Gemini 2.0模型的最新版本引起了很多关注，每个人都将它们与OpenAI和DeepSeek模型进行了比较，以进行推理和语言任务。但是，在编码方面，我认为Claude Sonnet 3.5和Qwen 2.5与其他人相比给出了非常好的效果。考虑到这一点，我决定测试Gemini 2.0与Claude Sonnet 3.5进行编码。我将在此挑战中使用Gemini 2.0 Pro实验模型。让我们看看哪一个获胜！
> 内容表
| 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%) |
键观察
>“使用matplotlib和seaborn生成一个python脚本，以在条形图中可视化基准。包括标记的轴，标题和颜色差异以确保清晰度。
gemini 2.0响应
> Gemini 2.0提供了更通用的自动完成系统，支持多种数据格式，包括文本，代码和结构化数据。它基于实时上下文提供了更动态的建议，使其非常适合复杂的编码任务。另一方面，Claude 3.5专注于提供精确且可读性的完成，但可能缺乏Gemini 2.0提供的上下文意识的深度。尽管这两种模型都表现良好，但Gemini 2.0处理各种数据类型的能力使其在此类别中具有显着优势。
判决：
gemini 2.0 Pro实验✅| Claude sonnet 3.5
提示：“编写一个称为safe_calculatorthat的python函数，将两个数字和一个运算符（， - ， *， /）作为输入。该函数应执行计算，但还必须包括可靠的错误处理以防止任何潜在的安全漏洞（例如，按零，代码注入）。返回结果或适当的错误消息。在两个模型生成代码之后，我将尝试找到弱点。
gemini 2.0响应
>您可以在此处找到模型生成的完整代码。 摘要 >判决： >
gemini 2.0 Pro实验❌| Claude Sonnet 3.5 >
任务3：动态Web组件 - HTML/JavaScript
gemini 2.0响应
Claude 3.5在以安全为重点的计算中表现出色，从而确保没有浮点数错误的准确的数值计算。它还包括防止代码注入的强大措施，使其成为处理不信任输入的更安全的选择。相比之下，Gemini 2.0主要依赖于浮点算术和基于Regex的消毒，这可能不太可靠地防止安全漏洞。鉴于它强调结构化输出和增强的安全性，Claude 3.5是此任务的优越选择。
提示：
“生成HTML和CSS代码，以在旋转六角形内创建一个简单的弹跳球动画。包括基本的重力和摩擦效果，以使球的运动现实。在代码中提供清晰的评论。” >您可以在此处找到模型生成的完整代码。
>
>您可以在此处找到模型生成的完整代码。
>摘要
“使用JavaScript生成具有动态生成迷宫的3D迷宫屏幕保护程序。迷宫应该有墙壁，地板和摄像机在墙壁上航行。使用CSS进行3D透视效果和动画。实现迷宫生成算法，并允许相机移动和转动，同时避开墙壁。确保摄像机遵循一种通道的方法，以进行平稳导航。
在表示3D迷宫时，Gemini 2.0采用结构化渲染方法，确保光滑的相机过渡和精致的视觉输出。它在处理空间导航和渲染复杂环境方面特别有效。但是，克劳德3.5更加重视逻辑运动力学，而不是可视化。尽管这两种模型都有其优势，但Gemini 2.0产生结构良好和视觉连贯的3D迷宫的能力使其成为此任务的更好选择。
>
>Claude 3.5 vs. Gemini 2.0 >让我们现在研究以下两个模型之间的关键体系结构和设计差异： >
常见问题
关键的架构和设计差异
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.
结论
Gemini 2.0和Claude 3.5十四行诗都是具有优势和劣势的强大的AI模型。对于编码密集型任务，Claude 3.5十四行诗似乎是某些用户的首选选择，而Gemini 2.0提供了更广泛的功能，多模式支持和竞争价格。最终，最佳模型取决于特定的用例，预算和个人偏好。Q1：
>哪种GEMINI 2.0模型最适合编码？
以上是Gemini 2.0 vs Claude 3.5十四行诗：哪个更适合编码？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
