Google Gemini 2.0 Pro vs Deepseek-R1: Bataille de codage

GEMINI 2.0 Pro Expérimental de Google: une confrontation de codage avec Deepseek-R1

La famille Gemini 2.0 de Google fait des vagues, en particulier son modèle expérimental pro. Ce modèle puissant s'attaque aux tâches complexes, excelle au raisonnement logique et démontre des compétences de codage impressionnantes. Mais comment s'accumule-t-il contre d'autres modèles de premier plan comme Deepseek-R1 et O3-Mini? Cet article compare Gemini 2.0 Pro expérimental et Deepseek-R1 dans un défi de codage en tête

Table des matières

Comprendre Google Gemini 2.0 Pro expérimental
introduisant Deepseek-R1
Comparaison de référence: Gemini 2.0 Pro expérimental vs deepseek-r1
Comparaison des performances: une confrontation codante
• Tâche 1: Conception d'une animation JavaScript
  Tâche 2: Construire une simulation physique dans Python
  Tâche 3: Création d'un pygame
Les questions fréquemment posées

Comprendre Google Gemini 2.0 Pro expérimental

Gemini 2.0 Pro Experimental est la dernière AI Marvel de Google, conçue pour la résolution de problèmes complexes. Ses forces résident dans le codage, le raisonnement et la compréhension. Bénéficiant d'une fenêtre de contexte massive de jusqu'à 2 millions de jetons, il gère les invites complexes sans effort. L'intégration avec les outils de recherche Google et d'exécution de code garantit des résultats précis et à jour. L'accès est disponible via Google AI Studio, Vertex AI et l'application Gemini pour les utilisateurs avancés.

Présentation de Deepseek-R1

Deepseek-R1, de la startup de l'IA chinoise Deepseek, est un modèle de pointe open-source. Il est connu pour son efficacité dans le raisonnement et la résolution de problèmes, en particulier dans le codage, les mathématiques et les tâches scientifiques. Ses caractéristiques clés incluent une précision améliorée et des temps de réponse plus rapides. Deepseek-R1 est facilement accessible via la plate-forme AI Deepseek et ses API.

Comparaison de référence: Gemini 2.0 Pro expérimental vs deepseek-r1

Avant le défi de codage, examinons leurs performances dans les tests de référence standard. Le tableau ci-dessous montre leurs scores sur diverses tâches de LiveBench.ai:

Model	Organization	Global Average	Reasoning Average	Coding Average	Mathematics Average	Data Analysis Average	Language Average	IF Average
deepseek-r1	DeepSeek	71.57	83.17	66.74	80.71	69.78	48.53	80.51
gemini-2.0-pro-exp-02-05	Google	65.13	60.08	63.49	70.97	68.02	44.85	83.38

Comparaison des performances: une confrontation codante

Trois tâches de codage ont été utilisées pour évaluer ces modèles:

1. Animation JavaScript: Créez une animation javascript du mot "célébrez" avec des feux d'artifice environnants.
2. Python Physics Simulation: Construisez un programme Python simulant une balle rebondissant à l'intérieur d'un pentagone tournant, accélérant à chaque rebond.
3. Création de pygame: Développez un pygame avec 10 serpents en mouvement autonome de différentes couleurs.

Pour chaque tâche, les modèles ont reçu un score de 0 ou 1 en fonction des performances.

Tâche 1: Conception d'une animation JavaScript

Deepseek-R1 a produit une animation visuellement attrayante, bien qu'origée verticalement. La sortie de Gemini 2.0 Pro Experimental était plus simple, ne répondant pas pleinement aux exigences de l'invite.

Score: Gemini 2.0 Pro Experimental: 0 | Deepseek-R1: 1

Tâche 2: Construire une simulation physique à l'aide de Python

Les deux modèles ont créé des simulations similaires. Cependant, la simulation de Gemini 2.0 Pro Experimental a gardé la balle dans le Pentagone, adhérant aux principes de la physique plus précisément que la simulation de Deepseek-R1, où le ballon a volé.

Score: Gemini 2.0 Pro Experimental: 1 | Deepseek-R1: 0

Tâche 3: Création d'un pygame

La sortie de Deepseek-R1 était défectueuse, affichant des carrés au lieu de serpents. Gemini 2.0 Pro Experimental a réussi à créer un jeu de serpents fonctionnel avec 10 serpents de couleur différente, un graphique de score et une interface de jeu bien conçue.

Score: Gemini 2.0 Pro Experimental: 1 | Deepseek-R1: 0

Score final: Gemini 2.0 Pro expérimental: 2 | Deepseek-R1: 1

Conclusion

Les deux modèles ont démontré des forces. Deepseek-R1 a montré une créativité visuelle, tandis que Gemini 2.0 Pro expérimental excellait dans le codage et la précision structurés. Sur la base de cette évaluation, Gemini 2.0 Pro expérimental s'avère un modèle de codage supérieur pour sa capacité à générer du code fonctionnel et visuellement précis. Le meilleur choix dépend de la tâche de codage spécifique.

Questions fréquemment posées (Cette section reste largement inchangée, car elle répond directement aux questions sur les modèles.)

(La section FAQ est incluse ici mais omise par la brièveté dans cette réponse. Il s'agit d'une copie directe de l'entrée d'origine et ajouterait une longueur significative sans modifier le contenu central.)

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