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Google Gemini 2.0 Pro与DeepSeek-R1：编码战

William Shakespeare
William Shakespeare原创
2025-03-06 10:33:13807浏览

Google的Gemini 2.0 Pro实验：用DeepSeek-R1

进行编码摊牌 Google的Gemini 2.0家族正在浪潮，尤其是其Pro实验模型。 这个强大的模型可以解决复杂的任务，在逻辑推理方面表现出色，并展示了令人印象深刻的编码技巧。但是，它如何与其他领先的模型（如DeepSeek-R1和O3-Mini）相吻合？本文在面对面的编码挑战中比较了Gemini 2.0 Pro实验和DeepSeek-R1，测试了它们在各种编码任务上的能力，例如创建JavaScript动画和构建Python Games。 目录的

表

了解Google gemini 2.0 Pro实验
  • 介绍DeepSeek-r1
  • >基准比较：Gemini 2.0 Pro实验与DeepSeek-R1
  • 绩效比较：编码对峙
  • >任务1：设计JavaScript动画
    • >任务2：在Python中构建物理模拟
      • >任务3：创建Pygame
      • 常见问题
    • 了解Google Geamini 2.0 Pro实验

Gemini 2.0 Pro实验是Google的最新AI Marvel，专为复杂的问题解决。它的优势在于编码，推理和理解。 它具有多达200万个令牌的大量上下文窗口，可以轻松地处理复杂的提示。 与Google搜索和代码执行工具集成可确保准确，最新的结果。 可通过Google AI Studio，Vertex AI和高级用户的Gemini应用程序获得访问。>>>>>

引入DeepSeek-r1Google Gemini 2.0 Pro vs DeepSeek-R1: Coding Battle

来自中国AI初创公司DeepSeek的DeepSeek-R1是一种尖端的开源模型。 它以推理和解决问题的效率而闻名，在编码，数学和科学任务方面尤其出色。 它的主要功能包括提高准确性和更快的响应时间。 DeepSeek-r1可以通过DeepSeek AI平台及其API访问。

>

基准比较：Gemini 2.0 Pro实验与DeepSeek-R1

Google Gemini 2.0 Pro vs DeepSeek-R1: Coding Battle>

在编码挑战之前，让我们在标准基准测试中检查其性能。 下表显示了他们在LiveBench.ai的各种任务中的分数
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

绩效比较：编码对峙

>

>使用三个编码任务来评估这些模型：>

    >
  1. > javascript动画：用周围的烟花创建一个“庆祝”一词的JavaScript动画。
    2. >
  2. python物理模拟：构建一个python程序，模拟旋转五角大楼内的球弹跳，每次弹跳加速。>
  3. > pygame创建：开发一个pygame，具有10个自主移动不同颜色的蛇。
对于每个任务，模型根据性能获得了0或1的分数。

>

>任务1：设计JavaScript动画

DeepSeek-R1

deepSeek-r1产生了一个吸引人的动画，尽管垂直方向。 Gemini 2.0 Pro实验的输出更简单，无法完全满足提示的要求。

得分：

Gemini 2.0 Pro实验：0 | DeepSeek-r1：1 任务2：使用Python

构建物理模拟

两个模型都创建了相似的模拟。但是，Gemini 2.0 Pro实验的模拟将球保留在五角大楼内，比DeepSeek-R1的模拟更准确地遵守物理原理。

得分：

Gemini 2.0 Pro实验：1 | DeepSeek-r1：0

>任务3：创建Pygame DeepSeek-R1的输出有缺陷，显示正方形而不是蛇。 Gemini 2.0 Pro实验成功地创建了一个功能性的蛇游戏，具有10种不同颜色的蛇，一个得分图和一个精心设计的游戏界面。

得分：

Gemini 2.0 Pro实验：1 | DeepSeek-r1：0

最终分数：Gemini 2.0 Pro实验：2 | deepSeek-r1：1

结论

>两个模型都表现出强度。 DeepSeek-R1显示出视觉创造力，而Gemini 2.0 Pro实验在结构化编码和准确性方面表现出色。 基于此评估，Gemini 2.0 Pro实验证明了其生成功能和视觉准确代码的能力的出色编码模型。 最佳选择取决于特定的编码任务。

>常见问题（本节在很大程度上保持不变，因为它直接回答了有关模型的问题。）

>

（此处包括FAQ部分，但在此响应中为简洁而省略了。它是原始输入的直接副本，并且会在不更改核心内容的情况下增加长度。

以上是Google Gemini 2.0 Pro与DeepSeek-R1：编码战的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！

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