Google Gemini 2.0 Pro expérimental vs openai o3-min

GEMINI 2.0 Pro Experimental de Google et O3-MinI d'OpenAI: A Coding Showdown

Google a dévoilé plusieurs modèles expérimentaux au sein de sa famille Gemini 2.0, le Gemini 2.0 Pro expérimental se comportant pour sa compétence dans les tâches complexes. Ce modèle présente un formidable défi à O3-Mini d'Openai, en particulier dans le codage avancé et le raisonnement logique. Cet article oppose ces deux puissances d'IA les unes contre les autres dans une compétition de codage à trois tours.

Table des matières

• Comprendre Google Gemini 2.0 Pro expérimental
• Exploration de O3-MinI d'Openai
• Comparaison de référence: Gemini 2.0 Pro expérimental vs o3-min
• Comparaison des performances: défis de codage en tête-à-tête
  • Tâche 1: Animer "Célébrez" avec des feux d'artifice en javascript
  • Tâche 2: Simulation physique basée sur Python: Bouncing Ball dans un pentagone rotatif
  • Tâche 3: Développer un pygame multi-serpent
• Conclusion
• Les questions fréquemment posées

Comprendre Google Gemini 2.0 Pro expérimental

Gemini 2.0 Pro Experimental représente le dernier saut de Google dans le développement du modèle d'IA. Conçu pour la résolution de problèmes complexes, il excelle dans le codage, le raisonnement et la compréhension. Son vaste fenêtre de contexte (jusqu'à 2 millions de jetons) lui permet de traiter efficacement les invites complexes. En outre, son intégration avec Google Recherche et les environnements d'exécution de code garantissent l'accès à des informations actuelles et précises. L'accès est actuellement disponible via Google AI Studio, Vertex AI et l'application Gemini pour les utilisateurs avancés de Gemini.

Exploration de O3-MinI d'Openai

O3-Mini est une version rationalisée du prochain modèle O3 d'OpenAI, réputé pour son efficacité et ses capacités de raisonnement avancées. Ce modèle compact améliore les performances du codage, des mathématiques et des tâches scientifiques. Offrant des réponses plus rapides et plus précises que son prédécesseur, O1-MINI, il comprend également un variant élevé spécialisé optimisé pour le codage et la logique. L'accès est disponible pour les utilisateurs gratuits et payants de Chatgpt, les utilisateurs payants bénéficiant d'un accès premium et de performances améliorées.

Comparaison de référence: Gemini 2.0 Pro expérimental vs o3-min

Examinons les performances des deux modèles en utilisant des tests de référence de codage standard du classement LiveBench.

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

Source: livebench.ai

Comparaison des performances: défis de codage en tête-à-tête

Nous évaluons maintenant les deux modèles sur des tâches de codage pratiques, en comparant leurs sorties. Gemini 2.0 Pro expérimental, étant le modèle top pour le codage complexe de Google, affrontera le meilleur modèle de codage d'Openai, O3-MinI (High).

Tâche 1: Animer "Célébrez" avec des feux d'artifice en javascript

(invites et sorties vidéo similaires à l'original, avec analyse comparative et notation)

Tâche 2: Simulation physique basée sur Python: Bouncing Ball dans un pentagone rotatif

(invites et sorties vidéo similaires à l'original, avec analyse comparative et notation)

Tâche 3: Développer un pygame multi-serpent

(invites et sorties vidéo similaires à l'original, avec analyse comparative et notation)

Conclusion

Gemini 2.0 Pro expérimental et O3-Mini ont démontré des compétences de codage impressionnantes. Alors que Gemini 2.0 Pro expérimental a excellé dans le jeu de serpents avec des fonctionnalités améliorées, O3-Mini a généralement mieux performé, en particulier dans les tâches de simulation d'animation et de physique. Cette comparaison met en évidence les progrès rapides du codage de l'IA et prépare le terrain pour les innovations futures.

Questions fréquemment posées

(FAQ similaires à l'original, avec des réponses)

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