Google의 Gemini 2.0 가족은 파도, 특히 프로 실험 모델을 만들고 있습니다. 이 강력한 모델은 복잡한 작업을 다루고 논리적 추론에 뛰어나며 인상적인 코딩 기술을 보여줍니다. 그러나 DeepSeek-R1 및 O3-Mini와 같은 다른 주요 모델에 대해 어떻게 쌓입니까? 이 기사는 Head-to-Head Coding Challenge에서 Gemini 2.0 Pro Experimental 및 DeepSeek-R1을 비교하여 JavaScript 애니메이션 작성 및 Python 게임 구축과 같은 다양한 코딩 작업에 대한 능력을 테스트합니다. .
목차
Google Gemini 2.0 Pro Experimental 이해
DeepSeek-R1 소개
벤치 마크 비교 : Gemini 2.0 Pro Experimental vs. DeepSeek-R1
<:> 성능 비교 : 코딩 페이스 오프
작업 1 : JavaScript 애니메이션 디자인
작업 2 : Python에서 물리 시뮬레이션 구축
작업 3 : pygame 생성
-
자주 묻는 질문
-
Google Gemini 2.0 Pro 실험 이해 -
Gemini 2.0 Pro Experimental은 복잡한 문제 해결을 위해 설계된 Google의 최신 AI Marvel입니다. 그것의 강점은 코딩, 추론 및 이해에 있습니다. 최대 2 백만 개의 토큰의 거대한 맥락 창을 자랑하면서 복잡한 프롬프트를 쉽게 처리합니다. Google 검색 및 코드 실행 도구와의 통합은 정확한 최신 결과를 보장합니다. Access는 Google AI Studio, Vertex AI 및 고급 사용자를위한 Gemini 앱을 통해 사용할 수 있습니다.
-
- DeepSeek-R1 소개
-
중국 AI 스타트 업 DeepSeek의 Deepseek-R1은 최첨단 오픈 소스 모델입니다. 추론 및 문제 해결의 효율성, 특히 코딩, 수학 및 과학적 작업에서 우수한 효율성으로 유명합니다. 주요 기능에는 정확도가 향상되고 응답 시간이 빠릅니다. DeepSeek-R1은 DeepSeek AI 플랫폼 및 API를 통해 쉽게 액세스 할 수 있습니다.
-
벤치 마크 비교 : Gemini 2.0 Pro Experimental vs. DeepSeek-R1
코딩 챌린지 이전에 표준 벤치 마크 테스트에서 성능을 조사해 봅시다. 아래 표는 LiveBench.ai의 다양한 작업에서 점수를 보여줍니다.
| 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 |
성능 비교 : 코딩 페이스 오프
3 가지 코딩 작업이 이러한 모델을 평가하기 위해 사용되었습니다 :
JavaScript 애니메이션 :
주변 불꽃 놀이와 함께 "축하"라는 단어의 JavaScript 애니메이션을 만듭니다.
파이썬 물리 시뮬레이션 :
파이썬 프로그램 구축 회전하는 펜타곤 내부에서 튀는 공을 시뮬레이션하고 각 바운스와 함께 가속화됩니다.
- 피그 게임 생성 : 다른 색상의 자율적으로 움직이는 뱀 10 개가 특징 인 피그 게임 개발.
각 작업에 대해 모델은 성능에 따라 0 또는 1의 점수를 받았습니다.
작업 1 : JavaScript 애니메이션 디자인
Deepseek-R1은 시각적으로 매력적인 애니메이션을 생성했지만 수직으로 지향적입니다. Gemini 2.0 Pro Experimental의 출력은 더 간단하여 프롬프트의 요구 사항을 완전히 충족하지 못했습니다.
점수 :
gemini 2.0 Pro 실험 : 0 | DeepSeek-R1 : 1 -
작업 2 : Python 를 사용하여 물리 시뮬레이션 구축
두 모델 모두 유사한 시뮬레이션을 생성했습니다. 그러나 Gemini 2.0 Pro Experimental의 시뮬레이션은 펜타곤 내에서 공을 유지하여 공이 날아간 DeepSeek-R1의 시뮬레이션보다 물리학 원리를 더 정확하게 준수했습니다.
점수 : gemini 2.0 Pro 실험 : 1 | DeepSeek-R1 : 0
작업 3 : pygame 생성
Deepseek-R1의 출력은 결함이있어 뱀 대신 사각형을 나타냅니다. Gemini 2.0 Pro Experimental은 10 개의 다르게 색깔의 뱀, 점수 차트 및 잘 설계된 게임 인터페이스를 가진 기능적 뱀 게임을 성공적으로 만들었습니다.
점수 :
gemini 2.0 Pro 실험 : 1 | DeepSeek-R1 : 0 -
최종 점수 : Gemini 2.0 Pro 실험 : 2 | Deepseek-R1 : 1
결론
두 모델 모두 강점을 보여주었습니다. DeepSeek-R1은 시각적 창의성을 보여 주었고 Gemini 2.0 Pro 실험은 구조화 된 코딩 및 정확도에서 우수했습니다. 이 평가를 바탕으로 Gemini 2.0 Pro Experimental은 기능적이고 시각적으로 정확한 코드를 생성하는 능력에 대한 우수한 코딩 모델을 입증합니다. 최선의 선택은 특정 코딩 작업에 따라 다릅니다
자주 묻는 질문 (이 섹션은 모델에 대한 질문에 직접적인 질문에 대답하므로 크게 변하지 않습니다.)
(FAQ 섹션은 여기에 포함되어 있지만이 응답에서 간결하게 생략되었습니다. 원래 입력의 직접 사본이며 핵심 컨텐츠를 변경하지 않고 상당한 길이를 추가 할 것입니다.)
