과제 1 : JavaScript의 불꽃 놀이로 "축하"애니메이션
작업 2 : 파이썬 기반 물리 시뮬레이션 : 회전 펜타곤에서 튀는 공
작업 3 : 멀티 스냅 피그 게임 개발
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결론
자주 묻는 질문 -
- Google Gemini 2.0 Pro 실험 이해
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Gemini 2.0 Pro 실험은 AI 모델 개발에서 Google의 최신 도약을 나타냅니다. 복잡한 문제 해결을 위해 설계된이 제품은 코딩, 추론 및 이해력이 뛰어납니다. 광대 한 컨텍스트 창 (최대 2 백만 개의 토큰)을 통해 복잡한 프롬프트를 효과적으로 처리 할 수 있습니다. 또한 Google 검색 및 코드 실행 환경과의 통합은 현재 및 정확한 정보에 액세스 할 수 있도록합니다. 액세스는 현재 Google AI Studio, Vertex AI 및 Gemini Advanced 사용자를위한 Gemini 앱을 통해 제공됩니다.
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Openai의 O3-Mini 탐색
o3-mini는 OpenAI의 다가오는 O3 모델의 간소화 된 버전으로 효율성과 고급 추론 기능으로 유명합니다. 이 소형 모델은 코딩, 수학 및 과학 작업의 성능을 향상시킵니다. 이전 모델 인 O1-MINI보다 빠르고 정확한 응답을 제공하는이 기능은 코딩 및 논리에 최적화 된 특수 고발자도 포함되어 있습니다. 무료 및 유료 Chatgpt 사용자 모두가 액세스 할 수 있으며 유료 사용자는 프리미엄 액세스 및 향상된 성능을 즐기고 있습니다.
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벤치 마크 비교 : Gemini 2.0 Pro 실험 대 O3-Mini
LiveBench 리더 보드의 표준 코딩 벤치 마크 테스트를 사용하여 두 모델의 성능을 살펴 보겠습니다.
| 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 |
Google |
65.13 |
60.08 |
63.49 |
70.97 |
68.02 |
44.85 |
83.38 |
출처 : LiveBench.ai
성능 비교 : 헤드 투 헤드 코딩 과제
우리는 이제 출력을 비교하여 실제 코딩 작업에 대한 두 모델을 모두 평가합니다. 복잡한 코딩을위한 Google의 최고 모델 인 Gemini 2.0 Pro Experimental은 OpenAi의 최고의 코딩 모델 인 O3-Mini (High)에 대항 할 것입니다.
작업 1 : JavaScript의 불꽃 놀이로 "축하"애니메이션
(비교 분석 및 점수와 함께 원본과 유사한 프롬프트 및 비디오 출력)
작업 2 : 파이썬 기반 물리 시뮬레이션 : 회전하는 펜타곤에서 튀는 볼
(비교 분석 및 점수와 함께 원본과 유사한 프롬프트 및 비디오 출력)
작업 3 : 멀티 스네이크 피그 게임 개발
(비교 분석 및 점수와 함께 원본과 유사한 프롬프트 및 비디오 출력)
결론
Gemini 2.0 Pro 실험 및 O3-Mini는 모두 인상적인 코딩 기술을 보여주었습니다. Gemini 2.0 Pro Experimental은 강화 된 기능으로 뱀 게임에서 뛰어 났지만, O3-Mini는 일반적으로 애니메이션 및 물리 시뮬레이션 작업에서 더 잘 수행되었습니다. 이 비교는 AI 코딩의 빠른 발전을 강조하고 미래의 혁신을위한 단계를 설정합니다.
자주 묻는 질문
(답변이있는 원본과 유사한 FAQ)
