. Ayrıca kullanıcıların ihtiyaç duydukları kaynaklara ulaşmasını sağlıyor.
Mimarlık ve Tasarım
- DeepSeek R1: Yoğun uzman karışımı (MoE) mimarisine dayalı, toplamda 671 milyar parametreye sahip açık kaynaklı bir model olarak geliştirilmiştir.
- Gemini 2.0: Google geliştirdiği tescilli bir model olan hibrit trafo mimarisini uygular.
Bağlam Penceresi
Bağlam penceresi, bir AI modelinin aynı anda işleyebileceği metin veya "token" miktarını ifade eder. Daha büyük bir bağlam penceresi, modelin daha uzun girdileri işleyebileceğini gösterir.
- DeepSeek R1: Tam bağlam penceresi boyutu kamuoyuna açıklanmasa da, 128.000 token'a kadar büyük bağlam pencerelerini destekleyeceği tahmin ediliyor.
- Gemini 2.0: Bağlam penceresinin kapasitesi 2 milyon token’a kadar çıkıyor.
Çok Modlu Girişler ve Çıkışlar
Çok modlu girdiler ve çıktılar, yapay zeka modellerinin metin, resim, ses ve video gibi çeşitli veri türlerindeki bilgileri nasıl işleyip üretebileceğini gösterir.
- DeepSeek R1: Teknik olarak DeepSeek R1 çok modlu değildir. Esas olarak metin tabanlı görevlere odaklanır ve doğal dil işleme (NLP), bilgi sentezi ve düşük gecikmeli yanıtlar konusunda mükemmeldir.
- Gemini 2.0: Ses, resim, video ve metin dahil olmak üzere çok çeşitli giriş türlerini destekler. Çıktı olarak metin, resim (daha sonra) ve ses (yakında) üretebilir.
Hız ve Verimlilik
- DeepSeek R1: Gemini 2.0 Flash kadar hızlı değil ama çoğu durumda fark o kadar da belirgin değil.
- Gemini 2.0: Hız ve verimlilik için optimize edildi.
Kodlama Performansı
Bu parametre, yapay zeka modelinin kod oluşturma, hata ayıklama ve farklı programlama dillerinde optimizasyon gibi kodlama görevlerinde başarılı olup olmadığını gösterir.
- DeepSeek R1: Algoritmada daha iyi performans gösterir. LeetCode Hard problemlerinde Gemini 2.0 Flash'ın %82'sine kıyasla %87'lik bir başarı oranına ulaşmıştır. Ayrıca DeepSeek R1, %90'lık bir doğruluk oranıyla hata ayıklamada da mükemmeldir.
- Gemini 2.0: Next.js optimizasyon görevlerinde DeepSeek R1'in %62'lik başarı oranına kıyasla %91'lik bir başarı oranıyla çerçeveye özgü desenlerde daha güçlü bir performans gösteriyor.
Matematiksel Performans
Yapay zeka modelleri matematiksel görevleri ele almak üzere eğitilir. Bu, temel aritmetikten gelişmiş istatistiksel analize kadar uzanır. Denklemleri çözebilir, sembolik hesaplamalar yapabilir ve hatta karmaşık sorunları çözmek için çözümler üretebilirler. Öte yandan,
- DeepSeek R1: İleri düzey hesaplama, doğrusal cebir ve sembolik matematik dahil olmak üzere karmaşık mantıksal akıl yürütmede mükemmeldir. Ayrıca, sorunlara adım adım çözümler sunabilir.
- Gemini 2.0: Hız ve verimliliğe odaklandığı için hızlı hesaplamalar ve basit matematiksel görevler için idealdir. Temel aritmetik, cebir ve istatistikte iyi performans gösterir. Hızlı ve doğru cevaplar üretebilir.
Veri Gizliliği ve Güvenliği
- DeepSeek R1: Kullanıcı verilerini toplayıp Çin'de depolayabilir, bu durum kullanıcılar arasında endişeye yol açabilir.
- Gemini 2.0: Google'ın ürünlerinden biri olarak Google'ın veri gizliliği politikalarını takip eder. Bu sayede kullanıcıların veri güvenliği konusunda endişelenmesine gerek kalmaz.
Zorluklar ve Sınırlamalar
- DeepSeek R1: Karmaşık sorulara yanıt üretmek uzun zaman alabilir. Ayrıca, niş veya özel matematik problemlerini işlemekte zorlanabilir. Dahası, bazı kullanıcılar bilgi ve veri güvenliği konusunda endişe duyabilir.
- Gemini 2.0: Gemini 2.0 görüntü analizi ve web aramalarında başarılı olsa da, PDF dosyaları gibi bazı belge türlerini analiz etmede zayıf olabilir. Ayrıca, kodlama görevlerinde çalışabilmesine rağmen, bazen etkili kodlar üretmede başarısız olabilir. Ek olarak, derin analiz gerektiren karmaşık, çok adımlı akıl yürütme görevlerini ele almada zorluk çekebilir.
API Fiyatlandırması
- DeepSeek R1: 1 milyon giriş tokeni başına 0,55 ABD doları ve 1 milyon çıkış tokeni başına 2,19 ABD doları
- Gemini 2.0: 1 milyon token başına 0,10 ABD doları ve 1 milyon token başına 0,40 ABD doları ( Gemini 2.0 Flash için)
DeepSeek ve Gemini Ücretsiz Tadını Nasıl Çıkarabilirsiniz?
HIX AI, en son DeepSeek R1, Gemini, Claude , Grok , … dahil olmak üzere birden fazla AI modelini sınırsız ve ücretsiz olarak entegre eder. Kullanım durumlarınız için hangisinin ideal olduğuna karar vermeden önce çeşitli AI araçlarını ücretsiz olarak deneyebilir ve karşılaştırabilirsiniz.
Daha da önemlisi, burada akıcı bir AI sohbetinin keyfini çıkarabilirsiniz. Bunun nedeni, HIX AI sunucu hatası, sunucu aşırı yüklenmesi, geçersiz parametreler, hız sınırına ulaşılması ve diğer yaygın sorunlar gibi çeşitli hatalarla karşılaşmanızı önleyebilmesidir. Özetle, HIX AI DeepSeek ve Gemini verimliliğini ve etkinliğini artırarak bunları tüm kullanıcılar için erişilebilir hale getirir.
Çözüm
Sonuç olarak, DeepSeek R1 ileri matematiksel akıl yürütme, mantıksal problemleri çözme ve karmaşık problemleri adım adım ele alma konusunda mükemmeldir. Öte yandan, Gemini 2.0 hızlı hesaplamalar, temel aritmetik, cebir ve istatistiksel görevler gibi hızlı ve etkili yanıtlar konusunda mükemmeldir. Her iki aracın da kendine göre güçlü ve zayıf yönleri vardır. İhtiyaçlarınıza göre birini seçip ardından bunlardan en iyi şekilde yararlanabilirsiniz.