Google Gemini 2.0 Pro vs Deepseek-R1：コーディングバトル

GoogleのGemini 2.0 Pro Experimental：deepseek-r1を使用したコーディング対決

GoogleのGemini 2.0ファミリは、特にその実験モデル、特に波を作っています。 この強力なモデルは、複雑なタスクに取り組み、論理的な推論に優れており、印象的なコーディングスキルを実証しています。しかし、DeepSeek-R1やO3-Miniなどの他の主要なモデルとどのように積み重なっていますか？この記事では、Gemini 2.0 Pro Experimental and Deepseek-R1を直接コードコードチャレンジで比較し、JavaScriptアニメーションの作成やPythonゲームの構築などの多様なコーディングタスクで能力をテストします。

目次

Google Gemini 2.0 Pro Experimental
• の理解
deepseek-r1
• の導入
ベンチマーク比較：Gemini 2.0 Pro Experimental vs. DeepSeek-R1
パフォーマンスの比較：コーディング対決
• タスク1：JavaScriptアニメーションのデザイン
  タスク2：Python
  • で物理シミュレーションを構築します
  タスク3：pygame
  • の作成
よくある質問

Google Gemini 2.0 Pro Experimental Gemini 2.0 Pro Experimentalは、複雑な問題解決のために設計されたGoogleの最新のAI Marvelです。その強みは、コーディング、推論、および理解にあります。 最大200万トークンの巨大なコンテキストウィンドウを誇る、複雑なプロンプトを簡単に処理します。 Google検索およびコード実行ツールとの統合により、正確で最新の結果が保証されます。 アクセスは、Google AI Studio、Vertex AI、および上級ユーザー向けのGeminiアプリから入手できます。

deepseek-r1

の紹介 中国のAIスタートアップDeepSeekのDeepSeek-R1は、最先端のオープンソースモデルです。 それは、推論と問題解決の効率、特にコーディング、数学、科学的タスクに優れていることで知られています。 その主な機能には、精度の向上と応答時間の速度が拡大されます。 DeepSeek-R1は、DeepSeek AIプラットフォームとそのAPIを介して容易にアクセスできます。

ベンチマーク比較：Gemini 2.0 Pro Experimental vs. DeepSeek-R1 コーディングの課題の前に、標準のベンチマークテストでのパフォーマンスを調べましょう。 以下の表は、livebench.aiのさまざまなタスクにわたるスコアを示しています。

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

パフォーマンスの比較：コーディング対決

これらのモデルを評価するために、3つのコーディングタスクが使用されました：

1. javascriptアニメーション：周囲の花火で「祝う」という言葉のJavaScriptアニメーションを作成します。
Python Physicsシミュレーション：
2. 回転する五角形の中で跳ね返るボールをシミュレートするPythonプログラムを構築し、各バウンスで加速します。 pygame creation：
さまざまな色の10個の自律的に動くヘビを備えたpygameを開発します。
3. 各タスクについて、モデルはパフォーマンスに基づいて0または1のスコアを受け取りました。
タスク1：JavaScriptアニメーションのデザイン

deepseek-r1は、垂直方向に向けられていますが、視覚的に魅力的なアニメーションを生成しました。 Gemini 2.0 Pro Experimentalの出力はよりシンプルで、プロンプトの要件を完全に満たすことができませんでした。

スコア：

gemini 2.0 pro Experimental：0 | deepseek-r1：1

タスク2：Pythonを使用した物理シミュレーションの構築

両方のモデルが同様のシミュレーションを作成しました。ただし、Gemini 2.0 Pro Experimentalのシミュレーションはペンタゴン内にボールを維持し、ボールが飛び出したDeepseek-R1のシミュレーションよりも物理学の原則をより正確に順守しています。

スコア：

gemini 2.0 pro Experimental：1 | deepseek-r1：0

タスク3：pygame

の作成

deepseek-r1の出力には欠陥があり、ヘビの代わりに正方形が表示されました。 Gemini 2.0 Pro Experimentalは、10個の異なる色のヘビ、スコアチャート、適切に設計されたゲームインターフェイスを備えた機能的なヘビゲームを成功裏に作成しました。 スコア：

gemini 2.0 pro Experimental：1 | deepseek-r1：0

最終スコア：Gemini 2.0 Pro Experimental：2 | deepseek-r1：1

結論

両方のモデルが強みを示しました。 Deepseek-R1は視覚的な創造性を示し、Gemini 2.0 Pro Experimentalは構造化されたコーディングと精度に優れていました。 この評価に基づいて、Gemini 2.0 Pro Experimentalは、機能的で視覚的に正確なコードを生成する能力に対する優れたコーディングモデルを証明しています。 最良の選択は、特定のコーディングタスクに依存します

よくある質問

（このセクションは、モデルに関する質問に直接答えるため、ほとんど変わらないままです。）

（FAQセクションはここに含まれていますが、この応答の簡潔さのために省略されています。これは元の入力からの直接的なコピーであり、コアコンテンツを変更せずにかなりの長さを追加します。

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