Gemma 3 vs Deepseek-R1 : Google의 새로운 27B 모델이 더 좋습니까?

Google의 새로운 가벼운 언어 모델 인 Gemma 3은 파도를 만들고 있습니다. 벤치 마크 테스트에 따르면 Meta의 LLAMA 3, DeepSeek-V3 및 OpenAI의 O3-Mini를 능가합니다. Google 은이를 "세계 최고의 단일 셀러 레이터 모델"이라고 부르지 만 다른 주요 모델, 특히 중국의 Deepseek-R1에 어떻게 쌓여 있습니까? 이 비교는 기능, 성능 및 벤치 마크 점수를 탐구합니다.

목차

• Gemma 3은 무엇입니까?
  • 젬마의 주요 특징 3
  • 젬마 접근 3
• Gemma 3 vs. DeepSeek-R1 : 기능 비교
• Gemma 3 vs. DeepSeek-R1 : 성능 비교
  • 작업 1 : 코드 생성 (애니메이션)
  • 과제 2 : 논리적 추론
  • 작업 3 : 줄기 문제 해결
  • 성능 요약
• Gemma 3 vs. DeepSeek-R1 : 벤치 마크 비교
• 결론
• 자주 묻는 질문

Gemma 3은 무엇입니까?

Gemma 3은 Google의 최신 오픈 소스 AI 모델 시리즈입니다. 설계는 스마트 폰에서 고성능 워크 스테이션에 이르기까지 다양한 장치에 걸쳐 효율적인 배포를 우선시합니다. 주요 혁신은 텍스트, 이미지 및 오디오를 처리 할 수있는 멀티 모달 기능 (Paligemma 2 덕분)입니다. 놀랍게도, 상대적으로 작은 27b 매개 변수 크기 (수천 개의 GPU를 사용하는 모델과 비교)에도 불구하고 일부 벤치 마크에서 더 큰 경쟁 업체를 능가합니다.

젬마 3의 주요 특징 :

1. 확장 가능한 크기 : 1b, 4b, 12b 및 27b 매개 변수 버전으로 제공됩니다.
2. 경량 : 27B 모델은 효율성으로 고성능을 달성합니다.
3. 단일 가속기 : 단일 GPU/TPU 사용에 최적화되었습니다.
4. 멀티 모달 : 텍스트, 이미지 및 짧은 비디오를 처리합니다.
5. Google 통합 : Google 드라이브에서 파일 업로드를 직접 업로드합니다.
6. 다국어 : 140 개 이상의 언어를 지원합니다.
7. 확장 된 컨텍스트 : 더 큰 컨텍스트 창 (27B 모델에서 최대 128k 토큰)을 제공합니다.
8. 안전 기능 : 콘텐츠 안전을위한 ShieldGemma 2 포함.

젬마 접근 3 :

Gemma 3은 Google AI Studio를 통해 액세스 할 수 있습니다. 지침:

1. Google AI Studio 열기 : [Google AI Studio 링크]
2. 로그인/가입 : Google 계정을 사용하십시오.
3. Gemma 3 27b : 드롭 다운 메뉴에서 모델을 선택하십시오 .

또는 포옹을 통해 접근하거나 Keras, Jax 및 Ollama와 함께 사용하십시오.

Gemma 3 vs. DeepSeek-R1 : 기능 비교

특징	젬마 3	Deepseek-R1
모델 크기	1b, 4b, 12b, 27b 파라미터	671B 총계 (쿼리 당 37B 활성)
컨텍스트 창	최대 128k 토큰 (27B 모델)	최대 128k 토큰
GPU 요구 사항	단일 GPU/TPU	고급 GPU (H800/H100)
이미지 생성	아니요	아니요
이미지 분석	예 (Siglip을 통해)	아니요 (이미지에서만 텍스트 추출)
비디오 분석	예 (짧은 클립)	아니요
다분위	텍스트, 이미지, 비디오	주로 텍스트 기반
파일 업로드	텍스트, 이미지, 비디오	대부분 텍스트 입력
웹 검색	아니요	예
언어	35 지원, 140 년 훈련	영어 및 중국어에 가장 적합합니다
안전	강한 (Shieldgemma 2)	안전, 잠재적 탈옥

Gemma 3 vs. DeepSeek-R1 : 성능 비교

코드 생성, 논리적 추론 및 STEM 문제 해결의 성능을 비교하는 데 세 가지 작업이 사용되었습니다.

작업 1 : 코드 생성 (애니메이션)

프롬프트 : "파이썬 프로그램을 작성하여 회전하는 펜타곤 내부에서 튀는 공을 애니메이션하고 물리학을 고수하고 각 바운스마다 속도가 높아집니다."

Gemma 3 : 빠르게 코드를 생성했지만 작업 애니메이션을 만들지 못했습니다. DeepSeek-R1 : 더 느리지 만 기능적인 애니메이션을 제작했습니다.

수상자 : DeepSeek-R1

과제 2 : 논리적 추론

프롬프트 : 4 인치 큐브가 파란색으로 칠해져 있습니다. 1 인치 큐브로 자릅니다. 3, 2, 1 또는 0 파란색 측면은 몇 개입니까?

두 모델 모두 퍼즐을 올바르게 해결했습니다. Gemma 3은 상당히 빠릅니다.

수상자 : 젬마 3

작업 3 : STEM 문제 해결

프롬프트 : 500kg의 위성은 500km 고도에서 지구를 궤도에 올리십시오. 궤도 속도와주기를 계산합니다. (지구의 질량과 반경이 주어지면 중력 상수).

두 모델 모두 솔루션을 제공했지만 Gemma 3 은이 기간에 약간의 계산 오류를 일으켰습니다. DeepSeek-R1의 솔루션이 더 정확했습니다.

수상자 : DeepSeek-R1

성능 요약

일	젬마 3 성능	DeepSeek-R1 성능	우승자
코드 생성	빠르지 만 작동 애니메이션을 만들지 못했습니다	느리지 만 작동하는 애니메이션을 제작했습니다	Deepseek-R1
논리적 추론	정확하고 매우 빠릅니다	정확하고 느린	젬마 3
줄기 문제 해결	대부분 정확하고 빠르며 작은 계산 오류	정확하고 느린	Deepseek-R1

Gemma 3 vs. DeepSeek-R1 : 벤치 마크 비교

Gemma 3은 일부 벤치 마크에서 몇 가지 큰 모델을 능가하지만 DeepSeek-R1은 일반적으로 챗봇 경기장 및 기타 표준 벤치 마크 (예 : Bird-SQL, MMLU-Pro, GPQA-Diamond)에서 더 높은 순위를 보유하고 있습니다. 특정 벤치 마크 점수를 보여주는 테이블이 여기에 포함됩니다.

결론

Gemma 3은 속도와 멀티 모달 기능이 뛰어난 강력한 경량 모델입니다. 그러나 DeepSeek-R1은 복잡한 작업 및 벤치 마크 테스트에서 우수한 성능을 보여줍니다. 둘 사이의 선택은 특정 요구와 자원 제약에 따라 다릅니다. Gemma 3의 단일 GPU 호환성 및 Google 생태계 통합은 접근성과 효율성에 매력적입니다.

자주 묻는 질문

(이 섹션에서는 원본 텍스트와 유사한 Gemma 3 및 DeepSeek-R1에 대한 일반적인 질문에 대한 답변이 포함됩니다.)

위 내용은 Gemma 3 vs Deepseek-R1 : Google의 새로운 27B 모델이 더 좋습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!