Gemini 2.0模型的最新版本引起了很多關注，每個人都將它們與OpenAI和DeepSeek模型進行了比較，以進行推理和語言任務。但是，在編碼方面，我認為Claude Sonnet 3.5和Qwen 2.5與其他人相比給出了非常好的效果。考慮到這一點，我決定測試Gemini 2.0與Claude Sonnet 3.5進行編碼。我將在此挑戰中使用Gemini 2.0 Pro實驗模型。讓我們看看哪一個獲勝！
> 內容表
| Benchmark | Gemini 2.0 Pro Experimental | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|
| MMLU (Massive Multitask Language Understanding) | Not available | 89.3% 0-shot CoT |
| MMLU-Pro (More robust MMLU) | 76.4% | 78% 0-shot CoT |
| MMMU (Multimodal reasoning) | 70.7% | 71.4% 0-shot CoT |
| HumanEval (Code generation) | Not available | 93.7% 0-shot |
| MATH (Mathematical problem-solving) | 89.7% | 78.3% 0-shot CoT |
| GPQA (PhD-level knowledge) | 62.1% Diamond | Not available |
| Internal Agentic Coding Evaluation | N/A | 64% (solved), Outperforming Claude 3 Opus (38%) |
鍵觀察
>“使用matplotlib和seaborn生成一個python腳本，以在條形圖中可視化基準。包括標記的軸，標題和顏色差異以確保清晰度。
gemini 2.0響應
> Gemini 2.0提供了更通用的自動完成系統，支持多種數據格式，包括文本，代碼和結構化數據。它基於實時上下文提供了更動態的建議，使其非常適合複雜的編碼任務。另一方面，Claude 3.5專注於提供精確且可讀性的完成，但可能缺乏Gemini 2.0提供的上下文意識的深度。儘管這兩種模型都表現良好，但Gemini 2.0處理各種數據類型的能力使其在此類別中具有顯著優勢。
判決：
gemini 2.0 Pro實驗✅| Claude sonnet 3.5
提示：“編寫一個稱為safe_calculatorthat的python函數，將兩個數字和一個運算符（， - ， *， /）作為輸入。該函數應執行計算，但還必須包括可靠的錯誤處理以防止任何潛在的安全漏洞（例如，按零，代碼注入）。返回結果或適當的錯誤消息。在兩個模型生成代碼之後，我將嘗試找到弱點。
gemini 2.0響應
>您可以在此處找到模型生成的完整代碼。 摘要 >判決： >
gemini 2.0 Pro實驗❌| Claude Sonnet 3.5 >
任務3：動態Web組件 - HTML/JavaScript
gemini 2.0響應
Claude 3.5在以安全為重點的計算中表現出色，從而確保沒有浮點數錯誤的準確的數值計算。它還包括防止代碼注入的強大措施，使其成為處理不信任輸入的更安全的選擇。相比之下，Gemini 2.0主要依賴於浮點算術和基於Regex的消毒，這可能不太可靠地防止安全漏洞。鑑於它強調結構化輸出和增強的安全性，Claude 3.5是此任務的優越選擇。
提示：
“生成HTML和CSS代碼，以在旋轉六角形內創建一個簡單的彈跳球動畫。包括基本的重力和摩擦效果，以使球的運動現實。在代碼中提供清晰的評論。” >您可以在此處找到模型生成的完整代碼。
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>您可以在此處找到模型生成的完整代碼。
>摘要
“使用JavaScript生成具有動態生成迷宮的3D迷宮屏幕保護程序。迷宮應該有牆壁，地板和攝像機在牆壁上航行。使用CSS進行3D透視效果和動畫。實現迷宮生成算法，並允許相機移動和轉動，同時避開牆壁。確保攝像機遵循一種通道的方法，以進行平穩導航。
在表示3D迷宮時，Gemini 2.0採用結構化渲染方法，確保光滑的相機過渡和精緻的視覺輸出。它在處理空間導航和渲染複雜環境方面特別有效。但是，克勞德3.5更加重視邏輯運動力學，而不是可視化。儘管這兩種模型都有其優勢，但Gemini 2.0產生結構良好和視覺連貫的3D迷宮的能力使其成為此任務的更好選擇。
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>Claude 3.5 vs. Gemini 2.0 >讓我們現在研究以下兩個模型之間的關鍵體系結構和設計差異： >
常見問題
關鍵的架構和設計差異
Feature
Gemini 2.0
Claude 3.5 Sonnet
Core Design
Agentic AI Architecture enables the AI system to perform specific actions based on user goals.
Maximizes efficiency to perform complex tasks quickly and accurately. Trained on general computer skills and has coding capabilities.
Multimodal Support
Supports multimodal inputs and outputs, including text, images, and multilingual audio, as well as native tool use.
Does not support image, voice, video processing.
Tool Use
With Native Tool Use the AI system has new computer skill to help it operate and understand and enables the AI system to perform specific actions based on user goals.
Code translations with ease, making it particularly effective for updating legacy applications and migrating codebases. It operates at twice the speed of Claude 3 Opus.
Context Window
1M tokens.
200K tokens.
Performance on Benchmarks
Excels in reasoning tasks.
Especially strong in coding and tool use tasks. Better at math than Gemini. Better at solving bugs or adding functionality to an open source codebase, given a natural language description of the desired improvement.
Coding Battle
While Gemini 2.0 does perform well.
Claude 3.5 Sonnet consistently outperforms Gemini 2 in terms of speed, accuracy, and ability to follow instructions.
結論
Gemini 2.0和Claude 3.5十四行詩都是具有優勢和劣勢的強大的AI模型。對於編碼密集型任務，Claude 3.5十四行詩似乎是某些用戶的首選選擇，而Gemini 2.0提供了更廣泛的功能，多模式支持和競爭價格。最終，最佳模型取決於特定的用例，預算和個人偏好。 Q1：
>哪種GEMINI 2.0模型最適合編碼？
以上是Gemini 2.0 vs Claude 3.5十四行詩：哪個更適合編碼？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
