Google的Gemini 2.0 Pro实验和OpenAI的O3-Mini：编码摊牌
Google在其Gemini 2.0家族中揭示了几个实验模型，Gemini 2.0 Pro实验凭借其精通复杂任务而脱颖而出。 该模型对OpenAI的O3-Mini提出了巨大的挑战，尤其是在高级编码和逻辑推理中。本文在三轮编码竞赛中将这两个AI强力座相互对抗。 目录的表了解Google gemini 2.0 Pro实验
gemini 2.0 Pro实验代表Google在AI模型开发方面的最新飞跃。 它专为解决问题的问题而设计，在编码，推理和理解方面表现出色。 它宽敞的上下文窗口（最多200万个令牌）使其可以有效地处理复杂的提示。 此外，它与Google搜索和代码执行环境集成，可确保访问当前和准确的信息。 当前可通过Google AI Studio，Vertex AI和Gemini App提供访问，用于双子座高级用户。
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O3-Mini是OpenAI即将推出的O3型号的简化版本，以其效率和高级推理功能而闻名。 这种紧凑的模型可以增强编码，数学和科学任务的性能。 它提供的响应速度比其前身O1-Mini更快，更准确，还包括用于编码和逻辑的专门优化的专用高变量。 免费和付费CHATGPT用户均可使用访问权限，付费用户享受高级访问和增强的性能。
基准比较：Gemini 2.0 Pro实验与O3-Mini
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| 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 | 65.13 | 60.08 | 63.49 | 70.97 | 68.02 | 44.85 | 83.38 |
来源：liveBench.ai
绩效比较：头对头编码挑战
>现在，我们在实际编码任务上评估了两个模型，并比较其输出。 Gemini 2.0 Pro实验是Google的最佳编码模型，将与Openai最佳编码模型O3-Mini（高）面对面。
>任务1：用javascript中的烟花 在“庆祝”动画
（提示和视频输出类似于原始分析和评分） >任务2：基于Python的物理模拟：在旋转五角大楼
中弹跳球 （提示和视频输出类似于原始分析和评分）
（提示和视频输出类似于原始分析和评分）
结论 Gemini 2.0 Pro实验和O3米尼都表现出令人印象深刻的编码技巧。 尽管Gemini 2.0 Pro实验在具有增强功能的蛇游戏中表现出色，但O3 Mini通常表现更好，尤其是在动画和物理模拟任务中。这种比较强调了AI编码的快速进步，并为将来的创新设定了舞台。
>常见问题
（常见问题与原始相似，带有答案）
以上是Google Gemini 2.0 Pro实验与Openai O3-Mini的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
