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Google's Gemini 2.0 Pro Experimental and OpenaiのO3-Mini:コーディング対決
Googleは、Gemini 2.0ファミリ内でいくつかの実験モデルを発表しました。Gemini2.0Proは、複雑なタスクの習熟度を際立たせています。 このモデルは、特に高度なコーディングと論理的推論において、OpenaiのO3-Miniに対する手ごわい挑戦を提示します。この記事は、3ラウンドのコーディングコンペティションで、これら2つのAIの大国を互いに反対しています。
目次
ベンチマークの比較:Gemini 2.0 Pro Experimental vs. O3-Mini
ライブベンチリーダーボードからの標準コーディングベンチマークテストを使用して、両方のモデルのパフォーマンスを調べましょう。
Model | Organization | Global Average | Reasoning Average | Coding Average | Mathematics Average | Data Analysis Average | Language Average | IF Average |
o3-mini-medium | OpenAI | 70.01 | 86.33 | 65.38 | 72.37 | 66.56 | 46.26 | 83.16 |
o3-mini-low | OpenAI | 62.45 | 69.83 | 61.46 | 63.06 | 62.04 | 38.25 | 80.06 |
o3-mini-high | OpenAI | 75.88 | 89.58 | 82.74 | 77.29 | 70.64 | 50.68 | 84.36 |
gemini-2.0-pro-exp-02-05 | 65.13 | 60.08 | 63.49 | 70.97 | 68.02 | 44.85 | 83.38 |
ソース:livebench.ai
パフォーマンスの比較:頭から頭へのコーディングの課題
実用的なコーディングタスクで両方のモデルを評価し、それらの出力を比較します。 Gemini 2.0 Pro Experimental、Googleの複雑なコーディングのトップモデルであるため、Openaiの最高のコーディングモデルであるO3-Mini(High)と対決します。
タスク1:JavaScriptの花火で「Celebrate」をアニメーション化する(オリジナルと同様のプロンプトとビデオ出力、比較分析とスコアリング)
タスク2:Pythonベースの物理シミュレーション:回転する五角形でのバウンスボール
(オリジナルと同様のプロンプトとビデオ出力、比較分析とスコアリング)タスク3:Multi-Snake Pygameの開発
(オリジナルと同様のプロンプトとビデオ出力、比較分析とスコアリング)
結論
Gemini 2.0 Pro ExperimentalとO3-Miniの両方が印象的なコーディングスキルを示しました。 Gemini 2.0 Pro Experimentalは、機能を強化したヘビゲームに優れていましたが、O3-Miniは一般的に、特にアニメーションおよび物理シミュレーションタスクで優れたパフォーマンスを発揮しました。この比較は、AIコーディングの急速な進歩を強調し、将来のイノベーションの舞台を設定します。よくある質問
(オリジナルと同様のFAQ、回答があります)
以上がGoogle Gemini 2.0 Pro Experimental vs Openai O3-Miniの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。