Gemma 3 vs Deepseek-R1：Google＆＃039;の新しい27Bモデルは優れていますか？

Googleの新しい軽量言語モデルであるGemma 3は、波を起こしています。ベンチマークテストでは、メタのラマ3、deepseek-v3、およびopenaiのo3-miniを上回ることが示されています。 Googleはそれを「世界最高のシングルアクセレーターモデル」と呼んでいますが、他の主要なモデル、特に中国のDeepSeek-R1とどのように積み重なっていますか？この比較は、機能、パフォーマンス、ベンチマークスコアを掘り下げます。

目次

• ジェマ3とは何ですか？
  • Gemma 3の重要な機能
  • ジェマ3へのアクセス
• Gemma 3 vs. Deepseek-R1：機能の比較
• Gemma 3対Deepseek-R1：パフォーマンスの比較
  • タスク1：コード生成（アニメーション）
  • タスク2：論理的推論
  • タスク3：STEM問題解決
  • パフォーマンスの概要
• Gemma 3 vs. Deepseek-R1：ベンチマーク比較
• 結論
• よくある質問

ジェマ3とは何ですか？

Gemma 3は、Googleの最新のオープンソースAIモデルシリーズです。その設計は、スマートフォンから高出力ワークステーションまで、さまざまなデバイスにわたって効率的な展開を優先します。重要な革新は、マルチモーダル機能（Paligemma 2のおかげで）であり、テキスト、画像、オーディオの処理を可能にします。驚くべきことに、比較的小さい27Bパラメーターサイズ（数千のGPUを使用したモデルと比較して）にもかかわらず、一部のベンチマークでより大きな競合他社を上回ります。

ジェマ3の主要な機能：

1. スケーラブルサイズ： 1B、4B、12B、および27Bパラメーターバージョンで使用できます。
2. 軽量： 27Bモデルは、効率で高性能を達成します。
3. 単一のアクセラレータ：単一のGPU/TPU使用用に最適化されています。
4. マルチモーダル：テキスト、画像、短いビデオを処理します。
5. Google統合： Googleドライブからの直接ファイルアップロード。
6. 多言語： 140を超える言語をサポートしています。
7. 拡張されたコンテキスト：より大きなコンテキストウィンドウ（27Bモデルでは最大128Kトークン）を提供します。
8. 安全機能：コンテンツの安全性のためのShieldGemma 2が含まれています。

ジェマ3へのアクセス：

Gemma 3は、Google AI Studioからアクセスできます。説明書：

1. Google AIスタジオを開く： [Google AI Studioへのリンク]
2. ログイン/サインアップ： Googleアカウントを使用します。
3. Gemma 3 27bを選択します：ドロップダウンメニューからモデルを選択します。

または、顔を抱きしめてアクセスするか、ケラス、ジャックス、オラマで使用してください。

Gemma 3 vs. Deepseek-R1：機能の比較

特徴	ジェマ3	deepseek-r1
モデルサイズ	1b、4b、12b、27bパラメーター	671b合計（クエリごとに37bアクティブ）
コンテキストウィンドウ	最大128Kトークン（27Bモデル）	最大128Kトークン
GPU要件	単一GPU/TPU	ハイエンドGPU（H800/H100）
画像生成	いいえ	いいえ
画像分析	はい（Siglip経由）	いいえ（画像からのテキスト抽出）
ビデオ分析	はい（ショートクリップ）	いいえ
マルチモダリティ	テキスト、画像、ビデオ	主にテキストベース
ファイルアップロード	テキスト、画像、ビデオ	主にテキスト入力
Web検索	いいえ	はい
言語	35サポートされ、140で訓練されました	英語と中国語に最適です
安全性	強い（シールドゲンマ2）	安全性が低下、潜在的な脱獄

Gemma 3対Deepseek-R1：パフォーマンスの比較

コード生成、論理的推論、STEM問題解決のパフォーマンスを比較するために、3つのタスクが使用されました。

タスク1：コード生成（アニメーション）

プロンプト： 「Pythonプログラムを書いて、紡績五角形の中で跳ね返るボールをアニメーション化し、物理学に準拠し、バウンスごとに速度を上げます。」

Gemma 3：コードを迅速に生成しましたが、作業アニメーションの作成に失敗しました。 DeepSeek-R1：よりゆっくりとはいえ、機能的なアニメーションを作成しました。

勝者： Deepseek-R1

タスク2：論理的推論

プロンプト： 4インチのキューブが青く塗装されています。 1インチのキューブにカットされます。 3、2、1、または0の青い側面があるキューブはいくつありますか？

両方のモデルはパズルを正しく解決しました。ジェマ3は大幅に速かった。

勝者：ジェマ3

タスク3：STEM問題解決

プロンプト：高度500kmの500kgの衛星軌道地球。軌道速度と周期を計算します。 （地球の質量と半径が与えられ、重力定数）。

どちらのモデルもソリューションを提供しましたが、Gemma 3は期間中にマイナーな計算エラーを犯しました。 DeepSeek-R1のソリューションはより正確でした。

勝者： Deepseek-R1

パフォーマンスの概要

タスク	ジェマ3パフォーマンス	DeepSeek-R1パフォーマンス	勝者
コード生成	高速ですが、作業アニメーションを作成できませんでした	遅くなりましたが、作業アニメーションが生成されました	deepseek-r1
論理的推論	正しい、非常に速い	正しい、遅い	ジェマ3
STEMの問題解決	ほぼ正しい、高速、マイナーな計算エラー	正しい、遅い	deepseek-r1

Gemma 3 vs. Deepseek-R1：ベンチマーク比較

Gemma 3はいくつかのベンチマークでいくつかの大きなモデルを上回りますが、Deepseek-R1は一般に、Chatbot Arenaやその他の標準ベンチマーク（Bird-SQL、MMLU-Pro、GPQA-Diamondなど）でより高いランキングを保持しています。ここには、特定のベンチマークスコアを示すテーブルが含まれます。

結論

Gemma 3は、速度とマルチモーダル機能に優れている強力な軽量モデルです。ただし、DeepSeek-R1は、複雑なタスクとベンチマークテストで優れたパフォーマンスを示しています。 2つの間の選択は、特定のニーズとリソースの制約に依存します。 Gemma 3のシングルGPU互換性とGoogleエコシステム統合により、アクセシビリティと効率に魅力的になります。

よくある質問

（このセクションには、元のテキストと同様に、Gemma 3とDeepseek-R1に関する一般的な質問に対する回答が含まれます。）

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